工业1.0和2.0时代，当你走进一家电子厂，人们就会看到一排排的工人在做组装、贴标或质检等重复性劳动作业。
　　如今，在许多现代化工厂中，工人已经成为流水线负责检验的“配角”，工业机器人取代了繁重的手工劳动，电子信息技术的广泛应用大大提高了生产的自动化水平，从而行业进入了3.0时代。
　　然而，传统工业机器人大多通过示教再现或预编程实现各种简单操作，极大地限制了机器人的应用。如果机器能像人类一样，可以根据产品的亮度、颜色、表面特征、位置等信息进行相应的操作，显然可以进一步解放生产力，完成柔性制造。这一切的前提是为机器人安装“眼睛”，也就是“机器视觉”。
　　从某种意义上说，机器视觉是赋予工业机器人智能，帮助整个产业从3.0时代走向4.0时代的关键环节，为智能制造的落地打开了“新窗口”。
　　与人眼相比，机器视觉具有效率高、精度高、永不疲劳等明显优势，因此被广泛应用于工业制造的各个方面，如装卸过程中通过机器视觉进行定位，引导机械臂准确抓取；例如，在自动包装领域，识别物品数量并跟踪数据；比如对一些精度较高的产品进行分类和缺陷检测，也是目前机器视觉应用最广泛的环节，代替了大部分的劳动。
　　我们以汽车轮毂的分类/分割场景为例：轮毂作为轮胎的骨架，在汽车零部件中起着重要的作用，根据直径、宽度、成型方式、材料等有很多种。
　　从制造的角度来看，汽车轮毂大部分都是铸件，铸造后就要完成。枢纽类型有上百种，不同类型要选择不同的加工路线、加工机具。要在自动化生产线上实现多品种混流生产，首先要完成的就是轮毂类型的识别。另外，轮毂的质量直接决定了车辆在行驶过程中的安全性能。但由于工艺参数和冷却系统的影响，容易产生气孔、缩孔、气孔等内部缺陷。为了确保产品质量，缺陷检测/分割也至关重要。无论是轮毂分类还是分段，这些任务前期都是人工完成的，流水线不断的进行，所以工人的休息时间并不短。在高强度、长时间、长时间紧张的工作条件下，工人容易感到疲劳，在工作中不可避免地受到情绪波动、注意力不集中、疏忽大意等因素的影响，导致分类/分段工作的速度、稳定性和准确性无法保证。
　　基于上述痛点，越来越多的机构开始探索自动甚至智能的轮毂分类/分割方案。
　　自动枢纽检测场景。
　　先来看看枢纽拆分场景。x射线无损检测是目前检测轮毂内部缺陷的最佳方法。具体来说，就是将初步成型的毛坯轮毂通过机电系统送到引线屋后，可以在不同的区域进行多次成像，可以完整的检测出整个轮毂。
　　为了替代传统的人工检查，部分企业采用半自动检查方式，即将轮毂的运行过程提前设定在下位机中，每个零件的成像过程不需要人工干预，检查人员只需观察零件的X射线图像即可确定产品质量；而且企业已经在上位机中设置了轮毂缺陷检测的相关参数，整个过程自动完成，无需人工干预。在全自动检测过程中，轮毂缺陷的自动分割算法起着至关重要的作用。
　　纵观枢纽分类场景，目前很多高校都提出了基于机器视觉的分类算法。
　　东北大学提出了一种基于机器视觉的汽车轮毂识别系统，该系统根据实验选取了轮毂中心是否有孔洞、轮毂边缘区域孔洞数量、轮毂半径、轮毂面积和旋转不变性五个特征，并通过投票分类器对提取的特征进行分类。与传统方法相比，可以取得更好的效果，但缺点是先验信息太多，手动选择明显特征费时费力。而且由于提取的特征较少，对结构复杂的枢纽识别性较差，结构相似的枢纽难以区分。
　　中国北方大学提出了一种基于OpenCV和MFC平台的hub分类技术，与传统的识别方法相比节省了时间，但由于形态学处理的破坏，泛化程度较低。南京信息科技大学提出了一种基于统计模型的枢纽分类方法，利用背景去除、形态学处理、局部二值化和边缘提取算子等多种方法提取特征，可以进一步提高分类精度。然而，能够成功识别和分类的集线器类型很少，检测方法非常耗时.
　　通过以上分析，我们可以知道，机器视觉解决方案的部署是一项非常复杂的任务，涉及到很多专业技术和人才，会耗费大量资金，涉及到大量的试错。制造商很难自行开发这样一套解决方案。厂商如何快速掌握机器学习的“秘密武器”？与无锡新捷电气股份有限公司（以下简称“新捷”）联合推出了一套基于深度学习的轮毂分类/细分解决方案，为轮毂检测行业提供了新思路。
　　基于小号自主研发的新一代机器视觉应用开发平台X-SIGHT VISION STUDIO Pro，厂商只需在软件中拖拽组件即可完成——的开发，无需编写代码，相当于直接将复杂的专业相机变成了“笨相机”，大大降低了用户上手的门槛。
　　该平台除了拥有图形化的界面，提供快速的应用开发环境，帮助用户快速上手、轻松创建典型应用外，还提供强大的图像分析能力，甚至具备自学习、自优化的能力，是一个不断进化、不断迭代的平台。得益于此，用户可以以更高的效率开发定制的大型项目，从而缩短R＆D周期和成本。
　　你可能会奇怪，为什么中国重汽的平台可以“简化”机器学习。在原有平台的背后，集成了英特尔OpenVINO和oneAPI加速解决方案。这些软件就像“催化剂”，为中国重汽的解决方案部署和模型加速提供了更高效的工具。
　　其中，OpenVINO Vision Tool Kit是一款面向高性能计算机视觉和深度学习应用的快速开发工具包。OpenVino Vision Tool Kit基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环网络和基于注意力的网络，可以跨英特尔硬件扩展到计算机视觉和非视觉工作，从而最大限度地提高性能，展示高性能AI和深度学习推理下属从边缘到云的加速。这增强了我们产品的深度学习神经网络推理能力，帮助他们为客户提供更好的解决方案。OneAPI是一个跨行业、开放、基于标准的统一编程库，可以提供跨加速架构的通用开发体验，帮助中国重汽提升应用性能、工作效率和创新能力。
　　机器视觉场景复杂，因此英特尔开发了许多工具包来满足用户在各种工业场景中的需求，推广更多机器视觉的应用案例，为工业机器视觉的发展提供技术支持。
　　以智能制造为主导的工业革命4.0正在影响各行各业，工业机器视觉将是驱动未来产业数字化、智能化的重要动能。不仅汽车制造产业链在积极引入机器视觉解决方案，更大范围的工业领域也期望借助该技术实现数字化升级和柔性制造变革。