2D機器視覺技術已發展相當成熟，也越來越受到工業領域的重視。在台灣，許多半導體大廠甚至開始設立部門，培養專業團隊來開發最為適合自家產線的機器視覺應用。人工智慧(AI)亦是眾廠商關注的另一項技術，未來在機器視覺與人工智慧兩大技術聯手之下，將開展出更多工業相關的新應用。
康耐視(Cognex)資深應用工程師陳元得表示，近兩年來機器視覺技術越來越受到台灣半導體大廠的重視。在以往，半導體廠商多半直接向設備製造商購買製造設備，然而自2016年開始，許多半導體廠商開始成立機器視覺的產線應用研發部門，直接觀察生產線中對於機器視覺的需求，並導入技術優化、改善生產流程。
傳統的2D機器視覺技術已幾乎發展到極致，未來該技術若要持續突破，勢必得導入人工智慧(AI)深度學習功能。陳元得指出，目前儘管是針對工業領域的人工智慧應用，依然多以如卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)這樣常見的算法為大宗，然而使用該演算法往往需要使用上萬張圖片供機器學習，許多業者皆相當困擾無法蒐集到如此大量的圖片資訊。
為因應工業對於人工智慧的需求，康耐視於今年推出了專為工廠自動化設計的ViDi解決方案，適合用於工業瑕疵檢測、瑕疵分類、對位等應用。更針對工業需求開發了獨特的演算法，只需要30~50張圖片就能夠使機器完成學習，進而輔助生產線的瑕疵檢測。
在康耐視今年所推出的ViDi解決方案中，亦導入了光學字元識別(Optical Character Recognition, OCR)功能，能做到文字的判讀辨識。該解決方案不只能做到英文字母與數字的辨識，更能夠依照客戶的需求進行學習，做到中文字的判讀。
在工業領域中，業者普遍對於新技術的導入較為保守，然而陳元得指出，在近期業務推廣的過程中發現，業界對於深度學習技術的接受度很高；因此，在未來康耐視希望盡可能接觸不同業者，透過與合作夥伴的交流開發更多深度學習在工業領域的應用可能。
