随着工业4.0时代的加速到来，我国工业领域对于机器视觉技术引导的工业自动化和智能化需求持续上涨，国内机器视觉行业进入快速发展黄金期，但需求广泛出现同时也对机器视觉产品的检测能力提出了更高的要求。

传统机器视觉由人工分析图像特征，再由图像算法提取特征，最后根据特征的数值实现对产品的检测，是基于规则解决问题的一种方法，其数据输出较为程序化。而深度学习则是通过采集、标注、训练大量图片，能够自动提取和筛选特征，规划分割阈值，是一种基于示例检测方法。传统机器视觉在特定的工作类型中十分有效，但随着异常和缺陷库的增大，算法也变得愈加困难，基于规则的机器视觉无法满足工业自动化需求，而深度学习却能够更一致、更可靠、更迅速的完成这些检测任务。

行业发展痛点，阻碍视觉产品的应用

近年来，机器视觉行业火热，相关应用场景广泛，但我国机器视觉市场存在渗透率较低、部分场景国产水平较弱的痛点，阻碍机器视觉应用。

· 机器视觉产品应用水平需升级

由于国内工业机器视觉市场起步较晚，相关自动化产品应用水平偏低。从整个行业发展情况上看，国内机器视觉企业主要以国外产品代理和系统的二次开发为主，而国内自主研发的产品与国际先进水平存在较大差距，无法进入高端应用市场。

· 前期投入成本较大，价格偏高

对于中小型制造企业而言，一套由光源、光源控制器、镜头、相机等器件组成的机器视觉检测系统需要花费大量的财力，再加上软件、组成集成、维护的费用，对于多数用户来说，其价格整体偏高，不利于进一步推广。

· 专业人才不足，限制技术开发与迭代

目前，整个了解机器视觉技术、了解终端工艺段的人才稀少，人才不足也在很大程度上限制了机器视觉技术的开发与产品的迭代。

针对上述行业发展难点，深眸科技持续提升核心技术的研发能力，对于底层软硬件研发投入更多资源与成本，降低视觉应用的操作门槛，使非研发人员也可以快速标注、训练与验证项目效果。

强化AI算法，机器视觉应用加速渗透

随着AI算法的不断升级，相关机器视觉产品在工业领域应用落地加速，越来越多的企业涌入机器视觉赛道，市场竞争加剧，相关行业的发展也面临行业内产品升级换代较快、对技术研发要求较高等诸多挑战。

但与此同时，也更让人意识到，只凭借AI算法的力量远远不够，我们需要构建“光、机、电、算、软”一体化作战能力，形成一个完整的机器视觉解决方案，再通过AI+2D/3D机器视觉技术帮助机器视觉设备快速进行实现多维度图像分类、目标检测和分割，助力AI解决方案日臻成熟，快速进入工业化阶段。

深眸科技CEO周礼在出席数字中国建设论坛的演讲中提到，机器视觉技术经历了从传统机器视觉到深度学习的爆发、应用以及突破这一发展历程。其中，深度学习技术的发展并不意味之需要放弃传统算法，深眸科技将根据不同场景以及工况，去选择应用不同的技术。

在机器视觉领域，深度学习是技术创新的核心。深眸科技针对AI算法，在优化算法模型的同时，基于丰富的行业实践与数据训练，不断完善AI算法平台，使得AI算法能够对产品进行识别、检测、测量和定位，并确保检测准确率超过99.9%。

而轻辙开发平台，便是深眸科技以AI视觉技术为内核，针对不同制造业中各种复杂环境下的应用需求，创新打造的集标注、训练、建模、调优与一体的工业视觉平台。该平台不仅能提供缺陷检测、字符识别、复杂分类、目标定位等2D视觉功能，还能提供视觉分拣、视觉引导、缺陷检测、三维测量等3D视觉功能。

除此以外，深眸科技面对不同的应用场景，还研发个性化AI算法用于视觉应用产品的迭代升级，不仅能应用于自动化生产、质量控制、设备维护等多方面，还能在一些定位和追溯的实际应用场景中，在几毫秒内给出识别结果，加速创新视觉应用的拓展。

总之，AI视觉算法是当今机器视觉领域的重要发展方向之一，其在消费电子、智慧物流、芯片半导体、食品医药等多个领域都有广泛的应用。机器视觉厂商想要在如果想要在众多企业中脱颖而出，还需要持续创新工业领域相关技术，以此提出切实、有效，能解决客户需求的解决方案。

（文章来源于深眸科技）