前言：隨著人工智能、計算機視覺等技術的不斷成熟，以及德國“工業 4.0”、日本機器人新戰略、美國先進制造伙伴計劃、中國制造 2025 等政策的不斷驅動，促使工業機器人市場持續增長，也大大促進了機器視覺產業發展。有公開數據顯示，在2018 年，全球用于工業自動化領域的機器視覺技術市場規模達44.4 億美元，預計2023 年將達122.9 億美元，年復合增長率高達21%，市場需求巨大。

機器視覺系統是指通過機器視覺產品將被攝取目標根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，傳送給專用的圖像處理系統，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

傳統工業視覺系統的應用實現，是在經過給定背景、光源、采集光學器材參數的特定環境下，實現對目標感知區域拍攝的數字圖像進行指定要求的處理，并提取特定的信息數據，并輸出給指定設備作為動作依據，所依賴的是預先明確的固定特征，由視覺工程師基于視覺任務的特定需求，進行目標特征的定義以及數值判斷的閥值定義的實現，這種邏輯簡單的局限性，無法適用于隨機性強、特征復雜的工作任務，如隨機出現的復雜外觀缺陷檢測。因此，目前業界越來越多的使用到能解決此類復雜特征問題的深度學習。

隨著我國5G 商用大幕正式拉開，5G 做為“新基建”之首，成為新一代智能制造系統的關鍵使能技術。在工業領域，5G 以其特有的大帶寬、低時延，以及高可靠等特性，使得無線技術應用于現場設備實時控制、遠程維護及操控、工業高清圖像處理等工業應用新領域成為可能，同時也為未來柔性產線、柔性車間奠定了基礎；同時，5G 與AI 的結合，更是會帶來整個社會生產方式的改變和生產力的提升。5G+AI 的工業視覺解決方案，通過端 + 5G 網絡 + 邊緣云 + 云服務的協作，將成為未來智能化工廠標配解決方案，讓工廠質量檢查和缺陷識別、設備增加眼睛提升靈活性和零部件高效測量變得簡單和高效。

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實現數據互聯互通、動態閉環

通過5G 網絡連接，產線上每個工業視覺應用不再是獨立的數據孤島，帶來的價值包括但不局限于以下方面：

1）工廠中央生產控制系統可以實時獲得每個被檢測對象的結果、狀態，納入全工廠生產管理系統；

2）云端訓練平臺能實時獲取多個現場端的樣本圖像，快速更新及實時部署優化后模型；

3）實現新檢測應用的快速部署及推廣，使能柔性生產；

4）實現現場設備的云端統一維護監控等；

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提升設備標準化、智能化水平 

5G+AI 的解決方案通過多點樣本的實時獲取，在云端統一架構平臺上實現推理訓練，支持快速的新模型迭代更新，能使得深度學習在工業視覺應用中被廣泛推廣，普遍提升視覺檢測成功率；

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簡單、易部署，支持規模應用

在工業中實現一個匹配用戶需求的視覺檢測系統，需要具備光學、網絡及圖像算法的專業技能，對用戶是個不小的挑戰。5G+AI 的解決方案中將復雜的樣本標注、圖像處理等統一在云端平臺實現，并通過AI 算法實現智能標注、智能閉環，降低系統應用的復雜性，使得工業視覺檢測能被應用到更多的生產環節中。

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提升生產效率，減少維護成本

5G+AI 的解決方案能極大的提升生產效率，一方面部分工業應用場景具有移動性訴求：如安裝于機械臂的視覺定位相機，因為機械臂的頻繁移動而使線纜纏繞損耗嚴重，需要經常更換，另外如后裝視覺應用、不固定部署場景，無線傳輸的方式都可以很好的解決；另一方面，工程技術人員可以在云端進行操作維護，無需到到現場即可進行軟件更新、設備調測、功能擴展等操作，能大幅降低系統維護成本，提升效率。

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降低視覺規模部署低成本

5G+AI 的工業視覺解決方案中，可以將需要強大軟硬件算力支持的計算統一在云端平臺實現，并同時支持多類不同應用場景，端側僅部署標準的圖像采集系統，進而降低全系統部署成本；同時，遠端維護的方式也可以極大的降低系統的操作維護成本。