Согласно статистике, 83% информации, которую люди получают из внешнего мира, поступает через глаза. Зрение является важным способом для человека наблюдать и понимать окружающий мир. Промышленная автоматизация также нуждается в паре «умных глаз», чтобы помочь машинам «понимать мир». Будучи ключевой технологией реализации промышленной автоматизации и интеллектуализации, машинное зрение представляет собой один из самых быстроразвивающихся направлений искусственного интеллекта с широкими перспективами. Его важность подобна ценности глаз для человека.

      Согласно определению Общества инженеров-производителей (SME): машиновое зрение — это использование оптических бесконтактных датчиков для автоматического получения и интерпретации изображений реальных сцен с целью получения информации для управления машинами или процессами. Основными компонентами являются источник света, объектив, промышленная камера, карта захвата изображения, система обработки изображений и другое внешнее оборудование. Проще говоря, машиновое зрение означает использование машин вместо человеческих глаз для наблюдения, измерения и оценки объектов. Его называют «глазом промышленности» и применяют в основном в сферах фотогальваники, новых источников энергии, полупроводников, железнодорожного транспорта, умного здравоохранения и других отраслях.

После 30 лет развития в Китае, к 2021 году объем рынка машинного зрения в стране достиг 13,816 млрд юаней и, как ожидается, вырастет до 60 млрд юаней к 2026 году. Однако за экспоненциальным ростом объема рынка пользователи часто сталкиваются с такими проблемами, как потеря информации изображения, аномальная передача данных, а также плохая совместимость программного и аппаратного обеспечения в приложениях.

      · При сборе, передаче и обработке данных из-за таких факторов, как недостаточный буфер промышленной камеры, нестабильная производительность карты захвата изображения или неподдерживаемые программы визуального программного обеспечения, захват изображения оказывается неполным, а передача данных — нестабильной, что приводит к потере кадров.

      · Процесс передачи данных подвержен ограничению пропускной способности канала или сетевым перегрузкам, что вызывает аномалии, такие как шум или размытость изображений, а также невозможность своевременного обнаружения и обратной связи, что влияет на стабильность и плавность передачи данных.

      · Плохая совместимость оборудования, такого как промышленные камеры или карты захвата изображений, не позволяет им полностью раскрыть свой потенциал, а эффективность программного обеспечения с алгоритмами также снижается или возникают ошибки, что влияет на нормальную работу системы машинного зрения.

      В настоящее время мировое машинное зрение стремительно развивается. Хотя китайское машинное зрение началось позже, его темпы роста значительно опережают мировые. Поэтому предприятия отрасли машинного зрения могут следовать общему тренду «интеллектуального» производства, совместно исследовать решения и инновационные технологии, повышать производительность, стабильность и надежность систем машинного зрения и способствовать выходу интеллектуального производства на этап Индустрии 4.0.