机器视觉的十大应用领域

机器视觉的十大应用领域
机器视觉的十大应用领域

机器视觉的十大应用领域

机器视觉伴随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展,机器视觉技术已经逐步发展成为工业自动化生产过程中不可或缺的关键组成子系统。机器视觉系统被应用于各行业的生产设备中,助力行业设备升级,提高产线工艺水平,提升产品的质量和成品率,是现代工业的核心技术之一。机器视觉技术已经被广泛应用于触摸屏、FPD、激光加工、太阳能、半导体、PCB、SMT、机器人与工厂自动化、食品饮料、制药、消费电子产品加工、汽车制造等行业,极大地提高了产品质量、降低生产成本,提升人类对工业产品的物质与精神满足。

触摸屏

随着技术的发展,人们对电子产品交互体验的要求越来越高,触摸屏作为新一代电子产品输入设备正逐步成为平板电脑、手机、电子书、GPS、游戏机等设备的新宠。触摸屏生产工艺复杂,从上游的ITO玻璃镀膜、光刻、IC组件加工,到中游的触摸屏模组贴合、丝网印刷、切割,再到下游的触摸屏模组贴合、盖板玻璃检测,都对工艺提出更高要求,使机器视觉技术成为相关环节生产和质量检测的必要技术。

FPD

FPD行业包括LCD、LED、OLED等多种显示设备,各种技术工艺流程都非常复杂,其中LCD 是当前主要的显示技术。FPD行业对生产效率和产品品质有极高的要求,机器视觉技术作为非接触、高精度、高速度的生产、检测能力成为不可或缺的技术手段,从前道的ITO玻璃检测、背光模组检测,到Cell贴合、LCD模组的COG设备、对位贴合、切割机、飞针探测设备等、机器视觉技术的应用提高了设备厂商的核心竞争力。

激光加工

激光加工是一种应用广泛的工业加工技术,利用对激光器的运动控制,实现高精度的打标、切割、雕刻、焊接等功能。随着激光加工的工艺升级,传统技术已经不能满足工业加工对高

精度高速度的要求,这使机器视觉技术与激光加工技术开始融合,通过视觉的定位和引导实现高精度加工,降低了对高成本精密卡具的需求,提升设备精度,降低加工成本。

太阳能

太阳能作为具有高价值的未来绿色能源之一,是目前重点发展的行业领域,短期相对的产能过剩对太阳能电池生产设备提出更高的要求,从硅锭、硅片纯度、到加工镀膜过程的质量控制,都会影响太阳能电池片的光电转换效率,高质量产线能够降低废品率、从而降低生产能耗与太阳能电池片产出比,使太阳能成为真正的清洁能源,在太阳能电池片生产过程中,通过运用机器视觉定位、测量、检测等技术进行太阳能电池片分选,可大大提高成品率,降低生产成本。

半导体

半导体技术是现代信息产业的根基,也是机器视觉技术的发源地。上世纪90年代,欧美半导体企业在半导体行业中应用图像技术,使其后来逐步发展成为今天的机器视觉技术,并成为半导体工艺不可或缺的关键技术。同时半导体产业规模庞大,行业摩尔效应对行业工艺不断提出挑战,也对其生产设备中的机器视觉技术的要求不断提升。

PCB

PCB板是电子信息产品主要的产品载体,在PCB行业发展相对成熟的今天,行业竞争激烈,对高性能设备的综合制造能力的要求越来越高。随着多层板制造技术的发展,对PCB生产工艺提出了更高的要求,在PCB板制造过程中机器视觉技术得到广泛应用,在菲林AOI、PCBAOI、PCBAVI、内层板AXI、PCB丝网印刷、自动曝光机、SPI、打孔机等设备中,机器视觉定位、检测等视觉技术可实现快速、精准的质量检测盒过程控制,提高产品质量和生产效率,是设备性能提升的可靠保证。

