據ABI Research預計，到2025年，工業製造業中機器視覺系統的安裝基數將接近1億。
機器視覺系統是條形碼讀取、質量控制和庫存管理等生產線的主要設備。而且，隨著工業物聯網（IIoT）的不斷擴展，這些系統已經成為至關重要的數據採集設備。
通常這些解決方案的更換週期通常較長，不易中斷。隨著對自動化的需求不斷增加，機器視覺正逐漸進入新的應用領域。例如，機器人學是機器視覺的一個新的增長領域：協作機器人依靠機器視覺進行導航和目標分類，而移動機器人則依靠機器視覺規避碰撞實現安全運行。
機器視覺是一項成熟的技術，在行業中已經一定的地位。然而，芯片組、軟件和標準方面的重大進步正在將深度學習創新帶入機器視覺領域。根據ABI Research最近的分析，到2025年，機器視覺傳感器和相機的總出貨量將達到1690萬臺，在工業製造業創造9400萬臺機器視覺系統的安裝基數，其中11%將是基於深度學習的。
與傳統機器視覺技術不同的是，基於深度學習的機器視覺是數據驅動的，它利用了一種統計方法，當收集更多的數據用於訓練和測試時，機器視覺模型可以得到改進。主要機器視覺供應商已經意識到基於深度學習的機器學習的潛力。例如，Cognex收購了SUALAB，這是一家領先的基於韓國的視覺軟件開發公司，該公司將深度學習用於工業應用；Zebra Technologies收購了Cortexica vision Systems Ltd，這是一家總部位於倫敦、以企業對企業（B2B）人工智能為基礎的計算機視覺解決方案開發公司。
同時，芯片組供應商正在推出新的芯片組和軟件堆棧，以促進基於深度學習的機器視覺的實現。Xilinx是一家現場可編程門控陣列（FPGA）供應商，它與相機傳感器製造商索尼（Sony）以及Framos和IDS Imaging等相機供應商密切合作，將其通用的ACAP片上系統（SoC）整合在一起。另一方面，英特爾為開發人員提供OpenVINO，讓他們通過一個通用的API來部署預先訓練好的基於深度學習的機器視覺模型，從而在各種計算架構上提供推理解決方案。另一家FPGA供應商萊迪思半導體（Lattice Semiconductor）通過其senseAI堆棧專注於低功耗人工智能（AI）嵌入式視覺，該堆棧提供硬件加速器、軟件工具和參考設計。這些技術棧旨在緩解開發和部署挑戰，並創建平臺粘性。
現在的製造商需要知道，他們可以利用人工智能來增強他們當前的工作流程。基於深度學習的機器視覺在某些方面優於傳統的機器視覺，例如複雜對象分類、裝配驗證、變形和可變特徵定位以及OCR。深度學習算法可以發現意外的產品異常或缺陷，為製造商提供靈活性和有價值的見解，從而提高成本效率和生產效率。以深度學習為基礎的機器視覺解決方案提供商起步的初創企業也開始在其平臺上實現大數據處理、流程優化和收益分析。”
在標準方面，供應商正在將10GigE（千兆以太網）和25GigE攝像頭引入工業應用。視頻採集和壓縮技術的不斷升級也為基於深度學習的機器視覺模型帶來了更好的圖像和視頻質量。這就保證了機器視覺系統的未來性。因此，在選擇機器視覺系統時，最終實現者需要了解他們的機器視覺需求，考慮與其後端系統的集成，並確定合適的生態系統合作伙伴。隨著機器視覺技術的不斷髮展和改進，部署靈活性、未來的可升級性和可擴展性將至關重要。
在採用基於深度學習的機器視覺方面，工業機器視覺廠商顯然速度較慢。與消費者和汽車行業相比，工業機器視覺供應商相對落後。然而，消費者和汽車行業的大規模採用大大降低了採用的門檻，使工業機器視覺供應商能夠相對輕鬆地建立自己的能力並調整技術以滿足工業要求。
