在精密的生产线上，一台台不起眼的方盒子正以每秒数百帧的速度捕捉图像，将毫米级的瑕疵扼杀在萌芽状态。
想象一下，60年前，美国工程师们为了精确测量一个口径300米的巨型射电望远镜，不得不动用当时最先进的CRCl相机，最终实现了±0.25毫米的坐标分量精度-1。
如今在现代化的汽车焊装车间里，工业相机能在0.5秒内完成上百个焊点的质量检测，准确率超过99.5%-3。从笨重的实验室设备到如今集成AI的智能传感器，工业相机的演进见证了整个制造业的智能化变迁。
工业相机的历史可以追溯到上世纪中叶的测绘领域。当时，如何对大型工业设备进行精确的非接触式测量，成为工程师们头疼的问题。
1963年，美国GSI公司首次将摄影测量技术应用于天线检测，他们使用专业的CRCl相机，成功完成了对阿雷西博射电望远镜的精确测量-1。这一事件标志着工业摄影测量的诞生，也开启了工业相机的发展历程。
这一时期，相机主要用于测量而非检测。工程师们需要的是能够准确捕捉空间坐标的“机械眼”，而不是如今我们所熟知的图像识别。
这些早期系统通常采用双相机同步拍摄，通过光束法平差处理来获取精确的三维坐标-1。
进入上世纪90年代，随着计算机技术的进步，工业相机的发展迎来了第一个转折点——从单纯的图像采集转向与PC结合的处理系统。
这一时期的工业相机主要是作为图像采集前端，将捕捉到的图像传输到计算机进行处理和分析-10。
这种基于PC的机器视觉系统由工业相机和计算机两部分组成。工业相机负责数据采集，后端的数据处理和传输则由计算机完成-10。
这种系统虽然功能强大，但也存在明显的不足：体积庞大、结构复杂、价格昂贵，而且在特殊工业环境下作业能力有限-10。
与此同时，传感器技术也在不断进步。CCD（电荷耦合器件）图像传感器的面世，真正推动了机器视觉的发展-10。
尽管CCD在图像质量上表现出色，但CMOS（互补金属氧化物半导体）技术以其低功耗、高集成度和低成本的优势逐渐崭露头角-10。
微处理器、DSP、FPGA和ARM等嵌入式技术的发展，彻底改变了工业相机的形态和功能。这些技术的进步使得将前端数据采集和后端数据处理集成一体成为可能-10。
智能工业相机应运而生，它集图像采集、数据处理和通信功能于一体，大大简化了安装难度，节约了成本-10。
根据中国大恒图像总工程师宋伟铭的分析，嵌入式工业视觉系统的发展经历了三个阶段：以硬件为主导的算力时代、以图形化开发和AI为主导的易用性交互时代，以及基于无线传输技术的工业互联互通时代-7。
这三个阶段各有侧重，但又相互交叠，共同推动了工业相机向更智能、更易用、更互联的方向发展。
处理性能和易用性一直是嵌入式工业视觉系统推广和普及的主要障碍，也是需要不断优化的关键问题-7。
当前，工业相机正经历着从2D到3D，从“看见”到“理解”的深刻变革。3D相机正快速成为机器人与工厂自动化的基础核心，从小众技术转型为推动新一代智慧制造的关键驱动力-2。
这一转变的核心驱动力之一是边缘AI的整合。传统的3D影像处理需要依赖高效能计算机或云端运算，而如今3D相机能够内建Edge AI芯片，在设备端进行即时推理-2。
边缘AI的引入带来了多重好处：降低延迟、提升实时反应能力、提高设备利用率、减少停机风险，同时节省云端带宽与成本-2。
对于机器人应用而言，这意味着更快的分拣速度与实时缺陷检测能力。一台配备边缘AI的3D相机可以在几分之一秒内识别、定位并引导机械臂抓取传送带上的不规则零件-2。
混合深度技术是另一个重要趋势。传统深度感测技术（如ToF、立体视觉、结构光）在遇到透明、反射或低光场景时常有不足。
而AI深度模型能够推算缺失的数据，在光滑金属或低纹理区域补足深度信息-2。
这种结合带来了显著的优势：通过AI与多深度感测的融合，提升系统对环境的适应能力；AI可以即时修正传统感测误差；AI深度推估还可以减少对昂贵感测器的需求-2。
工业相机的发展不仅体现在技术上，也反映在市场规模的快速增长上。根据市场研究，2025年全球工业3D相机市场销售额达到了3.3亿美元，预计2032年将达到5.61亿美元，年复合增长率为8.0%-4。
中国市场同样呈现出快速增长的态势，国内外厂商如Keyence、Basler、康耐视、海康机器人等正在这一领域展开激烈竞争-4。
从应用领域来看，工业相机已经远远超出了传统的质量检测范畴。在智慧物流领域，3D相机可以精确测量包裹尺寸，优化仓储空间和运输效率-8。
在汽车制造行业，工业视觉系统能够实现车身高精度焊接检测、涂装质量控制和装配间隙测量-3。在消费电子领域，微米级的元件定位和组装离不开高速高精度的工业相机。
政策支持也为工业相机的发展提供了有力保障。中国工业和信息化部印发的《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》提出，到2028年要显著提升工业互联网与人工智能的融合赋能水平-3。
在这一背景下，工业软件与AI正加速融合，工业视觉作为关键应用方向之一，市场前景广阔-3。
工业相机的发展还在继续。随着中国工业和信息化部推动工业互联网与人工智能融合，到2028年，AI+工业软件的占比预计将从2024年的9%提升至22%-3。
在物流仓库里，配备3D视觉的自主移动机器人正学习在动态环境中避开突然出现的障碍物；而远在拉斯维加斯的CES 2026展会上，最新的AI视觉方案已开始演示如何同时追踪多人的3D骨架，为工安监控提供全新可能-8。
