隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，終端消費者對產(chǎn)品的需求多樣化和定制化不斷提升，生產(chǎn)環(huán)節(jié)、工藝難度和制造水平都在相應增加，制造業(yè)廠商對產(chǎn)品質(zhì)量、效率、精度以及成本的要求越來越高，傳統(tǒng)人工操作的誤差及安全性風險導致制造業(yè)廠商對智能制造需求強烈。

機器視覺作為智能制造過程中的關(guān)鍵技術(shù)之一，涉及到多個重要領(lǐng)域。傳統(tǒng)的制造過程中，往往需要大量的人員參與產(chǎn)品質(zhì)量檢測，效率低且容易發(fā)生誤判。而虛數(shù)科技的深度學習機器視覺檢測作為一種智能化檢測技術(shù)，可以大幅度提高檢測效率和準確性，同時降低了生產(chǎn)成本。通過深度學習機器視覺檢測技術(shù)，讓機器可以自動識別產(chǎn)品瑕疵、檢測產(chǎn)品質(zhì)量，確保生產(chǎn)過程的一致性和可重復性。

如在3C行業(yè)的缺陷檢測案例中，部分瑕疵尺寸微小，超過人類視覺極限，結(jié)合深度學習機器視覺檢測設備能夠在線檢測產(chǎn)品的外觀缺陷，憑借著像素級的檢測精度，實現(xiàn)微小缺陷的精準檢出，并進行自動剔除，通過深度學習機器視覺檢測技術(shù)，能夠很好的根據(jù)相關(guān)信息得出結(jié)論，并輸出給機械臂等外部執(zhí)行機構(gòu)完成對應操作，以此大幅提升生產(chǎn)線的智能化與自動化程度。

對于競爭日益激烈的中國市場，機器視覺廠商持續(xù)技術(shù)升級，以自主創(chuàng)新意識，形成自身的競爭力。從機器視覺應用的制造相關(guān)案例來看，機器視覺下游應用需求進一步升級，應用領(lǐng)域進一步拓寬；而上游的核心零部件生產(chǎn)也存在極大的技術(shù)壁壘。面對機器視覺行業(yè)發(fā)展機遇與“卡脖子”問題，一大批新冒頭的機器視覺企業(yè)，如深圳市虛數(shù)科技有限公司，他們動作迅速、技術(shù)強勁，發(fā)揮了技術(shù)專長，找準了市場定位，全方位呈現(xiàn)機器視覺和深度學習等創(chuàng)新技術(shù)，為機器視覺與智能制造全產(chǎn)業(yè)鏈賦能。