SMT

SMT行业是继PCB后又一重点电子信息产业,也是中国机器视觉设备商的发源地,电子元器件小型化、器件贴装高密度化、器件管脚阵列复杂化和多样化都给现代SMT设备提出更高的要求。通过运用机器视觉定位、测量、检测技术,提升SMT设备生产效率、提高贴装精度高、提升连续工作稳定性,助力SMT行业的设备升级。

机器人与工厂自动化

工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人,在工业生产中替代人工执行单调、频繁、长时间作业,或是危险、恶劣环境下的作业,如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序,是现代工厂的自动化水平的重要标志。机器人与机器视觉技术结合,视觉引导机器人能完成更精准的组装、焊接、处理、搬运等工作。

制药

药品的生产和加工过程是非常严格的管理过程,任何微小的差错都有可能造成严重的后果。通过机器视觉手段实现对药品生产过程的质量控制和管理控制,提升药品质量和包装质量,保障患者的生命安全。

物流

现代工业生产物流管理是现代化生产效率和先进性的体现,通过对条码和字符码的识别和跟踪,能够形成原材料器件、产成品、包装箱之间的一一对应,使现代生产具备可管理、可追溯性。对于工业品的生产工艺管理和器件追溯,对于食品饮料防串货和安全追溯,汽车行业的零部件追溯有着非常重要的应用意义。

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸,是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点,为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力: 第一、智能识别 海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础,要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1:机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1:机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能,能够自动判断物体的位置,并将位置信息通过一定的通信协议输出,此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能,能够自动测量产品的外观尺寸,比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能,她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质,都可以用视觉技术来替代。 表2:机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别,可以让机器代替人眼做测量和判断,是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差,64灰度级,不能分辨微小的目标强,256灰度级,可观测微米级的目 标 速度性慢,无法看清较快运动的目标快,快门时间可达10微秒

物联网应用领域及实例

物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。 物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中,具体地说,就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,然后将“物联网”与现有的互联网整合起来,实现人类社会与物理系统的整合,在这个整合的网络当中,存在能力超级强大的中心计算机群,能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制,在此基础上,人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活,达到“智慧”状态,提高资源利用率和生产力水平,改善人与自然间的关系。 以下,我们就简单的举出几个案例来进行详细的分析说明。 案例(一) 上世纪九十年代,随着我国改革开放的迅猛发展,出现了大规模走私的暗流,发生多起轰动全国的诸如“厦门远华走私大案”、“湛江走私案”等恶性走私案件,海关总署面临着巨大的反走私压力。其间,海关总署虽然已全面推广了H883通关信息工程,将全国海关通关工作纳入了计算机管理,但对集装箱货物的实体监控尚存在漏洞。面对严峻的反走私形势,1998年海关总署推出了“现代海关制度改革”,并将建设海关“物流监控工程”作为重要举措进行部署。 物流监控工程的基本内涵是:以海关通关系统为依托,采用先进的监控检查技术、集成多种技术和平台、多平台联网整合的综合应用系统工程,对进出境运输工具和货物在海关监管的时间、空间内的进出、装卸、存放、移动和处理,实现全过程全方位的监控,达到严密监管、快捷通关的目的。 其特点一是以集装箱、车辆为监控对象的全程监控;其二是架构在海关专网及本行业信息平台上;其三所采用的多项检查与监控举措也是源于传感网技术的基础上。其中,卡口控制与联网系统是物流监控工程的关键环节。 1、物流监控工程就是物联网 众所周知物联网就是传感网。十年前,公司以传感网的理念与技术优势,参与了海关物流监控工程建设(传感网建设)。近年来,在“智慧地球”、“无线宽带网”的声浪中出现的“物联网”,实际就是传感网在互联网进入3G(4G)时代的一个新概念。而从上述海关物流监控工程与传感网的内涵及架构来看,“海关物流监控工程”就是海关行业依托海关专网,以集装箱及车辆为监控对象的一种区域性物联网(也是物联网初级阶段)。这也是以物联网的概念对“海关物流监控工程”的诠释。正如温家宝总理在看了本公司的“海关物流监控工程”演示汇报后,一语破的,“这就是物联网!”。 由于海关是国家执法部门,其监控信息保密性高,因此海关在其专网上构建物联网,不仅是物联网初期阶段的应用,而且未来大规模在互联网上运行时,这种局域性物联网也是不可或缺的,这也是海关行业的特点所致。 2、海关物联网的建设 海关物联网建设的起步基点是卡口控制与联网系统的构建,它是由传感器组群——海关专网——信息处理平台三部分组成,也叫做“智能卡口”。以它为核心结点,可以将船舶管理——堆场管理——转关——远程监控中心——H986联网等环节连接起来,从而实现集装箱车辆的全过程全方位的监控,达到严密监管、快捷通关的目的。 其后,随着海关特殊监管区域(保税区、出口加工区、物流园区、保税物流港等)的监管需要,除继续采用了“卡口控制与联网系统”外,还在围网监控方面采用了红外报警(光电传

