机器视觉与机器学习的集成增强了智能工厂基础设施

　　集成增加了机器视觉的价值主张

　　全球智能制造竞赛正在推动使用先进的自动化技术，例如机器视觉，机器视觉已成为制造和质量控制中的关键技术。然而，机器视觉正迅速成为启用Industrie 4.0的智能工厂基础架构的重要组成部分。机器视觉是智能工厂基础设施的重要元素，因为它具有高效的通信网络和传感器，设备与机器之间的智能信息交换等特性。机器视觉系统已经证明了其在制造过程中进行检测，测量，扫描和对象检测方面的成本效益，以提高一致性，生产率和整体质量。

　　机器视觉系统提供具有不同程度的准确性和鲁棒性的对象识别功能。照明，相机分辨率，视觉算法和工件方向都是影响机器视觉解决方案的准确性和鲁棒性的因素。但是，一个潜在的限制是应用程序编程，在执行视觉检测或视觉引导应用程序时，通常会开发该应用程序来处理数量有限的情况。当应用程序不期望工件发生变化时，机器视觉系统就无法进行训练。

　　机器学习与机器视觉

　　现在，机器学习被用于增强机器视觉系统，以将适应性纳入已部署的系统中，机器学习与机器视觉的集成对于使机器视觉系统能够自动适应制造变化的重要性日益增加。通过提高运营效率，加快生产流程的部署并增强生产优化，这增加了机器视觉的价值主张。

　　机器学习与机器视觉技术的集成已经表明，它可以通过生成大数据来增强工业自动化和检测流程。随着制造商向智能互联工厂的过渡以及跨工厂，工厂和供应链扩展工业物联网生态系统，大数据分析对于改善生产运营至关重要。由基于云和基于边缘的机器学习算法支持的分析可以帮助分析大量机器视觉生产记录，以识别出将通过检测的组件与失败的组件区分开的模式。机器学习算法通过直接在视觉系统上更新识别算法来增强编程的机器视觉系统，而无需人工干预。

　　机器人技术推动机器视觉的采用

　　随着机器视觉系统变得更加高效和强大，推动机器视觉应用的主要增长市场之一是机器人技术。在更广泛的行业中，机器人技术的需求已经多样化。机器人解决方案满足了当今制造业中似乎无法满足的需求，以提高灵活性，提高生产率，并仅在可以增加较大价值的任务中雇用人工操作员。

　　在机器人制导应用中广泛寻求使用机器视觉系统，机器视觉系统用于机器人中以进行引导和目标识别。单相机视觉引导解决方案正在市场上专门针对协作机器人而出现，随着以更低的切入点成本对3D机器视觉系统的需求不断增长，将加速机器人解决方案在更广泛的应用中的采用。