在制造業(yè)自動化的發(fā)展趨勢中，機器視覺技術發(fā)展的時間不算長，卻已經在許多工廠自動化方面扮演著重要的角色，近年來也以穩(wěn)定的速度成長。機器視覺技術顧名思義，是指用配備有感知視覺的檢測機器，來實現(xiàn)人眼的視覺識別功能，也可說是自動化技術的“眼睛”，機器視覺，是自動化的，也是智能化的。

為何要強調智能化呢？往小了講這是國家的《智能制造》政策決定的，往大了講其實就是順應時代發(fā)展。從機器視覺的主要架構來看，機器視覺可分為影像的獲取、處理和分析、輸出三大步驟，應用在自動化生產線上就是對物料進行定位、識別、檢測、測量等。在傳統(tǒng)的生產制造中，產品質檢流程最為耗費人力資源，而機器視覺檢測乃至智能視覺檢測是最經濟，且有效的方式，可用于檢測出各種產品的缺陷和瑕疵，以及用于判斷并識別指定物體，或者用來測量尺寸。

在智能制造中，深度學習技術是關鍵技術之一。深度學習通過對機器感知、自適應學習和自主決策能力進行訓練和提升，從而實現(xiàn)更高效的生產效率。機器視覺智能檢測取代人工檢測，被廣泛應用的好處在于，可以達到非接觸性的自動化檢測工作，對于檢測與被檢測者都不會產生任何損傷，十分安全可靠，可用于長時間惡劣的工作環(huán)境。除此之外，機器視覺智能檢測可快速獲取大量信息，在大批量的工業(yè)生產過程中，用人工肉眼去檢測產品效率低，且精準度不易掌控，用機器視覺智能檢測則大大提升生產效率和生產的自動化程度，高度的信息整合更是可以將智能化生產發(fā)揮得淋漓盡致。

目前，機器視覺智能檢測的應用領域主要是交通安防、工業(yè)生產、生物科技以及傳統(tǒng)制造業(yè)，其中在工業(yè)生產和交通安防產業(yè)，機器視覺智能檢測正以穩(wěn)定速率成長，包括人臉識別、智能監(jiān)控、產品質檢及分類等等。在生產制造上，機器視覺智能檢測透過工業(yè)視覺影像數(shù)位化的處理程序，達到有效的品質控管，進一步改善制程、降低成本。

隨著目前的生產技術發(fā)展，要求自動化、智能化以及高速化的前提之下，在機器視覺智能檢測技術的影像獲取，例如解析度、像素大小，已經不是技術發(fā)展的主流，最主要的趨勢是影像分析以及系統(tǒng)整合，也就是數(shù)據(jù)信息管理系統(tǒng)與視覺設備之間的整合應用。為應現(xiàn)今客戶需求的多元性、產品生命短、無法預期的供貨缺口以及日漸復雜的產業(yè)鏈，虛數(shù)科技創(chuàng)新研發(fā)DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)，讓中國各領域的生產制造可以應對如今的高速演化地全球競爭。機器視覺智能檢測技術在工業(yè)制造的發(fā)展上，扮演著加速提升的角色。