機器視覺系統(tǒng)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中處理大數(shù)據(jù)的方式可以從以下幾個方面進行：

1. 集成化和智能化處理：

采用集成式機器視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)集圖像采集、處理與通信功能于一身，提供多功能、模塊化、高可靠性和易于實現(xiàn)的解決方案。

通過人工智能技術(shù)的融合，提升機器視覺系統(tǒng)的智能化水平，使其能夠自動識別和處理更復雜的檢測任務(wù)。

2. 大數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化：

利用AI機器視覺實時監(jiān)控工廠流程，并通過大數(shù)據(jù)分析挖掘生產(chǎn)流程中的潛在問題，為企業(yè)提供合理化的生產(chǎn)建議，優(yōu)化生產(chǎn)效率。

這種方法可以提高生產(chǎn)流程的實時響應性，及時發(fā)現(xiàn)并解決生產(chǎn)過程中的問題。

3. 深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用：

深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展，使得機器視覺檢測技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中能夠發(fā)揮更加重要的作用。

這些技術(shù)可以幫助機器視覺系統(tǒng)更好地理解和處理圖像數(shù)據(jù)，提高檢測的準確性和效率。

4. 高效的數(shù)據(jù)存儲與檢索：

機器視覺系統(tǒng)需要處理大量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，因此需要高效的數(shù)據(jù)存儲解決方案。

例如，采用單臺對象存儲即可存儲多產(chǎn)線、多廠區(qū)的質(zhì)檢數(shù)據(jù)，并提供數(shù)據(jù)視圖及全局秒級數(shù)據(jù)檢索能力，有效簡化數(shù)據(jù)管理流程。

5. 應對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)：

大數(shù)據(jù)時代對于機器視覺系統(tǒng)來說意味著新的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)生成速度快、數(shù)據(jù)種類多樣以及數(shù)據(jù)真實性等問題。

需要采用高度并行的計算架構(gòu)、多樣化的工具和技術(shù)以及確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，以有效應對這些挑戰(zhàn)。

機器視覺系統(tǒng)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中處理大數(shù)據(jù)需要綜合運用集成化和智能化處理、大數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化、深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用、高效的數(shù)據(jù)存儲與檢索以及應對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)等方法。這些方法可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本、增強產(chǎn)品質(zhì)量，并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中取得更大的成功。