未来机器视觉系统将与人工智能紧密结合，这种结合主要体现在以下几个方面：
1. 深度学习与神经网络的应用：
机器视觉系统将更多地采用深度学习和神经网络等先进技术，以提高图像识别和分类的准确性和智能性。这些技术能够自动学习图像和视频中的特征，而无需人工提取，从而大大提高了处理效率和精度。
2. 3D视觉技术的引入：
随着3D视觉技术的发展，机器视觉系统将不再局限于2D图像，而是能够更全面地获取物体的深度信息。这将使机器视觉系统在处理复杂识别需求时更加得心应手，提高其在各种应用场景中的实用性和准确性。
3. 边缘计算的兴起：
边缘计算使得数据处理能够在数据采集端完成，减轻了系统对数据传输的依赖。这一技术的引入将提高机器视觉系统的响应速度和实时性，使其能够更快地处理和分析图像数据，从而满足更多实时应用的需求。
4. 智能识别与路径规划：
在与人工智能结合的过程中，机器视觉系统将实现更高级别的智能识别功能，如对复杂物体的识别、堆叠等情况的智能分割。AI视觉还将辅助机器人进行路径规划，自主判断机械臂是否与周边环境产生干涉、碰撞，从而规划出灵活的路径。
5. 鲁棒性的增强与成本降低：
为了应对环境变化对机器视觉系统性能的影响，如光照变化和背景杂乱，未来的系统将更加注重增强鲁棒性。随着技术的不断进步和成本的降低，高性能机器视觉系统将更加普及，中小企业也能更容易地应用这一技术。
未来机器视觉系统将通过与人工智能的紧密结合，在深度学习、3D视觉、边缘计算、智能识别与路径规划以及鲁棒性增强与成本降低等方面取得显著进展。这些进步将推动机器视觉系统在各行业中的广泛应用，为自动化、智能化的发展提供有力支持。
