國務院總理李克強在主持召開國務院會議中強調確立部署加快推進“中國制造2025“，實現制造業升級。后工信部在各行業選取代表性單位，以國家資金支持的方式引導企業建立“工業4.0智能工廠”。于是和自動化行業相關的各公司都針對性的推出了自己的新產品，一場改變中國制造命運的旋風已經來臨。

在這場“風暴”中，有哪些前沿性技術被轉化成了生產力；有哪些技術顛覆了現在的行業；這些變化未來可能會對我們的生活產生什么影響？維視圖像作為業內的一家高科技公司，在此談一點自己的看法。

首先，傳統自動化生產和檢測系統將被改造升級。目前傳統自動化流水線如下圖1所示，所有執行機構及執行工位均是事先設定好，然后按照編好的程序執行動作。

由以上系統，很顯然就知道該控制系統全部都是單向執行，總控臺僅下“執行命令”和“執行算法”，而不關注“執行結果”。這就導致“質量控制”環節很難保證高合格率，且產品生產合格率的提升辦法只能是提高各個執行機構的穩定性，同時盡可能的排除各種干擾因素。

隨著“工業4.0智能工廠”概念的提出，維視圖像公司提出了如下圖2這樣的閉環控制系統，該設計思路以局部閉環控制為核心設計思想，以總控臺為核心邏輯判斷中心，完全達到了“擬人化生產”。

維視圖像新推出的如下圖3所示的“ISFTP4.0智能工廠”產品以此架構為設計藍本，其在“全國自動化教育學術年會”上受到了專家們的廣泛認可。

其次，機器視覺系統將得到廣泛應用。如上所述，智能制造的核心就是“擬人化”，具體就是在生產的過程中，機器需要“邊觀察邊工作”，這個“觀察”就是對機器執行動作的信息采集和結果反饋。

在“工業4.0”概念提出之前，機器視覺技術主要被用于產品的質量控制，只有很少行業用于輔助生產。像西門子公司、TCL、富士康等企業，也只是在自動化產線上加裝大量不同類型的傳感器（光電、重力、溫度等）來實現“閉環控制”。但此類傳感器所提供的信息量很少，僅能進行單一的“是/否”判斷。而對機器的“擬人化”需求，使機器需要獲取更豐富的判斷依據。機器視覺是以視覺傳感器獲取的圖像為處理基礎，其包含的信息量非常大，隨著未來圖像處理算法的不斷豐富，我們從圖像中獲取的“有用”信息將越來越多。以維視圖像推出的MV-VS820智能視覺系統為例，一套系統就可以輸出“質量判斷結果”、“測量數值”、“視覺定位坐標”等。

再次，基于視覺技術的三維信息檢測將得到廣泛應用。目前在各行業中廣泛應用的機器視覺技術都以二維檢測（表面缺陷檢測、二維尺寸測量、顏色識別、字符識別等）為主，隨著視覺自動化的發展，機器對機器視覺技術提供的信息需求越來越多。表面二維信息檢測結果已經遠遠不能滿足需要了，三維視覺技術將會是未來發展方向。

維視圖像推出的雙目視覺系統是純粹基于雙目視覺技術的三維信息檢測系統，其硬件架構如圖5所示。系統提供雙目視覺數學模型、圖像預處理算子、立體匹配算法、三維姿態測量等。由于系統基線距離可調、系統硬件配置可更換、可二次開發等特性，使其在各種不同場合均可應用。

最后，圖像處理算法底層開發將越來越被重視。目前在已有的各類傳感器當中，工業相機（視覺傳感器）獲取的圖像所包含的信息量是最多的。但目前的圖像處理基礎算法卻還相對不足，盡管像Halcon、OpenCV、VisionPRO、MVIPS等一些熱門圖像處理算法平臺已經在很多行業有大量使用，但這些平臺所采用的基礎算法也僅獲取了圖像中的極少部分信息。

那么未來隨著視覺技術的發展，對圖像信息的獲取要求也越來越高，這必然會倒逼高校、研究所針對圖像處理底層算法進行研究。維視圖像公司一直走的是自主研發路線，通過和西安交通大學自控所建立聯合實驗室，針對性開發了XAVIS圖像處理平臺，很好的解決了這個問題，走在了行業的前列。相對于其他視覺算法平臺，其典型特點是支持用戶自定義算法添加和評估。

當然了，“中國制造2025”和“工業4.0”包含的新技術和新概念非常多，維視圖像一直專注于機器視覺行業，僅從該方面談一些自己的看法，希望起到拋磚引玉的作用。