平台层主要以PaaS平台为主，向下通过网络层和感知层，对终端收集到的信息进行处理、分析和优化等，向上服务于应用层，为应用服务商提供应用开发的基础平台。
按照厂商类型区分：运营商、ICT企业、互联网、工业制造厂商和第三方物联网平台；
按照平台功能区分：设备管理平台（DMP）、应用使能平台（AEP）、连接管理平台（CMP）、业务分析平台（BAP）
涉及企业
中国电信：中国电信全面整合了自身的云、网和生态等优势资源，打造了智能物联网开放平台（CTWing）。CTWing 由连接管理、应用使能和垂直服务三大板块构成，全球化、安全可信的端到端服务贯穿始终。
华为云：华为云是华为的云服务品牌，将华为 30 多年在 ICT 领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务，赋能应用、使能数据、做智能世界的“黑土地”，推进实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠 AI。
中国联通：网络通信能力开放业务，旨在将智能化终端、运营商定制化网络资源、移动互联网、物联网等业务进行整合，为用户带来云化部署、一点受理、服务全国、灵活定义的网络能力服务。依托中国联通匠心网络，基于通信服务、网络策略、安全认证、大数据分析、5G 和物联网六大核心能力，其将围绕“物联网平台+”生态战略，打造以物联网平台为核心的业务体系，构建一个覆盖物联网产业链“云管端芯”的生态系统。主要产品包括平台能力、连接服务、物联网解决方案。
诺基亚： IMPACT 提供了一个安全、基于标准的简化 IoT 平台，可在此基础上构建和扩展新的 IoT。IMPACT 平台定位于水平化的物联网基础通用平台，具有连接管理、设备管理、数据采集和分析、应用开放使能以及基于感知的安全保障等功能。诺基亚 IMPACT 物联网平台是全球首个与芯片级深度合作并开放源码的物联网硬件平台，目前诺基亚 IMPACT 平台共管理着全球超过 15 亿部终端。
中国移动：ONEnet 中移物联网有限公司基于物联网技术和产业特点打造的开放平台和生态环境。中国移动物联网开放平台始终秉承开放合作的态度，为智能硬件创客和创业企业提供硬件社区服务，为中小企业客户物联网应用需求提供数据展现、数据分析和应用生成服务，为重点行业领域/大客户提供行业 PaaS 服务和定制化开发服务。
阿里云link平台：阿里云 link 物联网平台为阿里云 IoT 提供的云服务平台。物联网平台提供安全可靠的设备连接通信能力，支持设备数据采集上云，规则引擎流转数据和云端数据下发设备端。此外，也提供方便快捷的设备管理能力，支持物模型定义，数据结构化存储，和远程调试、监控、运维。
百度智能天工：百度智能云天工物联网平台是百度打造的物联网生态环境。百度天工提供通用的物联网设备连接、设备管理、IoT 边缘及数据流转能力，赋能产业应用。以云-边-端及时空数据管理能力为核心优势，提供完善易用的物联网基础设施，为重点行业提供端到端物联网解决方案。京东小京鱼：京东小京鱼面向智能行业全面开放，全面覆盖智能生活场景，赋能智能硬件、智能家居、智能车载等领域，提供“技术+服务+渠道”的一站式智能解决方案。可以通过集成小京鱼让智能产品获得听觉、视觉、学习能力以及音乐、新闻、购物等海量服务，并获得千万级设备控制能力。用户可以通过创新化的交互方式，随时随地获取服务。
小米 IoT 平台：小米面向消费类智能硬件领域的开放合作平台，面向智能家居、智能家电、健康可穿戴、出行车载等领域，开发者借助小米 IoT 平台开放的资源、能力和产品智能化解决方案，能够以极低的成本快速提升产品的智能化水平，满足不同用户对智能产品的使用需求和体验要求，与加入小米 IoT 的其他开发者共同打造极致的智能生活体验。
IBM Watson Iot:全球领先的物联网平台供应商。IBM Watson Iot 提供全面管理的云托管服务，旨在简化并从 IoT 设备中获得价值。其提供对 IoT 设备和数据的强大应用程序访问；执行强大的设备管理 *** 作，同时存储和访问设备数据，连接各种设备和网关设备；使应用程序与已连接的设备、传感器和网关进行通信并收集数据。ThingWorx 平台是专为工业物联网（IIoT）设计的完整端到端技术平台。ThingWorx 平台是通过平台以及基于平台的解决方案，帮助企业实现以研发工艺和产品生命周期管理为主的工业互联和应用。同时，它提供工具和技术，使企业能够快速开发和部署强大的应用程序和增强现实（AR）体验。
浪潮云洲工业互联网平台基于自身在智能制造及 ICT 融合能力的基础上，构建以产业互联为核心，以标识解析为抓手，以云计算、大数据、区块链、5G 等新兴技术为支撑的工业大数据服务体系。浪潮云洲是中国最有客户价值的工业互联网平台，其面向企业、政府、园区三大主体，提供工业云、QID、工业 PaaS、工业大数据、应用服务五层架构服务，实现对设备、产品、业务系统，以及开发者、供应商、客户、员工的七类连接，形成“云、QID、云 ERP”全堆栈能力，致力于工业互联网基础设施建设，打造数字基建下的工业新大陆。
