工业物联网机器视觉技术要求

ICS 91.100.30Q 14

T/TMAC 000.0?2020

工业物联网机器视觉技术要求

Industrial IoT Machine Vision Technology Requirements 发布

2020-00-00发布2020-00-00实施

中国技术市场协会团体标准

T/TMAC000.0-2020

目次

前言...........................................................................................................................................III 1范围.. (1)

2术语和定义 (1)

3结构模型与系统构成 (1)

3.1结构模型 (1)

3.2硬件系统 (2)

3.3视觉识别系统 (2)

3.3.1图像采集 (2)

3.3.2图像处理 (2)

3.3.3模型训练 (2)

3.3.4存储 (2)

3.3.5传输 (2)

4机器视觉关键技术 (3)

4.1图像增强 (3)

4.2图像预处理 (3)

4.3图像分割 (3)

4.4图像识别 (3)

5技术流程要求 (4)

5.1定位检测器要求 (4)

5.2图像采集要求 (4)

5.3摄像机要求 (4)

5.4曝光机构要求 (4)

5.5灯光照明要求 (4)

5.6视频信号数字化要求 (4)

5.7数字图像存储要求 (4)

5.8图像处理要求 (4)

5.9处理结果要求 (4)

6性能要求 (4)

6.1识别率 (4)

6.2响应时间 (5)

7机器视觉应用要求 (5)

7.1适用范围要求 (5)

T/TMAC000.0-2020

7.2图像识别应用 (5)

7.3图像检测应用 (5)

7.4视觉定位应用 (5)

7.5物体测量应用 (5)

7.6物体分拣应用 (5)

8表面缺陷检测要求 (5)

8.1缺陷检测方法 (5)

8.2表征学习方法 (6)

8.2.1分类网络 (6)

8.2.2检测网络 (7)

8.2.3分割网络 (7)

8.3度量学习方法 (7)

8.4正常样本学习方法 (7)

8.4.1图像空间 (7)

8.4.2特征空间 (8)

前言

本标准按照GB/T1.1《标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写》给出的规则起草。

请注意本文件中的某些内容可能涉及专利。本文件发布机构不承担识别这些专利的责任。

本标准由中国技术市场协会制定并负责管理。

本标准起草单位：北京好运达智创科技有限公司、。

本标准主要起草人：。

工业物联网机器视觉技术要求

1范围

本标准规定了工业物联网机器视觉的术语和定义、结构模型与系统构成、机器视觉关键技术、技术流程要求、性能要求、机器视觉应用要求、表面缺陷检测要求等方面的规则。

本标准适用于以工业物联网为基础的机器视觉应用智能制造领域。

2术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

2.1

工业物联网Industrial internet of things

工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程的各个环节。

2.2

机器视觉Machine vision

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

3结构模型与系统构成

3.1结构模型

机器视觉的结构模型如图1所示。

图1机器视觉的结构模型

上海纳普工业物联网解决方案

上海纳普工业物联网解 决方案 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

上海纳普信息科技公司

目录 1.公司简介............................................................... 2.组网架构............................................................... .组网方案............................................................ .系统结构............................................................ .产品组成............................................................ 资源层.......................................................... 数据层.......................................................... 呈现层.......................................................... .用户准备............................................................ 3.产品介绍............................................................... .适配器（APRUS）..................................................... 功能介绍........................................................ 产品特点........................................................ .基础数据云服务系统（GARDS）......................................... 功能介绍........................................................ 产品特点........................................................ .柔性信息与数据集成系统（Fidis）..................................... PC端............................................................ APP端........................................................... 大屏端.......................................................... 产品特点........................................................ .大数据分析（INDASS）................................................ 4.方案优势............................................................... .中立的第三方........................................................ .可靠性.............................................................. .安全性.............................................................. .灵活性.............................................................. .整体性.............................................................. 5.系统功能............................................................... 远程设备监控.............................................................. 设备综合管理.............................................................. 报警及预警功能............................................................ 报表分析.................................................................. 操作记录统计.............................................................. 配件管理.................................................................. 生命周期管理.............................................................. 在线体检.................................................................. 权限管理................................................................. 业务管理.................................................................. 历史数据.................................................................. 6.成功案例...............................................................

