傳統(tǒng)意義上的工業(yè)自動化，是工業(yè)機器在控制系統(tǒng)的指揮下，重復(fù)特定的動作流程完成加工。在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每個制程都有一定的次品率單獨看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再剔除次品成本會高很多，因此及時檢測及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進一步升級為智能制造的重要基石。

產(chǎn)品加工精度的保障依賴于控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與整個機械系統(tǒng)的精度，加工過程中隨機誤差的產(chǎn)生在所難免，諸如不可預(yù)測的震動、產(chǎn)品在工位間傳送發(fā)生的偏移等，此外機械結(jié)構(gòu)隨著長期使用、精度下降帶來的系統(tǒng)誤差還會導致產(chǎn)品批量報廢。而簡單的傳感器對于這些誤差的規(guī)避又顯得捉襟見肘。加上現(xiàn)今產(chǎn)品序列紛繁復(fù)雜，市場對于柔性生產(chǎn)的要求與日俱增，工業(yè)機器想要在“無腦”的情況下完成這一切就顯得尤為困難。

當深度學習算法賦予了機器視覺的“智慧”后，上述問題便迎刃而解。擁有“智慧”的機器視覺在看到目標之后，經(jīng)準確分析定位后引導動作，避免了產(chǎn)品傳送中的偏差，增強了不同產(chǎn)品的生產(chǎn)適應(yīng)性，同時大幅提升產(chǎn)品的加工精度。此外，機器視覺還能根據(jù)檢測成品的精度，免除了人工抽檢帶來的低效、誤差與漏檢，對產(chǎn)品信息進行分析，改進產(chǎn)品生產(chǎn)工藝。

隨著智能制造的深入，具備視覺感知能力的智能設(shè)備益發(fā)盛行，機器視覺作為前端感知的核心部件，市場需求旺盛。在機器視覺與深度學習相結(jié)合的應(yīng)用場景中，工業(yè)檢測應(yīng)用最為普遍。關(guān)于此類場景，虛數(shù)科技研究了市場上大量的成功案例與成熟方案，結(jié)合不同地工業(yè)運用場景，應(yīng)用各類型硬件的選型搭配，保障了機器視覺技術(shù)與深度學習算法地有效配合，系統(tǒng)整體性的合理設(shè)計與安裝布置。

我國智能制造裝備產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和技術(shù)提升的市場空間巨大，機器視覺行業(yè)將受益?！笆濉逼陂g，中國將進一步深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，推進制造業(yè)的科技創(chuàng)新和智能制造水平。虛數(shù)科技將會著力從要素驅(qū)動向技術(shù)及創(chuàng)新驅(qū)動的轉(zhuǎn)變，專注于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級以及制造業(yè)的進一步智能化，進而推動機器視覺行業(yè)的整體發(fā)展。