新华三物联网拥有感知层、网络层、平台层、应用层端到端全栈式架构。其中，平台层的新华三绿洲物联网平台，定位为应用使能平台 AEP（Application Enablement Platform）,采用基于容器技术的微服务架构，具备大规模数据处理和分析能力，能够提供物联网泛在连接技术、多协议定位服务、边缘计算和 SDK（软件开发工具包）等模块。
中国通服是中国信息化领域的领先服务提供商，提供电信基础设施服务、业务流程外包服务、通用设施管等服务。2006 年 12 月 8 日，公司发行的 H 股在香港联交所主板成功上市。通服物联是由中国通信服务股份有限公司倾力打造的集团级产品，定位“新一代数字世界基础设施服务商”，聚焦 IoT 服务，使能 IoT 创新。产品包含开发服务平台、设备运营服务平台、服务云和维护云。通服物联提供在智慧城市、工业互联网、智慧家庭、智慧园区等众多领域一系优质产品及解决方案。
海尔卡奥斯物联生态科技有限司立于 2017 年 4 月，主要运营和工业互联平台，其业务涵盖工业互网平建设和营，工业智能技术究和应用，智能厂建设及软件集成服务（精密模、智能装备和智能控制）、能源理业务板块，助力中企业实大规模制造大规模定制开级快速型，始终秉承国家工业互联平的命，为用户、企业和资源创造和分享价值，创引全球工业互联网态品牌。
树根互联股份有限公司是国家级跨行业跨领域工业互联网平台企业，也是连续两年、唯一入选 Gartner IIoT 魔力象限的中国工业互联网平台企业。树根互联旗下的根云平台可以面向机器制造商、设备使用者、政府监管部门等社会组织，在智能制造透明工厂管理，机器在线管理（服务、智造、研发、能源）、产业链平台、工业 AI、设备融资等方面提供数字化转型服务。
xIn3Plat（宝信软件）：2020 年 12 月 22 日，中国宝武及宝信软件推出中国宝武工业互联网平台 xIn3Plat。xIn3Plat 由宝信软件自主研发，依托于宝信软件 40 余年的发展积淀，从钢铁起步腾飞，并持续赋能非钢行业，在促进中国制造企业发展方式转变等方面作出突出贡献。xIn3Plat 包含面向工业领域的工业互联平台 iPlat 和面向产业领域的产业生态平台 ePlat。
航天云网是中国航天科工集团有限公司联合所属单位共同出资成立的高科技互联网企业，成立于 2015 年 6 月 15 日。基于 INDICS 平台面向航天科工打造了专有云，面向国内市场打造了航天云网，面向国际市场打造了国际云，为政府、行业组织、企业等用户提供基于“互联网+智能制造”的二十类服务。
Predix（GE 通用电气）：工业互联网 *** 作系统 Predix 正在为数字工业企业提供强大助力，进而推动全球经济的发展。通过连接工业设备、分析数据和提供实时见解，Predix 在工业应用的构建、部署与运营方面向客户提供所需项目。基于 Predix 的应用程序，GE 和非 GE 资产的性能正在不断提升至全新的水平。
MindSphere 是西门子推出的一种基于云的开放式物联网 *** 作系统，它可将产品、工厂、系统和机器设备连接在一起，使您能够通过高级分析功能来驾驭物联网(IoT)产生的海量数据。
研华科技：创立于 1983 年，是全球领先、值得信赖的创新型嵌入式、自动化产品解决方案提供商，提供包括完整的系统集成、硬件、软件、以客户为中心的设计服务和全球物流支持等。研华 WISE-PaaS 工业物联网云平台，是一个集成的物联网服务平台，旨在从边缘到云端提供可 *** 作的洞察力。用户能够轻松安全地连接，管理和吸收大规模的物联网数据，实时处理和分析/可视化数据。
小匠物联平台是智能家居品牌提供智能化解决方案的服务商。小匠物联可助力传统企业快速接入物联网，提供全球化基于云端的设备远程控制和管理，可靠安全地将您的产品连接到物联网。致力于为智能家电企业和企业健身器材厂商提供完整的产品智能化物联网整体解决方案。小匠物联的模式，主要分为两个部分，一个是 SAAS，另一个是其自主研发的 QUMIOS。
云智易智慧物联作为全国领先的智慧空间物联网科技企业，属于物联网平台层的平台服务提供商，为泛不动产行业提供智慧家居、智慧社区和产业园区/商业、智慧办公、智慧公寓等多场景的智慧物联解决方案，包括物联网平台、应用中台、物联网 SaaS 服务、X-Brain AI盒子和物联网咨询服务等。
广云物联是一家专业物联网解决方案商，致力于为企业提供物联网软硬件开发服务。 包括行业主流物联网平台接入服务，企业私有物联网平台开发服务，物联网硬件二次开发、技术支持、销售供应等服务。产品包含消费物联网、商业物联网、工业互联网的平台和解决方案以及物联网硬件。机智云是国内领先物联网厂商，公司 2005 年创立，主营业务为物联网开发和云服务平台服务。聚焦物联网、云计算、大数据和人工智能产业，采用微服务架构，为需要 IoT 需求的企业提供 IoT 产品全生命周期管理运营系统，涵盖设备管理、连接管理、应用开发、数据分析、BI 系统、智能决策、金融计费与第三方系统互联等功能，同时平台开放 API 接口，帮助企业打通内外部经营管理系统（CRM、ERP 等），已服务交通物流、新能源、工业互联、医疗健康、消费电子等众多行业，并在多个行业实现市场覆盖率领先。主要有两条产品服务线，分别为终端产品智能化服务和行业解决方案服务。
