机器视觉系统在数字化转型中处理大数据的方式可以从以下几个方面进行：
1. 集成化和智能化处理：
采用集成式机器视觉系统，该系统集图像采集、处理与通信功能于一身，提供多功能、模块化、高可靠性和易于实现的解决方案。
通过人工智能技术的融合，提升机器视觉系统的智能化水平，使其能够自动识别和处理更复杂的检测任务。
2. 大数据分析与优化：
利用AI机器视觉实时监控工厂流程，并通过大数据分析挖掘生产流程中的潜在问题，为企业提供合理化的生产建议，优化生产效率。
这种方法可以提高生产流程的实时响应性，及时发现并解决生产过程中的问题。
3. 深度学习与神经网络的应用：
深度学习、神经网络等技术的发展，使得机器视觉检测技术在工业领域中能够发挥更加重要的作用。
这些技术可以帮助机器视觉系统更好地理解和处理图像数据，提高检测的准确性和效率。
4. 高效的数据存储与检索：
机器视觉系统需要处理大量的图像和视频数据，因此需要高效的数据存储解决方案。
例如，采用单台对象存储即可存储多产线、多厂区的质检数据，并提供数据视图及全局秒级数据检索能力，有效简化数据管理流程。
5. 应对大数据带来的挑战：
大数据时代对于机器视觉系统来说意味着新的挑战，如数据量巨大、数据生成速度快、数据种类多样以及数据真实性等问题。
需要采用高度并行的计算架构、多样化的工具和技术以及确保数据的质量和准确性，以有效应对这些挑战。
机器视觉系统在数字化转型中处理大数据需要综合运用集成化和智能化处理、大数据分析与优化、深度学习与神经网络的应用、高效的数据存储与检索以及应对大数据带来的挑战等方法。这些方法可以帮助企业提高生产效率、降低成本、增强产品质量，并在数字化转型中取得更大的成功。