物联网技术与应用》试题及答案 ()

继续教育《物联网技术与应用》试题及答案 亲测80分以上 网上最全的《物联网技术与应用》考试答案,亲测轻松过 80分。 1. (A )针对下一代信息浪潮提出了“智慧地球”战略。 A.IBM B.NEC C.NASA D.EDTD 2. 日本在(C )年提出了 U-JAPAN 战略。 3. 韩国在(C )年提出了 U-KOREA 战略。 4. 2009 年我国推出的四万亿经济刺激计划中,用于地震灾区重建的比重占到 (B )。 A.20% B.25% C.28% D.30% 5.2009 年,温家宝总理提出了(D )的发展战略。 A. 智慧中国 B. 和谐社会 C. 感动中国 D. 感知中国 6. 《让科技引领中国可持续发展》讲话发表于(B )年。 7. 近百年来, 人类社会总共经历了 (B ) 次里程碑式的科技革命。 A. 二 B. 三 C. 四 D. 五 8. 第三次科技革命就是以(A )技术为代表的科技革命。 A. 电子信息 B. 生物转基因 C. 空间技术 D. 超级浮点计算 9. 物联网的全球发展形势可能提前推动人类进入“智能时代” , 也称 (D ) 。 A. 计算时代 B. 信息时代 C. 互联时代 D. 物连时代 10. 射频识别技术属于物联网产业链的(A )环节。 A. 标识 B. 感知 C. 处理 D. 信息传 送 11. 作为物联网发展的排头兵,(A )技术是市场最为关注的技术。 A. 射频识别 B. 传感 器 C. 智能芯片 D. 无线传输网络 12. (D )被成为下一个万亿级的信息产业。 A. 射频识别 B. 智能芯片 C. 软件服务 D. 物联网 13. 除了国内外形势的发展需求之外,(C )也推动了物联网快速发展。 A. 金融危机蔓延 B. 其他领域发展乏力 C. 技术逐步成熟 D.风投资金关注 14. 条形码诞生于 20 世纪(B )年代。 15. 条形码只能够适用于 (A) 领域。 A. 流通 B. 透明跟踪 C. 性能描述 D. 智能选择

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力： 第一、智能识别 海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础，要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1：机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。 表2：机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目 标 速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒

机器视觉系统中常用工业相机的种类

机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件，目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种： １．CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际上只是一个把从图像半导体中出 来的电子有组织地储存起来的方法。 称为互补金属氧化物半导体，CMOS实际上只是将晶体管２．CMOS摄像机，CMOS“” 放在硅块上的技术，没有更多的含义。 表示互补金属氧化物半导体，但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做图像半导体，CCD和CMOS 或者CMOS“” 传感器实际使用的都是同一种传感器图像半导体，图像半导体是一个P N结合半导体，能 “” 够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。 1 因为人眼能看到Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度 传感器感光度的到倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux，是CMOS310 0.1~3 量要优于CMOS摄像机。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字 信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上，具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，年后出现了有源像敏单元结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还1989“” 有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度，因此非常适用于特殊 应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程，直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号，因此就非常快，这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用，高帧速度能达 到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号，需要配专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域，具有通用性好、成本低的特点，但一般分辨率较低、采集速度慢，而且在图像传输中容易受到噪声干扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有： 中国电视标准，行，场 PAL（黑白为CCIR），62550

