从理论起步到工业实践，中国工业视觉发展分为四个阶段，当前正处于机器视觉向各行业利用渗入的时代。科技自主化成为国家战略，工业视觉利用的广度与深度实现快速发展，广度体现在2D向3D递进，深度体现在算法层的深度利用，如深度学习、AI认知逐渐树立，利用渗入率提高，国产化利用需求逐步增添，自研比例不断晋升。
在机器视觉软件开发领域，大部份厂家面向市场上检测精度愈来愈高、检测速度愈来愈快、本钱愈来愈低、场景适应面愈来愈广等的需求趋势，已经将深度学习作为研发的重要方向，事实也证明，为机器视觉系统配置深度学习的算法软件，确切可以处理不少制造行业产线的新问题。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/13086.html
但是，深度学习算法也并不是“万能药”。一方面，不少机器视觉提供商在研发软件平台时，直接从深度学习起步，缺少传统算法的基础累积，致使遇到需要传统算法解决的场景，就寸步难行，需要再进行定制开发;另外一方面，深度学习对平台算力请求高，当前工业制造产线中仍有大量的仅需要传统算法就可解决的机器视觉场景，如果一律使用深度学习，则在某种程度上也是一种本钱挥霍。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/13086.html
传统算法融会深度学习 精质视觉独辟蹊径的最优解文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/13086.html
多年的研发以及一线实践，精质视觉团队深谙传统算法的优势以及边界，因而首创性地将传统算法融会深度学习，为机器视觉带来了针对软件平台的最好谜底。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/13086.html
相对于于当前行业内以传统算法或以深度学习为核心的软件，精质视觉推出的AI通用智能工业视觉算法平台，将维视20年的传统算法累积以及深度学习有效融会，最新版本几近可以完成任何行业内任何场景下的图象处理任务。同时，跟着新算法、新技术以及立异利用办法的不断发展， AI将在其优秀的项目开发架构及系统架构之上快速完成进级迭代，从而解决更多的场景问题。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/13086.html
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