维视图像加快工业4.0进程

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维视图像为你详解工业4.0(原创)

维视图像为你详解工业4.0关键词：工业4.0, 工业5.0, 视觉系统, 第四次工业革命2013年4月，当“工业4.0”的概念第一次在德国汉诺威工业博览会上被提出之后，举世哗然。

现在网络上充满了“工业4.0”、“中国智造”、“中国2025”等新鲜热词，很多人只知其名，却未必能深入理解其含义。

当然，对于一个新提出的概念，不同行业有不同的理解，很难找到一个通用说法。

近期，在维视图像公司（Microvision）承办的“全国自动化教育学术年会”上，维视图像首席科学家对此做了详细解释，听来较有通用性。

该提法的核心思想：将历次工业革命的标志性技术类比为人类自身各项能力，按此种提法，甚至可以推算未来的工业5.0、6.0等。

下面对工业革命我们来做一个详细说明：第一次工业革命：1784年蒸汽机的应用，促进了机械化生产。

该技术使机器拥有了动力，相当于人的体力。

机器可以代替人工的单一体力劳动。

第二次工业革命：电力应用、劳动分工及批量生产，第一条流水线的诞生。

该技术使机器可以执行简单的动作，可代替人工做简单、单一的重复性工作。

相当于人的童年时期，仅可以做简单的事情。

第三次工业革命：电子自动化生产和IT系统，PLC的出现。

可编程逻辑控制器的出现，使得机器可以做简单的逻辑判断，机器可以把简单动作进行组合，做一些复杂动作。

相当于人的手臂，能做较复杂的动作，执行较复杂的重复性工作，但是不具备思考能力。

第四次工业革命（工业 4.0）：信息物理系统的大规模应用。

第四次工业革命以无线网络远程控制为代表，抛弃现场控制总线。

相当于机器拥有了耳朵这样的感知系统，可以无线控制机器执行动作。

相对于工业3.0，机器的耳朵加入了工作流程。

以此可以推算未来工业革命发展。

第五次工业革命（工业 5.0）：机器视觉系统的大规模、系统化应用。

机器拥有了视觉系统，可以感知、分析。

相当于机器拥有了眼睛，可以感知工作环境，提取需要的信息进行复杂的非重复性动作。

工业4.0：数字化与制造业的深度融合

工业4.0：数字化与制造业的深度融合引言随着科技的飞速发展，工业4.0时代已经悄然来临。

工业4.0代表了制造业的第四次革命，其核心是数字化与制造业的深度融合。

这一变革正在改变着全球制造业的格局，为制造业带来了前所未有的机遇和挑战。

本文将探讨工业4.0的概念、特点、技术应用以及未来发展趋势，以期为读者深入了解工业4.0提供参考。

一、工业4.0的概念与特点概念：工业4.0是德国政府提出的一个概念，旨在通过数字化技术推动制造业的转型和升级。

它代表了制造业的第四次革命，将传统制造业与数字化技术相结合，实现生产过程的智能化、网络化和自动化。

特点：（1）高度互联：工业4.0将制造过程中的各个环节紧密连接在一起，实现了设备与设备、设备与人、人与人之间的互联互通。

（2）高度自动化：工业4.0通过引入先进的自动化设备和系统，实现了生产过程的自动化和智能化，提高了生产效率和产品质量。

