視覺檢測設(shè)備還有哪幾個技術(shù)難題需要攻克？

　　在人工智能帶來的眾多產(chǎn)業(yè)升級價值中，機器視覺無疑將貢獻最大。

　　無論是在工業(yè)，農(nóng)業(yè)，服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，基于視覺交互的智能解決方案都占據(jù)了智能系統(tǒng)的80%以上。此外，視覺檢測設(shè)備通常是諸如知識圖譜，語義分割和機器學(xué)習(xí)之類技術(shù)的承載方法。

　　人工智能的工業(yè)化現(xiàn)在已經(jīng)在機器視覺檢測設(shè)備在行業(yè)內(nèi)外的重要性上達成共識。這個行業(yè)周期中存在的主要問題是，機器視覺作為一種系統(tǒng)的通用技術(shù)能力，如何與具有明顯差異性和相對復(fù)雜的行業(yè)規(guī)律的垂直行業(yè)相結(jié)合，從而使機器視覺檢測設(shè)備能夠從安全行業(yè)轉(zhuǎn)移到更多領(lǐng)域。工業(yè)場景的提升將機器視覺從行業(yè)的外部輔助力量提升到實際生產(chǎn)系統(tǒng)的核心。

　　機器視覺檢測設(shè)備和行業(yè)場景從淺層集成到深層耦合，從輔助功能到核心生產(chǎn)能力的過程確實可以看到許多迫切需要在工業(yè)和技術(shù)上升級的因素。在邁向巨大市場的過程中，機器視覺不是金鑰匙，而是一個需要不斷提高，改進和重建的行業(yè)起點。例如，我們可以看到，在從視覺檢測設(shè)備到行業(yè)核心的過程中，需要解決幾個突出的問題：