（一）人工智能（AI）技術(shù)深度應用

人工智能（AI）技術(shù)在機器視覺行業(yè)的深度應用將是一個重要的發(fā)展方向。過去十年的發(fā)展使得深度學習技術(shù)在機器視覺中的應用成為現(xiàn)實，例如ViDiSystems公司（2017年4月被康耐視公司收購）開發(fā)的ViDiSuite深度學習工業(yè)圖像分析軟件。它基于先進的機器學習算法，可完成缺陷探測、零件定位、分類等諸多艱巨任務。AI技術(shù)的運用將賦予機器視覺超越現(xiàn)有解決方案的能力，從而勝任更具挑戰(zhàn)性的應用，讓機器的思考模式更接近人類。

（二）基于嵌入式的產(chǎn)品逐漸取代板卡式產(chǎn)品

隨著計算機和微電子技術(shù)的迅速發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)的應用日益廣泛。嵌入式操作系統(tǒng)開發(fā)的產(chǎn)品具有可靠性高、可維護性好、易于升級換代等優(yōu)點?；谇度胧降漠a(chǎn)品取代板卡式產(chǎn)品是行業(yè)發(fā)展趨勢，但這并不意味著板卡式產(chǎn)品毫無意義，板卡式產(chǎn)品的研發(fā)需要更高技術(shù)水平，引進板卡式視覺產(chǎn)品有助于提升國內(nèi)機器視覺產(chǎn)品的研發(fā)實力。

（三）非工業(yè)應用成為增長關鍵因素

無人駕駛汽車、自動農(nóng)場設備、無人機應用、智能交通系統(tǒng)、引導性手術(shù)等機器視覺的非工業(yè)用途正在迅速普及。例如亞馬遜的無人商店測試，利用機器視覺相機、傳感器和RFID標簽，讓顧客無需排隊結(jié)賬，購物費用自動從亞馬遜賬戶扣除。預計未來3 – 5年，會有更多零售商積極采用機器視覺技術(shù)，非工業(yè)應用或?qū)⒊蔀闄C器視覺增長的關鍵因素。

二、機器視覺缺陷檢測

（一）常見檢測內(nèi)容

表面缺陷：檢測產(chǎn)品表面是否存在劃痕、凹陷、裂縫、污點等。通常采用圖像分割、形態(tài)學操作、邊緣檢測等算法識別和定位缺陷。

形狀缺陷：測量產(chǎn)品的長度、寬度、高度等參數(shù)，檢測其形狀是否符合規(guī)定要求，是否存在偏差或變形等問題。

變色缺陷：檢測產(chǎn)品顏色是否均勻、準確，是否存在色差、色斑等，一般使用顏色分析和色差檢測算法進行檢測。

異物檢測：檢測產(chǎn)品中是否存在雜質(zhì)、異色物體等異物，可通過灰度分析、背景建模、形態(tài)學操作等方法檢測和分析。

缺陷分類：除了檢測缺陷的存在，還能對不同類型的缺陷進行分類和識別，例如將缺陷分為大、中、小缺陷，或者根據(jù)缺陷特征分類，以便后續(xù)處理。

（二）不同行業(yè)中的應用

制造業(yè)產(chǎn)品：用于檢測電子產(chǎn)品、汽車零部件、機械設備等產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的缺陷，這些缺陷可能是表面缺陷（如裂紋、劃痕）、尺寸偏差、裝配問題或其他制造缺陷。

食品和飲料：在該行業(yè)中廣泛用于檢測產(chǎn)品質(zhì)量問題，涵蓋瓶裝飲料、罐裝食品、糕點、水果和蔬菜等產(chǎn)品，常見的缺陷包括異物、污染、破損、變質(zhì)等。

醫(yī)療器械和藥品：在醫(yī)療和藥品制造領域至關重要，可用于檢測醫(yī)療器械的尺寸精度、外觀質(zhì)量、裝配問題，以及藥品的包裝完整性、標簽準確性等。

紡織和服裝：紡織和服裝行業(yè)借助機器視覺的缺陷檢測確保產(chǎn)品質(zhì)量，可檢測織物的線頭、破洞、染色問題以及服裝制品的裁剪準確性、縫紉質(zhì)量等。