機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但並不僅僅是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能：從客觀事物的影象中提取資訊，進行處理並加以理解，最終用於實際檢測、測量和控制。

　　一個典型的工業機器視覺應用系統，包括數字影象處理技術、機械工程技術、光源照明技術、光學成像技術、感測器技術、模擬與數字視訊技術、計算機軟硬體技術、人機介面技術等。機器視覺廣泛其他各個工業領域，可以提高自動化效率，降低企業成本。

發展瓶頸

　　機器視覺可以看作是與人工智慧和模式識別密切相關的一個子學科或子領域，限制機器視覺發展的瓶頸是多方面的。其中最重要的可以歸結為三個方面：計算能力不足、認知理論未明以及精確識別與模糊特徵之間的自相矛盾。

       1、機器視覺面向的研究物件主要是影象和視訊，其特點是資料量龐大、冗餘資訊多、特徵空間維度高。考慮到真正的機器視覺面對的物件和問題的多樣性，單一的簡單特徵提取演算法（如顏色、邊界形狀等等）難以滿足演算法對普適性的要求。因此設計普適性的特徵提取演算法時對計算能力和儲存速度的要求是十分巨大的，這就造成了開發成本的大幅度提高。

2、目前較新的思想認為應該從分析、瞭解和模擬人類大腦的資訊處理功能去構建智慧機器視覺系統，但神經科學的發展目前只能做到了解和模擬大腦的一個區域性，而不是整體。事實上，我們對人是如何對一個目標或場景進行認知的這一問題仍停留在定性描述而非定量描述上。

3、機器視覺系統經常被人詬病的問題之一就是準確性，目標越精細，越複雜，資訊越大，則其模糊性和不確定性也越強。機器視覺在做的事情一方面想要借鑑人腦或人眼系統的靈感去處理複雜而龐大的資訊流，另一方面又想摒除人腦在模式識別方面存在的精確性不足的缺陷。

綜上，機器視覺的發展在短期內難有重大突破，當前的實用技術仍然會集中在特定性任務或特定性目標的識別演算法的開發上。當前，機器視覺技術必須和應用光學、視覺認知、CV、人工智慧等相關學科進行深度交叉。

提升三維技術

在現實生活中，我們越來越需要更多的三維模型來實現對物體或環境的資訊全面掌握。三維模型能更加全面、精確地記錄環境，可以直觀地呈現物體的位置、距離、姿態等。通過初始化、特徵點提取、動態模板特徵點匹配、幾何變化計算階段後得到三維感興趣區域的特徵資訊。

未來發展趨勢

　　由於機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺，機器視覺軟硬體產品正逐漸成為協作生產製造過程中不同階段的核心繫統。

無論是使用者還是硬體供應商都將機器視覺產品作為生產線上資訊收集的工具，這就要求機器視覺產品大量採用標準化技術，直觀地說就是要隨著自動化的開放而逐漸開放，可以根據使用者的需求進行二次開發。

    隨著中國加工製造業的發展，對於機器視覺的需求也逐漸增多。機器視覺產品的日益增多，技術的不斷提高，國內機器視覺的應用狀況將由初期的低端轉向高階，由於機器視覺的介入，自動化將朝著更智慧、更快速的方向發展。 

   超人視覺是國內最專業的視覺培訓機構，其視覺領域範圍包含工業視覺、安防視覺、計算機視覺、無人機視覺，目前針對工業視覺進行全方位精英培訓，超人視覺已經培養了多批學員。輸送了很多真才實學的學員到各企業就職。也得到了企業的高度認可。實事求是、精英教學為超人視覺的宗旨。

  如果你在機器視覺學習和工作中遇到問題和困難，或者有其他各方面的想法想和我們交流的，歡迎聯絡我們，給我們留言，讓我們相互陪伴，共同成長！