6月初，俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs研发了一个标准化的开源计算机视觉研发平台，Facebook与谷歌为其获取资金并测试研发成果。另外，5月，美国亚马逊公司并购了一支欧洲顶级机器视觉团队用作无人机领域研究。无独有偶，英特尔并购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用作无人驾驶领域。

　　近年来，国外社交类互联网公司在机器视觉行业的布局最为快速增长。此前，Snapchat并购计算机视觉公司Seene；Pinterest并购视觉创业公司VisualGraph；Twitter并购基于深度自学的计算机视觉创业公司Madbits。　　全球互联网巨头加快布局机器视觉正是看上了该行业无限辽阔的应用于前景，在未来数年内，机器视觉将不会沦为各国守住智能市场的必争之地。

目前，机器视觉已顺利应用于到工业机器人、自动驾驶、医疗临床、安防监控和工业检测等多个领域。　　机器视觉是指使用机器替换人眼来做到测量与辨别，通过计算机摄入图像来仿真人的视觉功能，构建人眼视觉的伸延。更为重要的是，机器视觉系统不具备人脑的一部分功能，需要从客观事物的图像中萃取信息，处置并加以解读，最后用作实际检测、测量和掌控。

原始的机器视觉系统一般还包括光源、镜头、照相机、图像采集卡、图像处理单元、核心软件、监视器、通讯以及输入输出单元等。　　比起于人眼观测，机器视觉具备自动化、客观、非认识和高精度等特点。特别是在工业生产领域，机器视觉特别强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性，在反复和机械性的工作中具备较小的应用于价值。

　　目前，机器视觉在工业中的应用于尤为普遍，而工业中又以电子制造占到比仅次于，大约占到40%至50%。高性能、低精密度的专业设备生产行业与机器视觉的用于特点更为给定，较为典型的是国际范围内最先造就整个机器视觉行业兴起的半导体产业。全球半导体制造业对于机器视觉的市场需求占全行业市场需求的 40%以上，半导体生产的景气转好将对机器视觉行业带给大力影响。　　随着科技业新技术迭出，机器视觉的应用领域窗口将被关上，未来这一应用于技术将拓展至消费电子、可穿着式装置、汽车先进设备驾驶员辅助系统以及智能化监控等更加切合大众生活的领域。

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