隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的發(fā)展及持續(xù)推進(jìn)和變革，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)日益成熟，被廣泛應(yīng)用在工業(yè)制造領(lǐng)域。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)將成為關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)力。與人類視覺(jué)相比，機(jī)器視覺(jué)優(yōu)勢(shì)明顯，應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的圖像傳感器必須要具備“三高”要求，即“高精度”、“高準(zhǔn)確度”和“高效率”。

在工業(yè)制造過(guò)程中，有些產(chǎn)品精密度較高，達(dá)到0.01~0.02mm甚至到u級(jí)。人類視覺(jué)是64灰度級(jí)，對(duì)微小目標(biāo)分辨力弱，而機(jī)器視覺(jué)可顯著提高灰度級(jí)，可觀測(cè)微米級(jí)的目標(biāo)，對(duì)一些產(chǎn)品質(zhì)量要求較高的行業(yè)領(lǐng)域，可以完成人眼無(wú)法看到的待檢測(cè)物的精準(zhǔn)檢測(cè)。同時(shí)由于相機(jī)的快門(mén)時(shí)間可達(dá)到微秒級(jí)別，也可以分辨人眼無(wú)法看清的快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

人眼有物理?xiàng)l件的限制，也可能會(huì)受到主觀及身體精力等因素的影響，準(zhǔn)確度無(wú)法得到保證。而機(jī)器視覺(jué)可適應(yīng)不同場(chǎng)景檢測(cè)需求，靈活度較高，適應(yīng)范圍廣，不受主觀控制；通過(guò)機(jī)器參數(shù)設(shè)置，可以以更高的準(zhǔn)確度對(duì)檢測(cè)物進(jìn)行檢查，并提供基于圖像的自動(dòng)檢測(cè)和分析，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。在質(zhì)控中大大提升效果可控性。

總體來(lái)說(shuō)，工業(yè)機(jī)器視覺(jué)是軟硬件一體化的集成系統(tǒng)，它的目的是代替人眼對(duì)被測(cè)物進(jìn)行觀察和判斷。從組成上，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)硬件設(shè)備主要包括光源、鏡頭、相機(jī)等，軟件主要包括傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理算法和基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法。系統(tǒng)工作時(shí)首先依靠硬件系統(tǒng)將外界圖像捕捉并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)反饋給計(jì)算機(jī)，然后依靠軟件算法對(duì)數(shù)字圖像信號(hào)進(jìn)行處理。機(jī)器視覺(jué)可實(shí)現(xiàn)外觀檢測(cè)、識(shí)別驗(yàn)證、尺寸量測(cè)、引導(dǎo)定位等功能。其功能主要分為四大類，從技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度上來(lái)說(shuō)，識(shí)別驗(yàn)證、引導(dǎo)定位、尺寸測(cè)量、外觀檢測(cè)的難度是遞增的，而基于四大基礎(chǔ)功能延伸出的多種細(xì)分功能，在實(shí)現(xiàn)難度上也有差異。

根據(jù)元件的不同，圖像傳感器通?？煞譃閮纱箢悾篊CD（電荷耦合器件 Charge-Coupled Device）CMOS（互補(bǔ)性金屬氧化物半導(dǎo)體元件 Complementary Metal-Oxide  Semiconductor）無(wú)論是CCD還是CMOS，都是用光電二極管來(lái)感光，但CCD傳感器的像素單元，沒(méi)有獨(dú)立的讀出端，光照射每個(gè)像素產(chǎn)生電荷，并累積。由于CCD只有一個(gè)讀出端口，因此需要串行的將每個(gè)像素的電荷在像素之間進(jìn)行轉(zhuǎn)移到輸出端口。將電荷轉(zhuǎn)換為電壓，進(jìn)行放大和AD轉(zhuǎn)換得到圖像。就像是接力，將整列的電荷全部傳輸給讀出端，整列的電荷，全部轉(zhuǎn)換為電壓。

