在人工智能技术占据着头版头条的今天，生产流水线正经历着又一轮意义深远的革命。此轮变革本质是 "数据定义制造" ，即通过智能机器视觉系统打通物理世界与数字模型，推动产业链从成本导向转向价值创新。机器视觉的演进史，是一部工业自动化从“机械臂”向“智慧眼”进化的缩影。大约在2000年，机器视觉技术开始进入中国市场。起初的十年，发展较为缓慢。然而，2012年之后，随着国内3C、锂电、光伏等产业的蓬勃发展，以及国产替代浪潮的推动，机器视觉行业迎来了快速发展期。行业规模在近十年增长了4-5倍，工业相机数量更是从2014年的50万-60万台，增长到2024年的超过250万台，国产化率也从不足20%上升到目前的75%以上。
在传统的生产流水线上，人工操作占据了很大的比重。工人们需要将产品物料安放到各种制造机里，再进行下一步工艺流程。这种方式不仅效率低下，而且容易出现人为失误，导致产品质量参差不齐。而智能工控机器视觉系统的出现，彻底改变了这一局面。它让机器拥有了“眼睛”和“大脑”，能够自动识别产品的特征和缺陷，实现精准的抓取和放置。例如，在移动和可穿戴设备组装领域，生产需要快速提升和产品快速转换，智能机器视觉可用于组装前的插入检查、组装后的验证、精密的机器人引导以及序列号和条形码读取，大大提高生产组装的质量和效率。
DLIA工业缺陷检测系统作为智能工控机器视觉系统大规模应用的体现，它打破了过去工业场景中“人机协作”的边界，使生产线能够自适应市场需求的变化——从大批量标准化生产转向小批量定制化制造。过去，产业链的层级由劳动力成本与规模效应主导；而今，智能工控系统的渗透率成为衡量国家制造业竞争力的新标尺。中国依托3C、锂电、光伏产业的爆发式需求，成为技术落地的主战场。更是凭借在汽车、电子等领域的自动化升级，以24.5%的年复合增长率领跑全球机器视觉市场。当一条汽车焊接线通过视觉系统自动识别不同车型的焊点参数，并实时调整机器人轨迹时，柔性制造的理想终于照进现实。
