随着越来越多的制造商采用工业4.0模式，工业市场对视觉系统的需求也将越来越大。在这个新时代，制造商将把先进的机器人、机器学习、3D深度测绘和工业物联网（IIoT）整合到一起以提高组织和生产能力。工业应用领域中的机器视觉系统一直以来都是嵌入式视觉领域最有前景的应用方向之一。机器视觉技术是其中最成熟和数量最多的应用。它被广泛用于制造过程和质量管理应用。
Transparency Market Research的分析师预测，机器视觉市场将从2014年的157亿美元增长至285亿美元（2021年）。
今天，制造商期望工业4.0能够帮助他们实现又一次的飞跃，进一步提高生产力。在“智慧工厂”这个概念的驱动下，工业4.0将引入物理网络系统来监控智能工厂的生产过程并实现分权决策。这种模式将通过整合大数据与分析、IT与物联网融合、机器人技术的最新进展以及数字供应链的迭代发展等理念推动行业向着数字化转型。最后，通过互联网，这些物理系统将实现系统交互和人机交互，成为工业物联网（IIoT）的一部分。
一个工业4.0智慧工厂将会是什么样子？首先，它将为机器、设备、传感器和人员提供广泛的互操作性和高水平的通信能力。其次，它将具有很高的信息透明度，系统通过传感器数据创建物理世界的虚拟映射，使得信息情境化。第三，智能工厂的决策行为将高度分散，物理网络系统尽可能自主运行。第四，这些工厂将提供高水平的技术援助，系统可以帮助彼此解决问题、做出决策并帮助人类完成太难或危险的任务。几乎在所有情况下，制造商都将比以往更依赖嵌入式视觉系统。
通常，这些应用领域中的制造商采用由一个或多个智能摄像头与处理器模块组成的紧凑型视觉系统。今天，设计工程师为这项技术找到很多潜力无限的全新应用领域。例如，图1中的机器视觉智能摄像头非常适合用于监控生产线上的制造设备。设计工程师可以使用FPGA实现图像传感器桥接，用作一个完整的摄像头图像信号处理流水线（ISP），以及提供GeVision或USB Vision等互连解决方案。
机器视觉
另一个例子是基于FPGA的视频采集卡（图2），它聚合了来自多个摄像头的数据，并进行图像预处理，然后通过PCIe接口将数据发送到主处理器。
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当然，采用这种新模式的制造商也将面临诸多挑战。他们必须要开发可靠性极高和延迟极低的嵌入式视觉系统以确保物理网络通信的正常工作。工业4.0将迫使制造商保持生产过程的完整性，同时减少人为监管。当他们在部署这些新系统时会面临资深人员不足的问题。但好处远远超过了挑战。工业4.0将会大幅提升危险工作环境中工作人员的健康和安全保障。来自制造过程中各个层面的数据可帮助制造商能够更简单有效地控制其供应链。朗锐智科多年来专业于嵌入式开发与研究，为客户提供专业的嵌入式视觉方案。