近期的调查表明，计算机视觉技术在工业环境中的重要性正在发生蜕变。中国有33%的受访者表示，他们有可能采用计算机视觉技术，并且有可能在智能工厂自动化方面投入更多，而世界其它地区这种情况仅占22%。这种差距是出于《中国制造2025》对自动化的鼓励和推动。但目前尚不清楚计算机视觉在工业4.0时代的具体用途。

工厂自动化包括一系列技术，包括机器视觉、图像处理、机器人视觉以及计算机视觉。本文介绍了计算机视觉在目前、将来都会对制造业产生重大影响的三大应用。

机器人技术

计算机视觉是从图像中提取相关信息并进行解读。例如，计算机视觉系统（CVS）可以通过收集、分析图像来识别物体，包括它们的大小和颜色。物体检测和特性分析结束后，信息就可以传递给其他系统，以做出反应。

这些反应可能会来自于一些人为干预，但越来越多的工厂选择采用机器人技术来寻求更快、更安全、更有效的解决方案。甚至一些机器人的手臂或者头部嵌入了摄像头，可以将收集到的信息直接反馈给机器人。

通过计算机视觉和机器人之间的合作，自动化分析和反应可以为行业开启无限的改进和可能性。垃圾回收工厂中的计算机视觉系统能够识别物体，例如可以通过检测颜色和形状来识别玻璃，然后使用机器人技术将相似的玻璃类型放在一起。

随着科技的进步，人们也可以在同一空间安全地与机器人合作。带嵌入式摄像头的机器人可以识别正在靠近的人，或者暂停活动，确保在人类周围工作。不必因为担心有可能对周围的工人造成危害，而将机器人局限在玻璃盒子里。

质量控制

机器人技术带来了计算机视觉的一个非常流行和活跃的应用。质量控制是一个相对简单的自动化过程。与机器人技术不同的是，即使不采取自动化操作，检测故障产品也可以节省大量时间，并大大提高准确性。在计算机视觉识别损坏的产品后，可以人工介入，进行移除或校正。

质量控制影响巨大，因此我们没有将之与机器人技术进行更复杂的集成。计算机视觉在质量控制中的设计是工厂向自动化过渡的最佳起点。

数字双胞胎（Digital Twins）

“数字双胞胎”的概念是创建工厂的数字模型，它可以用来优化操作和设计。工厂车间，通过基于计算机视觉技术的传感器和一些算法，将实时信息反馈到“数字双胞胎”。这些数据可以通过一系列技术收集，例如照相机、激光扫描仪和雷达。

工厂模型与实时数据相结合，可以在制造过程发生物理变化之前，对复杂的设计改进进行测试。这些改进包括机器设备的传感器，确保发生故障之前，设备能够第一时间得到修理或更换。除了更高准确性和效率之外，数字孪生也可以将工厂改造成一个动态的、能够做出响应的生产者。

机器人技术、质量控制和“数字双胞胎”仅仅是制造业开始转变为自动化智能工业的开始。除了计算机视觉技术，还有更多变化，特别在是与之密切相关的工业物联网（IIoT）领域。

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这些受访者对“你以前用过计算机视觉技术吗？”这一问题作出否定回答。进而对对“未来两年，你或你的公司开发计算机视觉系统的可能性有多大？”这一问题做出了“很有可能”、“有可能”或“不太可能或不可能”几种回答。