如今，隨著時代的快速發(fā)展，機器視覺的工業(yè)視覺檢測也發(fā)生了很大的變化，具體的變化趨勢也從人工視覺轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器的工業(yè)視覺。這種轉(zhuǎn)變有以下幾點。
     第一，從人工質(zhì)檢到機器視覺的轉(zhuǎn)變。
     自動視覺檢測開始慢慢取代人工檢測，領(lǐng)域開始擴大，不僅在以前的流水線，在緊固件行業(yè)、汽車零部件、塑料樣品等領(lǐng)域也是如此，人工質(zhì)檢過渡到機器視覺工業(yè)檢測。逐步提高工作效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
     第二，空間維度的變化：從2D到3D。
     工業(yè)基本上是三維組件，畢竟二維成像是對三維空間實際情況的病態(tài)數(shù)據(jù)采集，所以圍繞3D的各種探測、測量、機器人引導等項目層出不窮，行業(yè)內(nèi)競爭力大大增強。

     第三，由于許多原因，該系統(tǒng)的實施受到限制
   如果說機器視覺檢測項目中最重要的是什么，大家肯定會說能得到高質(zhì)量的圖片。要得到這樣的畫面，需要考慮的因素有：光源的選擇、節(jié)奏、安裝布局、鏡頭、傳感器、自動化集成、環(huán)境因素、工件狀態(tài)變化等等。問題是哪一部分會影響你的畫質(zhì)？如果沒有足夠好的圖片，那么一個更強大的算法是沒有用的，因為生產(chǎn)線有很好的生產(chǎn)力和節(jié)拍要求，而整個視覺檢測系統(tǒng)又不快速可靠，那么錯誤檢測率依舊會很高，這是一個大的問題。例如，需要測試一個有幾個孔的鋁殼區(qū)域。當供應(yīng)商給到一批表面顏色不一樣或者不均勻的產(chǎn)品，將不可避免地停止新參數(shù)并重新驗證產(chǎn)品，這幾乎是無法避免的。
   第四，隨著核心技術(shù)的發(fā)展，算法更新速度慢于硬件更新速度。
   從系統(tǒng)的角度來看，硬件正在向移動嵌入式系統(tǒng)發(fā)展，軟件智能化還遠遠不夠。目前，計算機視覺領(lǐng)域的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很少應(yīng)用于機器視覺領(lǐng)域。這個比較簡單。當函數(shù)復雜、目標對象多變、樣本數(shù)量不足時，就沒有機會使用深度學習，或者應(yīng)該回到傳統(tǒng)路徑，考慮實時性的嚴格要求。機器視覺很特別。我們需要一種新的智能，這種智能通常用于大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，無論是改進、集成還是創(chuàng)新。
   這是機器視覺行業(yè)視覺檢測發(fā)展的總趨勢，隨著時間的推移會慢慢改善越來越完善。但有一點可以肯定，機器視覺肯定會取代人工視覺，使絕大部分的生產(chǎn)效率得到提升。