（3）高度智能化：工业4.0通过引入先进的智能化技术和算法，实现了生产过程的智能化管理和控制，提高了生产效率和产品质量。

（4）高度个性化：工业4.0通过引入先进的个性化定制技术，实现了产品的个性化定制和生产，满足了消费者日益增长的个性化需求。

三、工业4.0的技术应用物联网技术：物联网技术是工业4.0的核心技术之一。

它通过将设备、传感器等物理元素与互联网连接起来，实现了信息的实时传输和处理。

在制造业中，物联网技术可以应用于设备的远程监控、故障诊断、预测维护等方面，提高设备的运行效率和可靠性。

云计算技术：云计算技术为工业4.0提供了强大的计算能力和存储空间。

它可以将分散的数据和资源集中到一个虚拟的云中，实现数据的共享和协同处理。

在制造业中，云计算技术可以应用于生产过程的优化、数据分析、决策支持等方面，提高企业的运营效率和决策水平。

大数据技术：大数据技术是工业4.0的重要技术之一。

它通过对海量数据的收集、处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识。

工业4.0方案

工业4.0方案工业 40 方案在当今快速发展的时代，工业 40 已经成为全球制造业转型升级的重要趋势。

工业 40 旨在通过将先进的信息技术与制造业深度融合，实现生产过程的智能化、自动化和高效化，从而提高企业的竞争力和创新能力。

本文将探讨工业 40 的方案，包括其核心概念、关键技术、实施步骤以及可能带来的影响。

一、工业 40 的核心概念工业 40 是以智能制造为主导的第四次工业革命。

它强调的是通过数字化、网络化和智能化的手段，将生产中的各个环节紧密连接起来，实现信息流、物流和资金流的高效协同。

其中，“智能工厂”和“智能生产”是两个关键概念。

智能工厂是指利用各种先进技术，如物联网、大数据、人工智能等，实现工厂内部设备、人员和系统之间的互联互通和智能化管理。

在智能工厂中，生产设备能够自我感知、自我诊断和自我调整，从而提高生产效率和产品质量。

智能生产则是指通过智能化的生产系统和流程，实现个性化定制、灵活生产和快速响应市场需求。

例如，通过 3D 打印技术，可以实现小批量、个性化产品的快速制造；通过智能供应链管理，可以实现原材料的精准配送和库存的优化控制。

二、工业 40 的关键技术1、物联网（IoT）物联网是实现工业 40 的基础技术之一。

通过在设备、产品和生产环境中安装传感器和通信模块，实现万物互联。

这些传感器可以实时采集生产数据，如温度、压力、速度等，并将其传输到云端或数据分析平台，为生产决策提供依据。

2、大数据分析随着物联网技术的广泛应用，企业会产生海量的生产数据。

大数据分析技术可以对这些数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，如生产过程中的瓶颈、设备的故障预测、市场需求的趋势等。

基于这些分析结果，企业可以优化生产流程、提高设备利用率、降低生产成本。

3、人工智能（AI）人工智能在工业 40 中扮演着重要的角色。

例如，机器学习算法可以用于设备的故障诊断和预测性维护，减少设备停机时间；深度学习算法可以用于图像识别和质量检测，提高产品质量；智能优化算法可以用于生产排程和资源分配，提高生产效率。

