机器视觉作为人工智能的前沿分支之一，被称为智能制造的“智慧之眼”，在工业领域中，能够代替人工完成识别、测量、定位、检测等工作，以实现对设备精密控制及产线智能化、自动化升级。

同时，深度学习和3D视觉的技术升级，实现了对传统机器视觉算法进一步优化并提供了丰富维度的信息。公司整合相关技术，创新研发AI驱动的2D/3D视觉解决方案，赋能制造业实现数智化转型。

长期以来，工业视觉检测市场一直被国外厂商垄断，相比于国外完整且成熟的产业链，国内机器视觉在工业领域的技术应用起步较晚。

1995-1999年，我国机器视觉行业依靠引进和吸收国外的设备和技术进入萌芽期；

2000-2008年，在应用与算法的双驱动下，我国机器视觉行业迈入了起步期；

2009-2015年，工业制造业对高精度需求加大，机器代替人工迫切，国内机器视觉行业逐步进入快速发展期；

2016年之后， AI算法的发展，再次为我国机器视觉行业注入新一轮的发展活力。

随着国内机器视觉行业蓬勃发展，机器视觉技术已经成为当前国内工艺迭代、产品质量提升、满足多样化定制要求等场景中不可缺少的一部分，越来越多的国产企业开始自研核心算法，从软件算法和硬件设备入手，在多个领域开发出可配置视觉系统和智能视觉装备。

伴随着国内AI机器视觉技术能力的提升，以及定制化解决方案和较为完善的服务链出现，国产机器视觉检测设备受到更多客户的青睐，广泛应用于工业自动化领域，为企业实现生产线智能化改造，加速推进我国智能制造与工业人工智能领域的发展。

受限于工业制造现场光照环境、空间结构等一系列影响，视觉检测设备落地部署难度大。为此，公司深入实地调研，以各工业场景的实际情况与需求为导向，推出定制化解决方案，整合从技术到市场的全方位资源，加快视觉检测设备的应用部署。

除此之外，公司还致力于攻克视觉检测难题，如：在复杂背景下，利用AI视觉技术进行前景、背景分割；在多种缺陷类型下，采用多尺度特征融合学习算法与对抗重建模型；在光学不均匀使局部检测特征弱的情况下，采取区域特征图提取、微弱特征增强与特征图像分解等关键算法……

公司深度融合AI机器视觉技术和多种自研算法，针对不同行业的实际应用需求，创新推出在线视觉抽检、在线视觉检测、在线板材优选、盒装包装视觉分拣、半导体视觉检测、电子制造视觉检测、燃料电池视觉在线检测等设备，形成完善的技术及产品体系。

这些视觉检测设备具有高稳定性、强适应性和高精度检测优势，具备较强的智能分析和判断能力，能够快速准确地发现产品中的各种缺陷问题，避免了传统的人工检测所需的大量时间和人力成本，从而大幅提高生产效率。

“我们在实验室中探索以深度学习技术为主的差异化优势，致力于解决该技术从学术界到工业界落地难的问题，并深入参与视觉检测设备的研发过程，持续挖掘更多的应用场景，赋能视觉检测设备的市场化应用，实现工业制造的智慧生产。”公司技术总监说。

半导体基板瑕疵检测案例

随着市场对芯片需求的不断增大，芯片缺陷检测压力也越来越大。芯片产品在生产制造过程中，需要经历数道工序，每个生产环节的材料、环境、工艺参数等都有可能造成产品缺陷。而公司电子制造视觉检测设备，能够实现：

· 精密机械控制，芯片能够自动翻面，实现正反面全检；

· 机械自动踢料+补料，出料料盒均为满盒，便于下一道工序的生产操作。

公司通过算法对数据进行分析判断，对缺陷进行稳定检测，实现超过99%的缺陷检出率，0.02mm的缺陷精度，不超过1s/pcs的检测速度，以及20*20mm的最大兼容尺寸，并实现了检测的数字化和稳定性，大幅提升生产的自动化程度。

目前，公司以AI+机器视觉技术，已经实现高性能视觉检测设备的多领域覆盖，并将持续开拓更广阔的应用领域，助力制造行业各生产线的智能化升级进程加速。

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