Согласно статистике, 83 % информации, которую человек получает из внешнего мира, поступает через зрение. Зрение является важным способом, с помощью которого человек наблюдает за миром и понимает его. Промышленная автоматизация также нуждается в паре «мудрых глаз», чтобы помочь машинам «понять мир». Как ключевая технология для реализации промышленной автоматизации и интеллектуализации, машинное зрение является отраслью искусственного интеллекта, характеризующейся самым быстрым развитием и широкими перспективами. Его важность сравнима с ценностью глаз для человека.

      Согласно определению Общества инженеров-производственников (SME): машинное зрение — это использование оптических бесконтактных датчиков для автоматического получения и интерпретации изображений реальных сцен с целью получения информации, необходимой для управления машинами или технологическими процессами. Оно в основном состоит из источника света, объектива, промышленной камеры, платы захвата изображения, системы обработки изображений и другого внешнего оборудования. Короче говоря, машинное зрение — это использование машин вместо человеческих глаз для наблюдения, измерения и оценки объектов. Оно известно как «глаз промышленности» и в основном используется в фотоэлектрической энергетике, сфере новых источников энергии, производстве полупроводников, железнодорожном транспорте, интеллектуальной медицине и других отраслях.

      После 30 лет развития в Китае объем рынка систем машинного зрения к 2021 году достиг 13,816 млрд юаней, и, по прогнозам, к 2026 году он увеличится до 60 млрд юаней. Однако за экспоненциальным ростом рынка пользователи обычно сталкиваются с такими проблемами, как потеря информации об изображении, сбои в передаче данных и низкая совместимость программного и аппаратного обеспечения в приложениях.

      · При сборе, передаче и обработке данных из-за таких факторов, как недостаточный объем буфера промышленной камеры, нестабильная работа платы захвата изображения или несовместимость программного обеспечения для обработки изображений, происходит неполный захват изображения и нестабильная передача данных, что приводит к потере кадров.

      · На процесс передачи данных влияют ограничения пропускной способности канала связи или перегрузка сети, что приводит к появлению таких нарушений, как шумы или размытие изображения, а также к невозможности обнаружения и обратной передачи информации в режиме реального времени, что сказывается на стабильности и плавности передачи данных.

      · Недостаточная совместимость оборудования, такого как промышленные камеры или платы сбора изображений, не позволит ему в полной мере раскрыть свой потенциал, а также приведет к снижению производительности алгоритмов или появлению ошибок, что повлияет на нормальную работу системы машинного зрения.

      В настоящее время мировой рынок систем машинного зрения переживает бурный рост. Несмотря на то, что Китай начал развивать эту отрасль с опозданием, темпы ее роста значительно превышают среднемировые показатели. Поэтому предприятия, работающие в сфере машинного зрения, могут следовать общей тенденции развития «умного» промышленного производства, совместно разрабатывать решения и инновационные технологии, повышать производительность, стабильность и надежность систем машинного зрения, а также способствовать переходу интеллектуального производства в эпоху «Промышленности 4.0».