机器视觉的发展历程如下：
1. 上世纪50年代，Gilson提出了“光流”概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，这标志着2D影像统计模式的发展。
2. 1960年，美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的观点，引发了MIT人工智能实验室及其他机构对机器视觉的关注，这标志着三维机器视觉研究的开始。
3. 70年代中期，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，研究人员开始大力进行“物体与视觉”相关课题的研究。
4. 1978年，David Marr提出了“自下而上”的通过计算机视觉捕捉物体形象的方法。这种方法以2D的轮廓素描为起点，逐步完成3D形象的捕捉。这一方法的提出标志着机器视觉研究的重大突破。
5. 80年代开始，机器视觉在全球范围内引起了研究热潮，方法理论不断更新，OCR和智能摄像头等在这一阶段问世，并逐步引发了机器视觉相关技术更广泛的传播与应用。
6. 90年代初，视觉公司成立，并开发出第一代图像处理产品。随后，机器视觉相关技术被不断投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。
7. 在这一阶段，LED灯、传感器及控制结构等的迅速发展，进一步加速了机器视觉行业的进步，并使得行业的生产成本逐步降低。
8. 2000年至今，更高速的3D视觉扫描系统和热影像系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也不断扩大。
9. 当下，机器视觉作为人工智能的底层产业及电子、汽车等行业的上游行业，仍处于高速发展的阶段，具有良好的发展前景。
10. 国内机器视觉起步较晚，目前处于快速成长期。国内机器视觉源于上世纪80年代的第二批技术引进。自1998年众多电子和半导体工厂落户广东和上海开始，机器视觉生产线和高级设备被引入我国，诞生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。
11. 中国的机器视觉发展主要经历了三个阶段：启蒙阶段、发展阶段和高速发展阶段。在启蒙阶段，中国企业主要通过代理业务对客户进行服务，在服务的过程中引导客户对机器视觉的理解和认知，开启了中国机器视觉的历史进程。
12. 在发展阶段，本土机器视觉企业开始起步探索更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发，多个应用领域取得了关键性的突破。
13. 在高速发展阶段，众多机器视觉核心器件研发厂商不断涌现，真正的系统级工程师被不断培养出来，推动了国内机器视觉行业的高速、高质量发展。
14. 随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从当初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。
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