未來機器視覺系統(tǒng)將與人工智能緊密結合，這種結合主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 深度學習與神經網絡的應用：

機器視覺系統(tǒng)將更多地采用深度學習和神經網絡等先進技術，以提高圖像識別和分類的準確性和智能性。這些技術能夠自動學習圖像和視頻中的特征，而無需人工提取，從而大大提高了處理效率和精度。

2. 3D視覺技術的引入：

隨著3D視覺技術的發(fā)展，機器視覺系統(tǒng)將不再局限于2D圖像，而是能夠更全面地獲取物體的深度信息。這將使機器視覺系統(tǒng)在處理復雜識別需求時更加得心應手，提高其在各種應用場景中的實用性和準確性。

3. 邊緣計算的興起：

邊緣計算使得數(shù)據處理能夠在數(shù)據采集端完成，減輕了系統(tǒng)對數(shù)據傳輸?shù)囊蕾?。這一技術的引入將提高機器視覺系統(tǒng)的響應速度和實時性，使其能夠更快地處理和分析圖像數(shù)據，從而滿足更多實時應用的需求。

4. 智能識別與路徑規(guī)劃：

在與人工智能結合的過程中，機器視覺系統(tǒng)將實現(xiàn)更高級別的智能識別功能，如對復雜物體的識別、堆疊等情況的智能分割。AI視覺還將輔助機器人進行路徑規(guī)劃，自主判斷機械臂是否與周邊環(huán)境產生干涉、碰撞，從而規(guī)劃出靈活的路徑。

5. 魯棒性的增強與成本降低：

為了應對環(huán)境變化對機器視覺系統(tǒng)性能的影響，如光照變化和背景雜亂，未來的系統(tǒng)將更加注重增強魯棒性。隨著技術的不斷進步和成本的降低，高性能機器視覺系統(tǒng)將更加普及，中小企業(yè)也能更容易地應用這一技術。

未來機器視覺系統(tǒng)將通過與人工智能的緊密結合，在深度學習、3D視覺、邊緣計算、智能識別與路徑規(guī)劃以及魯棒性增強與成本降低等方面取得顯著進展。這些進步將推動機器視覺系統(tǒng)在各行業(yè)中的廣泛應用，為自動化、智能化的發(fā)展提供有力支持。