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分 成几部分实现? 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么?有那些方法可以得到图像? 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义? 数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理? 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩 色,有多少种颜色? 对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为? 该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义? 动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为: D = lg(Power_max / Power_min)×20; 对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度(Dmax)和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片,扫描仪向其投射了1000单位的光,最后在共有96%的光通过胶片的明亮(银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为: Dmin=lg(1000/960)= 0.02; 后者的密度为: Dmax=lg(1000/40)= 1.40 那么我们说动态范围为:D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

机器视觉在自动化生产中的应用

机器视觉在自动化生产中的应用 如今,自动化技术在我国发展迅猛,人们对于机器视觉的认识更加深刻,对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能,也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展,我们不难发现其应用范围越加的广泛,根据这些领域,我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用,这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别,是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统,可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取,大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的弊端,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,而且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,例如:硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中,壹圆硬币的侧边增强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外,其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别,玻璃瓶的缺陷检测等。其中,机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术,同样具有高精度和高速度的性能,但非接触无磨损,消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括,齿轮,接插件,汽车零部件,IC元件管脚,麻花钻,罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上,物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

物联网的应用领域

物联网的应用领域 文稿归稿存档编号:[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

物联网的应用领域 前面有提到物联网在智能家居领域的应用之后,我们今天来聊聊物联网在医疗领域的应用。目前,中国医疗保健体系的覆盖率还没有达到100%,部分农村居民和城市居民还不能及时获得专业医治。然而,中国一直都在竭力构建现代化的医疗体系发展和完善医疗体系,必须采取智慧的方法进行信息共享管理。例如,实时信息的共享可以降低药品库存和成本并提高效率;有了综合、准确的信息,医生就能参考患者之前的病历和治疗记录,增加对病情的了解,从而提高诊断质量和服务质量。智慧的医疗能够促成一种可以共享资源、服务及经验的新型服务模式,能够推动医院之间的服务共享和灵活转账,能够形成一种新的管理系统,使开支和流程更加透明化。 智能医疗系统借助简易、实用的家庭医疗传感设备,可对家中病人或老人的生理指标进行自测,并将生成的生理指标数据通过固定网络或3G无线网络传送到护理人或有关医疗单位。根据客户需求,智能医疗系统还可提供相关增值业务,如紧急呼叫救助服务、专家咨询服务和终生健康档案管理服务等。 整合的医疗保健平。可根据需要通过医院的各个系统收集并存储患者信息,并可将相关信息添加到患者的电子医疗档案中,供所有授权和整合的医院访问。这样,资源和患者能够有效地在各个医院之间流动。通过各医院之间的管理系统如转诊系统等,这个平台可满足一个有效的多层次医疗网络对信息分享的需要。 电子健康档案系统。通过可靠的门户网站可集中进行病历的合和共享,这样各种治疗活动就可以不再受到医院行政界限的限制了。有了电子健康档系

