深度学习技术的不断进步显著提升了机器视觉在工业检测中的应用能力，并加速了其向更多行业的渗透。传统机器视觉技术通过将数据表示为一组特征，并分析这些特征或输入模型来输出预测结果，在结构化场景下定量检测展现出高速、高准确率和可重复性等优势。然而，随着应用领域的扩大，传统方法的局限性逐渐显现，如通用性低、难以复制和对操作人员的高要求。相比之下，深度学习通过对原始数据进行多步特征转换，生成更高层次和更抽象的特征表示，进而输入预测函数得到最终结果。这种方法将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性相结合，使其能够在复杂环境下进行检测，特别是在涉及偏差和未知缺陷的情况下，极大地拓展了机器视觉的应用场景。

近年来，人工智能算法的迭代优化，生成对抗网络（GAN）、强化学习（RL）等新技术在机器视觉领域不断涌现。特别是以ChatGPT、Sora等为代表的新一代人工智能技术的成功，证明了大模型的巨大潜力。这些新技术的不断涌现为机器视觉行业注入了强大的发展动力，并为其带来了无限的可能性。同时，GPU、FPGA和专用加速模块等硬件平台的计算能力也在持续提升，使得复杂大模型能够在生产车间本地部署，充分发挥其性能优势，进一步提升了机器视觉技术的市场潜力。

3D视觉技术的普及。传统机器视觉技术主要基于2D图像的处理和分析，实现测量、检测、引导和识别等功能。而3D视觉技术则是对2D视觉技术的重要补充。3D视觉技术通过3D视觉传感器采集目标对象的3D轮廓信息，生成3D点云，进而实现平面度、翘曲度、段差、曲面轮廓度等3D尺寸量测，以及在3D空间中的机器人引导定位、基于3D信息的检测和识别等功能。这一技术将机器视觉从2D世界推进到3D世界。

3D视觉技术的推广得益于3D视觉传感器技术的进步和普及，包括基于激光三角原理的3D位移传感器、基于白光共焦技术的3D位移传感器、基于条纹结构光的3D成像技术以及TOF相机技术等。

机器视觉传感器技术的进步。机器视觉传感器技术的进步显著提升了机器视觉系统的性价比。一方面，随着半导体技术的持续发展，作为机器视觉核心部件的视觉传感器在性能和效率上不断提升；另一方面，国产厂商的崛起使得视觉传感器的国产化程度越来越高。这两方面因素共同推动了核心部件成本的下降，大幅提升了机器视觉系统的经济性，并有效扩大了其应用范围。

工业物联网与大数据的影响。工业物联网、大数据及云计算等现代技术的成熟和普及，使制造企业能够更好地利用机器视觉相关数据，从中挖掘出更多的商业价值，提升制造质量和效率。这些技术放大了机器视觉的能力和作用，进一步推动了其在制造业中的推广和普及。

机器视觉在制造业转型升级和“机器换人”的过程中，发挥着至关重要的作用。未来，随着更多行业借助机器视觉技术提升制造质量、生产效率和降低生产成本，机器视觉的应用前景将更加广阔。