智能制造是制造业数智化转型升级的发展方向，在当前以高端装备制造为核心的工业4.0时代背景下，越来越多的制造企业意识到机器视觉对于提高效率、降低成本，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造过程中极其关键的一项技术，且通过融合人工智能，能够实现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”能力推动工业企业生产线的“智慧”升级，从而引领工业4.0的发展。

AI+机器视觉，扩围工业应用场景

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广泛应用在各行各业，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测领域，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不断完善，机器视觉相关技术进一步积累，预计到2023年我国机器视觉市场规模将达到225.56亿元。

行业发展核心驱动力：深度学习算法

随着AI赋能以及深度学习算法的快速发展，机器视觉不仅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方向，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。

在电阻焊接缺陷检测案例中，通过深度学习算法能够实现前景、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，从而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进行学习，能够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，就可以实现快速上线……

综上所述，深度学习算法能够进一步促进相关制造行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广泛应用。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，推动产业飞速发展。

（部分图片来源于网络，如有侵权请联系删除）