随着现代生活水平的不断提高，人们对产品的品质需求持续提升，且在智能制造这一大环境下，多数制造企业积极转型，寻求更高效的检测方式。而机器视觉及相关技术的发展，让多数公司通过创新机器视觉应用产品，以及AI视觉解决方案，实现对其生产线产品更为高效地检测。

根据中国机器视觉产业联盟的统计显示，近年来，中国机器视觉产业规模保持高水平增长，2020年中国机器视觉产业市场规模达到144亿元，预计到“十四五”期末，中国机器视觉产业市场规模有望达到500亿元。

能达到这一数字并不让人意外，对于多数企业而言，在工业生产制造中，采用人工智能、机器视觉技术，能够实现前沿技术应用落地，其机器视觉系统还能够加快货物检验的速度与准确度，是满足产线自动化是上佳之选。

在检测应用中，机器视觉系统通过获取的图像中提取的信息与规则进行比较，根据输出的结果，检测产品是否存在缺陷、污染物、功能性瑕疵和其他缺陷，来确定生产线上的零件或产品是否符合标准，再通过外部执行机构从生产线上自动剔除未通过测试的物品。

目前，机器视觉系统正在加快成为生产线执行检验的优选工具。同时，机器视觉系统于产品检验还具有多种优势。

快速采集并分析图像：机器视觉系统能够快速获取产品图像信息并加以分析。

大幅提升检测效率：机器视觉系统将检测精度提升至微米级，检测速度提升至毫秒级。

非接触检测方式：非接触检测方式，减少人工对产品的二次伤害，节省人工检验的时间。

不仅如此，在机器视觉相关技术的发展下，机器视觉系统实现自我升级，能够更好地为制造提供更多技术支持，加速实现工业生产的智能化、现代化与自动化，从而提高产品质量和生产效率。

深度学习作为机器学习的一种特殊类型，由多层神经网络组成，其神经网络多是训练得到而非编程得到，其快速发展大幅提升视觉应用的性能和成本效益，减少开发机器视觉程序所需要的时间。而搭载深度学习技术的机器视觉系统，也能够专注于人工智能算法，具有更好的准确率和通用性。

除此以外，搭载深度学习的机器视觉系统还能够通过神经网络，学习各部件的形态特征，建立包含各零部件的深度学习模型，从而能够分析更加复杂的图像、提高图像分析能力和检测的准缺陷，快速定位识别不同组件以此实现自动分类缺陷，最后完成检测。

目前，机器视觉系统已经广泛应用于电子制造、食品包装、新能源、医药等众多生产行业，其具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。许多机器视觉公司通过机器视觉与多种工业生产器械协同运作，将机器视觉系统的广泛应用于产品状态监测、成品检验和质量控制等众多领域。

机器视觉技术在工业自动化生产中的应用包括识别、定位控制，检测、精密加工，分拣搬运等等。这些机器视觉的应用在形成闭环的生产流水线中常常是组合应用的，从而做到对整个过程的督查和及时反馈，加速行业生产线的自动化与智能化升级。

为紧跟工业制造领域的发展步伐，机器视觉行业还需要不断进步，将先进的技术融合到整体机器视觉解决方案中。未来，中国制造2025将与机器视觉密不可分，机器视觉技术必将成为工业自动化与智能化发展的核心之一。