机器视觉课后心得体会

. ;.. 经过机器视觉技术及应用这门课程的学习,我觉得受益匪浅。可以说这门课 程更偏重于实践,也很好的锻炼了我们,老师讲课很认真,ppT准备的很详细,对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术,即采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两种把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,但并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉,它涉及图像处理、人工智能和模式识别,机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中;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。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。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。加之机器视觉的介入,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习,我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性,可以让我们了解到机器视觉的基本构造,对成为技术应用型人才,适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用,更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习,我们懂得更多,收获更多,提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西,我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识,不断的提高自身的学习与应用能力。

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系:河北工业大学机械工程学院 班级:机研155班 姓名:翟云飞 学号: 201531204037 题目:机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 近年来,机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支,广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展,使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建;接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况;最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之,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。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成:图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块,如图1所示。

十大物联网通讯技术优劣及应用场景

十大物联网通讯技术优劣及应用场景 在实现物联网的通讯技术里面,蓝牙、zigbee、Wi-Fi、GPRS、NFC等是应用最为广泛的无线技术。除了这些,还有很多无线技术,它们在各自适合的场景里默默耕耘,扮演着不可或缺的角色。现在随着物联网解决方案供应商云里物里科技一起来看下常见的十大无线通讯技术优劣及应用场景。 1、蓝牙的技术特点 蓝牙是一种无线技术标准,可实现固定设备、移动设备和楼宇个人域网之间的短距离数据交换,蓝牙可连接多个设备,克服了数据同步的难题。蓝牙技术最初由电信巨头爱立信公司于1994年创制。如今蓝牙由蓝牙技术联盟管理,蓝牙技术联盟在全球拥有超过25,000家成员公司,它们分布在电信、计算机、网络、和消费电子等多重领域。 蓝牙技术的特点包括采用跳频技术,抗信号衰落;快跳频和短分组技术能减少同频干扰,保证传输的可靠性;前向纠错编码技术可减少远距离传输时的随机噪声影响;用FM调制方式降低设备的复杂性等。其中蓝牙核心规格是提供两个或以上的微微网连接以形成分布式网络,让特定的设备在这些微微网中自动同时地分别扮演主和从的角色。蓝牙主设备最多可与一个微网中的七个设备通讯,设备之间可通过协议转换角色,从设备也可转换为主设备。 2、ZigBee的技术特点 与蓝牙技术不同,ZigBee技术是一种短距离、低功耗、便宜的无线通信技术,它是一种低速短距离传输的无线网络协议。这一名称来源于蜜蜂的八字舞,由于蜜蜂是靠飞翔和“嗡嗡”(zig)地抖动翅膀(bee)的“舞蹈”来与同伴传递花粉所在方位信息,也就是说蜜蜂依靠这样的方式构成了群体中的通信网络。 ZigBee的特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率,ZigBee协议从下到上分别为物理层、媒体访问控制层、传输层、网络层、应用层等,其中物理层和媒体访问控制层

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解 世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点,有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、 数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程:

智能物联网产品主要应用领域

智能物联网产品的十一大主要应用领域 2010/3/29 【浏览次数:46】来源:【打印】 11月23日下午,中国电信物联网应用和推广中心、中国电信物联网技术重点实验室在江苏无锡成立,在成立仪式上,中国电信透露,目前,其已经开发十一项物联网应用产品,涵盖了物联网的主要应用领域。 (1)智能家居 智能家居产品融合自动化控制系统、计算机网络系统和网络通讯技术于一体,将各种家庭设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、网络家电等)通过智能家庭网络联网实现自动化,通过中国电信的宽带、固话和3G无线网络,可以实现对家庭设备的远程操控。与普通家居相比,智能家居不仅提供舒适宜人且高品位的家庭生活空间,实现更智能的家庭安防系统;还将家居环境由原来的被动静止结构转变为具有能动智慧的工具,提供全方位的信息交互功能。 (2)智能医疗 智能医疗系统借助简易实用的家庭医疗传感设备,对家中病人或老人的生理指标进行自测,并将生成的生理指标数据通过中国电信的固定网络或3G无线网络传

