智能制造是制造业数智化转变发展方式与经济转型的发展趋势，在当前以高端装备制造为核心的工业4.0时...
智能制造是制造业数智化转变发展方式与经济转型的发展趋势，在当前以高端装备制造为核心的工业4.0时代背景下，慢慢的变多的制造企业意识到机器视觉对于提高效率、减少相关成本，从而提升企业效益的意义。
目前，机器视觉已成为制造业迈向智能制作的完整过程中极其关键的一项技术，且通过融合人工智能，可以在一定程度上完成该技术的再一次升级，以此切入更多差异化工业应用场景，并以系统的“可视”能力推动工业公司生产线的“智慧”升级，从而引领工业4.0的发展。
人工智能能够持续放大机器视觉优势，与人眼相比，AI+机器视觉在效率、精度、环境要求、安全性等各因素上都有明显的优势，在工业自动化、数字化、柔性化、复杂性生产上贡献更高的适配度。
在AI技术的赋能下，机器视觉取得了底层技术的突破，实现了进一步升级。经过多年发展，AI+机器视觉技术目前已被大范围的应用在各行各业，发挥着识别、测量、定位及检测功能，但其使用场景主要聚焦在标准化检验测试领域，如消费电子、半导体等领域，整体呈现出自动化、标准化程度高等特点。
随着深度学习算法的持续迭代和机器视觉的性能优势进一步加大，机器视觉应用场景将持续扩展，其市场规模有望进一步打开，赋能制造行业工业自动化水平提升。据相关预测多个方面数据显示，全球的机器视觉市场规模将由2018年的589.60亿元上升至 2023年的900.48亿元，同时随着国内厂商配套逐渐完备，机器视觉有关技术进一步积累，预计到2023年我国机器视觉市场规模将达到225.56亿元。
随着AI赋能以及深度学习算法的加快速度进行发展，机器视觉不但可以用于传统标准化检测，也向着许多非标准化场景的新兴领域横向扩张。深眸科技紧抓时代机遇，紧跟机器视觉行业发展趋势，持续自研算法与3D视觉技术，将2D视觉与3D视觉结合使用，由此拓展出更多应用领域，机器视觉也将逐步切入更多场景。
深眸科技将深度学习算法融合进机器视觉系统中，实现基于规则的机器视觉和基于深度学习的图像分析之间的互补，以工业环节的创新型机器视觉应用，实现制造业智慧生产。
在电阻焊接缺陷检验测试案例中，通过深度学习算法可以在一定程度上完成前景、背景分割，还能通过视觉注意力机制对焊接区域进行强化学习，以此来实现多维度特征提取与多尺度识别；在猪肉分类、贴标案例中，通过对大量图像样本做学习，能快速且准确构建出算法模型，实现稳定精准分类，同时新增品类也只需进行简单的训练操作，就能轻松实现快速上线……
综上所述，深度学习算法能够进一步促进相关制造业生产线的高效运行，并凭借着检测设备的柔性化、自动化以及高精度优势，在人工视觉难以满足的高精度需求或危险环境中大范围的应用。随着深度学习算法的不断迭代，AI+机器视觉有望带动制造业价值链重构。
得益于制造业数智化转型、政策升级等因素，中国机器视觉行业规模有望进一步增长，深眸科技也将继续深耕机器视觉领域，持续开发更多创新视觉应用产品，为客户提供定制化服务，并成为具备算法融合等机器视觉领域全栈式解决方案供应商，推动产业快速的提升。
