機器視覺體係經(jing)過機器視覺產品(即工(gong)業相機)將(jiang)被吸(xi)取(qu)目標(biao)轉(zhuan)換成(cheng)圖(tu)畫(hua)信號(hao)，傳送給(gei)專用的圖畫處(chu)理(li)體係，得(de)到(dao)被拍照(zhao)目標的形態信息，根據像(xiang)素(su)散布和亮度、顏色等信息(xi)，改變成數(shu)字(zi)化(hua)信號；圖畫體係對這些(xie)信(xin)號進行各種運(yun)算來抽取目(mu)標的特(te)征，進而(er)根據判別的結果(guo)來控(kong)製現場(chang)的設備(bei)動作。簡略說來，機器視(shi)覺(jue)就是(shi)用機器(qi)代替(ti)人眼(yan)來做(zuo)丈量和(he)判別。

機(ji)器視覺是人工智能正(zheng)在快(kuai)速發展的一(yi)個(ge)分支。伴(ban)隨(sui)著人工智(zhi)能產業升溫(wen)，機器視覺職業(ye)有望(wang)邁向(xiang)新(xin)的發展(zhan)階(jie)段，市場規模將加快擴張(zhang)。

目前，全球(qiu)大型科技(ji)公司(si)都(dou)在(zai)積(ji)極(ji)地(di)圍繞(rao)人工智能(neng)和機器學習進行調整：穀歌提(ti)出了“AIFirst”的戰(zhan)略，而優步將ML語言(yan)貫徹(che)到了極致(zhi)，內部(bu)人工智能研(yan)究(jiu)實(shi)驗(yan)室不斷(duan)湧現出新的成果。他(ta)們傾注(zhu)了大量的資源和精力讓全(quan)世界信任，機器智能革命(ming)正在到來。他們以為(wei)，深(shen)度學習是推(tui)動這一轉型的突破性發(fa)展，並為新型(xing)自(zi)動(dong)駕駛轎(jiao)車(che)、虛(xu)擬幫手等(deng)提供(gong)了動力。

在國內(nei)伴隨我國人口盈(ying)利的快速(su)消(xiao)失(shi)，諸多(duo)企業將進一步麵臨人力(li)成本增高、出(chu)產效(xiao)率低(di)下、利(li)潤(run)空間縮小(xiao)、創(chuang)新思路改(gai)變(bian)緩(huan)慢、遠景(jing)不明朗等難(nan)題(ti)，職業急(ji)需尋覓新的增加引擎(qing)。

從職業應用來(lai)看電子(zi)製(zhi)造職(zhi)業仍(reng)然(ran)是拉動需(xu)求的主要因(yin)素。但(dan)從(cong)未(wei)來發展遠景來看，食(shi)物(wu)、包裝機械(xie)等職業自動化水(shui)平會進(jin)一步提升，對機器視覺產(chan)品(pin)需求值得期待。