智慧工廠的基礎是，人機網貫通後形成數字化工廠。自動化裝置平穩執行，無論是生產人員還是裝置人員，質檢人員的工作素質，透過在數字化工廠建立的過程中，培訓和鍛鍊，技能提升到一個新的水平。時代的發展，視覺檢測技術的成熟，數字化工廠建立，開始發展為智慧工廠，在智慧工廠的建立過程中，提出了，再次減少人員工作率，提高人員的綜合技能的情況下。產生了機器視覺系統如何應對複雜多樣的實際工廠情況，2D到3D產品檢測的過程中如何最好的應用機器視覺檢測系統到生產線中去，然後未來機器視覺系統在應對智慧工廠建設的過程中，發現對機器視覺系統有新的需求的時候，這就可能判斷出，機器視覺系統在未來發展的某一個方向。在智慧工廠中，所有的可識別物體的機器，應當理解為機器視覺。

由於機器視覺的技術成熟後，應用於數字化工廠中，這是一個相對於在數字化工廠的某一項資料，已經達到了智慧工廠的水平。機器視覺在應用於不同的製造業不同領域中使用的技術和產品是不一樣的，如果使用的機器視覺和需檢測的產品需求是不一樣的，那是達不到智慧工廠的需求，是需要根據產品的特性，決定使用什麼樣的機器視覺使用。

在智慧工廠中，根據一個智慧工廠的整體規劃，來看機器視覺在某個製造業智慧工廠中的應用比例。在離進入智慧工廠，兩米左右的距離的同時，就已經進入了智慧工廠的範圍。不論是步行還是駕駛車輛，都已經透過監控探頭進行人臉識別還是車牌後傳輸到了智慧工廠資料處理器中，監控機器視覺的作用，可應用為該名員工的考勤系統中去，這是機器視覺在智慧工廠中的第一步。工作人員進入智慧工廠後，到達更衣室，傳統的更衣櫃是需要輸入密碼的。在這個環節，智慧工廠的需求是智慧化，安全化，密碼櫃很容易讓他人知道密碼後，透過輸入密碼盜竊財物，應用機器視覺中的一項人臉識別技術，使用在更衣櫃系統中，降低財物被盜的機率。這裡面又出現了一個難點就是女生妝容識別率，如何在和需求上進一步提高識別率。

進入車間，AGV物流小車行駛在設定的區域範圍內，傳統型的AGV小車是行駛在既定的路線上的，如果給AGV小車裝入監控系統的同時輸入指令，在遇到工作人員距離2m的時候開始剎車，有一個未知資料，就是AGV小車的大小和運輸過程中的噸位重量，他在減速的過程中有慣性，必須要在保障人員安全的情況下行駛。增加監控識別的AGV 小車的線路是多樣化的。這是即將建成智慧工廠的一個新需求，機器視覺在智慧工廠的另一個發展方向。再到自動化裝置生產線中去看機器視覺可以應用到那些方面，可以使用在原料檢測方面，只能應用到某些領域中去，例如印刷領域，把控原料是有無汙點，如有發現，可以透過程式計算在生產過程中把汙點產品剔除掉，因為這是在自動化裝置生產線上生產是無法停機剔除的。注塑領域的話就是使用感測器裝置對原料進行把控，這是另外的一個話題了，只是舉例對驗證，不同領域對輔助裝置的正確需求。產品生產成型後，有2D 產品3D產品，複雜多樣，簡易難度都有，這個時候，就考驗工廠自身工程師和機器視覺應用工程師兩人對產品的需求掌控度了。裡面涉及到了產品的大小，生產線的空間，機器視覺系統的需求空間是否能應用於生產線中，考驗工廠技術工程師的知識儲備量，是否能找到合適的生產廠家了。這裡又出現了一個考量工程師在對未來概念中的技術，是否需要預留空間給他使用。使用機器視覺去檢測產品成品，透過設定，然後再去剔除質量缺陷產品，分類很多了又很多，舉例一下，注塑產品是否有黑點，劃痕等缺陷，然後透過資訊化技術傳輸到智慧工廠資料處理中心，使用EC2例項分析自動化裝置是否出現了問題，準確判斷後，在透過5G通訊傳輸到裝置維修部門，準確資訊時間後，裝置人員攜帶裝置維修所需的備件前去更換。都是應用機器視覺後，把問題簡單化，細節化處理。產品開始打包裝箱，在生產線上流動，這時候會出現兩種情況，一種是有序的擺放在流水線上，另外一種是毫無章法的在流水線上面流動。有序的擺放的產品可以透過感測器的感應輸送訊號到機器人抓取，有序的放到打包箱內，我們再來看，無序的產品，是不好在透過感測器識別後給機器人訊號去抓取產品裝箱，這時候可以透過在機器人身上裝視覺系統，或者在生產線上面裝覆蓋流水線寬度的視覺檢測系統，在透過演算法計算點位給機器人訊號，透過機器人裝箱。再次透過AGV小車運輸到成品倉庫中，這裡又有出現一個需求，無人擺放，如何有序的擺放，透過掃描打包箱上面的二維碼去識別產品放在那個位置。另一面就是直接透過物流小車直接運送到貨車中，裝箱完成後，駛離工廠。監控系統再次識別車牌後，傳輸到智慧工廠資料中心，加上前面一起收集的資料整理出來，就是一個產品的完整記錄。

上述是機器視覺在智慧工廠應用較多的地方，因為知識儲備量的不足，還有很多沒有寫出來。我所寫的注重點是工廠的實用性和技術成熟性，智慧工廠即將在某些工業領域建設完成。再向遠方看去，智慧工廠後該是什麼概念下的工廠呢？