工業3D相機未來發展趨勢：
1、人工智能深度學習+機器視覺的技術發展趨勢
傳統的基於規則的機器視覺系統可以高精度地每分鐘檢查數百甚至數千個零件，但系統仍是通過逐步過濾和基於基本規則的算法運行的。而深度學習算法使用了卷積神經網絡，利用卷積層提取出圖像特征，而卷積層的參數並非全部由人工設計而是通過數據訓練所得。機器視覺系統與其結合後，將會形成以下幾個優點: (1)克服視覺應用程序難以使用基於規則的算法進而進行編程; (2)維護應用程序並在工廠車間重新訓練新的圖像數據;(3) 無需重新編程核心網絡即可適應新的示例;(4)處理迷惑性較高的背景和零件外觀的變化等。近年來，得益於計算能力的提高和大規模數據集的出現，Al 技術本身以及各類商業解決方案已日臻成熟，正在快速進入工業化階段。“人工智能深度學習+機器視覺”可以幫助機器視覺設備快速進行圖像分類、目標檢測和分割，且已越來越多的應用在 3d 機器視覺中，成為業內公認的未來主流發展趨勢之壹。
2、技術提升帶來的滲透率提升及加速進口替代的趨勢
受益於光源系統、圖像處理系統以及相機等軟硬件領域的技術持續提升，機器視覺設備的成本端呈現逐年下降趨勢。在同等價格甚至性價比更高的條件下，機器視覺設備可以提供更多更快的圖像數據傳輸、更先進的軟件算法，實現數字化、實時化和智能化的性能提升。性價比的提高加大了機器視覺設備的市場滲透率，同時，國內企業在地域性及客戶服務上相較於境外企業有明顯優勢，隨著國產機器視覺設備逐漸成熟，原先機器視覺行業較高的進口依存度為進口替代帶來廣闊的空間。
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