Selon les statistiques, 83 % des informations que les êtres humains recueillent du monde extérieur proviennent de la vue. La vision est un moyen essentiel pour l'être humain d'observer et de comprendre le monde. L'automatisation industrielle a également besoin d'une paire d'« yeux avisés » pour aider les machines à « comprendre le monde ». En tant que technologie clé pour la mise en œuvre de l'automatisation et de l'intelligence industrielles, la vision industrielle est la branche de l'intelligence artificielle qui connaît le développement le plus rapide et qui offre les perspectives les plus vastes. Son importance est comparable à celle des yeux pour les êtres humains.

      Selon la définition de la Society of Manufacturing Engineers (SME) : la vision industrielle consiste à utiliser des dispositifs de détection optique sans contact pour capter et interpréter automatiquement des images de scènes réelles afin d'obtenir des informations permettant de contrôler des machines ou des processus. Elle se compose principalement d'une source lumineuse, d'un objectif, d'une caméra industrielle, d'une carte d'acquisition d'images, d'un système de traitement d'images et d'autres équipements externes. En résumé, la vision industrielle consiste à utiliser des machines à la place de l'œil humain pour observer, mesurer et évaluer des objets. Elle est souvent qualifiée d'« œil de l'industrie » et est principalement utilisée dans les secteurs du photovoltaïque, des énergies nouvelles, des semi-conducteurs, du transport ferroviaire, des soins médicaux intelligents et d'autres industries.

      Après 30 ans de développement en Chine, la taille du marché de la vision industrielle a atteint 13,816 milliards de yuans en 2021, et devrait passer à 60 milliards de yuans en 2026. Cependant, derrière cette croissance exponentielle du marché, les utilisateurs sont souvent confrontés à des problèmes tels que la perte d'informations d'image, des transmissions de données anormales et une compatibilité insuffisante entre les logiciels et le matériel dans les applications.

      · Lors de l'acquisition, de la transmission et du traitement des données, en raison de facteurs tels qu'une mémoire tampon insuffisante de la caméra industrielle, des performances instables de la carte d'acquisition d'images ou des logiciels de traitement d'images non pris en charge, l'acquisition d'images est incomplète et la transmission des données est instable, ce qui entraîne des pertes d'images.

      · Le processus de transmission des données est affecté par les limitations de la bande passante ou la congestion du réseau, ce qui entraîne des anomalies telles que du bruit ou un flou dans les données d'image, ainsi que des informations qui ne peuvent être détectées et renvoyées en temps réel, ce qui nuit à la stabilité et à la fluidité de la transmission des données.

      · Une compatibilité insuffisante entre les équipements, tels que les caméras industrielles ou les cartes d'acquisition d'images, les empêchera de fonctionner à plein rendement ; de même, les performances des logiciels d'algorithmes s'en trouveront réduites ou présenteront des erreurs, ce qui compromettra le bon fonctionnement du système de vision industrielle.

      À l'heure actuelle, le secteur mondial de la vision industrielle connaît une croissance fulgurante. Bien que la Chine se soit lancée tardivement dans ce domaine, son taux de croissance est nettement supérieur à celui du reste du monde. Par conséquent, les entreprises du secteur de la vision industrielle peuvent s'inscrire dans la tendance générale de la fabrication industrielle « intelligente », explorer conjointement des solutions et des technologies innovantes, améliorer les performances, la stabilité et la fiabilité des systèmes de vision industrielle, et contribuer à faire entrer la fabrication intelligente dans l'ère de l'Industrie 4.0.