随着“中国制造2025”战略加速落实，制造业生产线正在加紧向智能化、自动化和数字化转型之路迈进。而人工智能技术的兴起以及边缘算力持续提升的同时，机器视觉及其相关技术也在飞速发展，并不断渗透进工业领域，拓展应用场景的同时，催生了巨大的市场。据GGII数据预计，到2027年我国机器视觉市场规模将达到565.65亿元。

在智能制造的浪潮下，制造行业生产线对生产设备有了新的要求，对于质量检验和生产的需求不断增加。而机器视觉系统凭借着更高精度、更高效率、更高准确率，以及短时间内处理大量信息的能力，为机器视觉技术在工业领域的进一步铺开奠定了基础。

机器视觉技术升级，制造业获转型新路径

近年来，深度学习、3D视觉技术的迅速崛起，为制造业转型打造了新的路径。深度学习技术不同于传统机器视觉，不需要专业人士定制开发算法，其采用多层神经自学习算法网络，能够更好地对图像进行识别分类处理，只需要一部分NG和OK样本图片用于缺陷标注训练就可以完成模型的建立，且在面对新的缺陷类型时，也只需要完成新类型缺陷样本训练优化模型，从而完成对新的缺陷类型的检测，以更高性能的对物体进行自主检测与识别。

此外，3D机器视觉也在技术发展以及市场的“双动力”下应运而生。3D视觉利用光学技术模拟人类视觉系统，能够检测物体长、宽、高等三维上的数据，以精确坐标的三维点云，定位目标物体的高精度三维数字化模型，更详细的检测物体对象。3D视觉还能突破2D视觉受光源变化、无法处理高度信息等限制，能够测量2D视觉不能测量的形状信息，如物体平直度、表面角度、体积等，并为工业拆码垛、自动分拣等“痛点型”应用场景提供专业的技术支持。

目前，这些技术都是在工业领域的质量控制环节至关重要的技术，其在各行各业都有大量的应用案例，其案例包括外观缺陷检测、字符识别、以及视觉引导定位、自动分拣等。

工业4.0进程加快，生产线智能化发展

随着工业4.0和工业物联网的快速发展，机器视觉系统加速渗透进工业领域，并成为了工业生产领域不可或缺的一部分。在制造业生产线上，机器视觉系统主要负责图像的采集处理以及测量，根据不同质量和安全参数捕获产品图像以进行分析，以较高性能可靠的解决复杂工业任务。

对于制造业生产线来说，人工智能与机器视觉技术以其精确性、持续性、高效性和可重复性等优势加速代替传统人工不稳定检测，在识别物体位置、大小、颜色、形状等场景中，发挥着重要作用。目前机器视觉技术已经实现在众多行业生产线实现应用，以识别、定位、检测、测量、分拣等能力，大幅提升产线智能化程度，同时推动信息技术工程自动化发展，促进制造业转型升级。

目前，智能制造已经成为全球制造业升级发展的的重要方向，未来制造业工厂将采用越来越多的自动化技术，机器视觉将在智能制造进程中发挥关键作用。而深眸科技也将继续深耕机器视觉领域，持续创新技术与研发视觉应用产品，凭借着机器视觉凭软件水平和硬件技术的发展，以及人工智能算法的助力，赋能产线的自我调整，以最大限度提高质量、产量和盈利能力，加速生产线的数智化发展进程。