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机器视觉发展趋势随着机器视觉应用场景的复杂多样，其与深度学习算法、3D应用技术、互联互通标准等技术的融合也越来越紧密。 深度学习算法︰深度学习算法模拟类似人脑的层次结构，通过深度神经网络建立从低级信号到高层语义的映射，以实现数据的分级特征表达。深度学习算法被引入机器视觉图像处理系统来进行外观检测，使识别过程更智能，视觉信息处理能力更强大。 3D应用技术:随着3D应用技术的不断深入，越来越多的3D重构技术被引入到机器视觉，如结构光、DFF、TOF、立体视觉、光度立体法等。3D图像处理与分析的算法也被研究得越来越广泛，将成为机器视觉的一个主流发展方向。 互联互通标准︰机器视觉系统内部，以及与智能制造设备之间，与企业的管理系统之间，有必要进行互联互通，使设备和制造管理朝着更智能方向发展。目前视觉行业内部，包括EMVA、AIA、CMVA、JIIA等，合作制定了GenlCam标准。AIA制定了GigE Vision，USB3 Vision等相机通信协议。视觉行业还与其他行业协会合作，不断拓展互联互通的外延，旨在促成视觉系统与其他行业的互联互通。 上一篇机器视觉的典型应用下一篇机器视觉与人工视觉的对比 |
