新兴技术对机器视觉厂家的产品设计产生了深远的影响，主要体现在以下几个方面：
1. 引入深度学习，提升图像识别能力：
机器视觉厂家通过引入深度学习算法，显著提高了图像处理和分析的准确性和效率。深度学习作为机器视觉技术的核心驱动力之一，通过构建深层神经网络模型，实现了在图像识别和分类任务上的突破。这种技术创新使得机器视觉系统能够处理更复杂的视觉任务，如复杂环境下的实时目标检测，快速识别目标并进行精确定位，应用于自动驾驶、安防监控等领域。
2. 整合AR和VR技术，开拓全新应用前景：
随着增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术的成熟，机器视觉厂家正在探索将这些技术与传统的视觉识别系统整合。例如，在维修领域中，通过AR眼镜，用户可以实时获取增强的视觉信息，如查看设备操作指南。这种整合为机器视觉系统带来了全新的应用前景，使其更加灵活和实用。
3. 发展高精度光学成像和3D视觉技术，增强图像信息获取能力：
高精度光学成像是机器视觉行业始终追求的技术发展目标。新兴技术推动了高精度光学成像技术的发展，包括新型光源、更全面的波长覆盖和创新的光源布局等。3D视觉技术相对于传统的2D技术提供了更丰富的被摄目标信息，如物体的深度、形貌、位姿等，从而提高了机器视觉系统的灵活性和实用性，扩大了其应用场景。
4. 应用多光谱成像技术，满足复杂多样化的测量需求：
多光谱技术利用像元级的镀膜技术实现对不同波长光谱信号的采集，从而得到高分辨率的多/高光谱的图像信号。这一技术大大简化了视觉系统的光学部件复杂性，并推动了机器视觉实现目标的多种特征分析。随着各行业样本的复杂性增加，多光谱技术能够满足从可见光光谱到非可见光光谱、从单一光谱到多光谱的复杂特征分析需求。
5. 结合自动化与数据洞察，优化生产流程：
机器视觉自动化技术的应用不仅提升了产品检测的准确性与效率，还显著降低了人力成本。通过高精度摄像头抓取产品图像，并通过智能算法进行实时分析，机器视觉系统能够快速识别出产品表面的缺陷与尺寸偏差。机器视觉系统收集和分析的图像数据为企业决策提供了科学合理的依据，有助于优化生产流程和提高产品质量。
新兴技术通过引入深度学习、整合AR和VR技术、发展高精度光学成像和3D视觉技术、应用多光谱成像技术以及结合自动化与数据洞察等方式，深刻改变了机器视觉厂家的产品设计，推动了机器视觉技术的不断创新和发展。
