机器视觉让物联网变得有活力了

如今，机器视觉迎来了自己的时代，世界各地的公司都在探索机器视觉带来的好处。它影响了制造业、钻探业和采矿业等等行业，在货运和供应链管理、质量保证、物料处理、安全以及各种其他流程中都能带来诸多好处。机器视觉结合机器学习，为消费者和商业级硬件提供了前所未有的观察和解释环境的能力。在工业环境中，这些技术加上自动化和更高速的网络，带来一场新的工业革命——工业。

机器视觉不久之后就将无处不在，为工业世界的物联网建设增加一个关键的智能层。那么，企业是如何将其付诸实施的？

什么是机器视觉？

机器视觉是能够让机器更好地感知周围环境的一系列技术，并基于这种意识带来高阶的图像识别和决策能力。

为了利用机器视觉，工业设备会使用高保真相机捕捉环境或工件的数字图像。这些图像可以在自动引导车（AGV）或机器人检查站中拍摄。从那里，机器视觉使用极其复杂的模式识别算法来判断自己的位置、身份或状态。

正确的照明是机器视觉的关键因素。有几种光源在机器视觉应用中很常见，包括LED、石英卤素、金属卤化物、氙气和传统荧光灯。如果条形码或工件的一部分被遮蔽或者存在阴影时，读数可能会传递错误。

机器视觉结合了复杂的硬件和软件，使机器能够以新的、有益的方式观察外界刺激并作出反应。

机器视觉如何支持物联网？

工业物联网（IIoT）设备激增，是标志着技术进步的重要时刻。IIoT为企业提供了前所未有的运营可见性。网络传感器和基于云的企业和资源规划中心提供了本地和远程，以及合作伙伴之间的双向数据移动。这种双向流动性可以是像机械活塞或轴承那样小的东西，也可以像卡车车队那样大，通过合适的物联网硬件和软件可以产生有价值的运营数据。机器视觉可以使现有的物联网资产更加强大，能够更好地提供价值和效率，如下所述：

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使传感器更加有用

机器视觉使整个物联网中的传感器更加强大和有用。传感器不提供原始数据，而是提供一种可用于决策或进一步自动化的解释和抽象能力。

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减少带宽需求

机器视觉有助于降低大规模物联网建设的带宽需求。与在源位置捕获图像和数据并将其发送到服务器进行分析相比，机器视觉通常在数据源进行研究。现代工业产生了数以百万计的数据点，但由于机器视觉和边缘计算技术，许多数据点可以直接生成可操作的洞见而不需要再把数据传输到另一个地方。

03

支持物联网自动化解决方案

物联网技术与机器视觉的互补性极强。机器人检测站可以比人类雇员更快、更准确地工作。当检测到缺陷和异常时，它们会立即将相关数据呈现给决策者。

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提高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更大的自主性和寻路能力，并帮助它们更快、更安全地与人类一起工作。在仓库和其他高出错风险的环境中，机器视觉可以帮助机器人订单拣选者提高响应速度，并减少业务损失的缺陷。

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使资产更加了解彼此

机器视觉将使无人机、材料处理设备、无人驾驶车辆和托盘卡车、生产线和检查站能够更好地与网络的其他部分交换详细和有价值的数据。在工厂环境中，这意味着机器和人员在更少的瓶颈、超限和其他干扰的情况下工作得更好。

如何应用机器视觉？

机器视觉能够改进典型工业过程中涉及的每一个步骤点。比如说，为了制造一个的汽车零件，人类和机器合作寻找原材料，评估它们的质量，将它们运送到工厂进行加工，并在每个制造阶段通过工厂运送物品。最终，它可以成功通过QA程序，被送出工厂的大门。不管这个产品是静止状态、运输状态、还是没有组装好的状态，机器视觉都提供了一种自动化处理它的方法。 

很多公司都已经在现实工作流程中加入了机器视觉。有的应用非常简单，比如在仓库地板上放一条线，以便无人驾驶车辆能够安全地跟随；也有一些更为复杂的机器视觉工具。最令人兴奋的例子是那些曾经被认为根本不可能外包给机器人的任务。比如，从仓库箱中拣货是一个有风险的过程，其中产品损坏、物品位置不清和SKU的微小变化是发生最多的错误。目前已经有近100%的自动拣单机器人可用，它们可以安全导航，检查箱子中的零件和产品，使用机械臂做出正确的选择，并将拣选机运送到暂存或包装区域，减少了运输损坏的货物或不正确的SKU的风险。

据预测，到2025年，合作机器人（cobot）将可能在所有机器人销售中占据34%的份额。这在很大程度上是由于机器视觉的改进，以及在现代工业中尽可能消除低效率、不准确和浪费的驱动力。目前我国的机器视觉市场刚刚兴起，数据显示，2018年全球视觉市场总量70亿美元左右；国内机器视觉市场规模亿元，同比增长，约占全球市场规模的13%。预计到今年为止我国机器视觉市场规模将突破250亿。