基于计算机视觉和深度学习的视觉检测技术正从安防、商业、金融、家居等领域迅速(quickly)而广泛地出现在我们的生活中，但对于视觉检测解决方案精度不高，捕捉大量的误报，漏电捕捉不清楚，图像质量不理想，不能满足市场需求等问题(question)。

　　我国要想实现从制造大国到智造大国的转变，实现“中国制造2025”，智能制造是主攻方向。而机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。随着中国智能制造业的发展，市场对于机器视觉的需求也将越来越多。机器视觉可说是工业自动化检测系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。

　　工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。

　　视觉图像技术需要重点构建四大核心能力：

　　第一，识别。海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。

　　第二，测量。测量是工业的基础，要求精准度。

　　第三，检测。在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。

　　第四，互联。图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力，真正展示出工业4.0的威力。

　　由于机器视觉系统可以快速获取大量的信息，并且易于自动处理，也容易与设计信息和处理控制信息相结合，因此，在现代自动化生产过程中，人们将广泛应用于机器视觉系统的工作状态监测，成品检验及质量控制等领域。可以预见，随着机器视觉技术本身的成熟和发展，它将在现代和未来的制造企业中得到越来越广泛的应用。