九游体育将继续行使为机器视觉事业奋斗的伟大使命！
机器学习可用于图像分类，对象检测，定位，医学成像和解释，地震成像和解释等。机器视觉行业对3D成像以及人工神经网络和深度学习的新可能性寄予厚望。让我们拭目以待。
中国工业机器人产业发展迅速已成为世界之巅。制造业向智能制造发展的产业升级需求，庞大的制造业市场规模、中国制造2025战略的推进和众多产业布局，造就了工业机器人发展的“天时地利人和”，制造业大咖都是竞相布局智慧工厂，可以说，机器人产业发展大有势如破竹的节奏，整个制造业的需求规模不容小觑，而工业机器人产业的发展必将为
就目前发展来来看，未来几年的重点技术将包括机器人、3D视觉、工业感测器、影像处理技术、机器人控制软体或算法、类人工智能技术等方面，而在这些技术中，3D视觉和机器人将是主要关键。
在任何情况下，机器视觉都可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。
机器视觉与多种技术融合逐步深入，将成为提升产业自动化水平的重要抓手。
采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。
为了使用户在选择一款机器视觉系统时应该考虑的关键的、基本的特性方面提供指导。选择一款机器视觉系统时要优先考虑的十个方面。
图像特征可以包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。图像特征检测的方法很多，本文针对主流的特征检测算法的原理进行了学习研究。
节约人工、提高生产速度、提高产品质量成为了当下经济环境下企业生存的必经之路，运用机器视觉技术将能帮助企业在激烈的竞争中立于不败之地。本文概况了机器视觉在工业领域的五大典型应用。
