在智能制造的浩瀚蓝图中，计算机视觉如同一双锐利的眼睛，正不断拓宽着“智能工厂”的视野边界，其核心在于利用深度学习、图像处理等先进技术，使机器能够“看懂”生产线上的一切，从产品缺陷的精准识别到物料的高效分类，无所不能，这双“眼睛”的“视界”究竟有多宽，仍是一个值得深入探讨的问题。
计算机视觉的精度与算法的优化、训练数据的丰富度紧密相关，随着算法的不断迭代和高质量训练集的积累，其识别准确率正以惊人的速度提升，使得微小缺陷也难逃“法眼”，如何让这双“眼睛”在复杂多变的生产环境中保持稳定表现，是当前的一大挑战，光线变化、背景干扰、物体姿态多样等因素，都可能影响其判断力。
计算机视觉在智能制造中的融合应用也需进一步探索，如何将其与物联网、大数据等技术深度融合，实现生产流程的全面智能化监控与决策支持，是推动智能制造迈向更高层次的关键。
计算机视觉在智能制造中的“视界”虽已相当宽广，但仍需在算法优化、环境适应性及跨技术融合等方面不断深耕，方能解锁更多未知的“智能”可能。
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