伴随着5骋技术的革新，2018年滨苍迟别濒、华为等公司加快了布局边缘计算技术的应用进程，从端数据获取到云中心处理过渡为端数据获取到边缘中心处理数据，再将主要处理数据反馈给云中心或直接进行指令决策等，极大地缓解了云中心处理庞杂数据的压力，提高了整个环节的传输和执行速率。
机器视觉作为人工智能至关重要的技术分支，也是实现制造业自动化改革的核心技术。
目前机器视觉被应用在电子、汽车、医药等行业，主要解决缺陷检测、视觉引导定位、颜色识别、尺寸测量等行业核心需求问题。
制造业机器视觉部分应用案例
1.缺陷检测确保产物质量
在工厂生产线借助机器视觉检测技术代替人工检测，对产物实时状态进行全天候核对。防止因人为疲劳等因素导致的不合格产物出库，同时为制造业公司节省人力成本，提高了生产效率。
目前机器视觉检测主要应用于在线表面检测范畴，通过机器视觉图像采集系统进行数据获取，借助机器视觉软件对数据进行缺陷分析并进行参数存储等。
2.制造业现场设备维护预测
自动化设备的普及，代替了更多的人力，但不可避免的是每个设备部件都有使用寿命，需要监管和维护等，往往突然的设备故障会使公司主的交货时段、生产排期等滞后，严重的可能影响客户的信任度或终止合作等。
目前机器视觉在设备的预测性维护上起到了重要作用，通过对设备重要部件进行实时性的检测和对比分析，预估出设备部件的损坏或者可使用时长，并进行及时提醒相关设备管理员进行备货和更换等操作。
3.制药行业包装检测
近几年，制药行业市场竞争格外突出，不论是中国、德国、日本还是其他国家，都有各自不同的制药标准，从药品的生产、包装、运输等均需要极度严苛的把关。这里单独将瓶装粉末药瓶标签检测拿出来进行解读。
瓶装粉末药品生产流程是将粉状药末装入玻璃屏后封盖，然后贴标、装盒、包装。整个生产过程是全自动机器生产加工。在自动贴标环节，往往因为贴标机问题，或者标签贴完未及时更换，出现药瓶上的标签漏贴、贴外。在传统的人工检测中，常因为生产速度过快(每秒叁瓶)、视觉疲劳而漏检，从而导致标签异常的药品出货。
多年来，机器视觉实时在线检测技术不断突破，在包装、液位检测等问题上，从实时检测到实时剔除不合格品，为制药行业客户提供了更多定制化解决方案。不仅仅节省了人工成本，同时提高了不同批次药品的品质，毕竟药品的安全生产是和生命挂钩的，所以至关重要。
人工智能、边缘计算、物联网等已经不是什么新鲜的概念，高速的科技革新，将连带着国内机器视觉、增强现实等技术快速完善。
青岛合鑫泰作为国内领先的人工智能与机器视觉解决方案提供商，始终坚持技术创新，将不断深化机器视觉技术在制造业行业的应用，并结合人工智能技术挖掘出更多整合式可行性解决方案。相信在实现”中国制造2025“的国家战略上，青岛合鑫泰将贡献出更多自己的力量。