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

工业设备物联网解决方案 菲利科

【菲利科】工业设备物联网一站式解决方案 关于物联网，我们了解到的是，随着智能设备的普及以及硬件成本的下降，物联网（loT）目前已经成为当下热门。据IDC研究数据表明，尽管有66%的元器件厂商和67%的加工厂商正在积极探索互联网领域，但其中只有分别不到半数和半数左右的厂商能够真正开始试点，大多数企业仍然在这一领域摸索前行。 随着企业成本的持续增长，工业领域对于移动化的潜在需求，设备联网、产品物联网化将成为必然趋势，从工业和企业角度来说，产品物联网化将从运营、销售、售后等各方面帮助提升企业的效率，为工业或企业在行业的洗牌中占据一定优势。 但目前的工业企业即使认识到物联网是必然的趋势，却很难找到合适自己的物联网道路。 首先一个很大的阻碍就是技术难度和投入成本的问题，开发团队需要横跨多个领域的人才，而组建自身研发团队或外包开发都需要投入大量资金。同时由于投入周期长，需要承担巨大时间成本，有可能错失业务转型和升级机会，难以在短时间内验证物联网化商业模式带来的益处。 在这一大背景下，菲利科选择从解决方案切入，致力于协助企业快速实现设备智能化升级，并打造设备管理一站式云平台。以设备接入、后台运营管理以及行业大数据，共同为企业和工业构建一整套的菲利科物联网服务。 适用企业： 各类规模的制造企业，以机械制造加工装配为主 以多品种小批量，多品种多批量为主的各种生产类型 研发和批产混合生产模式的制造企业 适应各类按库存、按订单生产的制造企业 生产管理模式寻求突破、创新，产品工艺复杂和状况多变的制造企业 适用行业 方案系统

物联网运维系统由智能硬件接口设备、智能应用系统云平台套件以及大数据智能分析服务组成，通过智能采控终端采集设备，将各种数据上传到云平台，存储、整理、分析，通过智能应用系统实现时时在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作，实现远程智能化管理，提高企业智能化管理水平。 技术优势 可靠性 ①云服务拥有全球异地容灾备份机制，确保全天24小时服务。 ②具有亿万级别的高并发处理能力和毫秒级的个性化触发能力。 安全性 ①菲利科采用“公有云”+“私有云”模式，将设备运行数据与商业数据分离，涉及商业机密的数据将存在本地服务器或私有云端，确保用户数据的安全性。 ②智能数据采控终端与基础数据、云服务平台数据交互，采用对称加密技术、云服务平台与应用系统，确保整个方案数据交互的安全性。 灵活性 ①菲利科提供的FIAP（柔性物联网应用平台）系统，可对数据灵活展现，通常复杂的、个性的需求都能直接通过配置而非开发方式实现。 ②智能数据采控终端是可编程模块，可支持同时接入多类型工业设备、数据采集可自行编程定义，随着用户自身业务的不断发展，可自己配置新功能，不受供应商限制。 中立的第三方 ①菲利科是专注于工业领域的物联网解决方案提供商。 ②对客户的业务、数据不构成任何风险与影响，保持中立第三方位置。 ③菲利科的每一个客户都有自己的专用系统。 系统价值 方案价值 实现产品服务智能化 通过工业物联网运维系统，使原有产品和服务实现了智能化升级改造。通过时时掌控设备信息、客户信息，实现了高效的设备、厂家、代理商、客户、人员一体化管理流程。 提升行业竞争优势 更加有利于客户对产品使用。实现客户对产品的智能化使用、智能化管控。提高了客户工作效率，降低了客户非智能设备使用过程中的操作风险和成本风险。