送到护理人或有关医疗单位。根据客户需求,中国电信还提供相关增值业务,如紧急呼叫救助服务、专家咨询服务、终生健康档案管理服务等。智能医疗系统真正解决了现代社会子女们因工作忙碌无暇照顾家中老人的无奈,可以随时表达孝子情怀。 (3)智能城市 智能城市产品包括对城市的数字化管理和城市安全的统一监控。前者利用"数字城市"理论,基于3S(地理信息系统GIS、全球定位系统GPS、遥感系统RS)等关键技术,深入开发和应用空间信息资源,建设服务于城市规划、城市建设和管理,服务于政府、企业、公众,服务于人口、资源环境、经济社会的可持续发展的信息基础设施和信息系统。后者基于宽带互联网的实时远程监控、传输、存储、管理的业务,利用中国电信无处不达的宽带和3G网络,将分散、独立的图像采集点进行联网,实现对城市安全的统一监控、统一存储和统一管理、为城市管理和建设者提供一种全新、直观、视听觉范围延伸的管理工具。 (4)智能环保 智能环保产品通过对实施地表水水质的自动监测,可以实现水质的实时连续监测和远程监控,及时掌握主要流域重点断面水体的水质状况,预警预报重大或流域性水质污染事故,解决跨行政区域的水污染事故纠纷,监督总量控制制度落实情况。太湖环境监控项目,通过安装在环太湖地区的各个监控的环保和监控传感器,将太湖的水文、水质等环境状态提供给环保部门,实时监控太湖流域水质等情况,并通过互联网将监测点的数据报送至相关管理部门。 (5)智能交通 智能交通系统包括公交行业无线视频监控平台、智能公交站台、电子票务、车管专家和公交手机一卡通五种业务。 公交行业无线视频监控平台利用车载设备的无线视频监控和GPS定位功能,对公交运行状态进行实时监控。 智能公交站台通过媒体发布中心与电子站牌的数据交互,实现公交调度信息数据的发布和多媒体数据的发布功能,还可以利用电子站牌实现广告发布等功能。 电子门票是二维码应用于手机凭证业务的典型应用,从技术实现的角度,手机凭证业务就是手机凭证,是以手机为平台、以手机身后的移动网络为媒介,通过特定的技术实现完成凭证功能。 车管专家利用全球卫星定位技术(GPS)、无线通信技术(CDMA)、地理信息系统技术(GIS)、中国电信3G等高新技术,将车辆的位置与速度,车内外的图像、视频等各类媒体信息及其他车辆参数等进行实时管理,有效满足用户对车辆管理的各类需求。

机器视觉在医疗器械行业的运用

机器视觉在医疗器械行业的应用 摘要一次性注射针的外观缺陷是影响产品质量的主要因素。为了实现对注射针的外观缺陷检测自动化,本文研究了用西门子机器视觉[1]技术结合西门子自动化[2]设备在线检测注射针的外观缺陷并自动剔除不合格产品的方法。在实际生产过程的运用中,注射针检测系统得到了多家医疗器械厂商的好评。 关键词一次性注射针缺陷检测西门子机器视觉自动化 Abstract The defect on the appearance of the one-off injector pin is the main influencing factor to it’s quality. To realize defect inspection automatically for the defect on the appearance of the one-off injector pin, some defect inspecting methods for the one-off injector pin by SIMATIC machine vision combine with SIMATIC automatic equipment are studied in this article. In actual project, the equipment of Hang zhou Huafeng automatic company that inspects the appearance of the one-off injector pin obtained good effect from many medical instrument manufacturers. Key Words one-off injector pin, defect inspection, SIMATIC machine vision, automation 1 引言 随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新,一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱,其需求量也迅速增大,而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量,需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里,自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2 一次性注射针的缺陷 一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况:首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺;其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象(针尖部位被插入针座)。影响针头的几个缺陷为:针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响,而且严重的会危害到人的

物联网应用调研报告

物联网应用调研报 告

物联网应用调研报告 院系: 信息学院 专业: 计科物联 班级: 10级计科物联1班 姓名: 周陈安 学号: 211486 提交论文(报告)时间: 年7 月 5 日

