機器視覺正在加速向產業端滲透。根據前瞻研究院數據，中國機器視覺行業規模預計從2018年的104億成長到2023年的197億（平均年復合增長率13.63%）。其中，電子和汽車貢獻主要需求，占比分別為47%和15%。

從技術路線上看，3D機器視覺作為傳統2D視覺的補充，近年來市場需求激增，國內外創業公司也比較踴躍。在核心傳感器研發方面，3D視覺當前分為單雙目、結構光、激光、TOF這幾種主流路徑。36氪接觸到的蘇州小優智能科技有限公司（以下簡稱“小優智能”）就是一家3D機器視覺公司，專注于研發、生產及銷售基于動態結構光技術的3D機器視覺模組。

小優智能近日已宣布完成千萬級preA輪融資，投資方為赤子基金、同創偉業、石湖基金。公司表示，本輪融資資金將主要用于高精度3D MEMS動態結構光人臉識別方案技術升級和市場推廣。

不同于目前市場其他機器視覺技術路線，小優智能副總經理代啟強表示，公司研發的視覺模組是基于編碼結構光方案，相較于普遍使用的散斑結構光方案，其精度更高，可達0.2mm，而散斑結構光方案或TOF的普遍精度在2-3mm左右。

小優智能自主開發的3D機器視覺模組包含MEMS微振鏡、動態結構光、三維成像算法等軟硬件技術，其原理是將線光源投射到MEMS微振鏡上，利用MEMS微振鏡每秒幾千次的振動，再控制生成被編碼的正弦性動態結構光圖案。

編碼結構光投影掃描到被測物體表面后，在物體表面產生相應的形變，雙目工業相機會同步采集與物體表面形變一致的動態結構光圖案，借助自主研發的視覺算法，基于三角測距原理，解析相位變化，該視覺模組會重建出物體表面結構的三維點云坐標信息，實現對物體三維結構的重建。

目前小優智能的視覺模組產品的主要領域為消費領域中的3D人臉識別場景和醫療美容場景，工業領域及安防領域。副總經理代啟強表示，公司接下來將加大對消費場景的開發。

小優智能在消費領域主要瞄準需要高精度識別、防偽性要求更高的人臉識別場景，例如機場、火車站安檢、醫院、銀行支付等，特別是可以對佩戴口罩及在光照不足情形下的人臉進行識別。未來小優智能還會將產品進一步小型化，以更好地應用于手機人臉識別場景。

消費領域的3D識別和其他領域的需求特點有所不同，在一些人流量較大場景需要更快速地識別出相應結果，因此視覺模組需要在精度和速度之間做出相應的平衡。

編碼結構光較散斑結構光需要投射更多的結構光圖案來形成3D數據，小優智能通過在相機、算法等軟硬件方面的改進，逐步實現在保持編碼結構光高精度的優勢下采樣識別速度可接近散斑結構光方案的速度。

在工業領域，由于小優智能基于MEMS微振鏡芯片的視覺模組產品具有體積小、低功耗、可隨身攜帶的特點，所以質檢人員可使用該產品用于部分間斷性檢測工作方面。對于長時間運行的3D無序抓取、拆垛碼垛、上下料、3D檢測等工業場景，小優智能也開發出相應的視覺模組產品。

小優智能目前與中車、西門子集團在軌道交通檢測系統、智能巡檢機器人、自動加油機等項目展開合作，為其提供3D視覺識別服務；與ABB、庫卡、愛普生等機器人本體廠商合作，為終端客戶提供整體解決方案，目前已經完成鞋、服點膠產線改造等項目。

此外，在安防刑偵領域，小優智能開發的便攜式現場痕跡提取儀可以最大限度的復原物體遺留痕跡的三維信息，通過對三維信息的對比分析可提高公安部門技術人員偵破案件的效率，主要客戶為公安部等司法部門。

小優智能預計今年在消費領域的出貨量可達到10k級以上，2021年整體將達到30k以上的出貨量。

未來發展規劃方面，小優智能將進一步提高MEMS微振鏡芯片的性能、研發改進光源，將視覺模組產品的識別精度由0.2mm提升至0.1mm以內；市場方面，公司將打造市場推廣團隊，擴大產品銷售規模。