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檢測每分鐘數百甚至數千個零件，但系統仍然通過基於基本規則的分步過濾和算法來運行。深度學習算法中使用了卷積神經網絡，通過卷積層提取圖像特征，卷積層的參數並不都是人工設計的，而是通過數據訓練得到的。機器視覺系統與之結合後，將具有以下優勢:(1)克服了使用基於規則的算法編寫視覺應用程序的困難；(2)在工廠車間維護應用程序並重新訓練新的圖像數據；(3)無需對核心網重新編程就能適應新的範式；(4)處理零件外觀上令人迷惑的背景和變化。近年來，得益於計算能力的提升和大規模數據集的出現，Al技術本身和各種商業解決方案已經成熟，正在快速進入產業化階段。“人工智能深度學習+機器視覺”可以幫助機器視覺設備快速對圖像進行分類、檢測物體並進行分割，在3d機器視覺中得到了越來越多的應用，成為未來的主流發展趨勢之壹。
2.技術升級帶來的滲透率增加、進口替代加速的趨勢。
得益於光源系統、圖像處理系統、攝像頭等軟硬件領域技術的不斷提升，機器視覺設備成本呈現逐年下降趨勢。在同等價格甚至更高性價比的條件下，機器視覺設備可以提供更多更快的圖像數據傳輸和更先進的軟件算法，實現數字化、實時化、智能化的性能提升。性價比的提升提高了機器視覺設備的市場滲透率。同時，國內企業在地域性和客戶服務方面比海外企業優勢明顯。隨著國產機器視覺設備的逐漸成熟，原有機器視覺產業的高度進口依存度為進口替代帶來了廣闊的空間。
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