信息技术在工业4.0中的显著影响

信息技术在工业4.0中的显著影响信息技术在工业4.0中的显著影响随着信息技术的不断发展，工业4.0已经成为当今制造业的趋势和发展方向。

信息技术对工业4.0的影响十分显著，引领着制造业走向数字化、智能化和自动化。

首先，信息技术在工业4.0中推动了制造业的数字化转型。

传统的制造业依赖于人工操作和机械设备，而工业4.0将其与信息技术相结合，实现了制造过程的数字化管理。

通过物联网技术，将各个设备、机器和传感器连接起来，实现数据的实时采集和共享，提升了制造过程的可视化和透明度，从而使生产过程更加高效、灵活和可控。

其次，信息技术为工业4.0带来了智能制造的突破。

人工智能、机器学习和大数据分析等技术的应用，使得制造设备具备了更强的智能化能力。

例如，通过预测性维护和故障诊断，能够对设备的状况进行实时监测和分析，及时发现并解决潜在问题，降低了生产成本和停机时间。

同时，人工智能还能够实现生产过程的自动化和智能化，减少了人工操作的需求，提高了生产效率和质量。

此外，信息技术在工业4.0中也推动了制造业的柔性生产。

通过信息技术的应用，可以实现产品批量定制和个性化生产。

通过与供应链和客户之间的实时连接，制造企业能够根据客户的需求进行定制化生产，减少了库存和浪费，提高了客户满意度。

此外，信息技术还可以实现生产过程的即时调整和灵活变动，根据市场需求和资源情况进行生产计划的调整和优化，提高了企业的响应速度和市场竞争力。

最后，信息技术在工业4.0中还推动了制造业的协同创新和合作。

通过共享平台、云计算和虚拟仿真等技术的应用，不同企业和部门可以共享资源和信息，进行产品设计、制造和营销等过程的协同工作。

这种协同创新的模式不仅促进了企业之间的合作，提升了生产效率和质量，还推动了产业链上下游的协同发展，形成了一个完整的产业生态系统。

总之，信息技术在工业4.0中的显著影响是不可忽视的。

它推动了制造业的数字化转型、智能制造、柔性生产和协同创新，为制造业带来了更高的效率、更好的质量和更大的市场竞争力。

工业4.0的现状与发展趋势

工业4.0的现状与发展趋势随着信息化时代的到来，工业化生产方式也在不断地进行着转型升级。

工业4.0作为工业化生产数字化升级的最新标志，正在以前所未有的速度与深度改变着我们的生产生活方式。

然而，不难看出，工业4.0还有许多不足和需要改进的地方。

因此，我们有必要深入了解工业4.0的现状与发展趋势，以期对未来的工业升级和发展做出更科学的规划和措施。

一、工业4.0现状“工业4.0”指的是第四次产业革命。

在当前数字化时代，工业化生产不再仅仅是单纯的机械化操作，而是技术和信息的有机结合。

工业4.0主要有以下特点：1.智能化。

通过嵌入各种传感器，使机器具有高精度、高速度的成套智能生产方式。

智能机器人、智能物流、智能决策等高智能生产成为现实。

2.个性化。

不再需要批量生产，而是根据用户需求，进行定制化生产，将个性化消费需求进行快速响应。

3.互联化。

通过将不同的机器设备连接在一起，实现数据的高效传输，实现各机器设备的互相影响，形成整个生产链条的互联互通。

4.适应性。

由于人工智能的加入，使得机器设备可以自主学习和适应，随着时代的进步，不断适应新的工作模式，逐步实现自我升级。

二、工业4.0发展趋势虽然工业4.0已经在各个行业得到了广泛应用，但同时它也存在许多不足和需要改进的地方。

因此，我们有必要了解未来工业4.0的发展趋势，以期对其进行更全面和深入的研究。

1.加速数字化转型。

工业4.0需要一个高度的数字化模式。

在未来数字化建设中，大数据、云技术、AR\/VR与AI等技术将逐步成熟，引领工业4.0的数字化生产模式进入更完善的发展阶段。

2.产业创新。

随着科技的进步，人类也会有许多工作被机器人所取代，而自主创新是未来工业4.0发展的关键。

3.强化数据应用价值。

工业4.0的核心是数据，在信息化时代，数据的应用成为工业4.0发展的必要条件。

大数据分析和AI技术的成熟，将可以帮助我们更好地运用数据。

4.促进精细化管理。

精细化管理与智慧型工厂，形成一种紧密联系的关系——精细化管理的理念与技术对工厂运行的不断优化提供了精细化、量化的方案，更深度了解和掌握生产数据有助于企业的规划和决策。

工业4.0解决方案

工业4.0解决方案
《工业4.0解决方案》
随着科技的不断发展，工业领域也在不断迭代革新。

工业4.0
概念的提出将制造业带入了一个新的时代，通过智能化、自动化和网络化的技术手段，实现了生产方式的根本性变革。

而在工业4.0时代，如何找到解决方案，成为了制造企业面临的一
大挑战。

工业4.0解决方案是基于现代科技手段，以提高生产效率、降
低成本、提升产品质量和创新能力为目标的创新方法。

其中包括物联网技术、大数据分析、智能制造系统、数字化工厂等一系列技术和工具的应用。

这些解决方案的实施，将使企业在面对市场竞争时能够更加灵活和竞争力强大。

物联网技术的应用，能够实现设备之间的实时通信和数据共享，从而实现设备的智能化和互联互通。

大数据分析技术能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，提高生产决策的准确性和效率。

智能制造系统则是通过数字化、虚拟化和实时化的方式，对生产流程进行智能化管理，并实现自动化生产。

数字化工厂则是通过整合生产过程中的各个环节，实现生产过程的可视化和透明化。

工业4.0解决方案不仅能够提升制造业的生产效率，还能够创
造更高的附加值。

例如，通过智能制造系统的应用，制造企业能够实现批量定制，满足消费者个性化需求；通过大数据分析技术，能够实现产品质量的提升和故障预测，降低产品召回率。

这些都将为制造企业带来更大的竞争优势。

综合来看，工业4.0解决方案将为制造企业带来巨大的发展机遇。

因此，制造企业应积极拥抱工业 4.0，实施相关解决方案，不断提升自身的竞争力和创新能力。

只有不断创新、跟上时代步伐，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

工业4.0技术路线图(PPT34页)

