此外，视觉检测在医药与食品饮料包装、汽车装配的在线检测、汽车零部件的离线检测和表面检测等领域也有着丰富的应用。值得一提的是，外观缺点检测是一个有很大检测需求的市场，但由于缺点的特征的差异性以及产品的多样性复杂性造成的应用过程中还是会出现复杂的问题，成为视觉检测应用的重点突破方向。可以预见，随着视觉检测技术的不断进步，其未来在飞机制造、铁路设备、汽车、医药等领域具备非常大的潜力。目前视觉检测的市场需求尚未饱和。一方面是人力成本的提高，改善劳动强度的需求，另一方面视觉检测有助于提高工业的生产效率，受到大型工业集团的青睐。
随着中国的用工成本缓慢增长，在中国的手机产业链上，越来越多的环节开始主动或被动的引入自动化生产模式，为人工智能在工业化环节落地上，提供了较好的行业土壤，吸引着越来越多的装备制造业企业重金投入到人工智能自动化升级浪潮中来。工业化环节的人工智能应用，绝大多数都与机器视觉技术有关，投资方都急切的希望能通过神经网络软件，对自动化生产线上的视觉处理环节进行教育训练，得到准备的动作与品质数据，越来越多的替代人工操作部分。目前在操作动作的人工智能应用部分，由于处理起来相对简单，可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练，短期内就能获得较好的效果，快速取代操作员人的工作。因此行业里基本上由装备制造业企业拿到生产企业的产品、以及工艺流程和动作分解信息后，就能完成，行业企业只要被动的接受自动化装备带来的好处就行了。
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