机器视觉技术发展趋势主要包括以下几个方面：人工智能融合、3D视觉技术突破、场景拓展以及国产化与市场竞争。首先，AI与深度学习融合提升智能决策。深度学习算法与大模型的结合，显著强化了机器视觉系统的推理能力。这种融合使得机器视觉能够自主优化缺陷检测模型，从而实现从“看得清”到“看得懂”的进化。这一趋势不仅提高了机器视觉的智能化水平，还为其在更广泛的应用场景中提供了强大的技术支持。其次，3D视觉技术实现毫米级精度突破。通过结构光、ToF（飞行时间）等方案，3D视觉技术在精度和速度上均取得了显著提升。高精度测量已达到毫微米级，这使得3D视觉技术能够应用于如芯片封装、电池极片轮廓检测等高精度要求的领域。同时，高速响应结合边缘计算，实现了毫秒级实时处理，满足了如机器人抓取或精密焊接等高速应用场景的需求。再次，机器视觉应用场景从工业向泛行业渗透。目前，机器视觉技术正加速渗透至30余个细分场景，包括制造业深化（如消费电子、汽车制造等）以及新兴领域拓展（如智慧城市、自动驾驶、医疗诊断等）。这一趋势不仅拓宽了机器视觉技术的应用范围，还为其带来了更多的市场机遇和发展空间。最后，国产化与市场竞争也是机器视觉技术的一个重要发展趋势。近年来，国产厂商在机器视觉技术领域的竞争力逐渐凸显，市场份额逐年提升。预计未来国产品牌机器视觉产品的市场份额将达到较高水平，市场竞争将更加激烈。这一趋势将推动国内机器视觉技术的持续创新和升级，为行业的高质量发展注入新的动力。