Walle物联网平台（深圳宏电）
KySCADA（东土科技）
HanClounds工业互联网平台（瀚云科技）
H-IIP（忽米网）
寄云科技
科远智慧
蘑菇物联
浙江蓝卓
Tn工业互联网平台（中之杰）
达闼科技（全球首家云端机器人运营商）
第四范式（人工平台与技术服务提供商）
旷视科技（深度学习，全球领先的人工智能产品和解决方案公司）
明略科技（全球企业级数据分析和组织智能服务平台）
深兰科技（快速成长的人工智能领先企业）
思必驰（对话式人工智能平台公司）
搜狗
腾讯优图（腾讯旗下顶级的机器学习研发团队）
依图科技（人工智能创新型研究）
云从科技（更高效的人机协同解决方案提供商）物联网的发展前景很不错，具体如下：
1更安全的保护措施。在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像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。
一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号， 然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。 机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。 它更强调实时性，要求高速度和高精度。
视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。以美国DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡，一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点，代表厂商为日本松下、德国Siemens等。
德国Siemens公司在工业图像处理方面拥有超过20年经验积累，SIMATIC VIDEOMAT是第一个高性能的单色和彩色图像处理系统，并成为SIMATIC自动化系统中极重要的产品。而99年推出的SIMATIC VS710是业内第一个智能化的、一体化的、带PROFIBUS接口的、分布式的灰度级工业视觉系统，它将图像处理器、CCD、I/O集成在一个小型机箱内，提供PROFIBUS的联网方式（通讯速率达12Mbps）或集成的I/O和RS232接口。更重要的，通过PC WINDOWS下的Pro Vision参数化软件进行组态，VS 710第一次将PC的灵活性，PLC的可靠性、分布式网络技术，和一体化设计结合在一起，使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。机器视觉系统在印刷包装中的应用 自动印刷品质量检测设备采用的检测系统多是先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号，对比之后只要发现被检测图像与标准图像有不同之处，系统就认为这个被检测图像为不合格品。印刷过程中产生的各种错误，对电脑来说只是标准图像与被检测图像对比后的不同，如污迹、墨点色差等缺陷都包含在其中。
最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术，较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。全自动机器检测与人眼检测相比，区别在哪里以人的目视为例，当我们聚精会神地注视某印刷品时，如果印刷品的对比色比较强烈，则人眼可以发现的、最小的缺陷，是对比色明显、不小于03mm的缺陷；但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。可是换一种情况，如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷，尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话，人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。而自动化的机器则能够轻而易举地发现010mm大小的缺陷，即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。
