機器視覺的需求開展伴隨著自動化職業開展在近年來也急劇增加，這也直接導致了視覺職業的技能以及相關產品必須得以更新換代，相對于前幾年的視覺職業，隨著工業4.0以及工業需求難度的增加，相關重要的相機以及算法也得以嚴重更新，比方相機偏向于3D方向開展，算法更傾向于智能型算法，運用機器學習中的相關算法等等。
這是機器視覺職業的一個演變時期。嵌入式視覺與深度學習和人工智能相結合， 將在生命科學、自駕游、安全和農業等傳統制造業以外的市場繼續蓬勃開展。但是， 工廠車間的傳統運用也不被改變。這主要是相關技能以及算法已經非常成熟且性價比相對于新技能友愛。但以下幾方面將會隨著市場環境轉變發作技能的升級以及變革。
嵌入式視覺
預計運用 AI 功用的嵌入式視覺處理方案將不斷普及。”處理能力大大提高, 記憶力變得非常便宜,” 北美 gardasoft llc 副總裁 john merva 說。”用戶能夠選擇一個非常小的相機, 并利用來自許多不同來源的云數據。當您將這些因素與機器學習結合到一個包中時, 您就有了嵌入式視覺。
深度學習
這很可能是機器視覺的深度學習成為真正顛覆性技能的一年, 并將在處理傳統機器視覺無法處理的運用方面發揮重要作用。ATS 自動化公司的 steve wardell 以疫苗檢測為例。沃德爾說: “我們在冷凍干燥的小瓶中檢查疫苗, 結果每次都有很大的不同, 這取決于它們的干燥方式。”做一個經典的檢測過程變得非常具有挑戰性, 因為在一個實例中, 可能是粒子的東西可能看起來與裂紋非常類似。
高光譜成像
隨著短波紅外 (SWIR) 技能的進步, 現在能夠 “做一些工作, 比方經過一塊復合航空公司的翅膀來發現內部缺點,” 推向市場, 適用于高速機器視覺運用。
智能相機
相對于傳統算法與硬件體系相分離的檢測體系處理方案。客戶更加趨向于采用集成式智能相機，主要原因是智能相機運用單一，運用安裝簡便，調試簡單，并且不需要專業的相關人員就能夠運用。
3D系相機的普及
傳統視覺職業的運用主要是采用2D相機來運用，但相對于具有深度信息的運用以及檢測,3D相機已經被大量普及，雖然當前3D相機運用時速度以及相關算法還是一大短板，但是相對于從2D相機中提取平面深度信息，3D相機要便利的多。但由于純3D相機價格相對昂貴，一般采用的是2D相機加激光獲取深度信息的方法來處理。
一個不確定經濟
有股市的起伏, 全球制造業市場可能放緩, 交易和關稅政策也存在不確定性。”世界上最大的經濟體恰好也是機器視覺產品的最大市場, 目前存在交易問題,” 視覺集團 Teledyne 成像總裁 keith reuben 說。他稱這是 “對我們職業增長的最大威脅, 在這十年中, 我們的職業一直運行得很好”。2019年雖然市場環境不友愛，但是隨著新技能的更新一起也會填補市場上的不足，相對于經濟環境帶來的影響，巨大的市場需求也同樣是新技能的運用之地，完善以及處理傳統視覺所遺留的不足，一起視覺職業同樣也是一巨大的潛在市場，相對于康耐視以及基恩士這些視覺巨子，中小型企業也會在從中快速開展，雖然是夾縫中求生存，但憑借著地區性的事務拓展也將有一個較好的開展。
