在苏州一家精密电子元件生产车间里，普通相机正以每秒万帧的速度捕捉微型马达的旋转形变，而完成这一切的，是一套每台成本仅数千元的国产视觉系统。
“以前检测产品缺陷，全靠老师傅的眼力和经验，现在连发动机叶片每分钟9600转的细微形变都能看得一清二楚。”南京理工大学实验室里，博士生陈文武指着屏幕上清晰的三维动态影像介绍，他们让普通工业相机实现了远超硬件极限的成像能力-6。
江苏制造业版图上，一场围绕“工业之眼”的智能化升级正在悄然发生。作为传统制造业大省，江苏拥有庞大的工业基础，但面对人口红利消退和全球供应链调整，智能化转型已成为企业生存的“必答题”而非“可选项”-3。
过去，许多工厂的质量检测依赖人工目视，效率低下且标准不一。老师傅凭手感检测飞机铆钉的深浅，工人在高温有毒环境下进行钢铁质检-4。
这些场景正在被改变。江苏智能化工业相机设计正从简单的图像采集设备，进化为集感知、分析和决策于一体的智能系统。
在苏州德创测控科技有限公司的生产线上，一套自主研发的视觉系统正在对手机零部件进行高精度检测。检测速度达每分钟300件以上，缺陷识别率超过99.5%-1。
公司负责人介绍，他们的智能相机集成了高性能图像处理芯片，无需外接控制器即可独立运行，大幅降低了中小企业的应用门槛。
更值得关注的是，他们开发的机器视觉软件平台采用图形化编程界面，用户无需复杂编程知识，通过拖拽模块即可完成检测流程配置-1。这种“让机器视觉更简单”的设计理念，正是江苏智能化工业相机设计的核心方向之一。
天准科技则走了一条不同的技术路径。他们不仅打造“工业之眼”，更致力于锻造“智能之脑”，推动眼脑协同-3。
在半导体检测领域，天准参股的矽行半导体自主研发的明场纳米图形晶圆缺陷检测装备，已具备14nm及以下制程的检测能力-3。
江苏智能化工业相机设计的另一股力量来自高校和科研院所。南京理工大学智能计算成像实验室的陈钱、左超教授团队，开发出基于双频角度复用的条纹投影轮廓术-6。
这项技术的神奇之处在于，能用普通工业相机实现超高速三维成像。团队用一台帧率仅625Hz的普通相机，成功捕捉到每秒10000帧的三维动态影像-6。
“就像把一本厚厚的书压缩成一张A4纸，再完整还原出来。”陈文武这样比喻他们的技术突破-6。
南京信息工程大学的科研团队则将视觉技术应用于更特殊的场景。他们研发的工业视觉系统，能在四五百摄氏度的高温下检测窄带钢，替代极易使人疲劳且有危险性的操作流程-4。
江苏企业在智能化工业相机设计上的创新，直指制造业的实际痛点。OPT公司发现，工业AI应用面临周期长、通用性差、门槛高、成本高等核心问题-8。
他们的应对策略是推出行业视觉模型，通过良品学习算法，实现零样本高效检测；在复杂应用场景中，借助智能样本生成技术，有效解决数据饥荒问题-8。
小视科技则专注于视觉大模型的开发。他们的灵犀工业视觉大模型，不仅要“看到”物体，更要理解场景含义-10。
“我们的视觉大模型就是要当工业界的‘火眼金睛’。”小视科技项目研发部部长葛鹏飞表示-10。在马鞍山市的南山矿区，他们的系统能24小时监控生产车间，任何违规操作或人员闯入都逃不过AI的“眼睛”-10。
随着人工智能与工业互联网融合步伐加快，江苏智能化工业相机设计正朝着更集成、更智能的方向发展。到2028年，工业软件市场中AI+工业软件的占比预计将从2024年的9%提升至22%-7。
天准科技最新推出的“星智007”域控制器，体现了这一趋势。这款专为具身机器人设计的“超级大脑”，实现了“集中式计算”，将决策思维与动作控制两大核心功能集成于单颗AI芯片-3。
苏州光图智能推出的ON+3D相机，则以小体积、高精度为特色，尺寸仅为126×56×29mm，重量轻至261.7g，但精度可控制在<0.05%-2。这种轻量化设计使相机能轻松嵌入自动化产线或安装于机械臂末端，大大降低了集成难度。
在南京理工大学的实验室里，陈文武团队的超高速三维成像技术已能清晰捕捉涡扇发动机叶片每分钟9600转的细微形变-6；而苏州的工厂生产线，智能相机正在以每分钟300件的速度检测手机零部件，将产品不良率从0.8%降至0.1%-1。
江苏的制造业版图上，这些“智造之眼”正变得越发锐利。从替代高温高危环境的人工检测，到突破半导体14nm制程的缺陷识别，智能化工业相机设计的每一次进化，都让机器不仅“看得见”，更“看得懂”、“判得明”。
