图15G+机器视觉应用场景
3、5G+机器视觉技术路线随着工业生产智能化的要求越来越高，机器视觉在工业自动化生产中运用越来越广泛。如图2所示，机器视觉采集的数据最早是通过有线连接的方式存储在本地处理器中，并通过工业通讯的方式与PLC控制系统互联从而进行协同工作。比较常见的是通过PC板卡，支持多种接口形式（PCI、PCIe、等），同时支持多种通讯协议（profinet、EtherCAT、EtherNet/IP、PROFIBUS、DevieceNet等）。机器视觉设备在应用上不直接进行网络连接，它们的应用都是直接连到客户内部网络中，产生的数据一般不存在泄露问题，因为这些数据都是存储在客户手中，客户需要自行确保数据的安全性。如图2所示，机器视觉系统中，数据处理与分析才是整个系统的核心，相当于人的大脑。传统的机器视觉采用本地数据存储和处理模式，一般每台设备都会搭载一台性能强大的电脑或服务器，极大增加了机器视觉的成本。图25G+机器视觉技术路线而随着云计算技术的进步，现在的机器视觉系统不再需要在本地部署高性能电脑或服务器，有线（光纤/铜缆）、无线（wifi/4G/5G）将替代传统本地通信总线连接，实现存储、计算和协同的云处理。5G将增加云化机器视觉系统的灵活性，视频采集、传输和数据处理分析，以及控制指令的发出都利用5G传到云端，在云端进行所有处理，最后再发出指令给机器运动执行。（1）数据存储云化机器视觉一直是围绕大数据的业务，获取并处理无数的以千兆字节为单位的图像，然后针对一项指定的对象或任务提取出制定决策所需要的信息，会生成大量的数据，每分钟千兆字节的数据很快就变成了太字节，甚至是拍字节。5G可以保证大数据实时传输的需求。（2）数据计算云化为保证机器视觉检测系统的实时性，必须要明确系统的反应时间。包括：触发到开始成像的成像延迟；图像从相机到采集卡的采集延迟；图像从采集卡到处理器的处理延迟；通信网络带来的通信延迟；图像处理过程的算法延迟；处理结果送达I/O端口的I/O延迟；控制系统处理过程的控制延迟等。这些延迟过程中除了通信延迟外，其他都属于工业系统延迟是可控的，云处理带来的通信延迟也必须是可控的，5G可以满足低时延需求。（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。4、5G+机器视觉应用场景随着自动化控制的移动性需求，如不同位置、地点的制造，甚至柔性制造，对数据采集的移动接入提出了新的要求，使用WIFI模块和云端处理都成为处理移动数据的一张方式，但是对数据流量、接入数量、时延、稳定性都提出更高的要求，5G云化机器视觉系统解决方案更适合特定场景。5G+机器视觉场景的重点集中在以下应用场合。（1）可移动工业机器：工厂视觉导航工厂自动AGV小车应用于制造业中，AGV小车通过5G+机器视觉的处理能够准确无误的调整行走搬运的路线，可准确有效地完成货物的搬运工作，大大提高了企业生产的柔性智能性以及企业的竞争力。（2）固定工业机器：工业柔性视觉采用机器视觉技术的工业设备在进行柔性制造过程中，会采用移动技术特别是5G来满足生产需求，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。重点面向5大领域：图像识别应用、图像检测应用、视觉定位应用、物体测量应用、物体分拣应用。（3）厂区监控设备：工厂智能监控采用机器视觉技术的智能视频监控系统通过5G技术，扩展视频监控的移动性、范围和智能化。实现周界检测、越线检测、徘徊逗留检测、遗失检测、遗留检测、快速移动检测、打架检测、尾随检测、人群聚集、火灾烟雾检测、PTZ目标跟踪、视频故障分析、视频存储和回放等功能。5、5G+机器视觉场景评估5.1可移动工业机器：工厂视觉导航（1）市场需求国外企业