受华为追捧的“机器视觉”，将是工业4.0成功与否的关键？(3)

在工业世界中，机器视觉的一些典型例子曾经被是认为很难或不可能外包给机器人的。正如前文提到的，在涉及践行成本、商誉和客户方面，在仓库中拣货就是一个涉及高失误风险的过程，产品损坏、物品位置和SKU的细微变化均有可能造成失误，因此采用机器学习进行货物拣选是一种上上策。

现在自动拣选机器人可100%的完成工作要求，它们可以安全地导航，检查储物柜中的零部件和产品，使用机械手臂做出正确的拣选，并将拣选物品运输到集结或包装区域。

这也就意味着公司运输受损货物或不正确sku的风险要小得多。

自动化的质量保证和检查是机器视觉和物联网结合的一个产物，它正在迅速普及。

在某些现代制造环境中，即使不牺牲人工工作，它也可以帮助管理员实现检查流程的自动化并改善结果。取而代之的是，自动化检测站处理这项高度精细的工作，而人们则需要学习更多认知上要求较高的技能。

2025年，协作机器人很可能在所有机器人销售中占据34%的份额。这在很大程度上是由于机器视觉的改善，以及尽可能地消除现代工业中的低效、不准确性和浪费而做出的努力。

机器视觉与工业4.0

得益于配套基础设施的不断完善、制造业总体规模的持续扩大、智能化水平的不断攀升、政策利好等原因，中国机器视觉市场需求不断增长，据来自中商产业研究院的数据显示，2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元，2019年逼近125亿元。

没有精钢钻，不揽瓷器活。随着行业技术的提升、产品应用领域更广泛，未来的工业生产必将以“智眼”为核心，装备在千千万万、形形色色的设备上，指挥各种各样的“手、脚、身体”动作，实现“深度感知、智慧决策、自动执行”的工业4.0蓝图!

（编辑：ASP站长网）