近年来随着互联网、人工智能等技术的不断发展，机器视觉在工业自动化领域应用也不断拓宽，现在在产品定位、识别、测量和外观检测方面应用越来越广泛。相对人眼，机器视觉在速度、感光范围、测量精度、环境要求等方面都存在显著优势，机器视觉是机器人自主行动、实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断的前提，对于人工智能的发展具有极其重要的作用。

   基于对工业行业客户服务经验的积累，结合产学研合作的实验研究，三是科技的机器视觉技术已经成熟应用到机器人定位引导、基于深度学习的表面缺陷检测、电子元器件的2D/3D测量，为工业自动化提供全套解决方案。

基于机器视觉的机器人定位引导

   视觉定位要求图像处理系统能够快速准确的找到被测零件并确认其精确位置，并把识别结果传输给机械手，引导机械手臂准确抓取。当产品需要高精度定位时，采用二次定位方式，设备根据相机第一次定位取得的产品位置控制机械手抓取产品，准确拾取产品，再通过第二个相机对机械手上已经抓取的产品进行定位，调整抓取导致的偏差，并把综合偏移量转换为毫米或脉冲驱动马达调速回相应的位置来达到高精度的定位。

基于深度学习的缺陷检测

   基于深度学习技术的外观缺陷检测设备在工业生产中的应用可以实现对产品表面缺陷的100%检测，这种无任何接触、无任何损伤的自动检测技术，是实现设备自动化生产、智能化生产和精密控制的有效方式，具有精确有效、安全可靠、应用范围广等优势。检测设备运用深度学习技术后，较之前传统的外观缺陷检测方法，深度学习技术可以自动训练模型并逐渐优化，在检测复杂表面和检测诸如划痕凹痕等缺陷时尤其有效，检测的准确性、速度和性能远高于传统的检测技术。

2D/3D测量

   工业测量行业追求精准、智能、快速的测量要求，以减少人为误差，提高测量效率。为了更好地进行工业生产升级，三是科技自主研发了适应于消费类电子行业的便携式2D/3D测量设备，该设备集成2D和3D图像传感器，对产品进行实时图像采集，利用三是科技智能图像处理软件简单的操作，使繁琐的测量任务变得简单——只需把工件放置到有效测量区域，按下测量键，工件所有平面尺寸和3D轮廓数据即可完成测量，测量数据自动生成报表，整个测量过程仅需几秒钟就可以完成。