助力智能制造打开新“视界”

随着近年来新一代信息技术与制造业的深度融合，全球工业正步入4.0的智能化时代，我国制造业的数字化转型升级取得了显著成效。

“十四五”规划纲要提出深入实施智能制造工程，大力推动装备数字化，持续推进制造业数字化转型与智能化变革，为促进制造业高质量发展，推进数字经济发展提供有力支撑。随着企业对智能制造的需求日益增加，加快智能化变革已成为制造产业的共识。

​机器视觉  智能制造新“视界”​

工业4.0时期的智慧工厂与传统工厂相比，它提供了更高级别的机器、设备、传感器与人之间的通信，贯穿设计、生产、管理、服务等生产活动的全链条，使制造具备自感知、自学习、自决策、自执行等功能，并将决策高度分散，允许网络物理系统尽可能自主运行。作为工业4.0的核心要素，智能制造离不开机器视觉技术，即通过机器视觉产品将被摄目标转换为图像信号，传送给图像处理系统，从而“用机器替代人眼做测量和判断”。

▲机器视觉产业链

机器视觉系统通过5G与云平台相连，依托其特有的高带宽、低时延，以及高可靠等特性，同时融合MEC边缘计算技术，为工业机器视觉解决方案提供了更快的计算、更高的数据安全性及动态监控，可满足智能安全巡检、AI工件质检、AI分拣、仪表数据实时监控等多种数字化场景下的应用。

识别作为工业机器视觉技术最根本的功能，是对三维世界的客体及环境的感知和认识，以数字图像处理与识别为基础，较之传统人工识别，出错率更低，检测速度更高，因此对设备的准确度、精度、速度和复杂形态下的观测能力要求极高，对于底层算力要求也就更高。

▲识别像素分布、颜色等信息并转换为数字信号

海量数据贯通  边缘实时处理​

随着制造业智能化的进一步深入，装配机器人、AGV搬运机器人的使用逐渐广泛，这对其进行目标识别、轨迹规划时的计算实时性、自主性也提出了更高要求，机器视觉系统利用深度学习神经网络对被摄目标进行数字化检测，更靠近边缘端的机器视觉应用能够提供更加高效、高精度的图像检测。

AGV搬运机器人

​装配机器人​

同时在制造业的数字化转型过程中，海量智能设备、生产线以及智能平台出现，使工厂数据量呈指数形式增长。智慧工厂需要解决海量数据的存储和深度挖掘计算的问题，以实现对不同业务流程的精准预测及优化。

据相关数据显示，工业制造中的单个摄像头每天会产生约330G的视频图像数据，完全上传至云端不仅过多占用带宽，对于毫秒级的业务需求也难以响应，因此制造业产业升级伴随的海量数据处理离不开边缘处理设备的帮忙。另一方面为了降低延迟并快速对外部环境的变化做出应对，工业机器视觉大多需要将决策权从云端下发至边缘设备上，在边缘网络上实现计算处理，从而做到避免生产线停机造成的严重后果。

▲机器视觉工作原理

坤前助力智能制造边缘部署​

坤前KI4208E是一款为满足对智能制造、机器视觉场景，基于全新的第三代英特尔®至强®可扩展处理器设计开发的双路高性能边缘计算产品。

适用于面向智能制造、机器视觉等视觉分析、高端图形工作站等应用场景。例如：机器视觉、虚拟现实、图像分析、图形渲染、多媒体编辑、二维/三维设计、网络游戏处理等。​

在智慧工厂场景下，该机型部署于靠近数据源头的边缘端提供计算及存储服务，能够有效缓解网络带宽与数据中心的压力，增强服务的实时响应能力并对工厂内的隐私数据进行保护，提升数据与生产的安全性，同时通过云端的交互协作实现系统整体的智能化。

迈向工业4.0  坤前“智”造新布局​

深耕行业多年，坤前在数字化赋能之路上积累了丰富的行业经验以及技术优势，形成了以智能安防、智能制造、智慧能源、智慧金融等为代表的人工智能产业布局。其中，坤前的产品应用涉及仿真设计、缺陷检测、视觉引导、数字化运营管理、故障预测等“智”造全环节。​

在智能制造领域，坤前协助某知名半导体企业建立数据中心进行生产线检测与分析，以满足生产前端大量实时图像分析与残次品图片二次存储的需求，通过人工智能一体化解决方案大幅提升其生产效能，降低了资源成本，为生产线的高效运转提供了有力支撑。伴随智能制造的转型及众多上下游产业的布局，庞大的市场规模使工业机器人的发展势如破竹，“工业之眼”机器视觉的应用离不开精密的计算系统和强大的算力设备，坤前在赋能千行百业数字化转型之路上必将一以贯之，慎终如始，为我国数字化发展注入动能。