工业领域物联网发展趋势分析

工业领域物联网发展趋势分析 所谓“物联网”(Internet of Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。 前瞻产业研究院数据显示，2016年我国物联网产业规模超过9000亿元人民币，同比增速连续多年超过20%。物联网作为通信行业新兴应用，在万物互联的大趋势下，市场规模将进一步扩大。随着行业标准完善、技术不断进步、国家政策扶持，中国的物联网产业将延续良好的发展势头，为经济持续稳定增长提供新的动力。移动互联向万物互联的扩展浪潮，将使我国创造出相比于互联网更大的市场空间和产业机遇。 物联网利用射频识别(RFID)、GPS、摄像头、传感器、传感器网络等感知、捕获、测量的技术手段，随时随地对物体进行信息采集和获取，实现智能化的决策和控制。因此，物联网在工业领域应用过程中，物联网相关技术和产品是智能工业的核心。 工业是物联网应用的重要领域。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节，可大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，传统工业加速向智能化转变。 根据前瞻产业研究院发布的《物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》测算，2014年，国内物联网在工业领域需求规模为1260亿元;2016年，国内物联网在工业领域需求规模为1804亿元。2017年，国内物联网在工业领域需求规模约为2354亿元。 物联网在工业领域应用问题分析 1、IT安全问题 和前几次由新的硬设备、技术所带来的工业革命不同，工业4.0是由互联网所带来的第四次工业革命。也因此，有66%的受访者认为IT安全是一大挑战，当企业的IT系统连上网络，随时可能有一些未知的威胁出现在仓储管理系统、机器设备或供应链当中。 2、制造系统管理问题 工业4.0除了带来生产效率之外，同时也改变传统制造业的思维。当智能生产真正落实后，将会对制造管理系统带来巨大的变革，且势必变得更为复杂，包括整体的生产物流、人机协同作业等改变，也让员工培训更显重要。 3、通讯基础设施建设问题 通讯网络是实现工业4.0的重要关键，但是要建立一个让所有组织都能够配合的网络，必须要有一个一致的接口、通讯标准和规范。目前许多标准都还未建立，例如工业通讯、工程、IT安全、数字化工厂、设备整合等都还未被纳入整体参考架构中。?

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用

2020年10大工业物联网解决方案

每个人都知道物联网，但它的一个子集——工业物联网，在整个制造业和工业流程中具有非常广阔的前景，并一直在提高运营效率。事实上，它已经让大多数公司的生产力、可扩展性和成本效益得到显著改善。 什么是工业物联网？ 工业物联网(IIOT)或工业互联网汇集了出色的机器、高级分析和工作人员。它利用嵌入了人工智能和机器学习的机器的力量，它还使用了智能传感器和执行器来增强工业和制造流程。 工业物联网是由众多连网设备组成的网络，从而形成了一个可以收集、监测、分析和提供有价值数据的系统，这些数据可用于更快、更准确地推动业务决策。连网的传感器和执行器使公司能够更快地发现效率低下和问题的原因所在。此外，除了支持商业智能工作之外，它还节省了时间和金钱。 制造业中的工业物联网在质量控制、可持续和绿色实践、供应链可追溯和整体供应链效率方面都具有巨大潜力。工业环境中的工业物联网，是诸如预测性维护、增强现场服务、能源管理和资产跟踪等流程的关键。 工业物联网解决方案 1、预测性维护

预测性维护是避免制造和生产线停机的有效解决方案。借助智能传感器，现在可以持续监测机器，并在系统完全停机之前检测到关键问题。 可以计算和实施性能改进，这就是为什么维护工程师可以在不影响日常任务的情况下有效分析数据，并计划定期维护的原因所在。 2、智能机器人 人机界面设计概念可以帮助降低操作的复杂性并可以提高生产力。可以对机器人进行编程以执行复杂的任务，并且如果将其嵌入高端传感器，它还可以进行实时分析。 智能机器人技术还可确保生产线上工具和材料的顺利搬运。由于其精确的准确性和效率，许多支持工业物联网的工厂正在开发智能机器人系统。 3、智能物流管理 据羿戓信息所了解，物流是许多行业中最重要的领域之一。这就是为什么该领域需要不断改进以支持其不断增长的需求的原因。工业物联网中的智能传感器是许多复杂物流业务和高效货物管理的完美解决方案。

