我们都听过”更聪明，更努力”这句话。物联网 （IoT） 可帮助员工和公司更有效地生活和工作，因为他们能够更好地控制其工作流，并更深入地了解他们产生的数据。
IoT 本身是强大的，但称为”机器视觉”的技术将揭示其他相关方法，使其在企业中发挥作用。借助机器愿景，行业正在使用 IoT 实现流程自动化并降低劳动力成本。
这是一个令人兴奋的配对，因为，机器视觉和 IoT 共同可以减少浪费，改善服务交付，提供透明度，并帮助公司以更少的时间和劳动力和资源完成更多工作。
机器视觉如何与工业物联网合作
每个行业都有望从采用物联网中获益，包括医疗保健、金融服务、零售、农业以及食品和工业制造。IoT 之所以继续增长，是因为这一重要技术所赋予的优势，以及它给公司带来的竞争优势。
此处的概念看似简单：将机器视觉系统连接到 IoT 基础设施提供了识别摄像机上物体的方法，即使没有人工接收和研究图像。
目前机器视觉的趋势包括使用熟悉的 IoT 设备（如安全摄像机或检测站）来使用算法提高智能。它们还用于更好地了解系统操作、场所内的活动或检查制成品（如消费类电子产品或食品）的过程。
机器视觉被添加到 IoT 的各种系统中，因为它不仅能够检测摄像机帧内的物体，而且能够对其状态、条件或方向做出某种判断。
将机器视觉与物联网相结合，为企业提供了大量竞争和效率机会。以下是一些已经在整个全球经济中部署的示例：
- 神经网络机器视觉检测：长期以来，机器视觉一直用于检查产品包装和读取条形码和其他标识符。现代机器视觉的算法智能提供了更高的感知和细微差别。例如，蔬菜和水果会显示一系列的颜色和条件。神经网络机器视觉检测 – 与荧光、石英卤素、LED、金属卤化物或 Xenon 灯的合适照明搭配– 为研究大批量食品以及在某些情况下甚至拒绝单粒大米的过程带来人性化的判断
即便如此，他们也没有显示整个画面。配备近红外 （NIR） 摄像机的机器视觉检测站可以发现并了解表示产品损坏或即将变质的隐藏条件，例如新鲜苹果皮下有淤青或冷冻食品的含水量。
机器视觉与 IoT 的分布式计算相结合意味着更大的自主性，即使对于地理上分布的工作环境和流程也是如此。这包括检查管道、石油和天然气井、农田、交通基础设施等等。
当它与 IoT 配对时，机器视觉意味着物理资产和基础设施的更大独立性，以及对于可能没有实际存在的工业领导者更好的决策能力。在这些网络的边缘放置先进的成像设备和逻辑也意味着工作就位了。这意味着数据不必移动并减少公司主服务器上的负载。其结果是一种”分布式主权”，这将导致比这里所能命名的更有效的运作方式。
物联网和机器视觉的优势
物联网使公司能够重新思考他们对商业、行业和市场的态度。IoT 提供了制定战略并实现新目标的工具。将 IoT 基础架构与机器视觉相结合，可产生一系列新的优势：
- 减少带宽：检测系统是机器视觉的主要应用之一。通过图像传感器增强的高性能摄像机系统可以更好地处理和做出决策。摄像机可以根据收集的数据进行响应，从而减少向网络发送信息的需要。IoT 的机器视觉组件允许立即分析数据。带宽减少，因为信息不会发送到网络服务器。
- 提高效率：在自动化工厂中，机器视觉可用于机器人制导系统。检测机直接相互通信，而不是通过中央企业服务器进行通信。这降低了网络上的负载，同时提高了流程的效率
这可能意味着在地板上放置一条线，让自动机器人转移材料，以跟踪或识别仓库中自动拣选机的物料和障碍物。
制造商将如何从机器视觉中获益？
企业的两个主要目标是提高生产力和降低风险。制造商和其他大型运营部门可以使用机器视觉工具更有效地实现其目标。利用这些信息驱动的物联网设备可降低成本，提高员工的能力，并帮助公司做好应对意外困难的准备。
机器视觉工具为企业增加价值，帮助他们坚持使命。收集这些新信息可以改善制造商、员工和客户的生活。
市场在不断发展，因此，利用物联网实现机器愿景的公司将展示创新、灵活性、效率和准确性。基于机器视觉的解决方案将凭借增强的功率和速度占领市场，因此市场预测者认为，2018 年至 2025 年间，该行业将实现接近 8% 的年增长率。0.