伴隨著5G技術(shù)的革新，2018年Intel、華為等企業(yè)加快了布局邊緣計算技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)程，從端數(shù)據(jù)獲取到云中心處理過渡為端數(shù)據(jù)獲取到邊緣中心處理數(shù)據(jù)，再將主要處理數(shù)據(jù)反饋給云中心或直接進(jìn)行指令決策等，極大地緩解了云中心處理龐雜數(shù)據(jù)的壓力，提高了整個環(huán)節(jié)的傳輸和執(zhí)行速率。

　　機(jī)器視覺作為人工智能至關(guān)重要的技術(shù)分支，也是實現(xiàn)制造業(yè)自動化改革的核心技術(shù)。

　　目前機(jī)器視覺被應(yīng)用在電子、汽車、醫(yī)藥等行業(yè)，主要解決缺陷檢測、視覺引導(dǎo)定位、顏色識別、尺寸測量等行業(yè)核心需求問題。

　　制造業(yè)機(jī)器視覺部分應(yīng)用案例

　　1.缺陷檢測確保產(chǎn)品質(zhì)量

　　在工廠生產(chǎn)線借助機(jī)器視覺檢測技術(shù)代替人工檢測，對產(chǎn)品實時狀態(tài)進(jìn)行全天候核對。防止因人為疲勞等因素導(dǎo)致的不合格產(chǎn)品出庫，同時為制造業(yè)企業(yè)節(jié)省人力成本，提高了生產(chǎn)效率。

　　目前機(jī)器視覺檢測主要應(yīng)用于在線表面檢測范疇，通過機(jī)器視覺圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取，借助機(jī)器視覺軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷分析并進(jìn)行參數(shù)存儲等。

　　2.制造業(yè)現(xiàn)場設(shè)備維護(hù)預(yù)測

　　自動化設(shè)備的普及，代替了更多的人力，但不可避免的是每個設(shè)備部件都有使用壽命，需要監(jiān)管和維護(hù)等，往往突然的設(shè)備故障會使企業(yè)主的交貨時段、生產(chǎn)排期等滯后，嚴(yán)重的可能影響客戶的信任度或終止合作等。

　　目前機(jī)器視覺在設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)上起到了重要作用，通過對設(shè)備重要部件進(jìn)行實時性的檢測和對比分析，預(yù)估出設(shè)備部件的損壞或者可使用時長，并進(jìn)行及時提醒相關(guān)設(shè)備管理員進(jìn)行備貨和更換等操作。

　　3.制藥行業(yè)包裝檢測

　　近幾年，制藥行業(yè)市場競爭格外突出，不論是中國、德國、日本還是其他國家，都有各自不同的制藥標(biāo)準(zhǔn)，從藥品的生產(chǎn)、包裝、運(yùn)輸?shù)染�需要極度嚴(yán)苛的把關(guān)。這里單獨將瓶裝粉末藥瓶標(biāo)簽檢測拿出來進(jìn)行解讀。

　　瓶裝粉末藥品生產(chǎn)流程是將粉狀藥末裝入玻璃屏后封蓋，然后貼標(biāo)、裝盒、包裝。整個生產(chǎn)過程是全自動機(jī)器生產(chǎn)加工。在自動貼標(biāo)環(huán)節(jié)，往往因為貼標(biāo)機(jī)問題，或者標(biāo)簽貼完未及時更換，出現(xiàn)藥瓶上的標(biāo)簽漏貼、貼外。在傳統(tǒng)的人工檢測中，常因為生產(chǎn)速度過快(每秒三瓶)、視覺疲勞而漏檢，從而導(dǎo)致標(biāo)簽異常的藥品出貨。

　　多年來，機(jī)器視覺實時在線檢測技術(shù)不斷突破，在包裝、液位檢測等問題上，從實時檢測到實時剔除不合格品，為制藥行業(yè)客戶提供了更多定制化解決方案。不僅僅節(jié)省了人工成本，同時提高了不同批次藥品的品質(zhì)，畢竟藥品的安全生產(chǎn)是和生命掛鉤的，所以至關(guān)重要。

　　人工智能、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)等已經(jīng)不是什么新鮮的概念，高速的科技革新，將連帶著國內(nèi)機(jī)器視覺、增強(qiáng)現(xiàn)實等技術(shù)快速完善。

　　青島合鑫泰作為國內(nèi)領(lǐng)先的人工智能與機(jī)器視覺解決方案提供商，始終堅持技術(shù)創(chuàng)新，將不斷深化機(jī)器視覺技術(shù)在制造業(yè)行業(yè)的應(yīng)用，并結(jié)合人工智能技術(shù)挖掘出更多整合式可行性解決方案。相信在實現(xiàn)”中國制造2025“的國家戰(zhàn)略上，青島合鑫泰將貢獻(xiàn)出更多自己的力量。