工业物联网所面临的三个挑战

工业物联网所面临的三个挑战 当大家开始淡化物联网这个总概念，而去谈论具体的应用，例如智能制造、智能能源、智能交通与车联网时，标志着物联网发展进入了新的阶段。物联网 技术真正开始与各行各业深度结合，人们开始关注物联网技术带来的实际效益，而不是之前空泛的概念炒作。如今的工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT），已经成为了一个由广泛互连的智能设备和基础设施构成的世界。 通用电气董事长兼首席执行官杰夫-伊梅尔特（Jeff Immelt)曾撰文指出，工业互联网仅仅生产力提升一项即可带来8.6 万亿美元收益，这个规模相当于未来互 联网消费市场的两倍。近日，在同济大学-美国国家仪器公司（NI）工业互联网联合实验中心揭牌仪式上，与非网记者采访到了工业物联网专家、NI 嵌入式系统总监Jamie Smith，请他详细介绍了工业物联网的最新发展状况。 设备上连接了传感器和驱动器，持续收集到的传感器数据被处理以后送到云端，这就是今天工业互联网实验室中可以看到一个简单直观的工业物联网架构，不过在讲工业物联网架构之前，我想先介绍工业大数据（big analog data）的概念。 Jamie 表示，机器视觉就是一个典型的工业大数据应用，摄像头模块将图像 从模拟域转换到数字域，系统运行期间每时每刻都在产生大量的数据，对于系 统的处理能力要求非常高。机器视觉的应用非常广泛，例如生产线视频检测、 激光雷达以及发电行业通过热成像仪来监测运行状况等。机器视觉产业才刚刚 开始。 类似机器视觉这种应用所产生的数据量非常大，所以Jamie 认为首先把工业大数据在靠近采集数据的终端设备一端进行预处理，才能够承受数据处理压力 并满足系统的实时性要求。摩尔定律预示计算能力不断增强，尼尔森定律

智能制造工业物联网建设方案-工业物联网方案

2 0 19j 智能制造工业物联网 建设方案，

目录 01 03 04智能制造系统架构与工业物联网 能效&设备管理■一智能工厂工业物联网实践案例

智能制造系统架构一一《国家智能制造标准体系建设指南》 ■工业4.0的三个集成: ■ 纵向整合； ■横向整合 ■端到端整合 ■中国制造2025系统架构三维度： ■系统层级，企业内信息集成 ■ 生命周期，企业间信息集成； ■ 智能功能，从制造到服务的转型，新业 态（B2C-C2B ） 企业 ■工业4.0与中国制造2025,异曲同工; 互.IK 互iffi 控制 佰卩刷:合 新兴业态 智能功能

面向企业内信息集成的架构 企业信息化系统 IT OT 企业层 管理层 MES 工厂工程纽态 协同研发、智能生产、精准物流和智能服务 面向企业的经营管理，包括ERP、PLM、 SCM 和CRM 面向工厂/车间的生产管理，包括MES 操作层 q DC s a ；S SCADA 控制层 Fff l ma : HMI 现场层 工厂或车间的工业环境PLC、SCADA、DCS等过程控制 传感器、仪器仪表、射频识 别、机器、机械和装置 设备 系统层级 协同 企业 车间 智能功能 西门子/工业4.0的数字化工厂架构中国制造2025的企业内信息集成系统层级

“工业物联网”贯穿智能制造体系 三个维度的各个环节 期的所有环节； ■实现系统层级的设备、控制、 工厂、企业和协同五个层级, 以及智能功能的互联互通； ■工业物联网实现了 OT 与IT 的 融合的基础。 工业物联网： ■位于智能制造系统架构生命周 生命周期

