如今，在工业4.0的浪潮下，人工智能技术凭借着优化生产流程、实现个性化定制、保障产品安全、促进产业变革等优势，逐渐成为制造业数智化转型的“利器”之一，其在工业生产中的广泛应用使传统制造业焕发生机。

机器视觉作为人工智能快速发展的一个分支，其典型应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块等。机器视觉系统通过用机器代替人眼来做测量和判断，将机器视觉产品被摄取的目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，从而得到被摄目标的形态信息，再根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种预算来抽取目标特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

在工业生产过程中，目标检测多种多样，市场需求相对较大。比如，在检测零件尺寸大小、表面缺陷或是需要对包装条码进行字符识别等大批量重复性工业生产场景中，传统人工视觉检测精度较低，还常常会因为长时间检测，而造成视觉疲劳，导致产品漏检、错检等情况的发生。

而对于制造企业生产线而言，机器视觉技术凭借着高精度识别和定位等优势，能够高效检测产品外观缺陷，并加速代替传统人工视觉检测。机器视觉能够感知物体的位置、大小、形状、颜色等信息，大幅提升产线智能化、自动化程度，促进制造业转型升级。

随着机器视觉检测技术的不断升级，与人工视觉相比，其精确性、持续性、高效性和可重复性等优势进一步体现。目前，机器视觉检测技术已经被广泛应用于3C电子、机械制造、汽车、新能源、木材、纺织等行业，加速制造生产线的柔性化升级，积极响应工业4.0，实现工业自动化和智能化。

随着机器视觉加速进入工业生产各场景，人们发现传统机器视觉仍由人工分析特征再输入检测系统中，且程序相对固定不可更改，在工业制造领域中仍存在一定的应用限制，无法对产品进行更精细的检测，在更加精密的行业无法实现良好的应用效果。

而深度学习技术的持续优化提升了机器视觉的应用落地能力。深度学习通过对原始数据的多特征转换，能够得到更高维度、更加抽象的特征表示，从而完成复杂环境下的检测。通过深度学习对模型鲁棒性的提升，极大地扩展了机器视觉的应用场景，使机器视觉系统更加柔性化，进一步渗透工业领域。

在工业机器视觉领域，国内企业对AI机器视觉技术的研发高度重视，致力于将少样本、无监督学习等新技术融入到深度学习中，以此提高算法的泛化能力，将机器视觉技术用于更复杂的场景。公司以AI+机器视觉技术为核心，以定制化解决方案和较为完整的服务链，为企业实现生产线的智能化改造，加速推进我国智能制造与工业人工智能领域的发展。

目前，公司已经深度融合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，推出具备高稳定性、强适应性和高精度优势的在线视觉检测设备，以较强的智能分析和判断能力，快速准确发现产品中各种缺陷问题，大幅节省生产时间和成本，进一步替代传统人工视觉。

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