機器視覺是在工業應用中使用相機作為輔助的概念，包括工廠自動化。“援助”對不同的人可能意味著不同的東西。例如，如果您負責裝配線上的產品質量，則可以使用機器視覺在產品下線時檢查每個產品，以確保其制造符合要求的規格并且沒有缺陷。

輔助還可以指應用于應用程序的人工智能 （AI），以提高生產力和/或效率。同時，機器視覺可以應用于自動化移動機器人（AMR），以顯著提高工廠產量，尤其是與5G連接配對時。

機器視覺和工業4.0

回到工業4.0發揮作用的工廠自動化示例，機器視覺起著關鍵作用。這種自動化涉及對各種技術進行網格劃分，以減少人為干預，同時提高生產力。理論上，應該從人類手中奪走的是需要在一瞬間做出的決定和相關行動。

雖然需要高質量的相機才能以所需的分辨率生成圖像，但擁有一個能夠處理如此高數據吞吐量的后端至關重要。考慮讓多個攝像機同時流式傳輸，然后必須對所有數據進行分類和處理。

除了傳統的相機之外，機器視覺系統還依賴于數字傳感器，然后必須對所有輸入之間的數據進行標準化。結果是大量的數據。更重要的是，這些系統必須保證堅固性、可靠性和溫度穩定性，同時保持最高級別的安全性。

將人工智能應用于工業4.0可以通過增加自動化、預測性維護、計算機視覺或機器人技術，特別是隨著5G的引入，為智能工廠帶來新的機會。除了機器視覺功能外，Edge AI 還帶來了對象檢測、檢查跟蹤、識別和分類等關鍵功能。這些功能對于在具有邊緣視頻分析功能的嵌入式計算機上做出更快、更好的決策至關重要。這種基于人工智能的機器視覺系統可能有助于非傳統行業的組織，包括建筑、制造、醫療保健和零售。

推動網絡發展

通常能夠處理高吞吐量的引擎將在云中，需要處理和分析信息，并根據各種特征進行測量，以便做出正確的決策。不幸的是，將信息傳入和傳出云可能并不現實。因此，解決方案是在物聯網或工業物聯網（IIoT）的邊緣處理設施內的數據。由于針對人工智能應用的算法的涌入，現在有一大塊拼圖可用。

將此操作移至IIoT邊緣的另一個原因是出于控制目的。擁有數據并對其進行處理和分析是件好事，但是如果您不能實時根據決策采取行動，那么這種能力的價值就會大大降低。同樣，這可以在基于云的架構中完成，但不能實時完成。

由于客戶加強了質量控制，以及供應商可能更好的成本控制水平，自動化工廠生產線上的最終產品的質量可能會更高，因為產品只在必要時訂購，并且可以訂購更精確的數量，從而消除了供過于求（或更糟， 供應不足）。此外，可以快速發現并糾正產品缺陷。

一款直接針對基于邊緣的機器視覺的產品是Mitac的MP1-11TGS無風扇嵌入式系統。該平臺采用英特爾的Tiger Lake-UP3 Core i7 / i5 / i3 / Celeron ULV微處理器設計，運行頻率高達4.4 GHz。 適合機器視覺應用的嵌入式計算機的其他功能包括：

集成英特爾銳炬 Xe 顯卡

英特爾博銳技術支持

一個 DDR4 SO-DIMM，支持高達 32 GB 的信號

通過HDMI支持四個顯示器

熱插拔固態硬盤/硬盤插槽

兩個千兆以太網 LAN（另外兩個可選）

多個 USB 接口，包括 2.0 和 3.1

8V 至 24V 工作電壓范圍

當您在基于邊緣的 AI 應用程序中應用機器視覺或在出廠設置中部署 AMR 時，這些功能會派上用場。例如，像MP1-11TGS這樣的平臺可以將基于邊緣的機器視覺比這里已經描述的更進一步，例如，可以包括自動移動機器人（AMR）。在這種情況下，您的相機可能會在設施中移動，并允許對各種任務做出即時響應。假設AMR是通過WiFi或5G無線連接的，那么它也可以從管理員碰巧的任何地方進行監視和控制。

審核編輯：郭婷