在智能制造的浪潮中，现代社会对于高精度、多样化产品需求量加大，越来越多的制造企业积极探索现代化生产线建设，并进行产业升级，持续提升产线数字化与智能化程度。

基于数智化的智能制造，离不开人工智能技术的支持。随着人工智能技术的飞速发展，作为其重要分支之一的机器视觉，其行业市场规模进一步扩大，预计到2025年我国机器视觉市场规模将达到349亿元，发展前景广阔。

三大要素促就机器视觉行业广阔前景

政策支持

近年来，我国在工业制造领域持续发力，通过政策不断加码，自上而下地推进装备制造行业良性发展。而机器视觉技术凭借较高精度，广泛应用于装备制造行业。

人工成本上升

随着我国人口老龄化程度加深，人力成本进一步上涨，许多制造企业生产线“机器换人”的需求日益提升，对于机器视觉系统的需求也将进一步扩大。

制造业转型需求

在智能制造的浪潮中，国内制造行业面临转型，亟需在生产工艺及技术层面取得突破。而机器视觉技术的出现，大幅提升了产线的智能化程度，助力企业的精确生产与质量控制。

机器视觉技术升级，持续赋能制造行业转型

中国作为全球制造业的中心，正在成为机器视觉发展最活跃的地区之一。基于AI算法、深度学习、3D视觉等机器视觉相关创新技术，促使国内制造业现代化转型速度加快。

在机器视觉系统的实际应用中，AI算法决定着机器视觉智能性和安全性；深度学习技术则通过建立深度神经网络并对数据进行训练，实现对图像等视觉信息的识别、分类与检测；3D视觉技术则通过算法获取三维立体成像，得到高度、角度、体积等信息，解决以往2D视觉体验和安全性较差的问题。

目前，国内视觉产品在这些创新技术的应用下，在精准度、处理速度、应用范围等方面大幅提升，持续助力制造业数智化转型升级。

深眸科技加大研发投入，持续增强技术与产品竞争力

机器视觉行业的进一步发展，离不开技术与产品的创新。随着本土机器视觉厂商经验的积累，目前国内机器视觉企业对于技术与产品的研发投入高度重视，持续增强市场竞争力，深眸科技也不例外。

自成立以来，深眸科技深耕于机器视觉领域，沉淀了丰富的技术储备和强大的产品研发能力，以传统机器视觉、深度学习和自研2000+AI行业模型，围绕工业视觉的创新应用场景，成功构建轻辙视觉引擎、工业视觉平台、工业AI视觉系统等创新应用。

除此以外，深眸科技具有较强的图像、视频识别处理技术，能够处理上千个图像算法模型，多种交互开发工具还具有超强的数据中台开发能力。深眸科技以创新的技术与视觉产品，满足制造业客户在工业生产过程中的差异化需求，也为机器视觉在各行各业的铺开奠定了基础。

木材行业·木板缺陷检测

木材作为一种自然材料，其缺陷不一致性极大。通过轻辙视觉引擎的AI算法对各类缺陷的大量图像样本进行学习，成功利用目标识别对木材常见缺陷进行定位，对每一个缺陷都建有一个准确的算法模型。轻辙视觉引擎不仅实现较强的尺寸兼容性，同时提升检测速度至4m/s，将漏检率降低至0.05%以下，精准识别木材缺陷。

家电行业·钣金件缺陷检测

在钣金件批量生产的过程中，常常会出现划痕、污渍、凹凸等不可避免的缺陷，通过深眸科技工业视觉平台超高分辨率的成像系统抓取图像信息并分析，以算法快速响应，做到样品到批量成品的复制加工，同时其检测范围全，能够覆盖零件的全部轮廓和尺寸。

通过上述多种技术优势，工业视觉平台30秒内便可完成钣金件缺陷检测，1分钟内完成模型切换，输出结果准确率不低于99.9%，人工干预率小于0.19%，从而做到钣金件缺陷全检。

食品行业·猪肉分拣、贴标

深眸科技通过工业AI视觉系统，深度学习猪肉图片样本中大量的色度、形状和纹理信息，建立准确的算法模型；在线实时监测，不受来料随机混料的影响，算法判断类别后系统可以快速输出对应标签；利用深度学习技术，后续新增品类也只需进行简单的训练操作，就可以进行分类和贴标，保证了新品的准时上线。

工业AI视觉系统将识别速度提升至100盒/分钟，标签贴错率降低至1%，实现24小时持续识别，大幅提高猪肉分类、贴标的效率。

除上述行业外，深眸科技的创新视觉产品在周转箱拆转垛、配件防错漏检测、精冲件检测、电池缺陷检测等众多行业细分场景实现应用，持续赋能各行各业的工业生产环节，让工业企业在较低的时间成本下，快速增强产线的自动化、智能化、柔性化程度，从而提高生产效率，实现企业降本增效。

在机器视觉这条广而阔的赛道上，我们需要通过不断创新技术与产品，助力机器视觉行业的快速发展，持续推动工业自动化进程，扩展机器视觉技术的应用范围。相信未来，通过工业制造领域数字化与智能化转型升级，机器视觉行业将呈现一片繁荣景象。