機器視覺技術在自動化生產(chǎn)中，廣泛應用于檢測工件在生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品缺陷，是實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品生產(chǎn)以及降低成本的理想選擇。
走在信息科技前沿的美國已對機器視覺與大數(shù)據(jù)時代的互動關系先知先覺。介于美國政府公布的“大數(shù)據(jù)研發(fā)計劃”（BigDataResearchandDevelopmentInitiative）中包含一個旨在為機器建立視覺智能的Mind'sEye項目。該計劃稱，傳統(tǒng)的機器視覺研究的對象選取廣泛的物體來描述一個場景的屬性名詞，而Mind'sEye旨在增加在這些場景的動作認識和推理需要的知覺認知基礎?？傊?，這些技術可以建立一個更完整的視覺智能效果。
中國迷信院主動化研究所黃凱奇指出：“大數(shù)據(jù)時代最樸素也是最深刻的特點就是‘大’。統(tǒng)計學中的大數(shù)定律指出，當隨機事件或者試驗在大量重復出現(xiàn)的條件下，往往呈現(xiàn)幾乎必然的統(tǒng)計特性。確切地說，大數(shù)定律是以確切的數(shù)學形式表達了大量重復出現(xiàn)的隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性。對于依賴數(shù)據(jù)規(guī)律的機器視覺算法來講，大數(shù)據(jù)無疑為人們進一步發(fā)現(xiàn)人類的認知機理，實現(xiàn)更加魯棒［魯棒是Robust的音譯，也就是健壯、強壯、堅定、粗野的意思。魯棒性（robustness）就是系統(tǒng)的健壯性］的機器視覺算法提供了可能。另一方面，隨著機器視覺系統(tǒng)更加魯棒穩(wěn)定，更加智能，它在收集、分析、處理海量信息方面也將發(fā)揮更加重要的作用。簡言之，機器視覺一邊借大數(shù)據(jù)之利不斷發(fā)展，一邊又靠技術的完善而反哺大數(shù)據(jù)時代，形成一個良性的互動。”
然而，這種互動要想真正建立，還需要加強技術和產(chǎn)業(yè)的雙輪驅(qū)動。“國外在上世紀80年代就已出現(xiàn)大量的機器視覺產(chǎn)品，而我國機器視覺技術的應用始于90年代末。雖然在過去10年有了長足的發(fā)展，但目前絕大部分還處于追趕狀態(tài)，一個是技術上的積累與創(chuàng)新跟國外相比還存在較大差距。另外一個是國內(nèi)在應用創(chuàng)新上也存在不足，很多都是跟隨國外的應用案例或者通過代理相關產(chǎn)品來實現(xiàn)模仿應用等。”黃凱奇表示。
目前，機器視覺在交通等多個領域的應用仍相對單一，存在著多層面阻礙其進一步產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的因素。黃凱奇分析說，首先在魯棒穩(wěn)定的機器視覺系統(tǒng)方面，因為機器視覺技術涉及眾多學科，需要不同學科協(xié)同創(chuàng)新才能突破目前發(fā)展的技術瓶頸。再一個就是標準方面，目前大部分廠家為了自身的短期局部利益都各自開發(fā)封閉的設備、協(xié)議、系統(tǒng)，這對整個行業(yè)的發(fā)展極為不利。“如何破除這種封閉狀態(tài)的弊端，制定行業(yè)統(tǒng)一開放標準是促進機器視覺行業(yè)形成大格局、大產(chǎn)業(yè)的必經(jīng)之路。”黃凱奇說。
“還有一點原因，就是關于機器視覺剛需的創(chuàng)造。我國是一個典型的勞動力密集國家，大部分行業(yè)依靠的是低廉的大量富余勞動力。而機器視覺與自動化息息相關，因此如何一方面有效解決就業(yè)問題，另一方面又高效推進機器視覺相關自動化產(chǎn)品設備的推廣使用，是政府部門、企業(yè)需要面對的問題。”黃凱奇表示。
但是，這類互動要想真正創(chuàng)建，還必要增強技能和財產(chǎn)的雙輪驅(qū)動。陪伴著技能的成長，機器視覺的功效也在不竭擴大。各個行業(yè)都將有機器視覺是身影，其也將成為人們工作生活中不可獲取的一部分。
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