当前人工智能技术、机器人技术和数字化制造技术等相结合的智能制造技术开始应用于设计、生产、管理和服务等各个制造环节，智能制造、智能工厂即将新一轮的制造业革命。
    2015年9月10日，*公布了2015年智能制造试点示范项目名单，全国范围内遴选出的46个智能制造试点示范项目进入该名单，其涉及了38个行业、21个地区。但要实现一个生产系统的智能制造，包含的关键技术有：
    识别技术
    实时定位技术
    无线传感器网络
    信息物理融合系统
    网络安全技术
    从上不难看出，识别技术和实时定位技术更是其中的重中之重，识别技术主要指通过现代科学手段，获取需要的物品相关信息，对物品做出相应的判断，例如获取物品的编码、物品外观尺寸、根据标准判断物品是否合格等。实时定位技术指对生产的所有物品，包含材料、零件、工具、设备等进行实时跟踪管理。那么什么是机器视觉，以上技术和机器视觉有什么关联呢？
    机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉系统通过视觉产品把将被测物转换为图片形式，再通过机器视觉软件对图片进行处理，获得人们需要的信息，进而根据信息内容判别的结果来控制现场的设备动作，实现生产的智能化和自动化。
    欣维视觉多年从事机器视觉项目的研究，尤其在缺陷检测领域，已经形成了自己*的风格，为多个生产工厂自动化改造奉献自己的力量，下面以电子产品外观缺陷检测为例：
    2014年欣维视觉接到某工厂需求，需要对目前生产线上手机外壳外表缺陷进行检测，原工厂一条线需要13个工人进行分工检测，分辨需要检测外壳的BP面、侧边面、圆角面，人工检测一片的时间需要40-50S，大大的影响了工厂的生产效率，欣维视觉通过多工位机器视觉检测设备，成功帮其解决了此问题，效果如下图：

 碰伤（原图）      检测效果图       刮伤（原图）    检测效果
    引入欣维视觉的缺陷检测设备后，目前一片物料检测时间为10S，只需要1个工人操作即可完成。