机器视觉的新要求—自适应， 更智能
机器视觉技术与先进软件的结合，使机器视觉技术具有了无穷的生命力。如果底层软件支持，即使是传统设备也可以开展复杂操作。例如，人脸识别基于简单的模式识别技术，只有在后台运行智能化软件才能真正利用该技术所产生的信息。
在机器视觉技术的发展历程中，最传统、应用最广泛的设备是条形码扫描仪。它在 20 世纪 60 年代初被引入商店，如今，没有条形码的商店是难以想象的。20 世纪 80 年代初，机器视觉技术被应用于工业领域。与其他现代技术相比，最初这些开创性的机器视觉解决方案简单、反应慢且成本高。由于改变旧有的操作习惯和思维模式总是困难的，所以每一项新技术的应用在初始阶段都困难重重。但如果只沉醉于旧有的方法，则可能因为错过新兴技术的巨大潜力而丧失竞争力。
如今，机器视觉技术的硬件随处可得，这与最初的情形相比天翻地覆。当时，安装甚至是仅仅获取成像硬件就充满了挑战性，并且当时的成像方法主要基于电子技术。
实际上，计算能力的提升已经彻底改变了机器视觉技术领域。过去，计算设备只能独立执行一些基本的整数计算。而今天，这些设备可以实时处理复杂的计算，使机器视觉硬件也在更复杂的算法中得到了充分利用。
成像方法
光谱相机
高光谱成像技术是基于非常多窄波段的影像数据技术，它将成像技术与光谱技术相结合，从而可以检测人眼无法识别的事物。光谱相机在食品医药和重工业等各个行业都有许多实际应用，例如，高光谱相机可用于检查材料在不同条件下的表现，也可用于区分在肉眼看来外观相同的材料。
深度学习
深度学习意味着机器能够自行学习并将学到的东西用于实践，如面部识别。过去，机器必须准确地知道待测量和分类目标的特征。而现在，机器可以通过深度学习，根据被赋予的任务自行决定测量的特征并进行分类。因此，无需在部署机器视觉方案之前告知机器要检查什么，机器可以通过深度学习来自主决定。目前，对于许多测量需求已经有固定的算法，但对于特定需求，则需要运用专业技能创建特定算法才能生成所需数据。
3D 测量与建模
3D 测量技术已经广泛用于各种领域，而不再仅仅是一种技术趋势。3D 测量的首个应用是原木卡车架测量，此前通常使用测量仪器手动测量。通过激光设备的运用，可自动测量装载到卡车上的木材体积，并提供有关单棵树木的尺寸信息。
今天，3D 测量技术已经可以达到非常高的精度，并且测量范围也不断拓展，从微米级到千米级的尺度范围均可应用。3D 测量的一个子类型是立体成像：使用两个或多个摄像头来生成关于深度和距离的准确信息。3D 测量和建模拥有无限的可能性，可以用于从空间规划到汽车轮胎胎面观测的方方面面。
技术发展正在向硬件智能化应用的方向转变
根据需求选择最为匹配的机器视觉解决方案，将成为未来机器视觉应用过程中的主要挑战。现代机器视觉技术凭借高质量算法、高计算能力和高性能光学组件，可形成精确详细的成像和分析，并由此产生大量全新的可选解决方案。未来，机器视觉技术不会像以前那样在深度方面快速发展，所以如何利用现有技术匹配不同的应用场景变得至关重要。
在未来，像今天这样全新的、令人兴奋的创新将变得司空见惯，如同条码读取器现在被视为理所当然一样。其中，机器视觉算法有望以与移动应用程序相同的方式发展——在过去，每部手机都有自己的固定功能，而今天，每个人都可以下载不同的应用程序来满足不同的需求。机器视觉的原理与此相同：我们可以拥有无限数量的机器视觉应用，但最终如何来适配不同的需求并获得应用将成为主要挑战。
使用机器视觉时，成像本身非常简单。任何人都可以获得成像设备，并完全独立地进行简单测量。要充分发挥机器视觉技术的潜力，需要具备各种应用的专业技能和经验。例如，充足的照明对于获得可靠的测量结果极为重要。
机器视觉，大有可为
由于对环境的全面监测和自动化操作长期以来一直是发展目标之一，逐步地，未来我们会看到更先进的机器视觉解决方案。
机器视觉面临的最大挑战和目标之一是自动驾驶汽车和林业机械的开发和普及。尽管机器视觉技术应用逐渐变得越来越成熟和贴近日常生活，但仍有很大的专业化增长空间。
在 AFRY，机器视觉专业人员正发挥越来越重要的作用，并将在未来通过不断创建更复杂的解决方案来应对严苛条件下的新型挑战。未来，将会有持续不断的对复杂算法的需求，因为机器视觉技术提供的可能性将在不同行业中得到越来越多的认可，并且对机器视觉技术和硬件的个性化需求也将不断涌现。