而CMOS的傳輸簡(jiǎn)單，每個(gè)像素都有自己的電荷電壓轉(zhuǎn)換器，每個(gè)像素，單獨(dú)完成電荷轉(zhuǎn)換成電壓。因此造成了很多獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)。也就是說(shuō)CCD的像素信號(hào)，是電子包，而COMS的信號(hào)，是電壓。CCD和CMOS本質(zhì)上講，都是光電二極管感光，主要差別主要在周邊電路上。

在工業(yè)視覺(jué)傳感器領(lǐng)域，無(wú)論是傳統(tǒng)的CMOS圖像傳感器，還是開(kāi)始被廣泛應(yīng)用的激光雷達(dá)，都開(kāi)始朝著高精度、高速率的方向發(fā)展。而高速率這塊的技術(shù)路線我們基本都已經(jīng)知曉了，比如CMOS圖像傳感器追求全局快門(mén)，固態(tài)和機(jī)械激光雷達(dá)都開(kāi)始追求更快的掃描速度。為了實(shí)現(xiàn)更高的精度，圖像傳感器和激光雷達(dá)也在不斷推出芯片，從設(shè)計(jì)上尋求創(chuàng)新。

在PCBA檢測(cè)、半導(dǎo)體晶圓檢測(cè)以及太陽(yáng)能面板光伏檢測(cè)中，都需要在固定的單位時(shí)間內(nèi)盡可能檢測(cè)更大面積的線路板，從而提高生產(chǎn)制造的效率。這些要求轉(zhuǎn)換到圖像傳感器上，就成了更大的分辨率。

顯示面板隨著8K時(shí)代和OLED、MiniLED等技術(shù)的出現(xiàn)，對(duì)用于面板檢測(cè)的圖像傳感器也提出了更高的精度要求，將像素與像素之間的發(fā)光強(qiáng)度和色彩均勻度全部檢測(cè)出來(lái)。過(guò)去檢測(cè)LED面板的1顆像素，對(duì)應(yīng)需要圖像傳感器上的9顆像素（3x3），而OLED面板則需要16顆（4x4）乃至25顆（5x5）像素，所以像素要求也就越來(lái)越高，從過(guò)去的3000萬(wàn)像素，提高到現(xiàn)在上億的像素。

還有的工業(yè)相機(jī)需要在高速流水線上完成抓拍，快速讀取數(shù)據(jù)傳輸給上位機(jī)，同時(shí)也要預(yù)留一定的時(shí)間給算法軟件去分析和判斷，所以要求短曝光和高幀率，這也就是全局快門(mén)的圖像傳感器在工業(yè)領(lǐng)域中越來(lái)越常見(jiàn)的原因。

同時(shí)，不少工業(yè)檢測(cè)已經(jīng)不再局限在可見(jiàn)光波段，越來(lái)越多的工業(yè)圖像傳感器開(kāi)始專為近紅外（NIR）波段進(jìn)行優(yōu)化，比如在成分分析以及運(yùn)動(dòng)軌跡的抓拍中，都有這個(gè)需求，因此不少傳感器廠商都相繼推出了加強(qiáng)NIR波段下量子效率的產(chǎn)品。

從產(chǎn)品本身看，機(jī)器視覺(jué)會(huì)越來(lái)越趨于依靠PC技術(shù)，并且與數(shù)據(jù)采集等其他控制和測(cè)量的集成會(huì)更緊密。且基于嵌入式的產(chǎn)品將逐漸取代板卡式產(chǎn)品，這是一個(gè)不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。主要原因是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和微電子技術(shù)的迅速發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣泛，尤其是其具備低功耗技術(shù)的特點(diǎn)得到人們的重視。另外，嵌入式操作系統(tǒng)絕大部分是以C語(yǔ)言為基礎(chǔ)的，因此使用C高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)是一項(xiàng)帶有基礎(chǔ)性的工作，使用高級(jí)語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn)是可以提高工作效率，縮短開(kāi)發(fā)周期，更主要的是開(kāi)發(fā)出的產(chǎn)品可靠性高、可維護(hù)性好、便于不斷完善和升級(jí)換代等。因此，嵌入式產(chǎn)品將會(huì)取代板卡式產(chǎn)品。

