视觉系统应用概述
自动化机器视觉系统
自动化机器视觉系统自动化机器视觉系统（Automated Machine Vision System）是一种基于计算机视觉技术的先进系统，能够实现物体的自动检测、识别和分析。
该系统结合了传感器、图像处理算法和决策系统，以实现对物体的快速而准确的处理。
本文将从系统原理、应用场景和未来发展等方面进行介绍。
1. 系统原理自动化机器视觉系统利用相机或其他光学传感器捕捉物体的图像，并通过图像处理算法对图像进行分析。
系统通常会采用特定的光源和滤波器来改善图像的质量和对比度。
图像处理算法包括图像增强、特征提取和分类等步骤。
最后，通过决策系统对处理结果进行评估和判断，实现对物体的自动化处理。
2. 应用场景自动化机器视觉系统在工业、医疗、农业和安防等领域有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：2.1 工业自动化在工业生产线上，自动化机器视觉系统能够实现对产品的检测、排序和包装等操作。
例如，在电子制造业中，系统可以检测电路板上的缺陷或误焊，以提高产品质量和生产效率。
2.2 医疗影像分析自动化机器视觉系统在医学影像领域也有重要的应用。
通过对医学图像进行处理和分析，系统能够帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，在眼科领域，系统可以检测和定量测量眼底图像中的病变，辅助眼科医生诊断眼部疾病。
2.3 农业智能化自动化机器视觉系统在农业领域有助于实现农业智能化和精准农业。
系统可以识别农田中的杂草和病虫害，并自动施放相应的农药或杀虫剂，提高农作物的产量和质量。
2.4 安防监控在安防领域，自动化机器视觉系统可以用于实现视频监控和事件识别。
系统可以对图像进行实时分析，检测和识别异常行为或危险事件，并及时报警。
这在提升安全性和保护财产方面起到至关重要的作用。
3. 未来发展随着计算机视觉技术的不断发展，自动化机器视觉系统的应用前景非常广阔。
以下是一些可能的未来发展方向：3.1 深度学习和神经网络深度学习和神经网络是近年来在计算机视觉领域中取得突破的技术。
无人机应用知识：无人机视觉系统及应用探讨
无人机应用知识：无人机视觉系统及应用探讨无人机作为一种新兴的技术，已经被广泛地运用于各个领域，如农业、安保、测绘、交通、环保等。
在这些应用中，无人机的视觉系统扮演了重要的角色。
本文将从无人机视觉系统的基础知识、技术特点及应用进行探讨。
1.无人机视觉系统基础知识无人机视觉系统是无人机中最重要的传感器之一，主要由无人机相机、图像处理器、传输系统等构成。
无人机相机是无人机视觉系统的核心部分，而图像处理器则是将相机采集到的图像进行处理，提取信息。
无人机视觉系统采集的图像数据有了传输系统后，能够通过无线方式传输至人类操作员或机器进行进一步分析处理。
2.无人机视觉系统技术特点2.1多角度拍摄无人机视觉系统相比于传统摄影方式，具有多角度拍摄的特点。
通过无人机的飞行自由度，使得相机能够从不同的角度、高度等拍摄到目标物体，获取更加丰富的信息。
2.2高精度自动化无人机视觉系统的图像处理器具有自动化的能力，对提取的信息能够进行高精度处理。
无人机在飞行过程中，利用相机和图像处理器的配合，可准确测出建筑物的高度、房顶的面积等信息，实现房屋测绘等相关应用。
2.3快速响应无人机视觉系统响应速度快、效率高，可以对目标物进行快速监测和识别。
在交通管理、灾害救援等领域，无人机视觉系统能够快速地检测出道路情况、灾害区域等，提供及时的救援数据，帮助减少损失和伤亡。
3.无人机视觉系统的应用3.1农业无人机视觉系统在农业领域中发挥着重要的作用。
通过定点飞行，相机对农田进行拍照，图像处理器对图像进行分类识别，提取出农田面积、作物状态等信息。
农业生产者可根据这些数据进行高效的农田管理和决策。