机器视觉之工业镜头的基本参数

工业镜头的基本参数 工业镜头相当于人眼的晶状体，如果没有晶状体，人眼看不到任何物体；如果没有镜头，那么摄像头所输出的图像；就是白茫茫的一片，没有清晰的图像输出，这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。 当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时，也就是人们常说的近视眼，眼前的景物就变得模糊不清；摄像头与镜头的配合也有类似现象，当图像变得不清楚时，可以调整摄像头的后焦点，改变CCD芯片与工业镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置)，可以将模糊的图像变得清晰。 由此可见，镜头在闭路监控系统中的作用是非常重要的。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道:设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距，施工人员经常进行现场调试，其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。 一．工业镜头的安装尺寸，接口 所有的摄象机镜头均是螺纹口的，CCD摄象机的镜头安装有两种工业标准，即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同，但两者从镜头到感光表面的距离不同。 C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17．526mm。 CS安装座:特种C安装，此时应将摄象机前部的垫圈取下再安装镜头。其镜头安装基准面到焦点的距离是12．5mm。如果要将一个C安装座镜头安装到一个C S安装座摄象机上时，则需要加装一个5mm厚的接圈。 二．镜头的尺寸 以摄象机镜头尺寸分镜头可以分为1英寸、2／3英寸、1／2英寸、1／3英寸、1／4英寸、1／5英寸等规格，下面是一个简单的芯片尺寸规格表: 格式1英寸2/3英寸1/2英寸1/3英寸1/4英寸 高度9.6mm 6.6 mm 4.8 mm 3.6 mm 2.4 mm 宽度12.8 mm 8.8 mm 6.4 mm 4.8 mm 3.2 mm 摄像机镜头规格应视摄象机的CCD尺寸而定，两者应相对应。大概: ★摄像机的CCD靶面大小为1／2英寸时，镜头应选1／2英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1／3英寸时，镜头应选1／3英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1／4英寸时，镜头应选1／4英寸。 如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸大时，将使图像视野比镜头视野小，即不能很好地利用镜头的视野；如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸小时，将发生“隧道效应”，即图像有圆形的黑框，像在隧道里拍的一样。 监控相机一般都比较小，甚至小于1/3英寸；工业相机稍微大一些，一般1/2英寸到1英寸不等；传统的135相机底片比当前的一般感光芯片都大，36mm×24mm(1.4英寸×0.9英寸)，画面对角线长度为43mm(1.7英寸)，即是1.7英寸的，120中幅相机，其感光面尺寸有三种:45

企业如何实施工业物联网解决方案

企业如何实施工业物联网解决方案？ （原标题：实施工业物联网的3个关键步骤） 导读：工业物联网被认为是物理世界和虚拟世界之间的接口。当工作人员在现场时，他们可以使用他们的设备——无论是智能手机、平板电脑还是增强现实眼镜——来查看隐藏在眼前的数据。 工业物联网是工业领域的物联网技术，它的应用能够大幅提高制造效率，改善产品质量，并降低产品成本和资源消耗。虽然工业物联网可将传统工业提升到智能化的新阶段，但企业在实施工业物联网时，需掌握这3个关键步骤。 基础设施老化、成本压力、利润率波动和监管审查，都促使人们需要更高效、更强大的维护技术。幸运的是，可以通过数据分析、预测性维护、人工智能和互联基础设施来改善工业维护，但确定从哪里开始可能是这一流程中最困难的部分。一项新技术的一次失败部署，可能会让管理者在进一步的努力中受挫。本文将介绍工业设施开始数字化旅程时应采取的一些关键步骤，以确保成功。 工业物联网的重要性 世界经济论坛估计，“石油和天然气行业的数字化转型可以为该行业、其客户和更广泛的社会带来约1.6万亿美元的经济影响。”鉴于这些变化，在未来5到10年内，该行业的数字支出预计将增长至每年300亿美元以上。这些数字化努力是更大的第四次工业革命的一

