在现代工业领域，视觉自动化技术的应用已经成为现象级的趋势。人工智能技术能够大幅度地改善视觉自动化技术的性能和实践，因此日益引起了广泛的关注和研究。人工智能在视觉自动化技术中的应用，通常包括两个最基本的任务：视觉识别和视觉跟踪。视觉识别技术可使用图像或视频中的特定特征来识别某个对象或选定特征。视觉跟踪，则需要根据先前的信息，在连续的图像中检测和跟踪目标。
在这个场景下，深度学习的应用已成为主流。 许多机器学习算法都使用人工神经网络技术，以有效地融合这些特定平场景的感知信息。
另外，可以使用图像分割技术，如图像识别的程序提供的标记。 使用这种技术，计算机可以在图像或视频中定位相似特征，并可有效提高视觉自动化技术的准确度。
优化算法的另一个关键领域是面部识别，许多软件公司利用人工智能分析网上存储的大量用户照片。这种技术不仅可以进行简单的面部识别，还允许比对没有任何标签的多个图像，以获得类似性和信息照片等。
最后，对于移动设备和人工智能，仅需要依靠镜像架构，这意味着将输入数据的一半用的一个卷积层，但既可以提高输出决策的质量，又可以显著提高计算效率。
综上所述，发展人工智能技术已成为提升视觉自动化性能的重要方向，使得视觉识别和视觉跟踪任务能够在更广泛的工业应用中占据更重要的地位。
