随着机器视觉技术的持续升级，国内制造行业不断发展，工艺水平持续优化，产品的数量和种类与日俱增。当前社会将产品质量标准提高，在满足正常的性能使用外，还需要具有良好的表面外观质量。但在工业制造过程中，受到产品工艺、生产设备、现场环境等因素的影响，制造产品表面往往存在各种各样的缺陷，包括裂纹、堵孔、凹凸、破损等。

这些表面缺陷不仅直接影响产品本身的外观质量，更影响产品的使用性能和商业价值。因此，对产品进行表面缺陷检测是很有必要的，不仅能够减少缺陷产品的产生，还能降低企业的生产成本，为企业生产提质增效。

机器视觉是一种基于计算机视觉、图像识别、图像处理等技术的自动化检测技术，在工业质量检测、生产过程控制、安全领域等多个领域，凭借高精度、高速度、高准确度等优势，帮助生产企业实现自动化、高效化的生产和检测。

但由于当前工业应用场景碎片化，不同行业不同场景之间的检测需求不同，导致机器视觉解决方案从制定到落地存在一定难度，视觉产品也无法快速铺开，进一步加剧企业生产成本。基于这些因素，相关企业想要实现生产线的数智化转型，需要投入较高的前期成本，所以目前而言，机器视觉在工业领域的渗透率并不高。

随着国内智能制造进程加速，制造工厂生产线的智能化程度亟需提高，传统的机器视觉解决方案无法满足现有检测需求。但AI视觉技术的兴起，以多种优势，助力制造行业变革。

AI 机器视觉技术能够自动从原始图像中提取出高层次的语义信息并学习；从获取的图像中提取出多个特征点，从而更准确地描述物体或场景；还能识别和解析包括复杂背景、光照变化、姿态变化等复杂场景；将多个传感器信息融合，从而得到更全面、更准确的信息；高效处理图像数据，从而可以从数据中提取有用的信息和模式。

公司始终坚持以AI+机器视觉技术为核心，在多项关键技术能力上取得突破，以自研的软件算法与强大的产品研发能力，在AI算法、图像采集、数据分析等方面形成持续迭代的领先闭环，并在3C电子、新能源、半导体芯片等行业推出定制化的AI视觉解决方案。

通过布局AI视觉检测场景，深眸科技持续加码产品硬实力，创新研发基于AI驱动的机器视觉检测设备，通过搭载高性能视觉开发平台，以自研2000+AI行业模型为核心，在缺陷检测等应用场景下有着更加优秀的表现。

工业AI视觉检测设备最常用的功能之一就是表面缺陷检测，其能够实时监测产品表面的某些信息，察觉产品是否存在划伤、刮痕等表面缺陷。通过该设备的实时识别，能够消除产品在生产过程中的缺陷，并保证质量的稳定，避免瑕疵产品的出厂。

3C行业·精冲件缺陷检测案例

由于精冲件加工工艺特殊、零部件形状复杂，其外观缺陷难以高效定义，同时其检测准确性和检测稳定性较差，容易产生误判的情况。而深眸科技通过AI视觉检测设备，实现对精冲件外观缺陷的高效检测。

· 采用多尺度特征融合训练与小目标缺陷检测技术，能够将微小的缺陷尺寸特征进行放大增强处理，极大的提高微小缺陷的检出率99%；

· 针对铣床加工后的痕迹具有统一方向性的特点，采用AI技术学习铣痕特征，增加识别时候对背景类缺陷纹理的抗干扰性，精准实现对缺陷的识别，缺陷检测精度超过99.9%；

· 采用生成对抗神经网络进行铣痕缺陷背景融合，进一步提升20%背景纹理抗干扰识别能力的泛化性。

综上所述，工业AI视觉检测设备通过高清工业相机对产品外观缺陷进行摄取图像信息，在高速运转的流水线实行视觉检测系统、深度学习模型的快速分析，保证了检测的产品质量及高准确度、高精确度检测，其视觉检测算法在半导体芯片、3C电子、新能源等行业实现广泛应用。

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