3.2港口影像规划无人机视觉系统在港口影像规划中也有应用。
基于无人机拍摄的图像，通过图像处理器处理得出航线宽度、吃水深度等重要参数。
港口管理者可以利用这些数据制定更加精确的航线规划，提高港口运作效率。
3.3建筑测绘无人机视觉系统在建筑测绘领域也有较广泛的应用。
人类的视觉系统
人类的视觉系统的基本结构和功能人类的视觉系统是一种复杂而精密的生物系统，使我们能够感知和理解周围的世界。
它由多个组成部分相互协作，以捕捉、传递和处理视觉信息。
以下是人类视觉系统的基本结构和功能的概述：眼睛的结构视觉系统的起点是眼睛，它是我们感知光线的器官。
眼睛由多个部分组成，包括角膜、晶状体、虹膜、瞳孔和视网膜等。
角膜是透明的前表面，负责聚焦光线。
晶状体位于眼球内部，通过调节形状来调整光线的聚焦点。
虹膜是有色的环形结构，控制瞳孔的大小。
视网膜和感光细胞视网膜是眼睛内部的重要组成部分，位于眼球后部。
它包含了感光细胞，即视网膜中的两种主要细胞类型：锥形细胞和杆状细胞。
锥形细胞负责颜色视觉和高分辨率视觉，而杆状细胞则对光线的强度和运动更为敏感。
视觉信号传递和处理当光线通过角膜和晶状体聚焦到视网膜上时，感光细胞会转化光信号为电信号。
这些电信号经过视觉神经元的传递，沿着视觉通路传送到大脑的视觉皮层进行进一步的处理和解释。
这个过程涉及多个脑区的协同工作，包括视觉皮层的不同分区。
视觉皮层的分区和视觉信息加工视觉皮层是大脑中负责视觉信息处理的区域。
它分为多个分区，每个分区负责不同的视觉功能。
例如，初级视觉皮层负责接收和解码视觉信号的基本特征，如边缘、方向和运动。
而高级视觉皮层则负责更高级的视觉加工，如对象识别、空间感知和颜色感知。
颜色视觉和色彩感知的机制人类的视觉系统能够感知和区分不同的颜色。
这是通过视网膜中的特殊细胞，称为色觉细胞，实现的。
色觉细胞对不同波长的光线具有不同的敏感性，从而使我们能够感知和区分不同的颜色。
此外，大脑的视觉皮层在颜色处理方面也发挥着重要的作用。
人类的视觉系统的基本结构和功能的理解对于我们理解视觉感知的原理和机制至关重要。
通过研究和探索视觉系统，我们可以更好地理解人类视觉的奇妙之处，并为改善视觉健康和开发相关技术提供基础。
视觉信号的传递和处理过程视觉信号的传递和处理是人类视觉系统中的关键过程，它涉及到从眼睛到大脑的复杂的神经传递和信息加工。
机器人视觉系统介绍
视觉系统介绍视觉系统介绍1.概述视觉系统是一种利用摄像头或其他传感器获取环境信息，并对其进行分析和理解的技术。
它使能够感知周围世界，并根据所获取的信息采取相应的行动。
2.视觉传感器视觉传感器是视觉系统中的重要组成部分。
常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达、红外传感器等。
摄像头能够实时获取图像信息，激光雷达可以提供高精度的深度信息，红外传感器可用于检测热能。
3.图像处理图像处理是视觉系统中的核心技术之一。
通过对图像进行处理，可以提取出目标的特征信息，如形状、颜色和纹理等。
常用的图像处理算法包括边缘检测、特征提取和目标跟踪等。
4.目标检测与识别目标检测与识别是视觉系统中的关键任务之一。
通过对图像或视频进行分析，可以检测出其中的目标物体，并对其进行识别。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络、支持向量机和决策树等。
5.三维重建三维重建是指通过多张图像或深度信息环境的三维模型。
通过三维重建，可以获取环境的结构信息，为的导航和路径规划提供支持。
常用的三维重建方法包括立体匹配和结构光扫描等。
6.运动估计运动估计是视觉系统中的重要技术之一。
通过对连续图像进行分析，可以估计出目标物体的运动状态，如速度和方向等。
运动估计可用于目标跟踪、导航和障碍物避免等任务。
