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　　全自動檢測機的檢測代替人工檢測是必然發(fā)展趨勢，需求越來越多樣原來只是生產(chǎn)線上，現(xiàn)在制造、醫(yī)療、電子、倉儲等各個領(lǐng)域都有各種各樣的應(yīng)用。比如國內(nèi)某知名電商，使用三維來進(jìn)行包裹尺寸的檢測，與總量參數(shù)匹配進(jìn)行內(nèi)部追蹤。

　　-2D到3D：工業(yè)界基本都是三維的部件，而且二維成像畢竟是三維空間的實際情況的一種病態(tài)數(shù)據(jù)采集，所以目前圍繞3D的各種檢測、測量、機器人導(dǎo)引等項目層出不窮，這與計算機視覺的情況有異曲同工之處，什么結(jié)構(gòu)光、ToF、雙目等等技術(shù)各家公司也多如牛毛。

　　-系統(tǒng)實施受各種因素制約大：如果你問我做一個機器視覺檢測的項目最重要的是什么，我肯定會說能得到一張高質(zhì)量的圖片，而就為了得到這么一個圖片那需要考慮太多太多，光源、鏡頭選擇、傳感器選型、節(jié)拍考慮、安裝布置、自動化集成、環(huán)境因素考量、工件狀態(tài)變化等等，哪一個部分出了問題都會影響你的圖像質(zhì)量，而如果你沒有足夠好的圖片，那么再厲害的算法也沒有用，而且因為生產(chǎn)線都有良品率和節(jié)拍要求，整個視覺檢測系統(tǒng)不夠快速可靠的話那你的誤檢率會非常之高，而這又是無數(shù)廠家需要面對的問題。舉個例子，我需要檢測一種鋁制外殼的某個區(qū)域有幾個孔，當(dāng)你的供應(yīng)商給你的一個批次和另外的一個批次外表面顏色有不同或者不均勻是，那等著你的必然是要停機從新設(shè)置參數(shù)，從新驗證產(chǎn)品，而這幾乎是無法避免百分百會發(fā)生的現(xiàn)實。

　　-算法不如硬件發(fā)展快：這是我的感覺，而且我覺得這是目前很重大的瓶頸。硬件從系統(tǒng)方面來說就是往可移動的嵌入式方向發(fā)展，而軟件目前的智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在計算機視覺領(lǐng)域大熱的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前在機器視覺領(lǐng)域的成功應(yīng)用少之又少，ViDi是一個，F(xiàn)anuc/Preferred Networks和Google的機器人抓取是一個，這還是相對簡單的，當(dāng)目標(biāo)對象多變、特征復(fù)雜、樣本數(shù)不夠的時候，你想用深度學(xué)習(xí)根本沒機會，還是要回到傳統(tǒng)的老路上來，再考慮實時性的嚴(yán)格要求，機器視覺特別需要一種新的智能的普遍使用大部分應(yīng)用領(lǐng)域的方法出來，或是創(chuàng)新、或是改良、或是綜合。

　　-要具體問題具體看待：機器視覺還是與具體的應(yīng)用領(lǐng)域深切關(guān)聯(lián)的，每一個應(yīng)用都需要選擇與之配套的專用硬件和軟件，都需要專門的設(shè)計，所以沒有一種解決方案能適用于所有的情況。

　　-公司：國內(nèi)做集成做代理的很多很多，真正有領(lǐng)先技術(shù)的太少，看看凌云、大恒，你就知道什么情況，最近還有視頻監(jiān)控的老大海康威視，也做機器視覺了。國外的你可以研究一下Cognex和Keyence。還有就是，沒有公司會做一個機器視覺系統(tǒng)所有的東西，核心就是算法還有整個硬件的集成，有專門的公司做鏡頭、有專門的公司做光源，專門的公司做支架，沒有一個公司會全部自己做。

　　最后我要說一下機器視覺（machine vision）和計算機視覺（computer vision），雖然都是對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，但是兩者區(qū)別極大，一個是更偏整個系統(tǒng)級應(yīng)用導(dǎo)向的，一個是專注于算法的半理論半應(yīng)用結(jié)合的。但也不是沒有聯(lián)系，比如工業(yè)制造中AR的應(yīng)用，你也說不清是要分類到哪種技術(shù)了。