一見、マシンビジョンシステムは単純に見えるかもしれない。多くのメーカーがデモテストを提供しており、それを見る限り短期間で簡単に導入できそうな印象を受ける。しかし、実際の導入では、予期せぬ課題が生じることが多い。例えば、試験環境から実生産環境に移行すると、不合格率の上昇や欠陥の見逃しにつながる重大な問題が明らかになることがある。

また、人工知能（AI）への依存度の高いマシンビジョンが汎用ソリューションとして販売されることも増えている。しかし、AI搭載のビジョンシステムには大規模なデータラベリングと学習が必要なため、その過程で、カメラの解像度や鮮鋭度が重要な細部を識別するには不十分だと気付くこともある。こうした不測の事態が、プロジェクトの遅延や追加コストにつながる可能性もある。

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