FA篇

数字视觉系统的实际运用

图像能以比语言更为精确的方式传递各种信息。 在 20 世纪 60 年代，日本第一个将可以有效处理并利用计算机生成数字图像的成像技术投入工业上的实际运用。 首先运用该技术的是科研领域，这其中包括处理人造卫星发来的图像。 20 世纪 70 年代，采用 X 光与超声成像的试验开始运用于医学领域和工业领域（包括工业制造和物流）。 成像技术得以积极的应用于实现自动化、提高效率、节省劳力，从而为质量管理的提升做出了极大的贡献。

进入 20 世纪 80 年代后，识别处理技术开始迅速发展。 在此之前需要用大型计算机才能完成这些工作，不过通用型视觉系统设备与可以在个人计算机上处理图像的低成本视觉系统程序正越来越普及，现已被人们所熟悉的各种视觉系统技术也开始投入实际应用。 照片的趋势从黑白转变为了彩色和高分辨率，而随着小型化的进一步发展、速度的提升以及成本的降低，这些系统的可用性将继续提高。

信息量与快速处理方面的发展

一般来说，1 秒钟的视频包含了 30 帧静止的图像。 换句话说，通过简单的计算我们可以发现信息量增加到原来的 30 倍，如果是彩色视频还要再乘三倍，也就是说信息量是黑白图像 90 倍之多。 一幅图像是由一组在垂直及水平方向上分布的小像素组成的。 如果通过将这些像素分为更精细的像素组来提高像素数量，那么图像的分辨率也得以提高并变得更为精确，但信息量却大幅提升。

图像质量越高，其中信息量的提升就越多，而处理的速度也越慢，这曾经是一个让人进退两难的问题。 但在最近几年，视觉系统的速度已在不断提升。 那么是什么让我们得以快速处理大量的信息？ 答案就是高速及高分辨率成像元件（将图像转化为电子信息的设备）的诞生，以及可以高速处理大量信息的高速集成电路的问世。 从 CRT 显示器到超薄的液晶面板及 OLED，高分辨率显示的实际应用也起到了有益的作用，同样带来益处的还有个人计算机性能的大幅提升。

“成像时代”理想的工厂自动化系统

拥有强大的信息处理能力及图像捕捉能力的系统终于问世...

现今的视觉系统技术和环境放在半个世纪前，即使是超级计算机也很难应对，因此我们可以肯定的说这是一个“成像时代”，我们可以“随时随地与任何人”通过图像交流及共享信息。

自动读取印刷的生产日期，产品形状（外观、损伤、表面形状），与机器人相连的分类与组装，包括农业/海事处理与分类在内的遥感... 工厂自动化系统中的视觉系统仍在不断应用到更广泛的工业领域中，同时其本身也正在根据不同的应用与需求得以优化，实现着持续、稳定的演变。

工厂自动化 - 遍布全球

工厂自动化系统中的视觉系统技术正以其独特的吸引力在全球普及开来。 高工业化程度国家的很多公司正在将生产能力移至海外，而新兴经济体（如金砖国家）也正以很快的速度采纳工厂自动化技术，这不仅体现在制造业，有的也为了实现优化。 具体而言就是本地资源的优化，包括服务、维护及存储，正是这种优化推动了需求的扩张。

制造业中的企业正面临一个多变的格局和全球范围内的竞争。 工厂自动化以多种方式为包括汽车、工业设备、电子、食品和制药在内的各种制造企业提供支持，并且在全球范围内为在制造产业中实现减小尺寸与降低重量、提高性能和提升质量做出了很大贡献。 我们预计在未来，新一代的工厂自动化系统将通过统一工厂自动化设备和控制软件的规格，建立连接至 ERP^*1 和 MES^*2 的有效链接，以及建立能与智能社区和智能电网合作，实现企业与区域间有效利用能源的“智能工厂自动化”系统，从而带来更多的功用和更进一步的国际竞争力。

*1. 企业资源规划。 支持企业核心业务（包括库存与生产状态）的一种成套信息系统。
*2. 制造执行系统。 起到如下作用：实时了解设备、原材料与在制品项目的数量与状态；基于生产计划编排工作时间表；向工人发出指示；提供与工作流程相关的信息。