物联网应用调研报告 计科物联专业学生周陈安学号 211486 一、摘要 从飞鸽传书到电报的创造,从电报到电话,从电话到计算机技术的应用,再从计算机技术到物联网时代,人类的发展伴随着信息社会及其通讯手段的日新月异。当今物联网的技术的蓬勃发展,必将使物联网应用渗透到人类社会的各个层面,必将给经济社会发展起到强有力的推动作用。 物联网的飞速发展,离不开各项物联网关键性技术的突破,物联网是在计算机互联网的基础上,利用RFID、GPS、GSM、ZIGBEE、条码等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的”Internet of Things”。在这个网络中,物品(商品)能够彼此进行”交流”,而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术,经过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。而RFID,正是能够让物品”开口说话”的一种技术。在”物联网”的构想中,RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息,经过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统,实现物品(商品)的识别,进而经过开放新的计算机网络实现信息交换和共享,实现对物品的”透明”管理。 本研究报告将对物联网在不同领域的应用进行调研,对现有物

联网企业发展状况进行调研分析。 二、物联网在不同领域的应用 随着科技的快速发展,物联网技术的应用已经渗透到了各个领域,包括智能电网、智能交通、智能物流、智能绿色建筑和环境监测等。比如基于低、高速传感网的太湖水质监测系统已投入使用;基于传感网的智能交通系统在流量监测、红绿灯控制、停车信息服务等方面已投入应用等等。物联网技术已经在潜移默化的影响着我们的日常生活。这里主要总结一下物联网的在智能电网、智能交通、智能物流和环境监测领域的具体应用。 (一).智能物流领域 智能物流是基于互联网、物联网技术的深化应用,利用先进的信息采集、信息处理、信息流通、信息管理、智能分析技术,智能化地完成运输、仓储、配送、包装、装卸等多项环节,并能实时反馈流动状态、强化流动监控、使货物能够快速高效地从供应者送达给需求者,从而为供应方提供最大化利润,为需求方提供最快捷服务,大大降低自然资源和社会资源的消耗,最大限度地保护好自然生态环境。 智能物流的技术大致包括以下几种: 1.供应链管理技术 供应链是围绕核心企业展开的对信息流、物流、资金流的管理从采购原材料开始,制成中间产品以及最终产品,最后把产品送到

机器视觉技术的发展及其应用

机器视觉技术的发展及其应用 秦亚航1,苏建欢2,余荣川1 ( 1.广西科技大学电气与信息工程学院,广西柳州545006;2.河池学院,广西宜州643006) 【摘要】机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。随着信号处理理论和计算机技术的发展,该技术迅速发展。本文介绍了机器视觉的关键技术的发展现状,其中包括光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等,并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。 【关键词】机器视觉;图像采集;图像处理 Development of Machine Vision and Applications QIN Ya-hang1,QIN Wei-nian,SU Jian-huan2,YU Rong-chuan1 (College of Electrical and Information Engineering ,Guangxi University of Science and Technology,Liuzhou 545006,China;He Chi Universiry,Yizhou643006,China) 【Abstract】The characteristics of the machine vision system is to improve the flexibility and automation of production. With the development of signal processing theory and computer technology, the technology is developing rapidly. This paper introduces the development status of the key technology of machine vision, including lighting technology, optical lens, camera and image acquisition card, image signal processing, actuators, etc,and discusses its main application field and some problems. 【Keywords】Machine vision; Image acquisition; The image processing 0前言 机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。美国制造工程协会机器视觉分会 和美国机器人工业协会的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“机器视觉是通过光学装 置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像,通过分析图像获得所需信息或 用于控制机器运动的装置”[1]。机器视觉是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机 械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、 信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推 动了机器视觉的发展。

