机器视觉的需求发展伴随着自动化行业发展在近年来也急剧增加，这也直接导致了视觉行业的技术以及相关产品必须得以更新换代，相对于前几年的视觉行业，随着工业4.0以及工业需求难度的增加，相关重要的相机以及算法也得以重大更新，比如相机偏向于3D方向发展，算法更倾向于智能型算法，使用机器学习中的相关算法等等。
这是机器视觉行业的一个演变时期。嵌入式视觉与深度学习和人工智能相结合，将在生命科学、自驾游、安全和农业等传统制造业以外的市场继续蓬勃发展。但是，工厂车间的传统应用也不被改变。这主要是相关技术以及算法已经非常成熟且性价比相对于新技术友好。但以下几方面将会随着市场环境转变发生技术的升级以及变革。
嵌入式视觉
预计使用AI功能的嵌入式视觉解决方案将不断普及。”处理能力大大提高,记忆力变得非常便宜,”北美gardasoft llc副总裁john merva说。”用户可以选择一个非常小的相机,并利用来自许多不同来源的云数据。当您将这些因素与机器学习结合到一个包中时,您就有了嵌入式视觉。
深度学习
这很可能是机器视觉的深度学习成为真正颠覆性技术的一年,并将在解决传统机器视觉无法解决的应用方面发挥重要作用。ATS自动化公司的steve wardell以疫苗检测为例。沃德尔说:“我们在冷冻干燥的小瓶中检查疫苗,结果每次都有很大的不同,这取决于它们的干燥方式。”做一个经典的检测过程变得非常具有挑战性,因为在一个实例中,可能是粒子的东西可能看起来与裂纹非常相似。
高光谱成像
随着短波红外(SWIR)技术的进步,现在可以“做一些事情,比如通过一块复合航空公司的翅膀来发现内部缺陷,”推向市场,适用于高速机器视觉应用。
智能相机
相对于传统算法与硬件系统相分离的检测系统解决方案。客户更加趋向于采用集成式智能相机，主要原因是智能相机应用单一，使用安装简便，调试简单，并且不需要专业的相关人员就可以使用。
3D系相机的普及
传统视觉行业的应用主要是采用2D相机来使用，但相对于具有深度信息的应用以及检测,3D相机已经被大量普及，虽然当前3D相机使用时速度以及相关算法还是一大短板，但是相对于从2D相机中提取平面深度信息，3D相机要方便的多。但由于纯3D相机价格相对昂贵，一般采用的是2D相机加激光获取深度信息的方法来解决。
如果你的工业生产线中也需要用到机器视觉检测方面的技术，那么不妨和我们盈泰德科技聊聊，我们会先根据你的需求分析，从一个专业的角度来给你一个合适的方案，再听取你的意见，即使没达成合作，我们也希望能多认识个朋友。