物联网平台系统在国内又称为两化融合系统，它是以监控、管理及业务为导向的信息化系统。
工业4.0技术路线图(PPT34页)
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工业物联网应用场景
工业4.0技术路线图(PPT34页)
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工业物联网特性
集中监控：与生产中各环节（生产，库存，能耗等）底层设备进行通讯，并将它们的数据进行集中管理、实时监控和统一分析；
信息化及SOA：将晦涩的感知信号变为简单易懂的数据；将具体的控制指令转化为直观的操作方法；将零散的过程化数据汇总为有价值的业务信息；
大数据：作为工业大数据中的数据仓库层，负责将监控信息，生产追溯信息与业务信息进行存档与汇总，并对外提供历史查询服务及简单的数据分析服务。
标准而系统化的服务：实时数据服务，历史查询与分析服务，事件与报警服务，事务与操作服务，会话与审计等；
软件: 软件工程的体系化，软件人才的充裕，以及底层开发模块的开源与共享大大降低了工业软件的开发周期与成本，同时丰富了工业软件的功能。
工业4.0技术路线图(PPT34页)
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工业4.0体系的复杂性
众多专业领域：机械，电子，自动化，IT，工程管理；
多样性应用技术：信息技术，感知技术，控制器，人工智能，仓储物流。
工业4.0技术路线图(PPT34页)
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工业4.0概念体系
物理信息系统（Cyber-Physic System）工业物联网（Industry Internet Of Things）互联网服务（Internet Of Service）
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工业4.0解决方案

工业4.0解决方案引言工业4.0是指通过物联网、云计算和人工智能等现代技术的应用，实现工业生产的自动化和智能化。

在传统工业生产中，由于信息孤岛的存在以及生产线上的人工操作，往往会导致效率低下、品质不稳定等问题。

而工业4.0的解决方案正是旨在解决这些问题，提高生产效率和品质，从而使企业更具竞争力。

基础设施建设在实施工业4.0解决方案之前，企业需要进行基础设施建设。

首先是建立稳定可靠的网络环境，以支持设备之间的互联和数据传输。

其次是投资先进的传感器技术和自动化设备，用于收集和处理生产过程中的数据。

此外，还需要建立数据存储和分析的基础设施，用于存储和处理从设备和传感器中收集到的大量数据。

数据采集和分析在工业4.0中，数据采集和分析是非常重要的环节。

通过传感器和设备收集到的数据可以用于实时监测和控制生产过程。

同时，通过对数据进行分析，可以发现生产过程中存在的问题，并及时采取相应的措施进行调整。

此外，数据分析还可以帮助企业预测生产需求、优化供应链管理、提高产品质量等。

自动化生产工业4.0的核心之一就是实现生产的自动化。

通过引入自动化设备和机器人技术，可以大大减少人工操作，提高生产效率和稳定性。

自动化生产不仅可以减少劳动力成本，还可以降低人为错误和事故的发生率。

同时，通过与其他设备和系统的互联，自动化生产还可以实现整个生产过程的协同和优化。

实时监控和远程操作工业4.0解决方案还可以实现实时监控和远程操作。

通过在设备上安装传感器，不仅可以实时监测设备的运行状态和性能指标，还可以远程控制设备的运行。

这使得企业能够随时监视生产过程，及时发现和解决问题。

同时，远程操作还可以实现远程维修和服务，大大降低企业的运营成本和停机时间。

个性化定制和灵活生产在传统工业生产中，往往按照大规模生产的方式进行，难以满足个性化定制的需求。

而工业4.0解决方案则可以实现灵活生产和个性化定制。

通过与客户和供应链的互联，企业可以根据客户需求进行灵活的生产调整，最大限度地满足客户的个性化需求。

即将到来的工业4.0

智能农业
总结词
通过智能化、精准化的农业生产管理，提高农业生产效率和质量。
VS
详细描述
智能农业是工业4.0的新兴应用之一，它借助物联网、大数据、人工智能等技术，对农业生产进行精细化、智能化、自动化管理。智能农业能够提高农产品产量和质量、降低农业生产成本、提高资源利用效率，同时能够改善农村环境和农民生活。
远程协作与控制
通过云计算平台，企业可以实现远程对生产设备的控制和监控，提高生产效率和管理效率。
人工智能技术
数据挖掘与分析
人工智能技术可以帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息，为决策提供科学依据。
自动化生产流程
人工智能可以实现生产流程的自动化控制，提高生产效率和降低成本。
智能诊断与预测
案例二：亚马逊的智能仓储管理
总结词
亚马逊的智能仓储管理是工业4.0的典型应用之一，通过自动化、数据分析和机器学习等技术实现仓库的高效管理。
详细描述
亚马逊的智能仓储管理系统利用自动化货架、机器人和传感器等技术，实时监控库存、物品位置和物流信息。通过机器学习和数据分析，系统可以预测产品的需求和销售趋势，优化库存管理和物流计划。这种智能仓储管理系统提高了仓库的效率和准确性，降低
和降低成本。
03
工业4.0的应用场景
智能制造
总结词
通过高精度、高效率、高质量的制造方式，实现制造过程的智能化、网络化、自动化。
详细描述
智能制造是工业4.0的核心应用之一，它借助物联网、大数据、人工智能等技术，对制造过程进行精细化、个性化、高效化的控制和管理。智能制造能够提高生产效率、降低制造成本、提升产品质量，同时能够快速响应市场需求，实现个性化定制。