物联网的应用领域与发展前景

物联网的应用领域与发展前景 姚程宽张新华詹喆 (安庆医药高等专科学校公共基础部安徽安庆246003) 摘要:物联网是互联网发展到今天的高级产物,目前还没有对物联网权威的定义。从技术的角度说,任何一个互联互通的网络都可以实现,比如电信、移动、联通、广电等,也可以是一个独立局域网。对于普通用户来说,物联网重要的不是网络本身,而是基于这些网络的应用服务。能从这些网络中得到哪些服务,这才是与我们的工作生活相关的。简单的说:服务才应该是物联网的关注点。本文介绍了物联网的概念,并从工业、农业、教育和生活等方面详细介绍了物联网的应用,并分析了物联网在中国的发展前景。 关键词:物联网;感知技术;服务 物联网是近两三年来非常热门的科技词汇之一,他的英文是:“The Internet of things”,简写成IOT。简单的说物联网就是物和物互联的网络,它利用并融合感知技术、识别技术、网络技术、通讯技术和云计算等技术,把控制器、传感器、人和物等连接起来,实现物和物,人与物的连接,最终得到智能化的网络,被广泛认为是信息产业的第三次革命。物联网是互联网发展的高级产物,它利用互联网以及互联网上的所有资源,继承了互联网上的所有应用,同时物联网保留了自身资源和设备的个性化和私有化。

1.物联网的应用领域 1.1物联网在工业中的应用 (1)制造业供应链管理物联网应用于原材料采购、销售和库存领域,通过完善并优化供应链的管理体系,从而提高效率,降低成本。 (2)生产过程工艺优化物联网技术能提高工业生产线上的过程检测、生产设备监控、材料消耗监测、实时参数采集的能力和水平,有助于生产过程智能监控、智能诊断、智能控制、智能维护、智能决策,从而改进生产过程,优化生产工艺,提高产品质量。 (3)安全生产管理把感应器或感知设备安装在矿工设备、矿山设备、油气管道等危险设备中,可以感知在危险环境中的设备机器、工作人员等方面的安全信息,将现有单一、分散、独立的网络监管平台提升为多元、系统、开放的综合监管平台,以实现快捷响应、实时感知、准确辨识和有效控制等。 (4)环保检测及能源管理环保设备融入物联网可以对工业生产过程产生的各类污染源及污染治理关键指标进行实时监控[1]。 1.2物联网在农业中的应用 (1)食品安全溯源系统加强农副产品从生产到销售到最终消费者整个流程的监管,降低食品安全隐患。通过安装电子芯片,物联网技术可以追溯芯片的编码查询产地、生产日期以及检验检疫情况。

机器视觉课后心得体会

经过机器视觉技术及应用这门课程的学习,我觉得受益匪浅。可以说这门课程更偏重于实践,也很好的锻炼了我们,老师讲课很认真,ppT准备的很详细,对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术,即采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两种把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,但并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉,它涉及图像处理、人工智能和模式识别,机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中;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。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。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。加之机器视觉的介入,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习,我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性,可以让我们了解到机器视觉的基本构造,对成为技术应用型人才,适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用,更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习,我们懂得更多,收获更多,提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西,我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识,不断的提高自身的学习与应用能力。

