全球智能制造大赛正在推进先进的自动化技术，比如机器视觉、机器视觉等，已经成为制造与质量控制的关键技术。但是，机器视觉正在迅速成为智能工厂基础架构的一个重要内容，就是机器视觉是智能工厂基础设施的一个重要要素，因为它拥有高效的通讯网络和传感器，设备与机器之间的智能化信息交流等特点。

机器视觉系统已经证明了它在制造过程中对检测、测量、扫描、对象检测等方面的成本效益，提升了一致性，产出率和整体质量。如今，机器学习已经用于增强机器视觉系统，并且将适应性纳入到已经部署的系统中，而机器学习与机器视觉的融合，对于使机器视觉系统能够自动适应制造变化的重要性日益提高。通过提升运行效率，加快部署生产流程、提升优化生产，增加了机器视觉技术的价值。

随着机器视觉深度学习体系的更高效、更强大，在行业内更广泛地展开了机器视觉深度学习体系的需求。机器视觉深度学习系统满足了当下制造业不能满足的需要，提升灵活性、提升生产率，只在可增加更大价值的任务中聘请人工操作员。广泛地在机器视觉深度学习系统的运用上寻找使用机器视觉系统，并将其用于工业中进行检测和目标识别。随着以更低的切入点成本，对于机器视觉深度学习系统需求不断增长，在更广泛应用中的机器视觉深度学习系统的疑难杂症将会被加速解决。