随着人工智能技术的飞速发展，AI视觉与机器视觉技术正在加速进入工业制造中。机器视觉技术赋予机器新活力与新智慧，不仅让机器实现精密工作的完成，还让其能够代替部分脑力活动，具有更高的智慧与能力。

深眸科技CEO周礼表示，当前中国正处于智能制造的大环境下，机器视觉技术与制造业已经进入了深度融合阶段，许多企业构想在工业领域里进行大规模机器视觉设备的普及化应用和部署，并通过机器视觉技术实现整个制造业水平的提升以及数智化的转型升级。

应用场景复杂化，机器视觉挑战升级

机器视觉在国内发展迅速，经过一定时期的普及与推广，其应用范围逐渐扩大，其应用领域已经从起初的3C电子、医药制药，逐步扩展到包装、印刷等众多生产领域，机器视觉技术作为科技发展的产物，为了更好的适应行业需求，正处于不断发展的阶段。

纵观机器视觉行业发展，在其应用落地的过程中，常常会遇到一些挑战。由于客户需求的提高，往往对机器视觉技术提出更高的要求，促使其技术持续升级。

为了顺应行业发展趋势，响应中国制造2025战略，国内的机器视觉技术在多方面实现升级，不断适应生产制造领域的需求。

其一，技术参数简单化、处理技术方便化，通过简化操作与简化图像处理，让多数非专业的操作人员也能完美上手，以此达到最佳的效果。

其二，系统的长期可维护性，通过机器视觉的稳定性与可靠性使其在实际应用中，发挥功能优势，提供有力的技术支持。

其三，检测技术的稳定，通过机器视觉的稳定性，保持其各个环节在各种环境下持续作业的适应能力，并给出稳定、准确、清晰的结果。

其四，提高系统的性价比，通过机器视觉技术的不断升级，为大部分客户提供性能好价格低的系统。

同时，应用场景的复杂化也在对机器视觉的应用提出更高的要求，随着相关产品尺寸变小，精度要求越来越高，无序抓取的应用场景越来越多，对机器视觉应用的准确度和稳定性要求不断升高。

机器视觉，提升智能制造的必选项

周礼表示，机器视觉会成为智能制造企业的必选项，使工业生产自动化在各个场景实现充分落地，提升数据的处理能力，实现价值的最大化。

在智能制造的过程中，机器视觉通过计算机模拟人的视觉功能，将客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉凭借高精度、高稳定性、高持久度以及能够适应复杂生产环境的能力，在生产制造行业应用广泛。

除此之外，为解决生产制造行业中共性的人力成本、产品质量控制等痛点问题，企业将机器视觉应用于生产制造各个环节，提升生产线的自动化与智能化程度，实现生产环节的互通。在工业生产过程中，从取件到工件定位，再到共建切割、组合进入检测阶段，最后到产品成型仓库储备，每一个环节都可以通过机器视觉技术实现更加数字化的应用。

周礼表示，在我国工业自动化实现的过程中，机器视觉凭借着高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，不断发挥着重要作用。

随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉的需求不断增加，并且通过其柔性化适用于不同的产品，无接触检测避免二次污染，检测数据数字化存储等特点，不断扩大机器视觉的应用范围。而国内的机器视觉市场需求的不断增大，促使机器视觉产业持续深耕算法的迭代升级以及产品的工艺技术的优化，使机器视觉在生产制造领域能够进一步应用。

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