從世界范圍來看，中國雖然是制造的大國，但一直大而不強，中國制造目前仍然處于第三方陣。

在宏觀戰(zhàn)略的細分執(zhí)行上，我國也提出三步走的具體規(guī)劃：第一步要實現(xiàn)數(shù)字化制造，第二步實現(xiàn)互聯(lián)網+制造，第三步實現(xiàn)新一代智能制造。

就整個制造類型來看，這分別代表著勞動密集、資本密集、技術引領和市場變動型的不同制造形式。

我國目前主要仍處于勞動密集型制造形態(tài)，該制造形態(tài)以低層次、低勞動成本為核心競爭力，主要行業(yè)包括加工、組裝、家電、電子產品等基礎制造業(yè)。

隨著人工成本不可避免的不斷提高、工人不穩(wěn)定性影響品質問題顯露，人的不確定因素成為勞動密集型制造的發(fā)展瓶頸。

這些困境的根本出路就在于轉型升級，同時提升智能化程度，用人工智能結合制造業(yè)，以人工智能+機器人去減少人工，降低人工造成的品質不穩(wěn)定，質量差等問題，無疑是促進制造業(yè)轉型升級的良好方法。

這些困境的根本出路就在于轉型升級，同時提升智能化程度，用人工智能結合制造業(yè)，以人工智能+機器人去減少人工，降低人工造成的品質不穩(wěn)定，質量差等問題，無疑是促進制造業(yè)轉型升級的良好方法。

機器視覺帶來的改變

人工智能是促進制造業(yè)轉型的重要技術。近年來，人工智能的概念非?；鸨?，但在實際應用卻很少，尤其是在制造業(yè)中，人工智能的應用還仍然處于初級階段。

目前人工智能+制造業(yè)的應用，主要集中在配合機器視覺的應用。

人類的信息獲取75%以上來自于視覺，機器視覺是對于人類視覺的再提升。機器視覺無疑比人眼更加強大，在很多環(huán)境下，人類的視覺變化已經越來越難滿足要求。例如電子制造等行業(yè)的高速高精產線，往往速度快，工件小，非標件多，如果大量依靠人工，工人必可避免的疲勞等客觀因素會帶來非常高的誤差，導致產品質量不穩(wěn)定。因此，用機器視覺來替代人眼至關重要。

現(xiàn)在的機器視覺的典型實現(xiàn)技術方式是用工業(yè)相機來完成，工業(yè)相機通過集成運動控制單元，能把運動圖像采集到計算機，通過計算機識別反饋回到機器來執(zhí)行動作調整。

在原先，自動化設備是按照既有預定指令來執(zhí)行，但加上視覺反饋后，同時也能根據(jù)對于環(huán)境感知，快速做出實時調整，使得設備智能性得到提升，執(zhí)行的效率和準確性得到了提升。

從生產線和智能工廠的角度來看，加入機器視覺后能很好提升制造水平。

當前許多工廠設備已經實現(xiàn)了基本自動化，表現(xiàn)為能按照人的編程機械式重復運動，但如果給機器加上視覺，設備就能夠根據(jù)不同環(huán)境條件來進行主動調整，從而在自動化設備基礎上實現(xiàn)智能化。

用機器視覺技術取代人工產業(yè)已經具備非常強的場景可行性。

目前機器視覺在珠三角地區(qū)已經得到大范圍應用。由于長三角珠三角地區(qū)是電子制造產業(yè)集中地，加工電子元器件、Pcb板以及手機組裝等制造產業(yè)精細且比較小，同時有大量的強光作為背光，對人體的傷害非常大，這些場景無疑就非常適合機器視覺的應用。

除此之外，機器視覺還能實現(xiàn)更精準的定位，使得機器人在抓取過程中實現(xiàn)視覺定位和誤差補償。在 OCR識別上，機器視覺也大有可為，例如識別板面文字，判斷漏缺，判斷安裝是否正確。

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