机器视觉将机器学习与商业级的硬件融合在一起，为消费者和企业提供前所未有的感知环境的能力。除了这些技术，还有自动化和高速网络，共同构成了一场新的工业革命——工业4.0。它们将为工业带来一种低浪费、高效率工业活动的全新方式。

机器视觉将会影响制造、钻探和采矿等垂直领域。在货运和供应链管理、质量保证、材料处理、安全，以及其他各种过程中，都会有进一步的发展。

不久之后，机器视觉将会无处不在，为工业世界构建的物联网(Internet of Things)提供关键的智能技术。下面，让我们来看看它是如何付诸实践的。

什么是机器视觉?

机器视觉是一种能让机器更好地感知周围环境的技术。它有助于高阶图像识别和更高级意识的决策。

为了利用机器视觉，需要使用高保真摄像机来捕捉环境或工件的数字图像。这些图像可以通过自动驾驶车辆(AGV)或机器人进行拍摄。然后机器视觉使用非常复杂的模式识别算法来判断它的位置、身份或条件。

适当的照明是实现机器视觉的关键因素

在机器视觉应用中有几种常见的光源，包括led、石英卤素、金属卤化物、氙气和传统的荧光灯。如果条形码或工件的一部分被遮挡，读取可能会产生错误。

机器视觉结合了先进的硬件和软件，使机器能够以新的有效的方式观察并对外界刺激作出反应。

机器视觉如何支持企业和工业物联网?

工业物联网(IIoT)设备的普及标志着技术的进步。IIoT使企业业务自上而下获得前所未有的可见性。基于网络传感器和云资源，为企业与业务合作伙伴之间提供本地和远程资产的双向移动。

物联网硬件和软件可以产生有价值的操作数据，不仅应用于机械活塞或轴承这样的小部件，也可用于卡车车队这样的大系统。企业应该把目光投向任何有潜力的地方，即使是在资源或劳动力短缺的时候。

物联网意味着无处不在的计算

机器视觉在物联网中处于什么位置呢?机器视觉使现有的物联网资产更加强大，能够更好地传递价值和效率。我们共同期待它创造出更多全新的机会。

增强传感器的作用：机器视觉使整个物联网中的传感器更加强大和有用。传感器不仅提供原始数据，还能提供一定程度的解释和抽象，可用于决策制定或实现更高级别的自动化。降低带宽需求：机器视觉有助于降低大规模物联网构建的带宽需求。与原有方式相比——从数据源捕获图像和数据，然后将其发送到服务器进行分析，机器视觉通常从数据源进行研究。现代工业产生了数以百万计的庞大数据，借助于机器视觉和边缘计算，大量数据点可以直接转化为可执行的操作，而不需要传输到中间节点进行二次处理。支持物联网自动化解决方案：机器视觉非常好地补充了物联网自动化技术。与QA人员相比，机器人检测的工作速度更快、更准确，而且一旦发现缺陷和异常，它们会立即向决策者提供相关数据。提高机器人/协作机器人的安全性和实用性：利用机器视觉构建的导航系统赋予机器人/协作机器人更大的自主性和寻路能力，帮助它们与人类一起更快、更安全地工作。在地下仓库和其他具有高风险的环境中，机器视觉帮助机器人提高响应时间，减少不必要的错误及其损失。使资产更加透明化：与传统模式相比，如今公司和产业的运作，在时间、材料和劳动力等资产浪费方面要少得多。机器视觉将继续服务于无人机、材料处理设备、无人驾驶车辆、生产线和检测站，以便更好地与物联网的其他部件交换详细和有价值的数据。

【文章来源】：百度新闻