機(jī)器視覺(jué)伴隨制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和對(duì)品控要求的不斷加強(qiáng)，逐步實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)的突破和下游應(yīng)用場(chǎng)景的拓展。

在國(guó)外應(yīng)用場(chǎng)景層面上，從80年代開(kāi)始，由汽車、半導(dǎo)體等高端制造業(yè)的發(fā)展而開(kāi)始發(fā)展；后續(xù)快速發(fā)展的消費(fèi)電子 成為機(jī)器視覺(jué)最為重要的應(yīng)用場(chǎng)景；各行各業(yè)對(duì)于生產(chǎn)制造的要求逐步提升也推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)在各行各業(yè)中逐步滲透。技術(shù)能力層面上，從早期基于模式匹配的2D逐步向以深度學(xué)習(xí)和3D視覺(jué)檢測(cè)為代表的新技術(shù)發(fā)展。

相對(duì)于國(guó)外，國(guó)內(nèi)應(yīng)用場(chǎng)景層面與我國(guó)制造業(yè)發(fā)展相匹配，最早應(yīng)用在食品、印刷包裝等場(chǎng)景中應(yīng)用，后續(xù)快速發(fā)展的3C電子成為最為重要的應(yīng)用場(chǎng)景，近年來(lái)隨我國(guó)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)如半導(dǎo)體、汽車以及新興產(chǎn)業(yè)的興起如新能源逐步滲透更多的應(yīng)用場(chǎng)景。技術(shù)層面上，從早期依賴海外的技術(shù)到逐步實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)的自研，目前在部分領(lǐng)域中已經(jīng)達(dá)到全球 領(lǐng)先水平。

從機(jī)器視覺(jué)行業(yè)整體市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)來(lái)看，CMOS圖像傳感器行業(yè)目前是由國(guó)外廠商主導(dǎo)，如索尼、安森美、Teleydne e2v占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位，國(guó)內(nèi)傳感器公司緊跟市場(chǎng)行情和需求迎頭趕上的局面，如豪威，思特威等。

歐美是工業(yè)軟件的起源地，也是工業(yè)軟件應(yīng)用的巨大市場(chǎng)，由于工業(yè)軟件在需求、知識(shí)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)等方面依賴于工業(yè)體系，工業(yè)軟件巨頭很多來(lái)自于制造業(yè)強(qiáng)國(guó)。但作為制造行業(yè)中的軟實(shí)力，在機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的發(fā)展初期，國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的重點(diǎn)在于解決硬件的問(wèn)題，從而忽略了軟件的開(kāi)發(fā)，造成了當(dāng)前在軟件行業(yè)的落后局面。由于我國(guó)還未全面實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化進(jìn)程，相關(guān)企業(yè)缺乏經(jīng)驗(yàn)和人才積累，使得我國(guó)工業(yè)軟件市場(chǎng)長(zhǎng)期被國(guó)外廠商產(chǎn)品所占據(jù)。

另外，由于機(jī)器視覺(jué)是自動(dòng)化的一部分，沒(méi)有自動(dòng)化就不會(huì)有機(jī)器視覺(jué)，機(jī)器視覺(jué)軟硬件產(chǎn)品正逐漸成為協(xié)作生產(chǎn)制造過(guò)程中不同階段的核心系統(tǒng)，無(wú)論是用戶還是硬件供應(yīng)商都將機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品作為生產(chǎn)線上信息收集的工具，這就要求機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品大量采用“標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)”，直觀的說(shuō)就是要隨著自動(dòng)化的開(kāi)放而逐漸開(kāi)放，可以根據(jù)用戶的需求進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。當(dāng)今，自動(dòng)化企業(yè)正在倡導(dǎo)軟硬一體化解決方案，機(jī)器視覺(jué)的廠商在未來(lái)5-6年內(nèi)也應(yīng)該不單純是只提供產(chǎn)品的供應(yīng)商，而是逐漸向一體化解決方案的系統(tǒng)集成商邁進(jìn)。

