（一）人工智能（AI）技术深度应用
人工智能（AI）技术在机器视觉行业的深度应用将是一个重要的发展方向。过去十年的发展使得深度学习技术在机器视觉中的应用成为现实，例如ViDiSystems公司（2017年4月被康耐视公司收购）开发的ViDiSuite深度学习工业图像分析软件。它基于先进的机器学习算法，可完成缺陷探测、零件定位、分类等诸多艰巨任务。AI技术的运用将赋予机器视觉超越现有解决方案的能力，从而胜任更具挑战性的应用，让机器的思考模式更接近人类。
（二）基于嵌入式的产品逐渐取代板卡式产品
随着计算机和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统的应用日益广泛。嵌入式操作系统开发的产品具有可靠性高、可维护性好、易于升级换代等优点。基于嵌入式的产品取代板卡式产品是行业发展趋势，但这并不意味着板卡式产品毫无意义，板卡式产品的研发需要更高技术水平，引进板卡式视觉产品有助于提升国内机器视觉产品的研发实力。
（三）非工业应用成为增长关键因素
无人驾驶汽车、自动农场设备、无人机应用、智能交通系统、引导性手术等机器视觉的非工业用途正在迅速普及。例如亚马逊的无人商店测试，利用机器视觉相机、传感器和RFID标签，让顾客无需排队结账，购物费用自动从亚马逊账户扣除。预计未来3 – 5年，会有更多零售商积极采用机器视觉技术，非工业应用或将成为机器视觉增长的关键因素。
二、机器视觉缺陷检测
（一）常见检测内容
表面缺陷：检测产品表面是否存在划痕、凹陷、裂缝、污点等。通常采用图像分割、形态学操作、边缘检测等算法识别和定位缺陷。
形状缺陷：测量产品的长度、宽度、高度等参数，检测其形状是否符合规定要求，是否存在偏差或变形等问题。
变色缺陷：检测产品颜色是否均匀、准确，是否存在色差、色斑等，一般使用颜色分析和色差检测算法进行检测。
异物检测：检测产品中是否存在杂质、异色物体等异物，可通过灰度分析、背景建模、形态学操作等方法检测和分析。
缺陷分类：除了检测缺陷的存在，还能对不同类型的缺陷进行分类和识别，例如将缺陷分为大、中、小缺陷，或者根据缺陷特征分类，以便后续处理。
（二）不同行业中的应用
制造业产品：用于检测电子产品、汽车零部件、机械设备等产品生产过程中的缺陷，这些缺陷可能是表面缺陷（如裂纹、划痕）、尺寸偏差、装配问题或其他制造缺陷。
食品和饮料：在该行业中广泛用于检测产品质量问题，涵盖瓶装饮料、罐装食品、糕点、水果和蔬菜等产品，常见的缺陷包括异物、污染、破损、变质等。
医疗器械和药品：在医疗和药品制造领域至关重要，可用于检测医疗器械的尺寸精度、外观质量、装配问题，以及药品的包装完整性、标签准确性等。
纺织和服装：纺织和服装行业借助机器视觉的缺陷检测确保产品质量，可检测织物的线头、破洞、染色问题以及服装制品的裁剪准确性、缝纫质量等。