但是从实际使用上来说，即便是同样的全色对比系统，其辨别色差的能力也不同。有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷，而有些系统则能识别极微小的缺陷。对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说，如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标，简单地检测或许已经足够了，而国内的多数印刷品，特别是各种标签，具有许多特点，带有太多的闪光元素，如金、银卡纸，烫印、压凹凸或上光印刷品，这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力，也许是5个灰度级差，也许是更严格的1个灰度级差。这一点对国内标签市场是至关紧要的。
标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题，通常情况下，检测设备是通过镜头采集影像，在镜头范围内的中间部分，影像非常清晰，但边缘部分的影像可能会产生虚影，而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。从这一点来说，如果仅仅是全幅区域的对比并不适合于某些精细印刷品。如果能够将所得到的图像再次细分，比如将影像分为1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi，则检测精度将大幅提高，同时因为避免了边缘部分的虚影，从而使检测的结果更加稳定。
采用检测设备进行质量检测可提供检测全过程的实时报告和详尽、完善的分析报告。现场 *** 作者可以凭借全自动检测设备的及时报警，根据实时分析报告，及时对工作中的问题进行调整，或许减少的将不仅仅是一个百分点的废品率，管理者可以依据检测结果的分析报告，对生产过程进行跟踪，更有利于生产技术的管理。因为客户所要求的，高质量的检测设备，不仅仅是停留在检出印刷品的好与坏，还要求具备事后的分析能力。某些质量检测设备所能做的不仅可以提升成品的合格率，还能协助生产商改进工艺流程，建立质量管理体系，达到一个长期稳定的质量标准。
凹版印刷机位置控制及产品检测
由设置在生产线上的摄像机连续摄取印制品的视频图像，摄像的速度在30 帧/s 以下且可调。摄像机采集到的图像，首先进行量化，将模拟信号转化成数字信号，从中抽取一张有效代表镜头内容的关键帧，并将其显示在显示器上。对于一帧图像，可采用对静止图像的分析方法来处理，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数以及一些其他相关。
由于各种因素影响，会出现各种各样的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声及随机噪声等。噪声给图像处理带来很多困难，它对图像分割，特征提取，图像识别，具有直接的影响，因此实时采集的图像需进行滤波处理。图像滤波要求能去除图像以外的噪声，同时又要保持图像的细节。当噪声为高斯噪声时，最常使用的是线性滤波器，易于分析和实现；但线性滤波器对椒盐噪声的滤波效果很差，传统的中值滤波器能减少图像中的椒盐噪声，但效果不算理想，即充分分散的噪声被去掉，而彼此靠近的噪声会被保留下来，所以当椒盐噪声比较严重时，它的滤波效果明显变坏。本系统改进型中值滤波法。该方法首先求得噪声图像窗口中去除最大和最小灰度值像素后的中值，然后计算该中值与对应的像素灰度值的差，再与阈值相比较以确定是否用求得的值代替该像素的灰度值。
图像分割在该阶段中检测出各色标并与背景分离，物体的边缘是由灰度不连续性所反映的L 边缘种类可分为两种，其一是阶跃性边缘，它两边的像素的灰度值有显著不同；其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减小的变化转折点L对于阶跃性边缘，其二阶方向导数在边缘处呈零交叉，因而可用微分算子来做边缘检测算子。微分算子类边缘检测法类似于高空间域的高通滤波，有增加高频分量的作用，这类算子对噪声相当敏感，对于阶跃性边缘，通常可用的算子有梯度算子Sobel 算子和Kirsh 算子。对于屋顶状边缘可用拉普拉斯变换和Kirsh 算子。由于色标为长方形，且相邻边缘灰度级相差较大，故采用边缘检测来分割图像。这里采用Sobert 边缘子来进行边缘检测，它是利用局部差分算子来寻找边缘，能较好的将色标分离出来。在实际的检测过程中，采用彩色图像边缘检测方法，选择合适的彩色基(如强度、色度、饱和度等)来进行检测。根据印刷机的类型特点，即印刷机各色的颜色和版图的特点，进行多阈值处理，得到各色的二值图。