在未來(lái)的幾年內(nèi)，隨著AI技術(shù)的逐漸成熟，對(duì)于機(jī)器視覺(jué)的需求也逐漸增多；工業(yè)成像、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)的更新迭代，基于人工智能技術(shù)的工業(yè)質(zhì)檢得到了大幅發(fā)展。尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，因其在處理復(fù)雜工業(yè)圖像時(shí)展現(xiàn)出卓越的性能優(yōu)勢(shì)，逐漸取代傳統(tǒng)技術(shù)，在工業(yè)質(zhì)檢中占據(jù)主導(dǎo)地位，成為主流的解決方案。未來(lái)也會(huì)大量運(yùn)用在工業(yè)場(chǎng)景中，圖像傳感器作為機(jī)器之眼，更是推動(dòng)人工智能發(fā)展的一個(gè)元素。如今，AI已用于60％以上的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序中，而AI在制造應(yīng)用程序中的增長(zhǎng)已超過(guò)50％年復(fù)合增長(zhǎng)率。用于成像的AI決策已從云過(guò)渡到邊緣，再遷移到與成像系統(tǒng)本身相鄰或并入其中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。”

而且圖像傳感器并不需要參與AI計(jì)算的全部過(guò)程，訓(xùn)練環(huán)節(jié)依然可以保留在GPU或者云端，而圖像傳感器只需要負(fù)責(zé)一些決策相關(guān)的預(yù)處理，比如在傳感器上集成用于圖像識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。不過(guò)AI運(yùn)算本身需要大量的圖像數(shù)據(jù)，所以安森美的工作就是在維持采集圖像質(zhì)量穩(wěn)定的同時(shí)，盡可能去減少噪聲，并在傳感器中集成更多的優(yōu)化算法方便使用者開(kāi)發(fā)。

在AI質(zhì)檢中，當(dāng)缺陷模式已知，且有充足的標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)，一般采用監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）方法，這一方法也已在許多視覺(jué)任務(wù)上取得了較為成熟的發(fā)展與應(yīng)用。

在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)模式和結(jié)構(gòu)，無(wú)需明確的監(jiān)督信號(hào)或人工標(biāo)簽。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)僅需要易于獲取的正例樣本用于模型訓(xùn)練，而不需要使用真實(shí)的缺陷樣本。它不僅能解決監(jiān)督學(xué)習(xí)方法無(wú)法發(fā)現(xiàn)未知缺陷的問(wèn)題，而且擁有比傳統(tǒng)方法更強(qiáng)的對(duì)圖像特征的表達(dá)能力。

目前，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在工業(yè)AI質(zhì)檢中已取得令人振奮的進(jìn)展。在背景較為簡(jiǎn)單或固定的產(chǎn)品上，相關(guān)方法已達(dá)到了較高的性能。雖然在復(fù)雜背景的數(shù)據(jù)上，依然無(wú)法達(dá)到監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的精度，但它的優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)未知缺陷的檢測(cè)能力，和無(wú)需像素級(jí)精確標(biāo)注。

與各類傳統(tǒng)人工方法相比,得益于AI技術(shù)在海量圖像、數(shù)據(jù)分析和處理上的優(yōu)勢(shì)，AI工業(yè)機(jī)器視覺(jué)方案在執(zhí)行效率、精度和一致性等方面都更具優(yōu)勢(shì)，以缺陷檢測(cè)為例，其可為制造企業(yè)的質(zhì)量控制流程帶來(lái)顯著優(yōu)勢(shì)。

由高清設(shè)備與AI工業(yè)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)構(gòu)成的圖像采集、分析能力，可以為工業(yè)產(chǎn)線帶來(lái)高精度和高效率的作業(yè)模式，使產(chǎn)品檢測(cè)質(zhì)量獲得有效提升,并實(shí)現(xiàn)檢測(cè)質(zhì)量一致性。

AI工業(yè)機(jī)器視覺(jué)方案可借助5G網(wǎng)絡(luò)、邊緣計(jì)算等前沿技術(shù),在現(xiàn)有產(chǎn)線側(cè)進(jìn)行靈活升級(jí)部署,并基于云邊協(xié)同的架構(gòu)來(lái)解決復(fù)雜的工業(yè)任務(wù)。