工业4.0是什么意思？GE向工业4.0迈步前进

工业4.0是什么意思？GE向工业4.0迈步前进
近年来，新兴技术正在冲击着传统制造业。

人工智能、虚拟现实等技术渐渐为大家所熟知。

与此同时，工业4.0也在酝酿着变革。

那工业4.0是什么意思呢?
工业4.0是由德国政府《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。

该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。

旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。

其技术基础是网络实体系统及物联网。

普通人可以定制3D打印的珠宝，青少年也可以从AR教育卡片中学到知识，如果这些工业4.0技术进入工厂，又有怎样的科技魔力呢？
从工业革命的诞生到总装生产线的出现，从精益生产概念的提出再到数字化和3D打印技术的涌现，制造业一直孵化着创新和智能。

也就是说，高效技术和人工设计的强强联手，才是智能制造有别于传统制造的关键！
视创新为灵魂的“百年老店”GE，就通过自身对智能制造的实践和应用，打造出了“智能工厂”，其将互联网思维融入制造业，帮助医疗、航空、能源、和石油天然气行业提升生产力和运营效率；同时大力拓展3D打印、机器人和数字化等先进制造技术的应用以使产品的设计、改进和制造变得更快捷。

想必大家对工业4.0是什么意思有初步了解了吧。

未来，在工业4.0时代，生产力关系将被再造，人们通过繁重的体力劳动获取财富的模式也将改变。

虽然技术的发展总会在某个时期带来非议，但人类历史一路前进，证明了在技术升级面前，人类有能力做出正确的选择。

工业4.0解决方案

工业4.0解决方案工业4.0解决方案什么是工业4.0工业4.0是指第四次工业革命，是数字化、网络化和智能化的工业生产模式。

它以物联网、云计算、大数据等新一代信息技术为支撑，通过实现设备之间的连接与通信，实现了生产数据的高效管理和利用。

工业4.0将传统的生产模式升级为智能化的生产模式，提高了生产效率、灵活性和自动化水平。

工业4.0的特点工业4.0的特点包括以下几个方面：1. 自动化程度高：工业4.0利用自动化设备和智能机器人实现大规模的自动化生产，降低了劳动力成本和人为误差。

2. 智能化管理：通过传感器、数据采集设备和云计算技术，实现对生产过程的实时监测和管理，并根据数据进行决策和优化。

3. 灵活性和定制化：工业4.0生产模式能够根据市场需求和客户要求快速调整生产流程，实现个性化和定制化生产。

4. 信息化互联：工业4.0通过物联网和云计算技术，实现了设备之间的互联和信息共享，提高了生产效率和资源利用率。

5. 高度可靠性：工业4.0的系统具有高度可靠性和容错性，能够自动识别故障并进行快速修复，避免生产中断和损失。

工业4.0解决方案的应用领域工业4.0解决方案在各个领域都有广泛的应用，以下列举了几个典型的应用领域：制造业在制造业领域，工业4.0解决方案可以实现生产流程的智能化和自动化。

通过传感器和云计算技术，监测和分析生产过程中的数据，实现生产过程的优化和高效管理。

工业4.0解决方案还可以实现设备之间的互联和信息共享，提高生产效率和设备利用率。

物流和供应链在物流和供应链领域，工业4.0解决方案可以实现实时追踪和管理物流过程，并优化供应链管理。

通过RFID技术和物联网技术，可以实现对物流过程中货物的实时监测和定位，提高物流的效率和准确性。

同时，通过大数据分析和预测，可以准确预测供需关系，优化供应链管理和库存控制。

能源管理在能源管理领域，工业4.0解决方案可以实现对能源消耗的实时监测和管理。

通过传感器和智能电表等设备，可以实时采集能源消耗数据，并通过云计算平台进行分析和优化。

当机器视觉遇到“人工智能-工业4.0”....

