随着自动化需求的增加，机器视觉正在进入新的应用领域

机器视觉已经在各个行业应用了几十年。从过去非常基本的应用到今天高度定制的实现，机器视觉能力的进步创造了将机器视觉融入更多功能的机会。目前的尖端技术也有望为未来提供更有效的视觉系统。从产品识别到机器自动化，视觉系统将提高整个工业世界的机器生产力和质量。

来自食品制造和包装行业以及亚洲和太平洋地区的需求正在推动视觉领域的创新。领先的硬件制造商正在与其他厂商合作，创造更强大的组件，为用户提供更强大的功能。先进的芯片组正在与软件和固件相结合，提供更快的操作、更高的分辨率和更容易的实现。

像索尼和英特尔正在与Xiliinx等公司合作，使在新应用程序中设计和实现视觉系统更容易、更快地推向市场。相机硬件制造商正在与AI软件设计师合作或购买，将深度学习功能整合到他们的系统中，比如Cognex收购SUALAB，将他们的深度学习软件整合到新的视觉产品中。

随着需求的增加和系统的上线，一个挑战是数据传输能力。视觉系统制造商正在通过新组件中的10gige和25gige功能来解决这一问题，提供改进的数据传输，允许通过视觉系统执行更复杂的功能。将所有这些因素结合起来，视觉系统的改进能力使它们能够用于以前超出其能力的应用程序。

随着视觉系统性能的提高，其在工业上的应用将迅速增加。将深度学习与视觉系统相结合将为自动化和改进流程创造机会，促进机器视觉市场以及利用它们的行业的增长。

本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。

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