随着中国智能制造2025计划的有力推进，中国机器视觉市场也迎来了爆发式增长，而工业数字相机和工业镜头是工业自动化领域中的关键组成部分。深浅优视是一家3D工业相机研发商，成立于2019年，其产品利用3D结构光实现微米级的高精度在线检测，采用独特的光学设计、低畸变投射装置和融合深度学习的3D重建算法，为工业客户提供软硬件一体的自动化在线检测与识别方案，尤其是在如汽车零配件、手机卡槽、光伏接线盒、摄像头模组等精密微小零件的检测上更具优势。
据了解，我国3C行业从业人员达823万，检测人员占据20%，而中国制造业平均工资7000元/月，算下来，3C检测环节全部实现自动化可节省人力成本1120亿元。目前工业检测对精度及稳定性的要求使高精度检测设备需求强烈，以PIN针检测为例，使用2D相机因受光照影响测不准；另外某些工件需进行正反面检测，而2D检测设备难以实现。同时需检测工件数量较大，通过人工检测会耗费大量人力，耗费大量人力成本。
本文文章插图来源于深浅优视，经授权使用
深浅优视创始人兼CEO周剑博士介绍，市面传统2D相机是利用被摄物体的图像通过光学镜头聚焦到相机芯片上，在驱动脉冲下完成光电荷的转换，储存，转移和读取等，从而将光学信号转换为电信号后输出所需要的图像格式，所以使用2D相机时需借助外界光源，而最终的检测数据易受外界光源影响，这也是2D工业相机一大缺陷。
而深浅优视采用的3D视觉技术，摆脱了借助外界光源的限制，其主要技术路线是采用相移光栅投影与深度学习融合技术，向被测物投射一系列特定编码的光栅图案，基于强大的双芯片技术，对经过被测物体调制的光栅图案进行重新解码，结合标定参数解算出3D点云数据。
区别于市面上3D结构光方案相比，该技术基于面阵成像技术，不需要外部运动机构配合就能重建全场三维形貌，具有结构简单、检测快速、可靠性高等优点。周剑表示，3D机器视觉检测中融合深度学习正成为3D机器视觉检测的热门发展趋势，而深度学习实质上就是一个万能工具，深度学习解决了以往的人工大量数据筛选问题，甚至是以往无法解决的难题。
同时，深浅优视的工业相机基于3D结构技术还实现了微米级的高精度检测，精度覆盖几微米到几百微米，视野覆盖几厘米到几百厘米。产品还可实现超高速面扫模式，一次性输出全视野范围三维点云，支持所有部位同时测量。在实际操作上，深浅优视也降低了使用门槛，产品采取模块化的功能配置，不需要操作人员编写代码，人工干预少。此外，相机无需精密运动机构的特性使得产品能够实现快速部署，并且占用场地面积小，大幅降低了综合成本。
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针对大型客户和集成商，深浅优视还提供了功能丰富的软件平台，可以不依赖收费分析软件，大大降低客户的二次投入和长期维护成本。
面对行业巨头，例如康耐视和基恩士等欧、美、日厂商长期占据市场主导地位，周剑告诉创业邦，深浅优视在技术上有长期的积累，自身就是学习精密光学测量出身，十多年一直深耕机器视觉领域。他认为“在同一领域深耕细作，集中发力，以客户为中心，就一定会有所成。”
目前深浅优视主要还是在做小视野的测量，和3C电子、注塑、PCB等行业的一些头部客户在进行实测，接下来会拓展到中、大视野，重点还会放在核心零部件及软件开发上。谈及用户画像，周剑表示，深浅优视主要面向3C电子、新能源汽车等具有实时高精度检测需求的企业。此外，深浅优视积极参与行业展会，扩大品牌效应，采用直销+代理的方式作为公司的盈利模式。
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截至目前，公司团队规模已达三十余人，其中技术研发人员占据70%，公司核心团队在光学设计、三维点云算法和智能制造领域有深厚积累。深浅优视联合创始人兼销售负责人高燕深耕机器视觉领域17年，并且近年来保持年销售额均超1亿元。
融资层面，深浅优视于2020年3月获得数千万人民币的天使轮融资，由小米长江产业基金战略投资，上海景焱和老股东耀途资本等跟投。未来深浅优视将围绕高精度和在线检测两个核心方向发展，针对不同材料、尺寸、形状的工件，拓展产品系列，在兼容二次元测量能力的同时，完善三维测量功能，拓展与集成商、行业客户的合作。要成为智能制造的智慧之眼，看清工业的深深浅浅，努力成为中国3D视觉核心产品的优秀公司。
本项目由创业邦合作伙伴“科沃斯蒲公英加速器”推荐
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