随着AI技术的兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景持续拓展，其行业市场规模不断增大，据GGII数据预测，至2025年我国机器视觉行业市场规模将达到349亿元。

在“中国制造2025”战略的全面落实下，众多制造行业的生产线对于设备有了更高的要求，包括更高精度、更高效率与更高的准确率。除此以外，设备还需要具有实时交互信息的能力，以便更好的掌握生产线的状态。

在智能制造的浪潮中，工业机器视觉占据了重要位置，以机器代替人力，能够大幅提升工业生产的效率与安全性，并以强大的数据搜集与分析能力，为整个工业制造产业带来颠覆性的改变。

目前，机器视觉技术凭借其识别、定位、检测、测量、分拣等功能，广泛应用于3C、新能源、医疗、家电、物流等众多行业，并搭配AI深度学习与3D视觉技术，执行各种复杂的工作任务，为各行各业提供高效且多样的AI视觉解决方案。

深眸科技作为国家高新技术企业之一，以“传统机器视觉+深度学习”技术为核心，专注研发引领技术创新，全面探索机器视觉新发展之路。深眸科技围绕工业视觉“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，构建工业AI视觉系统，助力制造行业生产线实现高效生产。

如在深眸科技提供技术支持的物流行业·周转箱拆转垛案例中，工业AI视觉系统将3D相机+深度学习+传统机器视觉技术进行多维融合，能够精准识别多种箱体，利用自研的上千种算法模型，快速完成应用搭建。

除此以外，工业AI视觉系统不仅能实现24小时持续工作，还能通过与机械臂等外部执行机构的协同配合，节省60%的人力成本，并将周转箱识别错误率降低至0.1%以下，助力物流行业生产的自动化与智能化。

近年来，机器视觉及相关技术进一步升级，这其中就包括了3D视觉与深度学习技术。传统的机器视觉技术能够在大批量、重复性的工业生产发挥良好的应用效果，但在需要较高精度或者需要更多维度信息等情况下，传统机器视觉的应用就会受到限制，而搭配3D视觉与深度学习技术的机器视觉系统，就能很好的补充这方面应用的空白。

3D视觉技术的出现，突破了传统2D视觉技术的应用局限。3D视觉技术能够更加详细的检测产品信息，以更高的检测精度，更稳定可靠的系统，无需人工，实现全自动化检测，大幅降低制造企业的生产成本。除此以外，3D视觉检测系统还能实时数据监测，通过信息传递以最快速度获取生产线瑕疵品的相关信息。

此外，深度学习技术的发展对于机器视觉系统也有极大的助力。通过卷积神经网络不断学习物体检测和分类技术，从大量的图像样本中收集相关信息，不仅能够快速且精准的识别缺陷类型并定位，还能定义新的缺陷类型，强化机器视觉在更多工业领域的应用。

在制造业的产业升级需求、中国庞大的制造业市场需求、相关政策的支持和众多产业布局等大环境下，机器视觉技术以较高的生产效率、精度与准确度，可靠的解决复杂的制造业任务，并在智能制造的浪潮中发挥着关键的作用。