随着物联网技术的持续发展，机器视觉技术得到了广阔的发展前景。在工业4.0的庞大体系中，机器视觉已经成为传统制造企业转型的关键，是降低人力成本、提升生产效率与检测精度的重要方式。
机器视觉技术常常被用来检测一些复杂的图形识别任务，在家电、医疗、半导体、新能源等多个行业都有广泛的应用。在实际应用中，传统机器视觉检测技术容易受到复杂环境影响，且其识别率较低，导致目前制造行业的数智化转型收效甚微。
而AI深度学习+3D视觉技术，以高精度、高效率、高准确率的特点，将对传统机器视觉未能检测的工业质检场景进行空白的补充，巨大的发展前景，促使众多企业持续进行机器视觉创新技术的研究。
机器视觉进一步进入工业领域遇阻一般而言，机器视觉产业链主要包括上游的原材料零部件市场，中游的装备制造市场以及下游终端应用行业。其中上游零部件市场包括光源、镜头、工业相机、图像软硬件提供商；中游主要有集成和整机设备提供商；下游应用行业随着技术的不断完善与拓宽，逐渐渗透到更多工业领域。
而且中国工业视觉市场起步较晚，行业集中度较高，整个工业视觉市场的自动化产品应用水平偏低，缺少高端应用。由此可见，机器视觉在向更多工业领域渗透的过程中，面临众多挑战。
从行业整体发展上看，由于国内机器视觉起步晚，国内机器视觉企业主要以国外产品代理商和系统二次开发商为主，高水平元器件主要被国外公司掌控，我国真正的专业底层开发商和高水平元器件厂商较少。
在技术层面上，工业机器视觉的算法发展很难跟上硬件设施的发展，对应软件的使用存在应用性差、使用门槛高等问题。不同制造企业对于检测需求存在差异，往往需要寻求定制化，软件、硬件的通用性较低。对于中小型机器视觉企业来说，结合实际选择配套专用硬件和软件布局新的机器视觉系统需要花费巨大成本和时间，不利于其扩展。
深度学习、3D视觉迎接机器视觉所遇挑战近年来，深度学习、3D视觉等技术的快速崛起，为机器视觉在工业领域的应用提供了巨大助力。在“中国制造2025”战略提出后，机器视觉行业受到了国家政策的支持，深度学习与3D视觉的发展，不仅为机器视觉技术带来突破，亦是其新的商业应用的突破。
机器视觉的深度学习一直处于主要颠覆性技术的前沿，其对传统的图像分析方法产生了深远影响。深度学习算法能够对传统机器视觉无法解决的应用场景进行补充，通过人工神经网络实现自我学习，分析微小差异，进行缺陷类型的认定，同时提升检测精度至像素级，保障机器视觉检测系统在工业质检环节的应用。
3D视觉可以助力工业生产进行测量包括高度、角度、体积、颜色等信息，通过丰富的数据采集获取物体三维图像。不仅如此，3D技术还能根据测量数据设置公差，进而在检测时对超出公差的标准进行检测，持续储存产品缺陷的相关数据，并对数据进行量化分析以优化和改进前端的制造工艺，提高生产效率。
虽然与国际机器视觉技术差距犹存，但不可否认近年来我国机器视觉产业发展有了显著的进步，相关技术不断创新、产品持续迭代，相信在未来，机器视觉技术将应用到生活方方面面，让每个人都能感受到智能科技生活的魅力！
