视觉技术与实体经济融合领域

人工智能领域的视觉技术主要是图像识别、计算机视觉、机器视觉。虽然机器视觉在工业领域被广泛提及，但是其应用的技术包括了计算机视觉、图像处理等技术，应用场景也稍有不同。图像识别主要应用在图像终端，如人脸识别摄像头；计算机视觉主要是应用于动态图像的分析和静态图像分析。可以说，计算机视觉是人工智能视觉技术的基础元素。

视觉技术是人工智能当前技术相对其他技术领域较成熟、技术发展快、市场需求量大的领域，比如人脸识别，在光线好的情况下，正面人脸识别机器的准确率能达到99.99%，人脸识别在、物业安保、***、证券、***、教育、电子商务、机场、地铁等场景应用广泛。前瞻研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与***战略规划分析报告》显示，未来十年，我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。

机器视觉系统的工作流程

机器视觉系统的工作流程简述：

　　1.传感器探测到被检测物接近运动至相机的拍摄中心，将触发脉冲发送给图像采集卡;

　　2.图像采集卡根据已设定的程序和，分别向相机和照明系统发出启动脉冲;

　　3.相机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描;

　　4.相机开始新的一帧扫描之前打开***机构，***时间可以事先设定;

　　5.另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应与相机的***时间匹配;

　　6.相机***后，正式开始一帧图像的扫描和输出;

　　7.图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据;

　　8.图像采集卡将数字图像存储在计算机的内存中;

　　9.计算机对图像进行处理、分析和识别，获得检测结果;

　　10.处理结果控制流水线的动作、进行***、纠正运动的误差等。

工业自动化中的工控计算机

　　普通电脑用于工业自动化的话，故障率较高，增加维护成本。工控计算机性能较稳定，前期成本相较于普通电脑来说高一些，只是从长期使用来看，节省了不必要的维修维护成本。并且控控计算机可以实现24小时运行。工控机对使用环境要求也不高，可以在在防尘、防潮、防振动等方面做个的保护和测试，可以用在任何复杂和恶劣的工业环境中，适应环境里较强。另外，工控计算机装的是Linux、server等工控服务器系统，安全和可靠性比普通的windows系统更高，想对比普通电脑来说风险较低。

　　工业计算机可以简单想成是工业自动化机器设备中的控制器。而一台机器设备除了机械零件外，从数据、讯号的输入到整台机器动作，要能产生“自动化”能力关键的零组件，就是控制器。其实自动化就是机器零件自动执行“程序”的过程，程序中的每条指令就是由控制器来分析下达，以借此达成机台各部位自动工作的目标。

传统制造业是我国工业体系的重要组成部分

一，工业化发展仍然需要传统制造业贡献力量。近年来，我国第二产业占GDP比重从2015年的42.5%下降至2018年的36.1%；就业比重已从2015年的29.3%下降至2018年的27.6%，工业化发展“降速提质”特征明显。在此背景下，传统制造业发展的质量和效益十分重要。从总量层面看，金属冶炼和压延加工业、通用设备制造业、非金属矿物制品业作为传统制造业的代表部门，其规模以上企业数量分别占工业规模以上企业总数的3.91%、6.31%和9.27%，是我国生产体系的重要部分。从效率层面看，传统制造业对整个工业部门效率的提升至今仍然发挥着积极作用。

二，传统制造业在应对冲击中具有特殊的“稳定器”作用。今年以来，新冠疫情对我国经济形成较大冲击，第二季度我国经济增速就实现了由负转正，工业增加值平均增速为4.36%，高于GDP增速，是推动经济增长的重要力量。相较于服务业以及其他制造业部门，传统制造业具有缓冲周期长、抗波动能力强等特征，这使得传统制造业在稳定工业增长的过程中起到了重要作用。从这一角度看，强有力的传统制造业能够提高经济体抵御罕见冲击的经济韧性，对稳定国民经济有重要意义。