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1、5G+AI智能工业视觉解决方案白皮书V1.0发布日期 2020-06-20联合编著华为技术有限公司北京百度网讯科技有限公司5G+AI5G+AI 智能工业视觉解决方案白皮书 V1.01 工业视觉发展趋势 011.1 工业视觉概述 011.2 工业视觉的发展趋势及挑战 031.3 基于5G+AI的工业视觉解决方案的价值 042工业视觉发展趋势 062.1 助力企业质量提升 062.1.1 场景1：产品在线外观质量检测 062.1.2 场景2：产品组装后的防错检查 072.1.3 场景3：品牌商多工厂统一质检标准 082.2 助力企业效率提升 082.2.1 场景1：生产过程物品智能分拣 082.2

2、.2 场景2：生产过程瓶颈节拍分析 092.3 助力企业安全管理 102.3.1 场景1：生产现场生产安全巡检 102.3.2 场景2：环境监控仪表数据读取 113 5G+AI工业视觉解决方案 123.1 工业视觉四类典型应用方案 123.2 5G+AI工业视觉解决方案架构 153.2.1 逻辑架构：系统间业务数据流 153.2.2 物理架构：现场硬件部署位置 163.3 管：图像传输高经济性方案 183.4 云：边缘云端应用解决方案 213.5 端：现场设备5G连接方案 223.6 工厂园区5G网络建网方案 233.6.1 3C行业网络能力需求分析 233.6.2 工厂园区5G网络方案介绍

3、263.7 5G+AI工业视觉应用SLA保障 284 5G+AI工业视觉未来展望 305 参考资料清单 31附录：术语表 325G+AI智能工业视觉解决方案白皮书V1.001工业视觉发展趋势1.1 工业视觉概述机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，传送给专用的图像处理系统，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉在工业生产中应用广泛，常用于遍布整个生产环节的四类业务应用：视觉引导与定位、模式有无识别检测、精准测量测距、产品外观检测等。概括的说，工业机器视觉系统的特点是提高生产的柔

4、性和自动化程度，主要在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现自动化集成，软件集成，是实现智能制造的基础技术。在不同的应用场景中，机器视觉系统所采用的图像采集设备、处理方式、架构组成有所不同，主要包括以下三种系统架构： 一体化智能工业相机机器视觉系统智能工业相机是近年来机器视觉领域发展较快的一项新技术。智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉检测系统，是一种嵌入式计算机视觉检

5、测系统。它将图像传感器、处理模块、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性，同时系统尺寸大大缩小，拓宽了机器视觉的应用领域。智能工业相机一般直接输出图像处理数据用于设备控制、结果显示等，应用于某些特定的如二维码 / 条码识别、温度红外识别、视觉引导定位等场景。1基于智能工业相机的系统架构5G+AI智能工业视觉解决方案白皮书V1.002 基于工业相机和本地算力的机器视觉系统基于工控机机的机器视觉系统是目前主流的应用方案。分离式的图片采集系统与基于工控机的处理系统架构使得该方案能广泛适用于各类工业视觉应用场景。典型的基于工控机的工业视觉系统分

6、为图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分，具体由如上图所示的几部分组成： 工业相机与镜头：成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由系统控制切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。工业相机按照芯片类型、扫描方式、分辨率大小、输出信号方式、输出色彩、输出信号速度、响应频率范围等有着不同的分类方法，种类繁多，需要根据应用需求进行选择； 光源：光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果； 控制单元：控制单元一般包含光电传感器、I/O、运动控制、电平转化单元等，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进