视觉检测设备还有哪几个技术难题需要攻克

视觉检测设备还有哪几个技术难题需要攻克？

　　在人工智能带来的众多产业升级价值中，机器视觉无疑将贡献最大。

　　无论是在工业，农业，服务业，金融业，基于视觉交互的智能解决方案都占据了智能系统的80%以上。此外，视觉检测设备通常是诸如知识图谱，语义分割和机器学习之类技术的承载方法。

　　人工智能的工业化现在已经在机器视觉检测设备在行业内外的重要性上达成共识。这个行业周期中存在的主要问题是，机器视觉作为一种系统的通用技术能力，如何与具有明显差异性和相对复杂的行业规律的垂直行业相结合，从而使机器视觉检测设备能够从安全行业转移到更多领域。工业场景的提升将机器视觉从行业的外部辅助力量提升到实际生产系统的核心。

　　机器视觉检测设备和行业场景从浅层集成到深层耦合，从辅助功能到核心生产能力的过程确实可以看到许多迫切需要在工业和技术上升级的因素。在迈向巨大市场的过程中，机器视觉不是金钥匙，而是一个需要不断提高，改进和重建的行业起点。例如，我们可以看到，在从视觉检测设备到行业核心的过程中，需要解决几个突出的问题：