机器视觉技术的前景一片光明。虽然机器视觉系统直到近期才通过相机和处理器的小型化实现，但紧凑型视觉和成像具有巨大的商业潜力。
从汽车领域到机器人技术和消费类电子产品，机器视觉可以多种方式用于各种功能。这样，机器视觉技术的未来可能会走几条不同的道路，但是有几种确定的方式有望成熟。
3D感知和深度学习中的机器视觉
很明显，机器视觉的下一个前沿领域涉及3D感知和深度学习的结合。这两种由机器视觉功能实现的技术才刚刚开始集成，但是有一天将使目前远未达到的视觉应用成为可能。
随着机器视觉促进3D感知和深度学习的增长，处理器将需要继续获得计算能力，同时又不牺牲能效或成本来实现强大的深度学习。同时，须提高深度学习计划中软件开发的生产率，同时要提高深度学习功能，以便在计算机视觉应用程序中进行有效部署。
3D感知和深度学习应用
尽管目前存在3D视觉和深度学习，但它们尚未充分发挥其全部潜力。随着这种成熟的发生，诸如对象检测，分类和语义分割的应用成为可能，其具有许多商业用途。
使用3D感知和深度学习的机器视觉将在工厂设置中带来高度灵活和智能的机器人。这些机器人可以立即检测到新零件并学习如何处理它们，从理论上讲，它们几乎不需要指导就可以执行全新的任务。
这些技术还有助于实现可视化同时定位和地图绘制（SLAM）功能，这是汽车，卡车，机器人，无人机等自动操作的重要组成部分。
深度学习和3D感知的结合将在很大程度上取决于机器视觉技术，并且是机器视觉未来较清晰的例子之一。
尽管机器视觉还相对较新，但前途一片光明。深度学习和3D感知将是重要的技术进步，但远非机器视觉将改变整个行业的此一途径。
