內(nèi)容摘要：

白皮書認為，機器視覺技術(shù)應用當前已經(jīng)遍布工業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，大大提高了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度，中國的機器視覺市場目前仍處于持續(xù)高速增長階段。

機器視覺按功能和場景主要分為四大類：識別、定位、測量、檢測，目前這幾大應用方向均面臨著精度越來越高、速度越來越快、準確率要求越來越高的挑戰(zhàn)，而解決這一問題的最核心關(guān)鍵點，就是深度學習技術(shù)的發(fā)展和應用。

白皮書中分析，深度學習的典型應用領(lǐng)域為異常檢測、圖像分類、缺陷檢測和物體定位，并根據(jù)維視智造多年的實踐經(jīng)驗，指出了AI工業(yè)視覺落地幾大痛點——額外的硬件、發(fā)熱量和功耗、大量的訓練數(shù)據(jù)以及大量的人工標注工作。而落地的關(guān)鍵則在于向基于CPU進行訓練及推理，缺陷檢測深度學習過濾及圖像自動采集標注等三個技術(shù)領(lǐng)域?qū)で笸黄啤?/p>

為給行業(yè)人士做出更明確的指導，白皮書對AI工業(yè)視覺解決方案的架構(gòu)及組成方式、實施流程進行了重點分析與說明，并列舉了多個典型應用場景，詳細展示其技術(shù)操作流程。

最后，白皮書預測，深度學習在醫(yī)療、生命科學、食品、假冒檢驗和木材分級等行業(yè)都將有很好的發(fā)展前景，此項技術(shù)將原來對產(chǎn)品一致性要求高的應用場景進行了數(shù)倍的擴展，必將在短時間內(nèi)帶來工業(yè)視覺的爆發(fā)式增長。

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