編者語：機器視覺是工業制造設備的眼睛，是工廠邁向智能制造重要一環。2019年6月26-28，華南國際工業自動化展會期間，康耐視展示了最新的機器視覺產品及方案。編者針對機器視覺發展的趨勢，與康耐視工作人員進行交流。

康耐視展館

智能工廠所需的讀碼器

以往解決大視野讀碼問題，有兩種解決方案：一種是兩個讀碼器拼在一起；另一種是用高分辨率相機，加上鏡頭和光源，以及電腦和定制化軟件去實現。對于客戶的使用來說，這兩種方式的成本高，且使用和維護都極不便利。例如，有些制造商的許多分工廠，需要專業的人去維護和調試，難以實現大規模部署。

工作人員介紹，這款產品除了大視野的特點外，自動對焦也是其中的亮點。工廠生產中，產品規格不一定都相同，在訂單量多的情況下，以往的讀碼則需要人工調整才能實現讀碼，這里就設計到效率和人工成本因素，而DataMan 374讀碼器，具備自動變焦功能，能夠自主讀碼識別，省去人工調整的環節，提高讀碼效率以及降低人工成本。這種具備自動變焦和大視野功能的讀碼器，將在物流、包裝印刷以及3C行業得到大規模應用。

DataMan 374讀碼器

機器視覺的3個發展趨勢

康耐視工作人員在談及機器視覺的技術趨勢方面表示，機器視覺產品的目的，在于定位，檢測以及外觀識別。從目前來看，其技術趨勢表現在自動讀碼識別、瑕疵檢測、3D測量三個方面。

如今，5G和工業互聯網時代即將到來。這個背景下，工廠需要采集的數據越來越多，也就需要自動的讀碼器。制造業正以提高生產效率、品質為導向，對生產設備進行升級。二維碼作為產品的身份證，一臺高性能的自動讀碼器尤為重要。在生產活動中，不管控制效率也好，提高產品品質也罷，還是要追溯到對二維碼的識別。

機器視覺中最難的屬于瑕疵檢測，傳統的檢測是基于模板和特定的過程學習后，對產品進行判斷，而產品的瑕疵是不確定的。以往的瑕疵檢測中，需要人去檢查，特別是訂單多的產品，更是消耗大量人力。那么需要應用人工智能的深度算法，來解決瑕疵檢測的難題。因此，基于人工智能視覺算法的機器視覺系統，將會在行業大放光彩。

人們的消費水平正逐步升級，對產品品質的需求越來越高。因此，3D測量在產品的出廠檢驗中，顯得特別重要。舉個例子，手機為確保有個漂亮的外觀，在生產過程中需要對外殼的玻璃邊緣縫隙檢測，這就需要用到3D測量。

推出邊緣計算平臺  迎向數字工廠時代

當前，工業數字化轉型的浪潮正席卷全球，未來的工廠正逐步走向數字上云。康耐視作為視覺系統的領軍企業，也做了相應的準備。

首先，是視覺系統數據的采集。工業互聯網的實現，需要工廠數據的相連。康耐視的讀碼器，以及視覺傳感產品將會更大范圍內采集數據，幫助工廠實現智能制造的轉型升級。

其次，康耐視未來會計劃推出邊緣計算平臺。據介紹，工廠數據到云端系統，需要一定的時間，且帶寬也受到限制。而通過邊緣計算平臺，一方面為工廠做一些快速的運算，另一方面就是將數據進行處理、篩選后在發送到云端，解決了帶寬問題。