将分割后的图像进行测量，通过测量值来识别物体，由于色标为形状规则的矩形，所以可对下述特征进行提取：(1) 由像素计算矩形面积，(2) 矩形度，(3) 色度(H ) 和饱和度(S )，然后根据各色标的间隔的像素点数量得到色标间的间距，与设定值比较，得到两者的差值，共进行m 次测量，取平均差值，给数字交流伺服调节部分提供相应的调节信号。以调节色辊的相对位置，从而消除或减少印刷错位。在特征提取时，对图像进行多光谱图像分析，可以定量地表示色标，如彩色数图像中像素的颜色，采用HIS 格式得到各色标颜色信息的两个参数：色度和饱和度，以此来检测油墨的质量。对各色二值图再进行统计计算或与标准图形进行样板匹配，测量印刷过程中墨屑等参数。
印刷机由开卷机放卷运行依次经过各印刷单元，进行各色的印刷和烘干，由收卷机进行收卷L 每色印刷都会在印料的边沿印上以供套色用的色标，该色标线水平10mm，宽1 mm ，每个相邻颜色的标志线在套印精确时应相互平行，垂直(纵向)相巨20 mm，由设置在生产线上的摄影机连续摄取印制品的视频图像，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数L如果相邻两色色标间隔大于或小于20 mm ，则说明套印出现了偏差。将该偏差信号送给伺服变频驱动单元，驱动交流伺服电机，使相应的套色修正辊ML上下移动来延长或缩短印料自上一单元印刷版辊到该单元印刷版辊的行程来动态修正。 在现代包装工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即零缺陷），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0。1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，从而引入了机器人视觉技术。
一般地说，首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。 机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：对IC表面印字符的辨识，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查。 在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。 光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。 对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。 一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。
摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。 高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据；是整个系统成功与否的又一关键所在。 在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。 CCD 摄像机按照其使用的CCD 器件可以分为线阵式和面阵式两大类。 线阵CCD 摄像机一次只能获得图像的一行信息；被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过；才能获得完整的图像；因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD 摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。图像信号的处理是机器视觉系统的核心；它相当于人的大脑。 如何对图像进行处理和运算；即算法都体现在这里；是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。 随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展；为了提高系统的实时性；对图像处理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSP、专用图像信号处理卡等；软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟、尚需不断探索和改变的部分。
从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式 *** 作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。
由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。
在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
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