7.应用领域视觉系统在各个领域都有广泛的应用。
在工业领域，视觉系统可用于自动化生产、质量检测和物料处理等任务。
在医疗领域，它可用于手术辅助、病理分析和病人监护等。
在军事领域，视觉系统可用于无人机导航、目标识别和情报收集等。
附件：本文档附有相关的示意图和示例代码，以供参考和学习。
法律名词及注释：1.视觉系统：指利用摄像头或其他传感器获取环境信息，并对其进行分析和理解的技术。
2.视觉传感器：指能够获取环境图像或深度信息的传感器。
3.图像处理：指对获取到的图像进行分析、处理和理解的技术。
4.目标检测与识别：指通过对图像进行分析，检测出其中的目标物体，并对其进行识别的技术。
机器人视觉系统的组成及应用
机器人视觉系统的组成及应用一、引言机器人视觉系统是指通过摄像头、传感器等设备采集环境信息，将其转化为数字信号，通过计算机处理后，实现对环境的感知和理解。
机器人视觉系统广泛应用于工业自动化、智能家居、医疗卫生、农业生产等领域。
本文将详细介绍机器人视觉系统的组成及应用。
二、机器人视觉系统的组成1. 传感器传感器是机器人视觉系统中最重要的组成部分之一。
它可以将光线、声音、温度等物理量转化为数字信号，并传输给计算机进行处理。
常见的传感器有摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
2. 图像处理单元图像处理单元是指负责对采集到的图像进行处理和分析的模块。
它可以对图像进行滤波去噪、边缘检测、目标识别等操作，从而实现对环境的理解和判断。
3. 控制单元控制单元是指负责控制机器人运动和执行任务的模块。
它可以根据图像处理单元提供的信息，调整机器人运动轨迹和速度，实现机器人的自主导航和目标追踪。
4. 通信模块通信模块是指负责机器人与外部设备进行数据交互的模块。
它可以通过无线网络、有线网络等方式与计算机、手机等设备进行连接，实现远程控制和数据传输。
三、机器人视觉系统的应用1. 工业自动化在工业生产中，机器人视觉系统可以实现对产品的检测和分类，从而提高生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造领域，机器人可以通过视觉系统检测车身表面缺陷，并自动修补。
2. 智能家居在智能家居领域，机器人视觉系统可以实现对家庭环境的感知和控制。
例如，在智能家居中，机器人可以通过摄像头监控家庭成员的活动，并根据环境变化自动调整温度、照明等设备。
3. 医疗卫生在医疗卫生领域，机器人视觉系统可以实现对患者的监测和诊断。
例如，在手术中，机器人可以通过激光雷达扫描患者身体部位，并提供给医生高清晰度的图像，帮助医生进行精确的手术操作。
4. 农业生产在农业生产中，机器人视觉系统可以实现对农作物的监测和管理。
例如，在果园中，机器人可以通过视觉系统检测果树成熟度，并自动采摘水果。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，其通过模拟人类视觉系统，实现对图像、视频等视觉信息的处理、分析和理解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用，包括但不限于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等。
本文旨在综述计算机视觉技术的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
二、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是一种利用图像处理技术、模式识别技术和人工智能技术等手段，对图像和视频信息进行获取、传输、存储、分析和理解的技术。
其核心技术包括图像处理、特征提取、目标检测、图像识别等。
计算机视觉技术的应用，能够提高人们的生产效率和生活质量，具有重要的应用价值。
