根據美國The insights Partners 研究報告指出,2025年全球機器視覺零組件和系統整合的產值將超過144.8億美元,每年預估成長率為20%。機器視覺是以機器模仿人類視覺的光學辨視系統,由工業相機、高解析鏡頭和光源來擷取影像,再透過影像軟體分析及判斷影像內容,最後將結果傳輸到機器手臂、夾爪或螢幕等外部裝置來執行動作,是產線檢測自動化的重要方法,又稱為自動化光學檢測 (AOI, Automated Optical Inspection)。

2D視覺檢測是相對成熟的機器視覺領域,因此影像處理軟體的效能和整合能力成為導入自動化產線的成功關鍵,尤其整合攝影機及電腦主機於輕巧機殼而成的智慧型攝影機,更易於整合在自動化機台上。影像處理部分,透過人工智慧軟體——深度學習(Deep-learning)技術的導入,更可以大幅提升自動化視覺檢測的影像判讀能力和準確度。

近幾年市場上更推出能檢測透明或高反光物件的3D視覺感測器,以補足2D感測器的不足。根據MarketsandMarkets的市場研究報告,預估2022年全球3D感測器市場將達到54.6億美元,年增率更高達26.5%。推動3D感測器市場成長的主因除了消費電子產品對3D功能設備的強勁需求,3D感測技術在工業自動化的應用、光學和電子組件整合,以及對於安全和監視系統的需求有關。

根據3D量測原理,3D視覺處理技術主要可分為雷射三角(Laser triangulation)、立體視覺(Stereo principle)、彩色共焦(Chromatic confocal)和白光干涉(White-light interference),歐美感測器大廠也紛紛推出運用上述原理的3D視覺檢測解決方案。台灣也有不少廠商涉略3D機器視覺技術,例如愛柏威(Abbovi)自行研發搭載機器手臂與工業相機的Cambo 3D視覺手臂整合系統,透過3D影像辨視的前瞻技術,設計出自動夾取和自動加工兩大功能,成功應用在電子、半導體、製鞋、太陽能等產業。