考慮到零件或產品個體之間可能存在的細微變化，以及制造商和倉儲經營者需加以注意的小規模缺陷，機器視覺系統成為在生產線上執行檢驗的優選工具也是有理可循的。它們能夠比員工更快速地采集并分析圖像。而且，隨著分辨率的提高，在某些情況下遠超人類的視覺范圍，強大的機器視覺相機能夠看到對于人眼來說太小或不可見的東西。

　　與此同時，它們還具備更完善的殘像機制，這在監測缺陷模式和尋求解決方案時很有助益。關鍵人員能夠看到上報的缺陷，確定來源，并迅速調查原因，以盡量減少進一步的浪費或導致履單延誤。更重要的是，生產線上無需員工接觸零件，這是機器視覺的一項關鍵優勢，它能夠防止潛在的損壞，省去人工檢驗的時間密集型流程，使員工能夠完成更多具有戰略意義的工作任務。

　　定制和維護機器視覺程序曾需要高昂的投入和專家級的程序員。這種復雜性“勸退”了一些工廠經理和工程師，他們認為盡管品控的重要性不斷上升，但機器視覺的成本太高，而且實施起來也很具挑戰性。許多情況下，只有大型企業才能在其工業化運營中輕松應用機器視覺。

　　但今時不同往日，機器視覺已煥發新彩。過去幾年里，在各種因素的使然下，機器視覺對于不同類型的工作流程和企業都更具可及性和可用性。機器視覺解決方案初期用于電子和汽車行業，其可及性的提高正在推動該技術擴展到包括監控、醫療和制藥、餐飲以及機器人等在內的新領域。

　　深度學習的賦能

　　得益于深度學習，較小規模的企業也可在沒有專業人員的情況下，更輕松地設置、部署和運行機器視覺系統。隨著深度學習的不斷成熟，它得以更頻繁地部署，并預計將取代更多采用基于規則編程的傳統制造應用。

　　盡管這代表著在可及性方面的巨大進步，但AI技術仍會犯錯。不過，隨著AI技術的不斷成熟，它也將變得更加智能。它學習得越多，成效上也就越準確、越可靠。為使這些算法發揮作用，增強計算機處理能力必不可少。此外，得益于芯片性能增強，且體積減小，如今的AI系統小到，能夠在相對有限的空間內運行。這也是機器視覺愈發可及的另一項關鍵因素。

　　實現自動化的未來

　　運營編排是許多企業的目標，這需要協調實時智能技術、庫存和人力來取得競爭優勢。據《2022年第三季度全國招聘大于求職“最缺工”的100個職業排行》顯示，100個職業中，有39個屬于生產制造及有關人員，與上季度相比，制造業缺工狀況持續。雖然許多人認為自動化是以減少人們的就業機會為代價，但它實際上可解決日益嚴峻的勞動力短缺問題，同時提升工作效率和準確性。在機器視覺所開啟的新時代中，員工無需接受更高水平的計算機科學教育，就能更輕松地監督和操作自動化系統。

　　機器視覺如今幾乎能夠融入制造流程的每一步，強化數據收集以完善追蹤與追溯，加快履單揀選和包裝，并通過物聯網（IoT）的整合來指導員工和機器人。高性能掃描器和相機是在倉儲環境中提升AI和IoT功能的關鍵所在。

　　雖然機器視覺系統仍需先進的相機技術，但借助能夠無縫集成到整體工廠運營的軟件，就能更輕松地管理相關設備。例如，在此類環境中，機器視覺利用的是與固定式工業掃描器所采用的大致相同的核心成像技術。

　　為緊跟制造業和物流業的發展步伐，業界需要不斷進步，而隨著技術的演進，面對快速增長的消費者和業務需求，想要立于前沿，機器視覺的應用已成為必要條件。將先進的技術融合到單一整體解決方案中，是實現工業自動化進程中的重要一步。