事實(shí)上，隨著設(shè)備成本的降低、圖像識(shí)別精度的提高以及算力算法的突飛猛進(jìn)，近年來(lái)，AI 工業(yè)視覺(jué)方案在制造企業(yè)中獲得越來(lái)越多的應(yīng)用與部署。一項(xiàng)市場(chǎng)預(yù)測(cè)報(bào)告顯示，從2022年到2030 年全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)的復(fù)合年增長(zhǎng)率預(yù)期將達(dá) 7.7%并將最終達(dá)到 259.2億美元的市場(chǎng)規(guī)模。

而要想實(shí)現(xiàn)AI計(jì)算的集成，自然就離不開(kāi)堆棧這一工藝技術(shù)。手機(jī)圖像傳感器由于出貨量大且利潤(rùn)率高等原因，常常成為各大CMOS廠商先進(jìn)技術(shù)的試驗(yàn)田，比如堆棧、片上HDR等等，如今工業(yè)圖像傳感器也不例外。但伴隨著圖像傳感器的用途不再是感知這么簡(jiǎn)單，如今不少處理與計(jì)算也要在傳感器內(nèi)部完成，所以才需要用到多層堆疊的堆棧技術(shù)。

    世界領(lǐng)先工業(yè)半導(dǎo)體廠商安森美（onsemi）提供豐富多樣的圖像傳感器選擇，從VGA到4500萬(wàn)像素，滿足客戶各種機(jī)器視覺(jué)鏡頭需求。2023年3月16日，安森美宣布推出一款創(chuàng)新的圖像傳感器--AR0822。該器件的嵌入式高動(dòng)態(tài)范圍（eHDRTM）功能和優(yōu)化的近紅外（NIR）響應(yīng)對(duì)于照明條件惡劣的應(yīng)用至關(guān)重要，如安防監(jiān)控、隨身攝像機(jī)、門(mén)鈴攝像頭和機(jī)器人。

安森美在車載圖像傳感器行業(yè)占據(jù)壓倒性地位得益于安森美的三次戰(zhàn)略收購(gòu)。通過(guò)三次收購(gòu)安森美在圖像傳感器方面積累超過(guò)2000項(xiàng)的成像專利、多類傳感器產(chǎn)品和擁有了完整的產(chǎn)業(yè)鏈。在高像素 CIS 領(lǐng)域，安森美于 2017 年推出首顆 800萬(wàn)像素CIS, 借助在800萬(wàn)像素高階市場(chǎng)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，以及產(chǎn)品研發(fā)上的創(chuàng)新能力，安森美穩(wěn)坐CIS頭把交椅。

安森美圖像傳感產(chǎn)品和技術(shù)在過(guò)去的幾年一直發(fā)展很迅速?gòu)腍yperlux LP系列圖像傳感器，配置Wake on Motion低功耗技術(shù)，其在這個(gè)核心領(lǐng)域投入很大的投入。隨著機(jī)器視覺(jué)在汽車、工業(yè)監(jiān)控、AR/VR/XR頭戴設(shè)備、機(jī)器視覺(jué)和視頻會(huì)議等領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，預(yù)計(jì)到2030年底，相關(guān)市場(chǎng)將繼續(xù)快速增長(zhǎng)。安森美的核心制勝主要推動(dòng)力，一個(gè)是智能感知方面的圖像傳感器技術(shù)；在智能感知方面，安森美的圖像傳感器在全球汽車和工業(yè)市場(chǎng)排名全球前列。這方面的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)，一是卓越的技術(shù)，適用于所有用戶場(chǎng)景的技術(shù)，包括全局快門(mén)、卷簾快門(mén)、圖像信號(hào)處理技術(shù)，具備完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

中國(guó)一直是安森美的重點(diǎn)市場(chǎng)，將持續(xù)順應(yīng)中國(guó)的大趨勢(shì)下，發(fā)展智能電源和智能感知技術(shù)，推動(dòng)2倍市場(chǎng)增長(zhǎng)，持續(xù)聚焦汽車應(yīng)用和工業(yè)市場(chǎng)，為客戶提供業(yè)務(wù)和技術(shù)支持。與戰(zhàn)略客戶的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室和長(zhǎng)期供應(yīng)協(xié)議，都是發(fā)揮安森美價(jià)值的舉措。

