5G、MEC与机器视觉相遇擦出怎样的火花
随着“新基建”的火热建设与“十四五”规划的出炉，传统行业的智能化转型号角吹响。在此趋势下，工业场景需求持续推进工业机器视觉技术发展。近日，中国电信研究院mec研发总监阮建辉指出，中国电信、中兴通讯联合提出了基于5g mec的分布式通用机器视觉平台，通过边缘云计算能力，简化检测识别现场的工控机方案和现场设备，加快视觉算法的优化，实现工业智能化。“云、网、边”相互融合，工业机器视觉能力将再进化。
工业机器视觉市场升温
所谓机器视觉，简单来讲，就是用机器代替人眼来做测量和判断。近年来，随着人工智能的快速落地，机器视觉作为人工智能行业的重要前沿分支，行业发展越来越受到关注。
赛迪顾问近期发布《中国工业机器视觉产业发展白皮书》显示，随着国内机器视觉企业向工业领域渗透，工业视觉解决方案供应商向上游核心零部件领域拓展，国产品牌逐渐发挥出本土优势，视觉装备和解决方案的市场占有率逐渐攀升。
目前，国内各省区市依托本地产业优势和资源优势，相继出台相关政策，如浙江、山东、上海等地出台的智能工厂、智能制造、人工智能、机器人等领域相关政策，就支持以工业机器视觉为核心的机器视觉产业全面发展。智研咨询数据显示，2020年该市场将突破125亿美元，预计到2025年全球市场规模将超过192亿美元。
当5g、mec与机器视觉相遇
工业机器视觉是工业生产环境中的重要一环。机器视觉核心技术围绕引导和定位、外观检测、高精度检测、识别等应用展开，上行带宽超过100mbps，时延10ms以内居多。
5g的发展将为工业机器视觉的规模化提供了网络基础，最终促进工业互联网的搭建。此外，边缘计算（mec）能就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。
那么，5g、mec与机器视觉三者融合将擦出怎样的火花？从应用侧来看，2020年4月，由中国电信携手上海海思、长虹爱联联合打造的5g机器视觉“端边云协同”创新方案改变了机器视觉在智能制造场景的应用限制。这一创新的5g机器视觉解决方案可广泛应用于汽车、电视、消费电子等制造领域。海尔与中国移动、华为、汇萃视觉等伙伴合作基于5g mec进行机器视觉方案联合创新，通过5g网络取代有线电缆，mec节点统一控制管理，设备自动化统一运维，解决部署效率低、处理能力受限、运维成本高、应用和算法更新不灵活、可扩展性差等问题和挑战。
毋庸置疑，机器人视觉系统是实现工业自动化、工厂智能化的关键零部件之一。通过5g+mec+机器视觉将为智能工业领域构建出一个可持续、更高效的世界。
产业链正待耕耘
机器视觉产业链构主要由上游零部件供应商、中游装备厂商以及下游应用行业构成。近年来，多行业积极布局机器视觉的应用延伸，助力工业智能化发展。
中国电信正基于5g、mec打造机器视觉平台。中国电信研究院mec研发总监阮建辉近日表示，5g mec机器视觉平台能够产生良好的产业与社会效应。生产智能化方面，推动工厂生产智能化，带动产业链快速发展。组网模式上，将机器视觉系统的能力按需部署在mec平台执行，借助中国电信提供的具备专业运维的网络和计算环境、差异化的路由策略以及按需编排下沉部署等服务，实现高效稳定的5g+行业+机器视觉方案。
平台架构方面，共有包括设计管理层、视频采集层、算法层、分析层、服务层、能力开放层6大功能层，以及数据安全、应用安全、平台安全、接入安全、设备安全5大安全体系。
不过，在产业链上游，视觉检测行业面临三大难题。一是当拍照成像质量不好时，会影响缺陷的识别率。二是检测区域较大时，拍照速度会影响设备效率。三是传统机器视觉系统在对复杂背景中的缺陷进行检测时，可能将背景误判为缺陷。“行业痛点正是创新的突破点”，业内专家表示，行业创新不断取得突破将成为扩大机器视觉应用的有力支撑，也将为工业自动化技术向智能化方向发展提供方向。
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目前，国内各省区市依托本地产业优势和资源优势，相继出台相关政策，如浙江、山东、上海等地出台的智能工厂、智能制造、人工智能、机器人等领域相关政策，就支持以工业机器视觉为核心的机器视觉产业全面发展。智研咨询数据显示，2020年该市场将突破125亿美元，预计到2025年全球市场规模将超过192亿美元。
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毋庸置疑，机器人视觉系统是实现工业自动化、工厂智能化的关键零部件之一。通过5g+mec+机器视觉将为智能工业领域构建出一个可持续、更高效的世界。
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中国电信正基于5g、mec打造机器视觉平台。中国电信研究院mec研发总监阮建辉近日表示，5g mec机器视觉平台能够产生良好的产业与社会效应。生产智能化方面，推动工厂生产智能化，带动产业链快速发展。组网模式上，将机器视觉系统的能力按需部署在mec平台执行，借助中国电信提供的具备专业运维的网络和计算环境、差异化的路由策略以及按需编排下沉部署等服务，实现高效稳定的5g+行业+机器视觉方案。
平台架构方面，共有包括设计管理层、视频采集层、算法层、分析层、服务层、能力开放层6大功能层，以及数据安全、应用安全、平台安全、接入安全、设备安全5大安全体系。
不过，在产业链上游，视觉检测行业面临三大难题。一是当拍照成像质量不好时，会影响缺陷的识别率。二是检测区域较大时，拍照速度会影响设备效率。三是传统机器视觉系统在对复杂背景中的缺陷进行检测时，可能将背景误判为缺陷。“行业痛点正是创新的突破点”，业内专家表示，行业创新不断取得突破将成为扩大机器视觉应用的有力支撑，也将为工业自动化技术向智能化方向发展提供方向。
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