從理論起步到工業實踐，中國工業視覺發展分為四個階段，當前正處于機器視覺向各行業應用滲透的時期。科技自主化成為國家戰略，工業視覺應用的廣度與深度實現快速發展，廣度體現在2D向3D遞進，深度體現在算法層的深度應用，如深度學習、AI認知逐步建立，應用滲透率提高，國產化應用需求逐漸增加，自研比例不斷提升。f8N機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

　　在機器視覺軟件開發領域，大部分廠家面向市場上檢測精度越來越高、檢測速度越來越快、成本越來越低、場景適應面越來越廣等的需求趨勢，已經將深度學習作為研發的重要方向，事實也證明，為機器視覺系統配置深度學習的算法軟件，確實可以處理很多制造行業產線的新問題。f8N機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

　　然而，深度學習算法也并非“萬能藥”。一方面，很多機器視覺提供商在研發軟件平臺時，直接從深度學習起步，缺乏傳統算法的基礎積累，導致遇到需要傳統算法解決的場景，就舉步維艱，需要再進行定制開發;另一方面，深度學習對平臺算力要求高，當前工業制造產線中仍有大量的僅需要傳統算法就可解決的機器視覺場景，如果一概使用深度學習，則在某種程度上也是一種成本浪費。f8N機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

　　傳統算法融合深度學習 精質視覺獨辟蹊徑的最優解f8N機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

　　多年的研發和一線實踐，精質視覺團隊深諳傳統算法的優勢和邊界，因此開創性地將傳統算法融合深度學習，為機器視覺帶來了針對軟件平臺的最佳答案。f8N機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

　　相對于當前行業內以傳統算法或以深度學習為核心的軟件，精質視覺推出的AI通用智能工業視覺算法平臺，將維視20年的傳統算法積累和深度學習有效融合，最新版本幾乎可以完成任何行業內任何場景下的圖像處理任務。同時，隨著新算法、新技術和創新應用方法的不斷發展， AI將在其優秀的項目開發架構及系統架構之上快速完成升級迭代，從而解決更多的場景問題。f8N機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