內容摘要：

白皮書認為，機器視覺技術應用當前已經遍布工業生產的各個環節，大大提高了生產效率和生產的自動化程度，中國的機器視覺市場目前仍處于持續高速增長階段。

機器視覺按功能和場景主要分為四大類：識別、定位、測量、檢測，目前這幾大應用方向均面臨著精度越來越高、速度越來越快、準確率要求越來越高的挑戰，而解決這一問題的最核心關鍵點，就是深度學習技術的發展和應用。

白皮書中分析，深度學習的典型應用領域為異常檢測、圖像分類、缺陷檢測和物體定位，并根據維視智造多年的實踐經驗，指出了AI工業視覺落地幾大痛點——額外的硬件、發熱量和功耗、大量的訓練數據以及大量的人工標注工作。而落地的關鍵則在于向基于CPU進行訓練及推理，缺陷檢測深度學習過濾及圖像自動采集標注等三個技術領域尋求突破。

為給行業人士做出更明確的指導，白皮書對AI工業視覺解決方案的架構及組成方式、實施流程進行了重點分析與說明，并列舉了多個典型應用場景，詳細展示其技術操作流程。

最后，白皮書預測，深度學習在醫療、生命科學、食品、假冒檢驗和木材分級等行業都將有很好的發展前景，此項技術將原來對產品一致性要求高的應用場景進行了數倍的擴展，必將在短時間內帶來工業視覺的爆發式增長。

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