人们感知外界信息的80%是通过眼睛获得的，图像包含的信息量是最巨大的。

机器视觉给机器人装上了“眼睛”，成为工业4.0的重点，互促发展是技术的必然，更是时代的选择。

工业4.0是什么？在人类历史发展前期，生产力的增长几不可察，生活水平的提升也非常缓慢。

而从200多年前开始，生产力发生了飞跃性变化，这一翻天覆地的变化得益于工业革命。

如果将工业的发展历史分成4个时代，那么工业革命1.0使机器生产代替了手工劳动；工业革命2.0实现了流水线生产；工业革命3.0实现了自动化生产。

工业生产方式则依次经历了机械化、流水线生产、自动化。

2013年4月，在汉诺威工业博览会上，德国正式推出工业4.0的概念，旨在提升制造业的智能化水平。

德国工业4.0是指利用物联信息系统(Cyber—PhysicalSystem简称CPS)将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个人化的产品供应。

其实质是“互联网+制造”。

在成产层面，“工业4.0”是生产设备间的互联、设备和产品的互联、虚拟与现实的互联，甚至是未来的万物互联。

工业4.0理念的提出促进了智能工厂的实现，生产方式必将迎来巨大改变。

工业4.0--机器视觉是核心目前视觉技术在工业生产中的应用大致可分为两类：质量控制和辅助生产。

其中，质量控制主要是指对产品缺陷的检测，识别不良品，此类设备在国内外自动化生产线已有广泛使用。

辅助生产则是利用视觉技术给机器人提供动作执行依据，国内市场尚待开发。

工业机器人的发展，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，据国际机器人联盟（IFR）估计，中国市场对工业机器人的发展占主导地位，2018年全球三分之一的工业机器人将会安装在中国，这势必会引发机器视觉的广泛应用。

机器视觉是人类视觉的延伸，与多种技术的融合逐步加深，将成为实现自动化和智能化的重要手段。

工业4.0与智能制造息息相关，而机器视觉是实现智能制造的重要抓手。

【推荐下载】工业4.0带动机器视觉升级

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张小只机械知识库工业4.0带动机器视觉升级
机器视觉通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，然后利用人工智能软件系统对数据进行分析处理。

申万宏源证券认为，随着工业4.0浪潮袭来，机器视觉会摆脱最初辅助工具的地位成为生产系统的眼睛与大脑。

机器视觉需求攀升
机器视觉通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄取物的形态信息，再根据其体现出的像素、亮度、颜色等分布转换成数字信号，然后利用人工智能软件系统对数据进行分析处理，最终从中推断出需要的信息并进行下一步分析决策。

工厂自动化浪潮兴起，带动机器视觉设备需求大幅增温。

机器视觉在工业应用上的范畴很广，包含机器人手眼校正、视觉检测、定位预测、人机互动等；其中，视觉检测以及与机器人控制器的整合应用为最大宗。

机器视觉系统的关键元素为机器人、视觉感测器、机器人控制软体/程式/演算法、视觉运算软体/程式/演算法。

如今大多的视觉感测器仍停留在2D时代，未来将渐渐渐被取代。

细分机器视觉检测在产线上的功能，如物件取放、航位推算等，可以发现，3D视觉检测可实现的功能愈来愈全面；换言之，3D视觉检测在机器人市场上的需求正在火速攀升。

市场规模有望达到30亿
国内机器视觉起步于20世纪80年代的技术引进，半导体和电子行业是较早的应用行业之一，如PCB印刷、电路组装、元器件制造、半导体设备。

2006年以前，我。

机器视觉在工业4.0中的应用研究

机器视觉在工业4.0中的应用研究机器视觉在工业 40 中的应用研究在当今高度数字化和智能化的工业 40 时代，机器视觉作为一项关键技术，正以前所未有的速度改变着工业生产的方式和效率。