物联网在工业领域中的应用

物联网在工业领域中的应用 工业和信息化部信息化推进司近日在北京召开了物联网在工业领域中的应用专题研讨会。会议邀请了中国工程院、中科院自动化所、中国移动研究院、中国互联网协会以及无锡物联网产业发展研究院等机构的专家学者,就物联网在工业领域中的应用现状、发展趋势、重点领域及政策措施等问题进行了专题研讨。 工业是物联网应用的重要领域 尽管社会各界对传感网、物联网、泛在网的概念众说纷纭,但人们普遍认为,物联网是指人们通过各类传感器实现物与物、物与人、人与人之间按需的信息获取、传递、储存、认知、分析和使用。 物联网的关键环节可以归纳为全面感知、可靠传送、智能处理。全面感知是指利用射频识别(RFID)、GPS、摄像头、传感器、传感器网络等感知、捕获、测量的技术手段,随时随地对物体进行信息采集和获取。可靠传送是指通过各种通信网络、互联网随时随地进行可靠的信息交互和共享。智能处理是指对海量的跨部门、跨行业、跨地域的数据和信息进行分析处理,提升对物理世界、经济社会各种活动的洞察力,实现智能化的决策和控制。相比互联网具有的全球互联互通的特征,物联网具有局域性和行业性特征。 工业是物联网应用的重要领域。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节,可大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,将传统工业提升到智能工业的新阶段。 从当前技术发展和应用前景来看,物联网在工业领域的应用主要集中在以下几个方面。 制造业供应链管理物联网应用于企业原材料采购、库存、销售等领域,通过完善和优 化供应链管理体系,提高了供应链效率,降低了成本。空中客车(Airbus)通过在供应链体 系中应用传感网络技术,构建了全球制造业中规模最大、效率最高的供应链体系。 生产过程工艺优化物联网技术的应用提高了生产线过程检测、实时参数采集、生产设 备监控、材料消耗监测的能力和水平。生产过程的智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护水平不断提高。钢铁企业应用各种传感器和通信网络,在生产过程中实现对加工产品的宽度、厚度、温度的实时监控,从而提高了产品质量,优化了生产流程。 产品设备监控管理各种传感技术与制造技术融合,实现了对产品设备操作使用记录、 设备故障诊断的远程监控。GE Oil&Gas集团在全球建立了13个面向不同产品的i-Center,通过传感器和网络对设备进行在线监测和实时监控,并提供设备维护和故障诊断的解决方案。

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉 市场调研报告 营业部:李凯丽 2015年9月2日

机器视觉技术是一项新兴产业,自起步发展至今,机器视觉在中国经历了三个发展阶段,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内,机器视觉已经为人类解决了许多重大问题,由于机器视觉自身领域的特点,目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域,创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面,调研了机器视觉行业的发展状态,为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词:机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

物联网技术在智能建筑领域应用

物联网技术在智能建筑领域应用 本文是在本届博览会“智能家居与数字化社区”论坛上,根据全国智能建筑及居住区标准化技术委员会清华大学计算机科学与技术系张公忠教授的讲话整理编发的,供业界朋友参考。 大家下午好!我今天讲的题目是“物联网技术在智能建筑领域应用”。主要包括四个方面:第一是物联网时代的到来;第二是物联网时代智能建筑技术特征;第三是云计算与智能建筑;第四智能建筑展望。 物联网时代的到来 什么是物联网?通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物件与互联网连接起来进行信息交换和通讯服务,曾称“传感网”。实现智能化设备定位、跟踪、监控和管理等功能的一种网络,使物理基础设施和IT基础设施融为一体的网络。 物联网发展概述:1995年,比尔盖茨在《未来之路》中提及物联网,但当时这个新概念没有引起太多的关注;1999年,在美国召开的移动计算和网络国际会议提出:传感网是下一个世纪人类面临的又一个发展机遇;2005年,国际电信联盟(ITU)发布互联网报

告2005:物联网。预测物联网的建立将带来10亿量级的信息设备、30亿量级的智能电子设备、5000亿级的微处理器,万亿以上的传感器需求,是下一个万亿级信息产业引擎,为计算机物联网后的第三次信息产业浪潮。 美国权威咨询机构预测:到2020年,世界上物物互联的业务,跟人与人通信的业务相比,将达到30:1。因此,物联网被称为是下一个万亿级的通信网络。 2009年,奥巴马就任总统后,1月28日与美国工商业领袖举行了一次圆桌会议,IBM首席执行官首次提出“智慧地球”概念。这一概念提出以后,得到美国各界高度关注,甚至有分析认为:IBM 公司战略构想绝对有可能上升到美国国家战略。该战略具体地说就是把传感器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管等各种物体中,并且被普遍连接起来,形成所谓的物联网。IBM前执行官曾提出一个重要观点,认为计算模式每隔15年发生一次变革,物联网是继互联网后的第四次计算模式。 第一次计算模式是主机终端模式,第二次是微机网络模式,第三次是互联网,第四次就是物联网。

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