機(jī)器視覺是集光學(xué)成像、自動(dòng)化控制等多方面技術(shù)于一體的行業(yè)，具有很高的技術(shù)壁壘。在工業(yè)制造領(lǐng)域，機(jī)器視覺技術(shù)不僅可以提高生產(chǎn)效率，還可以保障產(chǎn)品質(zhì)量。同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展，也在智能物流、醫(yī)療診斷、智能安防等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

在機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈中，上游的零部件及軟件算法是整個(gè)價(jià)值鏈的核心部分。傳統(tǒng)機(jī)器視覺轉(zhuǎn)型升級而來的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺，不但可以判斷缺陷，還可以理解缺陷的共同特征，預(yù)測新的缺陷類型，從而實(shí)現(xiàn)對于更復(fù)雜場景的更優(yōu)分析。通過深度學(xué)習(xí)的智能算法判斷出可以接受的異常和不可接受的缺陷之間的差異，但相應(yīng)的，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用也會(huì)對計(jì)算能力和儲(chǔ)存能力提出更高要求。

在應(yīng)用方面，機(jī)器視覺技術(shù)最初應(yīng)用在食品、印刷包裝等場景中。隨著電子行業(yè)的發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)快速發(fā)展的3C電子成為最為重要的應(yīng)用場景。我國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級如半導(dǎo)體、汽車以及新興產(chǎn)業(yè)的興起，讓智能機(jī)器視覺逐步滲透更多的應(yīng)用場景。鋰電池、新能源行業(yè)受益于明確的質(zhì)量管控需求，機(jī)器視覺在更多環(huán)節(jié)應(yīng)用，我國的制造業(yè)行業(yè)增速和競爭格局更優(yōu)。

未來，隨著智能制造政策的出臺(tái)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)將會(huì)更加成熟和完善。進(jìn)一步推動(dòng)工業(yè)產(chǎn)品檢測智能化、裝備智能化、生產(chǎn)智能化，使傳統(tǒng)工廠升級為智能工廠，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)最優(yōu)化、流程最簡化、效率最大化的目標(biāo)。