机器视觉是通过光学装置和非接触式传感器获取目标物体的图像，并对其进行处理、分析和理解，以实现检测、测量、定位、识别等功能。

它具有高精度、高速度、非接触、自动化等优点，能够在各种复杂的工业环境中发挥重要作用。

一、机器视觉在工业生产中的检测应用在工业生产中，产品质量检测是至关重要的环节。

传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不准确。

机器视觉技术的出现，为产品质量检测带来了革命性的变化。

例如，在电子制造业中，机器视觉系统可以对印刷电路板（PCB）进行快速、准确的检测，检测出线路短路、断路、焊点缺陷等问题。

在汽车制造业中，机器视觉可以检测车身表面的划痕、凹陷、漆面缺陷等，确保汽车外观质量符合标准。

在食品和药品行业，机器视觉可以检测产品的包装完整性、标签准确性、异物混入等，保障消费者的健康和安全。

机器视觉检测系统通常由图像采集设备（如相机、镜头、光源等）、图像处理软件和执行机构组成。

图像采集设备负责获取产品的图像，图像处理软件对图像进行分析和处理，提取出有用的信息，并与预设的标准进行对比，判断产品是否合格。

如果产品不合格，执行机构会将其剔除。

机器视觉检测系统能够实现 24 小时不间断工作，大大提高了检测效率和准确性，降低了生产成本。

二、机器视觉在工业生产中的测量应用在工业生产中，精确的测量是保证产品质量和生产效率的关键。

机器视觉技术可以实现对物体尺寸、形状、位置等参数的高精度测量。

例如，在机械加工行业，机器视觉可以测量零件的直径、长度、孔径等尺寸参数，确保零件的加工精度符合要求。

在半导体制造业中，机器视觉可以测量芯片的线宽、间距等微小尺寸，保证芯片的性能和质量。

机器视觉测量系统通常采用基于几何形状的测量方法或基于灰度值的测量方法。

基于可视化的工业4.0应用研究

基于可视化的工业4.0应用研究第一章：引言工业4.0是指以数字化和智能化为核心的新一代工业革命。

它通过融合物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术，实现了生产流程的高度自动化和智能化。

在工业4.0时代，可视化技术的应用越来越受到关注。

本章将介绍可视化技术在工业4.0中的应用研究的背景和意义，并阐述本文的研究目的和内容。

第二章：工业4.0的核心技术工业4.0的核心技术包括物联网、大数据、云计算和人工智能等。

物联网技术通过感知设备和网络连接，实现了工业设备之间的信息交互和数据共享。

大数据技术能够处理和分析海量的工业数据，从中挖掘出有价值的信息。

云计算技术提供了高效的计算和存储能力，支持工业4.0系统的运行和管理。

人工智能技术能够模拟人类的智能行为和决策能力，实现工业生产的智能化。

本章将详细介绍这些核心技术的原理和应用。

第三章：可视化技术概述可视化技术是将抽象的数据和信息通过图形化的方式展示出来，使人们能够更直观地理解和分析数据。

可视化技术在工业4.0中的应用具有重要的意义。

本章将介绍可视化技术的基本原理和分类，以及其在工业4.0中的应用场景和优势。

第四章：基于可视化的工业生产监控与管理系统工业生产监控与管理系统是工业企业实现生产过程可视化和智能化的重要手段。

本章将介绍基于可视化的工业生产监控与管理系统的设计原理和实现方法。

首先，通过物联网技术收集工业设备的运行数据；然后，通过大数据技术对数据进行处理和分析；最后，利用可视化技术将处理后的数据以图形化的方式展示出来。

这样，生产过程中的各项指标和状态就能够一目了然地呈现在工作人员的眼前，从而实现对生产过程的实时监控和管理。

第五章：基于可视化的工业生产优化与预测工业生产优化与预测是工业企业提高生产效率和降低成本的重要手段。

本章将介绍基于可视化的工业生产优化与预测的设计原理和实现方法。

首先，通过大数据技术对工业生产数据进行分析和挖掘，找出影响生产效率的关键因素；然后，利用可视化技术将分析结果以图形化的方式展示出来，使工作人员能够清晰地了解生产过程中的问题和瓶颈；最后，利用人工智能技术对生产过程进行优化和预测，提出相应的改进措施。

面向工业4.0的多维视频监控系统设计

计算机测量与控制．２０２１．２９（１）　犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾　·９３　·收稿日期：２０２００５２７；　修回日期：２０２００７０１。

作者简介：韩亚辉（１９７７），女，河北张家口人，讲师，主要从事计算机软件应用，计算机网络应用等方向的研究。

引用格式：韩亚辉．面向工业４．０的多维视频监控系统设计［Ｊ］．计算机测量与控制，２０２１，２９（１）：９３９６．文章编号：１６７１４５９８（２０２１）０１００９３０４ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２１．０１．０１９中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ面向工业４０的多维视频监控系统设计韩亚辉（河北工业职业技术学院宣钢分院，河北张家口　０７５１００）摘要：针对多维视频监控受到图像噪声的影响，导致多维视频的质量变差，以提高多维视频图像的质量为目的，提出了面向工业４．０的多维视频监控系统设计；在第四次工业革命的背景下，利用多维视频采集器设计和监控网络传输接口设计，完成了系统的硬件设计；确定多维视频背景中的图片像素点，提取多维视频背景，通过低通滤波来阻止视频更新的影响，根据帧多维视频的检测结果来更新多维视频的背景，提出多维视频跟踪算法，完成了系统的软件设计，实现了多维视频的监控；测试结果表明，与其他两个多维视频监控系统相比，面向工业４．０的多维视频监控系统可以将噪声消除掉８０％～９０％，平均压缩比为８０．００４：１，平均分辨率大约为５３３５３３ｄｐｉ，可以获得较高质量的多维视频图像。

