机器视觉行业报告：5G工业的眼睛（43页）

传统的工业机器视觉采用本地数据存储和处理， 通过本地总线连接，每台设备搭载一台性能强 大的电脑进行数据的存储和处理 ➢ 现在的机器视觉系统通过有线（光纤/铜缆） 或无线（WiFi/4G/5G）连接至PC端，PC端无 需放置在本地。由于图像的数量与精度快速攀升，对网络传输的低 延迟需求愈发强烈，5G技术是解决网络问题的关 键节点。未来5G网络传输与云计算将成为处理工 业机器视觉数据的最佳方案： 1. 数据存储云化 机器视觉一直是围绕大数据的业务，图像获 取与决策都会产生极大的数据量，5G 可以 保证大数据实时传输的需求。 2. 数据计算云化 从触发图像采集到最后的控制系统向执行器 发送动作指令，除了通信延迟外，其他工业 系统的步骤延迟都相对可控，因此5G网络 解决了全流程中唯一不可控的低延时需求。 3. 数据协同云化 随着机器视觉的范围已经扩展到工厂车间以 外，分布数据协同处理也是面临的问题。通 过 5G 网络实现分布式数据连接，实现汇聚 处理并控制。机器视觉是人工智能范畴最重要的前沿分支之 一， 也是智能制造装备的关键零部件，人工 智能的发展与智能制造装备的渗透将双重加速 机器视觉的进步。 

根据德勤《中国人工智能白皮书》，全球 人工智能市场规模已高达6800亿美元，其 中中国市场的规模为710亿美元。根据赛迪顾问数据，至2020年，中国智能 制造装备市场预计可达2万亿元。作用：光源是机器视觉系统中最关键的部件之一， 其在机器视觉中的作用主要包括：照亮目标、 突出特征， 形成有利于图像处理的效果；克服环境光干扰，保证图像稳定性；用作测量的工具或参照物。 技术核心：与民用照明光源相比，机器视觉光源在照度、均匀性和稳定性三个核心指标，上有较高的要求。 按照类别区分，光源可分为LED光源、卤素灯以及高频荧光灯。 按照形状区分，光源也可分为环形、条形、平面、线等形状。 竞争格局：国内外的视觉照明技术已经相对成熟，竞争较为充分。早期由海外企业占据大部分市场如日本的 CCS、Moritex，美国的Ai，近年来中国厂家逐步崛起， 出现了奥普特、沃德普、纬朗光电等专业的机器视觉 光源制造商，其技术足以与国际厂商竞争。