近年来，随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术作为其重要分支，加速渗透进我国制造业生产环节，覆盖从装配到检测等高端复杂领域，推进我国从制造大国迈向制造强国的进程。

机器视觉技术在工业生产过程中具有多种应用，可用于识别物体颜色及形状、定位物体位置坐标、检测产品表面信息及缺陷、非接触式测量产品外观尺寸等，机器视觉下游应用需求层出不穷。而创新机器视觉设备的出现，突破传统视觉检测的桎梏，通过数据化、自动化手段，实现制造过程更加高效、智能、灵活和可持续，同时以较高的检测精度，进行高性能和精密组件的检测和测量。

随着新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，全球产业结构和布局深度调整，新技术、新工艺、新材料的出现进一步提升工业产品的检测难度，对机器视觉检测提出了新的要求，同时也大幅增加了机器视觉行业的市场规模。

在智能制造浪潮中，机器视觉系统凭借着较高的检测精度、较高的识别准确度，并通过对数据的收集与处理能力，以及融合深度学习技术，实现设备的自我学习能力，加速渗透多个应用领域和行业，并实现大范围应用。

机器视觉在智能制造中涉及到多个领域，如在3C行业的缺陷检测案例中，部分瑕疵尺寸微小，超过人类视觉极限，结合机器视觉设备能够在线检测产品的外观缺陷，凭借着像素级的检测精度，实现微小缺陷的精准检出，并进行自动剔除；在家电行业中，机器视觉技术的应用包括钣金件缺陷检测、配件防错漏检测、OCR错漏检测、视觉引导螺丝锁付等，通过机器视觉技术，能够很好的根据相关信息得出结论，并输出给机械臂等外部执行机构完成对应操作，以此大幅提升生产线的智能化与自动化程度。

随着设备智能化过程必不可少的机器视觉技术的持续升级，其能够帮助制造企业提升检测效率与检测精度，赋能企业实现降本增效。当前，机器视觉设备被广泛应用于生产线上的工况监视、成品检验和质量控制等领域，不仅能够大幅提升生产制造的柔性化程度，还能帮助制造企业提高检测和装配的效率，有效提升大部分系统和组件的性能，这使得制造企业纷纷应用机器视觉技术提升自身的竞争力。

对于竞争日益激烈的中国市场，机器视觉厂商持续技术升级，以自主创新意识，形成自身的竞争力。从机器视觉应用的制造相关案例来看，机器视觉下游应用需求进一步升级，应用领域进一步拓宽；而上游的核心零部件生产也存在极大的技术壁垒。面对机器视觉行业发展机遇与“卡脖子”问题，一大批新冒头的机器视觉企业动作迅速、技术强劲，发挥自身的技术专长。

面对卡脖子，深眸科技以后起之秀所具备的自身创新意识与技术，找准市场定位，深耕行业。目前，深眸科技的落地应用已经跨越了3C电子、新能源、家电、木材等行业，赋能如PCB板检测、电池缺陷检测、配件防错漏检测、木材缺陷检测等众多场景的生产。

在PCB板检测案例中，通过深度学习技术对大量样本数据的训练与学习，能够全面覆盖各类缺陷，还能随需构建算法模型，快速锁定小型缺陷，将识别准确度提升至99.9%以上。

在电池缺陷检测案例中，结合深度学习技术，能够灵活应用不同检测场景的需求，并融合人工智能识别模块，有效提高缺陷检测效果，实现低于0.01%的漏检率。

在配件防错漏检测案例中，机器视觉系统融合深度学习技术，提升自主学习判断能力，解决组合的随机性，同时通过上千种算法模型，将模型切换时间小于1分钟，将识别准确率提升至99.9%以上。

在木材缺陷检测案例中，基于深度学习的机器视觉系统能够对各类缺陷的大量图像样本进行学习，并对每类缺陷建有一个准确的算法模型，并将检测速度提升至4m/s，漏检率小于0.05%。

未来，深眸科技将继续聚焦机器视觉领域，全方位呈现工业AI视觉、深度学习、3D视觉等创新技术，为机器视觉与智能制造全产业链赋能。