关键词：多维视频；视频采集器；网络传输；背景提取；跟踪算法犇犲狊犻犵狀狅犳犕狌犾狋犻犱犻犿犲狀狊犻狅狀犪犾犞犻犱犲狅犕狅狀犻狋狅狉犻狀犵犛狔狊狋犲犿犳狅狉犐狀犱狌狊狋狉狔４０ＨａｎＹａｈｕｉ（ＸｕａｎＧａｎｇＢｒａｎｃｈ，ＨｅｂｅｉＶｏｃａｔｉｏｎａｌａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｄｕｓｔｒｙ，Ｚｈａｎｇｊｉａｋｏｕ　０７５１００，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｉｍａｇｅ，ａｄｅｓｉｇｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒＩｎｄｕｓｔｒｙ４．０ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｔｈｅｆｏｕｒｔｈｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ，ｔｈｅｈａｒｄｗａｒｅｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｃｏｌｌｅｃｔｏｒｄｅｓｉｇｎａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｉｎｔｅｒｆａｃｅｄｅｓｉｇｎ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｐｉｘｅｌｓｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｖｉｄｅｏｕｐｄａｔｅｉｓｐｒｅｖｅｎｔｅｄｂｙｌｏｗ－ｐａｓｓｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｓｕｐｄａｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｆｒａｍｅ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｓｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｔｈｅｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｔｈｅｒｔｗｏｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ，ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒＩｎｄｕｓｔｒｙ４．０ｃａｎｅｌｉｍｉｎａｔｅ８０％～９０％ｏｆｔｈｅｎｏｉｓｅ，ｗｉｔｈａｎａｖｅｒａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｒａｔｉｏｏｆ８０．００４：１ａｎｄａｎａｖｅｒａｇｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆａｂｏｕｔ５３３５３３ｄｐｉ，ａｎｄｃａｎｏｂｔａｉｎｈｉｇｈ－ｑｕａｌｉｔｙｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｉｍａｇｅｓ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｖｉｄｅｏ；ｖｉｄｅｏｃｏｌｌｅｃｔｏｒ；ｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ；ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ０　引言多维视频监控系统是采用计算机视觉技术处理多维视频信号，并分析多维视频中的图像信息，对视频图像进行准确定位、有效识别以及及时跟踪，从而做出判断和分析，针对多维视频图像的异常特征发出警报，实现提前预警的功能［１］。

“工业4.0”时代的机器视觉

“工业4.0”时代的机器视觉本文来自于《控制工程中文版》（CONTROL ENGINEERING China ）2016年8月刊杂志，原标题为：“工业4.0”时代的机器视觉如何使机器视觉能够适应“工业4.0”以及未来的智能工厂？VDMA与OPC联合推出的“OPC统一架构机器视觉配套规范”，旨在通过OPC UA实现机器视觉系统与生产控制和IT系统的无缝集成。

在“2016年6月21日-24日慕尼黑机器人及自动化技术贸易博览会（AUTOMATICA）”上，VDMA Machine Vision（德国机械设备制造业联合会——机器视觉专业协会）与OPC Foundation（OPC 基金会）就编制“OPC UA Machine Vision Companion Specification（OPC统一架构机器视觉配套规范）”事宜签署了一份谅解备忘录。

VDMA Machine Vision董事会负责标准发布Klaus-Henning Noffz博士说，“我们想要使机器视觉能够适应‘工业4.0’以及未来的工厂生产。

目的是通过采用OPC Unified Architecture（OPC统一架构，简称‘OPC UA’），将机器视觉系统直接整合进生产控制与IT系统。

”1打通用户层机器视觉系统的接口早在去年夏天，VDMA Machine Vision在领导一项国际研究时就已经作出了相关决定。

其目的是说明哪些标准对于未来的工业更加重要。

据VDMA Machine Vision董事会成员Horst Heinol-Heikkinen 博士说，“目前系统中各类机器视觉组件所需的工业相机接口技术以及通信与连网标准已经很完备了，这极大地促进了系统整合工作。

现在只缺少用户层面的机器视觉系统通用接口。

”VDMA Machine Vision打算通过引入“OPC统一架构机器视觉配套规范”来解决这一课题。

他们已经就此展开了初步讨论，主要议题就是在生产网络中需要通过OPC UA整合哪些信息、数据、功能及服务。