2022年初，Vision Systems Design面向读者开展了第三次“视觉解决方案”调研活动。总共有515名读者参与了此次调研，他们回答了一系列机器视觉技术问题，以及他们在所服务的行业中使用这一些技术的频率。
受访者包括系统集成商、OEM、机器视觉产品和组件分销商、研发组织、最终用户/制造商以及机器视觉器件供应商。这一些企业服务的行业包括：
受访者回答了以下问题：“您为哪些应用设计、开发、集成或制造机器视觉产品、视觉系统或视觉子系统？”具体的应用选项包括：
调研结果最终形成了一份市场报告，本文撷取了该报告的部分精华内容。在本文中，我们将重点介绍接受访问的人在三大应用领域（工厂自动化、机器视觉和机器人）使用不相同视觉技术的频率，以及他们都以为这些技术对设计视觉/成像系统的重要性。在回答这样的一个问题的495名受访者中，35.35%的收房的人说最常使用视觉技术的领域是工厂自动化，29.29%回答是机器视觉，26.67%回答是机器人。
在回答为工厂自动化应用设计、开发、集成或制造机器视觉产品、视觉系统或视觉子系统的受访者中，被问到对深度学习/AI技术的使用频率时：
下一个问题是关于高光谱/多光谱/SWIR成像技术在工厂自动化应用中的使用情况：
对于高速成像，问卷还调查了受访者使用的产品类型。在回答这样的一个问题的受访者中：43.48%的受访者使用高速相机；21.74%的受访者使用线%的受访者使用高速接口相机（10GigE、25GigE，CXP 2.0、光纤、PCI Express等）；1.24%的收房的人说不使用高速成像产品。
在回答为机器视觉应用设计、开发、集成或制造机器视觉产品、视觉系统或视觉子系统的受访者中，被问到对深度学习/AI技术的使用情况时：
高光谱/多光谱/SWIR成像技术都是相对较为新颖的技术，目前我们还尚不知晓它们能够应用到哪些更广泛的领域。对这些技术的重要性：
在针对机器视觉应用的受访者中，使用高速相机的受访者比例为41.86%；使用线%；使用高速接口相机（10GigE、25GigE，CXP2.0，光纤，PCI Express等）的比例为34.11%；只有0.78%的收房的人说他们目前没用高速成像产品。
成像技术对于机器视觉应用的重要性：•43.65%的收房的人说现在就非常重要；
随着自动化需求的增加，机器人市场（尤其是在北美）实现了巨大的增长。视觉系统通常是机器人系统的一部分。
3.79%的收房的人说现在不使用，但将来可能会使用。关于深度学习/AI技术对于机器人应用的重要性：
在机器人应用设计使用的高速成像产品类型中，最常用的是高速相机（35.90%），其次是高速接口相机（10GigE、25GigE、CXP 2.0、光纤、PCI Express等），使用比例为34.19%，线%的收房的人说不用任何类型的高速成像产品。
无论是何种类型的机器人，3D成像技术通常用于物体回避、料箱拾取等机器人应用。对于3D成像技术在机器人中的使用情况
本文仅简要介绍了工厂自动化、机器视觉和机器人这三大应用领域，对于深度学习/AI、高光谱/多光谱/SWIR成像、高速成像、嵌入式视觉和3D成像这五大类新兴视觉/成像技术的使用情况。在完整的报告中，还涵盖了更多应用领域、针对不相同的领域的解决方案的可行性和技术挑战等内容。
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