工业4.0、智能制造将机器视觉注入国家战略核心

　　机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破，全球互联网和半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。是什么原因促使机器视觉技术发展如此迅速?原因主要有以下三点：

　　首先，工业生产线上人眼在精准度、效率方面已不能满足产业升级的要求，高精度产品只能依靠机器视觉。其次，人工智能、无人驾驶等消费需求端对机器视觉技术要求更加苛刻，算法更加冗长多变，运用在工业生产线上的已有技术不能满足。这个因素也是当今机器视觉的最大推力。最后，工业4.0、智能制造等政策环境将机器视觉注入国家战略的核心部分。那么，工厂智能化水平的提升会让机器视觉在智能制造领域引发怎样的变革?

　　机器视觉技术的不断成熟直接导致制造业信息获取能力不断增强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内，能够实现图像信息的获取和分析。信息从传统的单一维度数据拓展为包含速度、尺寸、色谱等信息的多维度立体海量数据，并同设计信息和加工控制信息集成，为后续工况监测、质量检验等生产环节提供数据支撑。制造业信息获取渠道得到拓展，信息获取效率大幅提升。

　　机器视觉结合信息技术有利于提高生产监控智能化水平。在工业应用方面，机器视觉一般用于物品的识别、外观检测和定位，随着信息网络技术不断发展，机器视觉与大数据、云计算等信息网络技术相结合，实现了数据获取后的服务功能延伸。企业开始利用机器视觉技术获取数据信息，并通过信息网络技术开展大数据计算，辅助进行设备的运营监测和产品的质量分析，推动提升生产线智能化水平。

　　机器视觉技术嵌入式应用有助于自动化系统解决方案实现优化。机器视觉配合逻辑控制、运动控制、数据采集、通信网络等其他功能，能够完成图像识别、检测、视觉定位、物体测量和分拣等作业内容，特别是将机器视觉技术嵌入工业机器人控制系统，通过精准化的识别和抓取，大幅提高了生产过程的柔性和灵活性，自动化系统解决方案实现优化。那么，机器视觉技术主要被应用到哪些领域?主要由以下几种。

　　工业生产

　　纵观目前工业生产中应用到的视觉技术大致可分为两类：质量控制和辅助生产。一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

　　我国工业机器人市场发展潜力巨大，势必引起机器视觉新增长。我国正处于工业机器人的发展拐点，市场潜力巨大，据IFR估计，中国市场对工业机器人的发展占主导地位，2018年全球将有三分之一的工业机器人安装在中国，这必会引发机器视觉的广泛应用。

　　无人机、自动驾驶

　　机器视觉是无人机实现无人的首要解决问题。智能无人机在未来几年将保持超过50%的增长率，在2018年超过100亿人民币。另外，特斯拉、分时租赁为自动驾驶增加新人气，机器视觉受益。近期采用自动驾驶系统装置的特斯拉model3订单超预期，国产化又被高层证实，定会引起国内相关产业链的蓬勃发展，机器视觉将是重要受益者。

　　智能医生

　　经测算，全球医用机器人未来三年销量复合增速约为55%，手术机器人、康复机器人在未来五年复合增长率将达30%、47%。可以看出，医用机器人具备着巨大的市场空间等待挖掘，机器视觉再添推力。

　　安防智能监管

　　智能安防是我国智慧城市的重要组成部分。截至目前，中国的智慧城市试点已接近300个。机器视觉可以通过生物识别、智能事件分析、太赫兹技术三个方法实现智能监管，解放大量人力并大大提升效率。

　　虚拟试衣间

　　工业4.0时代的纺织品生产方式或许会与之不同，它将通过有效的数据处理，提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型，图像处理系统(机器视觉系统)就会对其各项维度进行测量。未来的时装屋将不再摆满几柜子的商品，而是通过提供大量的虚拟选择和快速可靠的生产流程来为客户服务。