自动视觉检测由光学装置和非接触式传感器接收和处理真实对象的图像，或以获得用于控制机器人设备/机器移动所需的信息。视觉检测设备将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

视觉进行检测方法最早是在1960年代提出的。视觉检测设备将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。直到1980年代和1990年代，视觉系统检测才迎来了经济蓬勃的发展，而在21世纪之后，视觉质量检测信息技术进入了一个成熟阶段时期。

据公开数据显示，2018年全球工业自动化视觉检测技术市场达到44.4亿$，预计2023年达到122.9亿$，复合年增长率为21。

与全球视觉检测行业相比，我国的视觉检测相关行业起步较晚，但发展迅速。 从2011年到2019年，中国的视觉检测市场从10亿元增长到100亿元，保持了两位数的年增长率。 目前，中国已成为仅次于美国和日本的世界第三大视觉检测市场。

冠2020年新的爆发，虽然对行业产生影响，但它已成为“训练场”最大的视觉检测，如：喷雾消毒无人机，机器人的非接触式和分布，加速机器人认知的公众，从长远来看，这无疑将加速发展过程中视觉检测行业，每个行业将使用视觉检测功能更加多样化，这将促进行业的全面升级。

　　从当前的行业企业发展情况来看，视觉检测在功能中的应用研究主要问题体现在四个方面：

　　一、导航和定位

事实上，人的眼睛，导航和定位所述目标对象是通过两只眼睛的相对位置和绝对位置来确定。对于机器，它需要创建一个对“眼睛” --3D视觉。

　　对于3D视觉，首先要谈谈3D视觉的测量工作原理。当前中国市场经济上有以下四种方法主要的3D视觉进行测量数据技术：双视觉觉，TOF，结构光和激光三角测量。

1.双目技术目前是一个相对广泛的三维视觉系统。 它的原理就像我们的两只眼睛，用两个视点观察同一个场景，从不同的视角获得感性图像，然后用三角剖分原理计算图像的视差，得到场景的三维信息。

双眼视觉需要更少的硬件，因此它可以在一定程度上控制成本。 然而，它对周围的光线非常敏感。 由于环境因素的影响，如照射角和亮度的变化，图像的亮度会发生很大的变化，这就增加了算法的要求。 另外，摄像机的基线(两个摄像机之间的距离)限制了测量范围。 测量范围与基线有关: 基线越大，测量范围越远; 基线越小，测量范围越接近。

优势与双眼视觉的缺点决定了它更适合于在线生产现场，产品检测和质量控制。