在新基建和中國(guó)制造2025的各個(gè)領(lǐng)域中，圖像處理都發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，并帶來(lái)廣泛的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。如何實(shí)現(xiàn)高性能、高靈活度、深入定制化的圖像設(shè)計(jì)，對(duì)產(chǎn)品的系統(tǒng)架構(gòu)及性能都提出了更高的要求，成為相關(guān)企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。在這些領(lǐng)域中。作為行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，AMD自適應(yīng)與嵌入式器件憑借其全可編程架構(gòu)、高性能、低功耗和靈活性等優(yōu)勢(shì)，成為各領(lǐng)域智能制造應(yīng)用的理想解決方案之一。

全球頂級(jí)半導(dǎo)體應(yīng)用廠商Intel也對(duì)機(jī)器視覺(jué)提供完整的解決方案，套件包括視覺(jué)處理器、交鑰匙模塊、攝像頭、SDK 和計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。在機(jī)器人、3D掃描、無(wú)人機(jī)及測(cè)量領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，除了數(shù)字圖像采集和分析之外，機(jī)器視覺(jué) (MV) 還搭配使用高速攝像頭和計(jì)算機(jī)來(lái)執(zhí)行復(fù)雜的檢查任務(wù)。您可以將得到的數(shù)據(jù)用于模式識(shí)別、對(duì)象排序、機(jī)械臂控制等。FPGA 適用于 MV 攝像頭，使設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)各種圖像傳感器以及 MV 特定接口。FPGA 還可在邊緣計(jì)算平臺(tái)中用作視覺(jué)處理加速器，以利用人工智能深度學(xué)習(xí)的能力來(lái)分析 MV 數(shù)據(jù)。 MV應(yīng)用包括：缺陷檢測(cè)、計(jì)量、導(dǎo)航、零件跟蹤和識(shí)別、光學(xué)字符識(shí)別和驗(yàn)證 (OCR/OCV)、模式識(shí)別及封裝、產(chǎn)品、表面和網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)，得益于AI, AD與計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)制造領(lǐng)域的積極作用，Al工業(yè)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)正幫助更多制造企業(yè)提升產(chǎn)線效率，并在企業(yè)加速數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中發(fā)揮重要作用。

針對(duì)各類AI方案在運(yùn)行效率、部署便捷性、可擴(kuò)展性以及數(shù)據(jù)安全性等方面遇到的挑戰(zhàn)，制造企業(yè)仍期望獲得更為高效、可在邊緣部署、且能將不同算法進(jìn)行靈活部署與協(xié)同的AI工業(yè)機(jī)器視覺(jué)解決方案，來(lái)自英特爾的端邊云AI機(jī)器視覺(jué)解決方案可以提供堅(jiān)實(shí)而靈活的平臺(tái)。

不僅如此，英特爾還在AI工業(yè)機(jī)器視覺(jué)生態(tài)的建設(shè)上，與ISV、SI、OEM、ODM 等伙伴開(kāi)展強(qiáng)化合作，以邊緣平臺(tái)為抓手,不斷為客戶提供持續(xù)優(yōu)化的方案與端到端的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，助力 AI 工業(yè)機(jī)器視覺(jué)方案在更多場(chǎng)景落地，釋放邊緣數(shù)據(jù)潛能,讓工業(yè)制造領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型變得更具效率。

在 AI、計(jì)算機(jī)圖像以及工業(yè)自動(dòng)化等創(chuàng)新技術(shù)的推動(dòng)下，更多制造企業(yè)正通過(guò)不同方式，將 AI工業(yè)機(jī)器視覺(jué)方案運(yùn)用到缺陷檢測(cè)、機(jī)器人、預(yù)測(cè)性維護(hù)等場(chǎng)景之中,為傳統(tǒng)制造產(chǎn)線注入更多智能化元素，從而達(dá)到提升產(chǎn)能與質(zhì)量、降低成本的效果。