人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大， 其與不同學(xué)科的交匯應(yīng)用也大大加快了這些學(xué)科的發(fā)展速度和應(yīng)變能力。將AI應(yīng)用于機器視覺行業(yè)，將使機器視覺能夠具有超越現(xiàn)有解決方案的能力，勝任更具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。但是加入AI的機器視覺是否已經(jīng)做好準(zhǔn)備用于工業(yè)應(yīng)用呢？

AI在機器視覺中的適用性依賴于機器學(xué)習(xí)技術(shù)，更準(zhǔn)確的說是深度學(xué)習(xí)能力。從廣泛的層面上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的能力，機器學(xué)習(xí)使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行操作。深度學(xué)習(xí)，是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，使計算機能夠從經(jīng)驗中不斷學(xué)習(xí)。

過去十年的一些發(fā)展使得在機器視覺中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)成為現(xiàn)實?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的新技術(shù)，圖形處理單元（GPU）足夠強大的計算能力以及豐富的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在我們已經(jīng)可以使用人工智能進行圖像處理。

深度學(xué)習(xí)為傳統(tǒng)的機器視覺技術(shù)帶來了希望，因為它與使用基于規(guī)則方法的傳統(tǒng)圖像處理軟件不同。目前，機器視覺用戶已經(jīng)可以在市場上找到深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)軟件。相較于傳統(tǒng)機器視覺解決方案，深度學(xué)習(xí)的另一個優(yōu)點是可以減少開發(fā)機器視覺程序所需的時間。

深度學(xué)習(xí)也為一些采用傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)面臨挑戰(zhàn)的應(yīng)用帶來了希望，例如有機食品檢查、種子分選等。隨著AI在機器視覺方面的興起，該技術(shù)將適用于更多的檢查任務(wù)，最終超越工業(yè)自動化領(lǐng)域。我們有理由相信，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療、生命科學(xué)、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。

未來，在醫(yī)療診斷、監(jiān)視、自動駕駛和智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域也將會更多地引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以實現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。AI是未來的發(fā)展趨勢，很快就能幫助人們解決一些復(fù)雜的任務(wù)，因為計算能力幾乎每一年都翻倍。

許多機器視覺專業(yè)人士已經(jīng)認識到AI和深度學(xué)習(xí)將對視覺行業(yè)帶來重要的影響，但他們認為AI的全部潛力可能至少要在3到5年之后才會爆發(fā)。此外，AI也并不是解決所有傳統(tǒng)機器視覺和圖像處理問題的唯一方法。

AI系統(tǒng)有兩個主要缺點。首先，你需要大量的培訓(xùn)，需要創(chuàng)建專家團隊，以便于達到下一個級別的分類。第二個缺點是一旦被訓(xùn)練完，發(fā)現(xiàn)分類失敗，就很難解決這個問題，你別無選擇，只有再培訓(xùn)一個新的樣本。人工智能在機器視覺中變得越來越普遍，行業(yè)專家建議應(yīng)該根據(jù)企業(yè)自身的情況有側(cè)重的發(fā)展。