機器視覺技術(shù)的前景一片光明。雖然機器視覺系統(tǒng)直到近期才通過相機和處理器的小型化實現(xiàn)，但緊湊型視覺和成像具有巨大的商業(yè)潛力。

從汽車領(lǐng)域到機器人技術(shù)和消費類電子產(chǎn)品，機器視覺可以多種方式用于各種功能。這樣，機器視覺技術(shù)的未來可能會走幾條不同的道路，但是有幾種確定的方式有望成熟。

3D感知和深度學習中的機器視覺

很明顯，機器視覺的下一個前沿領(lǐng)域涉及3D感知和深度學習的結(jié)合。這兩種由機器視覺功能實現(xiàn)的技術(shù)才剛剛開始集成，但是有一天將使目前遠未達到的視覺應(yīng)用成為可能。

隨著機器視覺促進3D感知和深度學習的增長，處理器將需要繼續(xù)獲得計算能力，同時又不犧牲能效或成本來實現(xiàn)強大的深度學習。同時，須提高深度學習計劃中軟件開發(fā)的生產(chǎn)率，同時要提高深度學習功能，以便在計算機視覺應(yīng)用程序中進行有效部署。

3D感知和深度學習應(yīng)用

盡管目前存在3D視覺和深度學習，但它們尚未充分發(fā)揮其全部潛力。隨著這種成熟的發(fā)生，諸如對象檢測，分類和語義分割的應(yīng)用成為可能，其具有許多商業(yè)用途。

使用3D感知和深度學習的機器視覺將在工廠設(shè)置中帶來高度靈活和智能的機器人。這些機器人可以立即檢測到新零件并學習如何處理它們，從理論上講，它們幾乎不需要指導就可以執(zhí)行全新的任務(wù)。

這些技術(shù)還有助于實現(xiàn)可視化同時定位和地圖繪制（SLAM）功能，這是汽車，卡車，機器人，無人機等自動操作的重要組成部分。

深度學習和3D感知的結(jié)合將在很大程度上取決于機器視覺技術(shù)，并且是機器視覺未來較清晰的例子之一。

盡管機器視覺還相對較新，但前途一片光明。深度學習和3D感知將是重要的技術(shù)進步，但遠非機器視覺將改變整個行業(yè)的此一途徑。