机器视觉技术正在深刻重塑自动化行业的格局，从基础图像识别到复杂自主决策，技术迭代持续释放前所未有的潜能。本教程系统梳理机器视觉在自动化领域的关键演进方向，助你快速掌握技术内核与典型应用场景。

一、深度学习与神经网络

深度学习和神经网络已成为机器视觉发展的核心引擎。借助大规模数据集训练，模型能够实现高精度的图像分类、目标检测与语义分割等任务。随着网络架构持续演进（如CNN、ResNet、Transformer），机器视觉系统的性能与效率将不断突破。

• 典型应用：缺陷检测、零件识别、字符识别。
• 技术趋势：轻量化模型（如MobileNet）在边缘设备上的部署。