部分，而这场技术革命正在改变我们的生活和工作方式。 第四次工业革命的一个关键要素是物联网(IoT)，即嵌入在汽车和电器等日常用品中的互联设备网络。预计未来5年，物联网将创造4至11万亿美元的经济价值，其中很大一部分将来自工业物联网（IIoT）应用。 数据丰富且对时间敏感的行业可以从工业物联网的潜力中受益良多。石油和天然气公司在其上游和下游资产中拥有巨大的数据池，但这些数据被孤立的、基于纸面的流程所隐藏，提供的实时数据很少，并且单个工人级别上几乎没有责任感。缺乏数据透明度会导致事故、返工和计划外停机，这每年会给工厂造成数百亿美元的损失。工业物联网可以帮助利用新的数据源来改进维护流程，并节省大量成本。 为什么工业落后于数字化 数字技术并不新鲜。公司在20世纪80年代开始使用这些技术，以更好地了解生产潜力，改善健康和安全并提高运营效率。但是，近年来，工业在数字化道路上远远落后于其他行业。 工业物联网和其他数字技术的采用常常受到过时的监管框架、数据格式缺乏标准、无法在整个生态系统中共享信息以及行业领导者普遍持保守或成本导向的态度所阻碍。由于这些过时的操作模式，数据经常被搁置，并且没有连接到内部管理系统。随着拥有数十年专业知识的高级领导人退休，数字化对于帮助弥合技术和经验差距变得更加重要。 如何实施工业物联网解决方案

机器视觉在工业自动化中的应用

工业4.0时代的到来，让机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，人们对于机器视觉的认识也愈加深刻，机器视觉系统提高了生产的自动化程度，大大提高了生产效率和产品精度。 机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置，将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，然后图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 1、图像识别应用 利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 2、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，比如应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检

测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 3、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 4、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 5、物体分拣应用 物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。 随着社会现代化的蓬勃发展，我国工业取得了长足的发展。经过机器视觉检测市场的长期积累，我国涌现出一批具有一定实力的机器视觉研发和生产企业，泰视特就是代表企业之一。 机器视觉可以代替人眼做测量和判断，在工业自动化中的应用自然是十分重要的，我司机器视觉在食品、饮料、制药、酒水、日化、电子、五金、汽配、包装、印刷等行业均有广泛的应用，在不久的将来，还将会有更多领域的突破和发展。

@浅谈物联网的三大商机和四大挑战

浅谈物联网的三大商机和四大挑战 【摘要】经过多年的概念说后，物联网开始走进人们的生活，有业界人士称2014将是物联网元年，无论是物联网子行业智能家居或是车联网，都炒得热火朝天。未来，物联网将会是什么样？路该怎么走？本文将介绍物联网未来发展和面对困境。 【关键词】物联网、商机、挑战 经过多年的概念说后，物联网开始走进人们的生活，有业界人士称2014将是物联网元年，无论是物联网子行业智能家居或是车联网，都炒得热火朝天。未来，物联网将会是什么样？路该怎么走？本文将介绍物联网未来发展和面对困境。 1、物联网未来将有三大层次商机 物联网商机可分为三大层次，第一层是要建立让所有物件连上网路的M2M（物件对物件）网路基础建设，嵌入式网路系统就扮演重要角色，亚信、联杰、瑞昱等近3年已成功卡位嵌入式网路IC市场，尤其是在10/100M嵌入式乙太网路及USB乙太网路等市场拥有高占有率，将成为最直接的受惠族群。 第二层是终端物件的互联架构，主要是让各种应用终端能够与其它终端或局端进行网路沟通，今年已经看得到实质订单的领域，包括LED照明、智慧电网、以IPSTB或IPTV为主体的三网融合等应用。除了亚信及联杰等业者已由基础架构向上分食订单，主攻应用端物联网晶片的智原、创意、盛群、F-硅力、笙科、创杰等，均分别在特殊应用晶片（ASIC）、微控制器（MCU）、蓝牙网路等市场拥有一席之地。 第三层则是整合型系统架构，主要是将软体或作业系统整合在硬体中，以利服务的推动，这块市场目前看来都是由英特尔、苹果、Google等国际大厂主导，但大厂要建立属于自己的完整生态系统，仍需要各方配合，如Google在穿戴装置推出的GoogleWear平台，英特尔以Quark处理器为主体建立的Edison平台等，就与国内华硕、联发科、宏碁等结盟。 2、物联网面临四大挑战 与GoogleGlass或是可穿戴式生物传感器等像是暂时性刺青的技术相较，基础建设是比较不吸引人的话题；但对于想成为主流的物联网技术来说，核心技术层面上的创新至关重要。

