機器視覺：智能制造的關鍵

機器視覺，指用機器代替人工來做測量和判斷。機器視覺的應用使得工業(yè)生產更加自動化、智能化，大大提高了生產效率，機器視覺已成為實現工業(yè)自動化和智能化的必要手段之一。目前，機器視覺在工業(yè)領域已經實現了外觀檢測、引導和定位、高精度檢測和識別等方面的廣泛應用：

5G助力智能制造加速發(fā)展，但工業(yè)應用落地依然存在阻礙

隨著“新基建”概念的提出與“十四五”專項規(guī)劃的出爐，伴隨著智能制造的號角，5G的發(fā)展風頭正盛。5G“三超”（超高速、超大連接、超低時延）的關鍵能力，可以滿足工業(yè)場景下高速率數據采集、遠程控制、數據傳輸的穩(wěn)定可靠性、業(yè)務連續(xù)性等需求。5G技術的發(fā)展，給智能制造在生產管理方面帶來了快速、有效的信息共享能力。機器視覺結合以“端、邊、云”架構理念設計的5G架構體系，能夠快速融入到多行業(yè)的應用中。

但是在工業(yè)場景中，產業(yè)應用的差異化給5G技術的落地提出了新的技術需求，工業(yè)場景的碎片化，使得時延和可靠性仍無法達到工業(yè)生產的要求。主要表現在：

1）垂直行業(yè)特性迥異，知識壁壘高，制造流程對可靠性和穩(wěn)定性要求高，目前的運營商網絡還很難滿足工業(yè)物聯(lián)網對性能方面要求。5G現有網絡還需持續(xù)優(yōu)化，提出更加精準的專網架構體系。

2）每個行業(yè)間的特性差異巨大，物聯(lián)網與每個行業(yè)結合，要根據行業(yè)自身特性調整其網絡能力，則給網絡建設復雜度提出了更高要求。

• 精準工業(yè)控制。生產過程中，操作的精準控制是必須要求。邊、云的數據進行分析、判斷、決策，再轉換成工業(yè)設備控制指令進行下發(fā)至設備執(zhí)行，期間實現設備間精準信息交互和高效協(xié)作必須依靠網絡的低時延、高穩(wěn)定性。
• 局域網部署，保證數據安全性。工業(yè)企業(yè)對生產過程中產生的業(yè)務數據有安全私密性要求，保證數據不出園區(qū)，是企業(yè)自有核心技術保護的需要。當前大部分場景的工業(yè)控制系統(tǒng)還部署在本地，受通信技術和處理能力限制，工業(yè)云平臺涉及工業(yè)控制的深度還不夠，多鏈接、大數據支持等仍需要加強。
• 高穩(wěn)定性、低時延。目前工業(yè)物聯(lián)網的應用只能停留在表層的數據采集、展示和管理，難涉及工業(yè)系統(tǒng)控制核心領域及生產制造過程，其中穩(wěn)定性和時延難滿足是主要因素。

基于工業(yè)領域生產特點，MEC需加強新技術方向建設

MEC (Multi-access Edge Computing)是一個邊緣云平臺，是指靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，能就近提供智能互聯(lián)服務，滿足行業(yè)在數字化變革過程中對業(yè)務實時、業(yè)務智能、數據聚合與互操作、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

MEC重點發(fā)展的技術方向除了完善自有通訊架構建設，同時也要提升應用場景設備的硬實力。MEC技術可在以下幾個方面展開探索：

1. 超低時延：目標的理想時延是1ms，典型場景可做到5-10ms。同時要兼顧時延和其他性能指標之間的平衡關系值，尤其是在超低時延的同時要求100%可靠性，及較高業(yè)務吞吐量。
2. 視頻編解碼技術：工業(yè)產線智能化設備多以視頻、圖像方式進行傳輸、數據分析等。除了5G大帶寬的數據要求外，在視頻流、圖片等信息傳輸保證不失真前提下的壓縮能力也必須依靠網絡的穩(wěn)定性和可靠性。視頻編解碼技術可保證壓縮比的大幅度提升，減少管道帶寬的開支。
3. 超算能力：隨著5G應用的深入及更多深度學習算法的應用，大量數據的采集、分析能力的加強，快速提升了對MEC的算力要求。MEC需更快的完成端側的處理能力，復雜深度學習算法在MEC的超算需求更迫切，則算力需快速提升。

Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺讓機器視覺技術更加廣泛滲透工業(yè)領域

機器視覺的核心技術圍繞著引導和定位、外觀檢測、高精度檢測、識別等應用展開，其以光、電、算、軟結合的方式實現，精度可達μm級、圖像大數據量要求高。上行帶寬超過100Mbps，時延10ms以內居多。尤其在工業(yè)生產場景中，產業(yè)鏈條跨區(qū)域現象非常普及，如何在區(qū)域之間保證信息的穩(wěn)定性、及時性、實時性是保證整個工業(yè)生產過程的所必須支持的技術。

新視智科自主研發(fā)的Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺架構體系在工業(yè)制造中可實現引導定位、外觀測量、高精度檢測、識別等功能，滿足工業(yè)生產需求。該平臺采用軟件模塊標準化、通用化設計，由機器視覺管理、深度視覺算法、數據管理與分析、以及工業(yè)質檢云等功能模塊組成，支持多種類標準接口，支持多種核心應用零部件及多應用場景。

• 機器視覺管理模塊：提供六大類百多種算子，圖像化編程、靈活方便。
• 深度視覺算法：結合深度學習技術重點提供缺陷檢測、目標分類和OCR識別等功能。三大功能模塊，可快速匹配不同應用場景需求。
• 數據管理與分析模塊：重點提供設備接入管理、數據分析及決策、數據可視化、數字孿生、報表統(tǒng)計、數據聯(lián)動等應用，打造新時代智慧工廠。
• 工業(yè)質檢云提供工業(yè)領域系統(tǒng)云化部署方案，實現樣本收集、標注、訓練、模型在線更新等。

目前，Eye-X通用工業(yè)視覺平臺已經在多場景如紡織、3C、金屬等卷材，光伏、玻璃等片材，以及新能源鋰電、鋼鐵、酒業(yè)、水泥等領域得到廣泛應用，滿足多場景算法、大數據分析、分布式架構等需求。

Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺與MEC架構融合，助力智能制造+5G應用泛化

MEC 和 5G 的融合為工業(yè)智能化改造提供了充分的想象空間，MEC 可以實現對工業(yè)業(yè)務數據的本地分流卸載、對業(yè)務的近端處理，在滿足企業(yè)數據不出園區(qū)的安全隱私性需求的同時，也進一步降低了業(yè)務時延，提升了諸如遠程控制、遠程協(xié)作等業(yè)務的體驗。

而Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺架構體系可融合到MEC核心算法中，通過借助MEC在算力、算法、存儲上的優(yōu)勢，及圖像流、視頻流等方面的編解碼及圖像壓縮能力等優(yōu)勢，可以有效提高機器視覺在工業(yè)領域的檢測、識別、定位等需求的應用能力，快速在工業(yè)領域的應用場景中落地，并有助于提升在不同應用場景的擴展能力。

“通過高清攝像頭、工業(yè)相機采集生產線上產品的圖像信息，通過5G的高上行帶寬進行圖像信息的傳送，結合MEC平臺保障業(yè)務路徑最短。MEC平臺部署的機器視覺AI 算法對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種場景下的目標和對象，實時檢測生產線上產品的質量，包括外觀缺陷檢測、尺寸檢測、圖案檢測等，以達到對產品質量檢測的高精度、實時性、高效率的目的，可以最大程度替代人工質檢，降低企業(yè)成本，提升質檢的效率和效果。”

同時，結合5G的網絡能力，MEC更靠近移動用戶在IT服務和云計算的優(yōu)勢，使應用、服務和內容部署在分布式移動環(huán)境中，針對圖像、視頻、制圖等，將計算和存儲卸載到無線接入網，降低對通信帶寬開銷，提高實時性。5G的低延時技術，加快了物聯(lián)網端云結合的構建。

結語

目前，工業(yè)智能仍以解決碎片化需求為主。尤其是疫情中數字經濟讓企業(yè)更加重視工業(yè)智能的價值，新基建的投資拉動，將共同推動工業(yè)智能從單點智能快速躍遷到全局智能，特別是汽車、消費電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好信息化基礎的制造業(yè)，貫穿供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各個環(huán)節(jié)在內的企業(yè)生產決策閉環(huán)的全局智能化應用將大規(guī)模涌現。

在此基礎上，融合Eye-X通用工業(yè)視覺平臺+ MEC平臺的智能化工廠建設，將機器視覺與5G的產品集成，能夠快速進入工業(yè)領域的多場景應用，并在整個工藝產線上提升工位間不同需求的應用，實時解決每個環(huán)節(jié)的工作特性和問題，實現從單點智能到全局智能的衍進，將為企業(yè)帶來真正價值的提升，也為推動中國實體經濟的高質量、高水平發(fā)展助力。