机器视觉赋能智能制造，掘出百亿“新蓝海”

自改革开放以来，中国制造业总产值，从1978年占全球制造业的1%，上升到2021年近30%，取得了飞速发展。在中国制造业综合实力持续提升的当下，从航空、汽车、新能源到医疗、木材、纺织等众多行业，为了获得强大的市场竞争力，不断追求核心产品的零缺陷、高品质和高附加值。

但是，传统人工视觉检测已经无法满足企业的这些要求，而机器视觉检测的出现，不仅大幅提升了产品的检出率，还通过自动检测产品外观尺寸特征，实现了100%在线全检，以大批量、高精度、高效率不断涌入工业领域。

智能制造引领制造业企业数智化转型升级

智能制造是制造强国建设的主攻方向，其发展程度直接关乎我国制造业质量水平。工业和信息化部发布的《“十四五”智能制造发展规划》提出，“十四五”及未来相当长的一段时期，推进智能制造，要立足制造本质，紧扣智能特征，推动制造业实现数智化转型升级。

机器视觉作为推动制造业数智化转型升级重要组成部分，解决了传统缺陷检测精确度低、速度慢、成本高等诸多难题，实现了百分百缺陷检出率，大幅提高了各行各业生产的生产效率和质量。目前，已有3C、物流、家电、新能源等行业通过机器视觉技术，完成缺陷检测、拆码垛、视觉分拣、工业上料和物流供包等诸多领域的应用落地。

机器视觉通过摄取目标转换成图像信号，传给专用的图像处理系统，进行各种预算来抽取目标的特征，从而控制现场的设备进行一系列的操作。目前，机器视觉技术已经在消费电子、汽车领域、光伏半导体等多个行业应用，几乎已经涵盖了国民经济的各个领域。

高新技术企业凭借自主创新能力抢占市场

我国机器视觉产业于1990年前后以代销海外产品起步，进入21世纪，各公司陆续走上自主研发之路。虽然起步较晚，但经过二十年的奋力追赶，国内外差距正在快速缩小，甚至已经在部分领域实现反超。

目前，我国机器视觉行业市场规模逐步扩大，预计到2023年市场规模将达到155.6亿元，实为一片“新蓝海”。根据企查查数据显示，我国带有关键词“机器视觉”的企业数量已超过2600家，在广东、江苏、安徽、浙江等地皆有分布，其中，广东省企业最多，占全国总数的66%。

近十年来，国内机器视觉企业，在机器视觉检测领域取得了不菲的成果。通过多年自主研发的努力，在关键技术上取得突破后，国内机器视觉企业已经向中高端市场发起进攻。

机器视觉技术进步  实现产业升级

国内机器视觉企业发展迅速，但中国自研深度学习框架想要在国际竞争中取得领先，还有很长的路要走。面对行业对于深度学习技术的需求，深眸科技致力于“机器视觉+深度学习”技术产品的开发和设计，自主创新研发2000+AI行业模型，打破了高成本技术壁垒，围绕工业视觉“缺陷检测、视觉分拣、工业上料、拆码垛、物流供包”创新应用场景，构建轻辙视觉引擎、工业视觉标注平台等工业AI视觉系统创新应用。

工业AI视觉系统凭借开发周期短、快速识别、精准稳定、复杂环境识别率高等优势特点，让企业在较低的时间成本下，快速增强生产线的自动化、智能化、柔性化程度，从而提高生产效率，实现降本增效的目的。

在物品分拣领域，深眸科技可对自动化流水线生产中无序或任意摆放的物品进行抓取和分类。其中，在化妆品生产工厂中，经常会出现不同种类化妆品混合的现象。用传统的人工分拣不仅成本高，还容易存在分拣错误的现象。因而，深眸科技研发了化妆品分拣系统。

化妆品分拣项目难点

1、化妆品种类繁多且结构复杂，不宜进行归纳整理

2、要求处理速度极快、频率高

3、需要在较小的空间内完成产品分拣

深眸科技的技术优势

1、可以自动识别海量混杂抓取方式

2、可以对多视角光场成像

3、深度学习算法，可以持续不断的优化抓取结果

化妆品分拣项目效果

1、做到24小时循环作业，节省人力成本40%-60%

2、将产品分拣正确率提高到了99.9%

3、此分拣系统配合机械臂可以精准识别并分类化妆品

4、和人工作业相比，持续作业速度可提升1倍

·化妆品视觉分拣效果动图 

作为国家高新技术企业，深眸科技拥有来自华中科技大学、美国北卡罗来纳州立大学、美国密歇根大学等国内外知名高校的本硕博学历和阿里巴巴、Facebook、用友、ABB等大型企业丰富技术和经验的精英人才。

深眸科技不断提高企业的自主创新能力，在多项关键技术能力上取得持续突破，沉淀了50多项发明专利和200多项软著认证，在AI算法、图像采集、数据分析、深度学习、操作系统等方面形成持续迭代的领先闭环，在家电、纺织、3c、新能源、食品、医药、物流等行业不断推出功能优越、引领行业的解决方案，并实现系统应用的场景落地。面对机器视觉行业这片百亿“新蓝海”，深眸科技必将主动拥抱、乘势而上。