青岛市物联网应用和产业发展行动方案(2011-2015年)

青岛市物联网应用和产业发展行动方案 （2011-2015年） 摘要: “十二五”期间，青岛市将在智能交通、数字家庭、食品安全、城市公共管理、现代物流、精准农业、生产制造等七大领域，开展物联网应用示范工程。到2015年，全市物联网技术研发及产业的部分领域走在全国前列，形成“点、线、面”多层次的应用格局。同时，打造国家级物联网应用示范基地和物联网终端产品制造基地。 物联网通过感知、通信和智能信息处理，可实现对物理世界的智能化认知、管理与控制，已成为当今全球信息技术竞争的关键点和制高点，被世界公认为继计算机、互联网和移动通信网之后的新一轮技术革命浪潮。物联网产业被国家正式列为战略性新兴产业。加快推进物联网技术研发应用和产业发展，不仅是优化青岛产业结构、培育新的经济增长点、拉动现代服务业、增强城市综合竞争力、实现科学可持续发展的迫切需要，也是进一步改善民生、构建和谐社会的必然选择。根据国家发展战略和青岛市经济社会发展实际，特制定《青岛市物联网应用和产业发展行动方案（2011-2015）》。 一、发展背景 (一)物联网及产业构成 “物联网”是一个由感知层、网络层、应用层共同构成的庞大的社会信息系统，其感知层通过智能卡、RFID（电子标签）、识别码、传感器等承担着信息采集的功能;其网络层通过无线网、移动网、固网、互联网、广电网等承担信息的传输；其应用层则完成信息的分析处理和控制与决策，以及实现或完成特定的智能化应用和服务任务， —1—

以实现物/物，人/物之间的识别与感知，发挥智能作用。物联网是一个涉及国民经济各行各业、社会与生活各个领域的无所不包的庞大产业链，主要包括围绕整个产业链的硬件、软件、系统集成和运营服务四大领域，由各类传感器、芯片、标签、读写设备、制造装备、通信设备、传输网络、终端产品、数据存储处理、中间件、应用软件、系统集成、信息安全与应用服务等产业组成。物联网的产业链庞大且复杂，并随着行业应用的发展将会创造出更多的技术和产品，为相关产业带来巨大商机。 (二)国内外发展形势 当前，物联网已成为推动全球经济复苏和社会发展的新引擎。美国、欧盟、日本、韩国、新加坡等国家把物联网产业提升到国家发展的战略高度，积极开展物联网技术研究、标准制定，加快推动物联网基础设施建设，着力推进物联网产业发展。美国IBM 公司提出以物联网为基础的“智慧地球”计划得到奥巴马政府积极回应，将物联网列为“2025 年对美国利益潜在影响的关键技术”之一，其在物联网产业上的优势正在加强与扩大。欧盟是物联网技术推广应用的推动者，出台了《欧盟物联网行动计划》，提出了十四项物联网行动计划；2009年10月，欧盟委员会以政策文件的形式对外发布了物联网战略，提出要让欧洲在基于互联网的智能基础设施发展上领先全球。日本在提出的“U-Japan”和“I-Japan”战略中，确定物联网是其发展重点，战略目标是实现无论何时、何地、何物、何人均可连接的“泛在网络”社会，实现以国民为中心的数字安心、活力社会。韩国、新加坡等国家也先后出台了一系列扶持物联网、泛在网络等方面的发展计划和战略规划，目的在于强化产业优势与国家竞争力，抢占物联网产业先机。 我国早在十多年前就开始了物联网相关领域的研究，在一些关键技术领域实现了突破，形成了一定产业规模，并在国际标准的制定工作中争得了一定话语权。2010年 —2—