三、计算机视觉技术研究现状目前，计算机视觉技术的研究主要集中在以下几个方面：图像处理技术、深度学习算法、三维重建技术等。
其中，深度学习算法在计算机视觉领域的应用最为广泛，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了显著的成果。
此外，随着硬件设备的不断发展，计算机视觉技术的处理速度和精度得到了显著提升。
四、计算机视觉技术应用领域1. 安防监控：计算机视觉技术在安防监控领域的应用主要体现在智能视频监控和人脸识别等方面。
通过智能视频监控系统，可以实现实时监控和预警功能，提高安防系统的效率和准确性。
2. 医疗诊断：计算机视觉技术可以帮助医生实现图像分析、病变检测等功能，提高医疗诊断的准确性和效率。
如计算机辅助诊断系统在肺癌、乳腺癌等疾病的诊断中得到了广泛应用。
3. 自动驾驶：计算机视觉技术是实现自动驾驶的关键技术之一。
通过图像处理和识别技术，可以实现车辆对周围环境的感知和判断，从而实现在复杂道路环境下的自动驾驶。
4. 智能机器人：计算机视觉技术可以帮助机器人实现目标识别、姿态估计等功能，提高机器人的智能化程度和应用范围。
如服务机器人在餐饮、医疗等领域得到了广泛应用。
计算机视觉技术的介绍和应用领域
计算机视觉技术的介绍和应用领域计算机视觉是指给予计算机感知能力的一种技术，它使用数字图像或视频作为输入，通过图像处理和机器学习算法以及人工智能技术，使计算机能够模拟人类的视觉系统，从而实现对图像或视频中的对象、场景和特征的理解和分析。
计算机视觉技术在各个领域都具有广泛的应用前景，尤其在工业、医疗、交通和安全等领域中发挥着重要的作用。
首先，计算机视觉技术在工业领域具有重要的应用。
通过计算机视觉技术，可以实现工业自动化、质量检测、机器人导航等应用。
例如，在生产线上，计算机视觉技术可以用于检测产品的缺陷、确保产品的质量；在机器人导航中，计算机视觉技术可以帮助机器人识别环境中的障碍物和目标，从而实现智能导航。
其次，计算机视觉技术在医疗领域也得到了广泛的应用。
通过计算机视觉技术，可以实现医学图像的分析和诊断。
例如，在放射学领域，计算机视觉技术可以辅助医生进行肿瘤、疾病的诊断和分析，并提供更准确的结果；在手术过程中，计算机视觉技术可以帮助医生实时监测手术进展，提高手术精度和安全性。
此外，计算机视觉技术在交通领域也有重要的应用。
通过计算机视觉技术，可以实现交通监控、车辆识别和驾驶辅助等功能。
例如，在交通监控中，计算机视觉技术可以通过监测摄像头拍摄到的交通情况，实时识别出交通违章行为，提供给交警进行处理；在驾驶辅助中，计算机视觉技术可以通过识别前方的障碍物和行驶状态，提供给驾驶员更加准确的安全提示。
最后，计算机视觉技术在安全领域也有广泛的应用。
通过计算机视觉技术，可以实现人脸识别、行为监测和安防监控等功能。
例如，在公共场所的安全监控中，计算机视觉技术可以通过分析监控摄像头拍摄到的画面，识别出异常行为或可疑人物，并进行预警；在人脸识别中，计算机视觉技术可以辅助警方进行犯罪嫌疑人的追踪和抓捕。
总之，计算机视觉技术在工业、医疗、交通和安全等领域具有广泛的应用前景。
通过模拟人类的视觉系统，计算机能够对图像或视频中的对象、场景和特征进行理解和分析，从而实现智能化的决策和操作。
计算机视觉技术的应用领域
计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术（Computer Vision）是人工智能领域中一项重要的技术，通过模拟人类视觉系统的功能和方法，使计算机能够理解和解释图像、视频以及其他视觉数据。
随着技术的不断发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍计算机视觉技术在医疗、安防、交通、农业和制造业等领域的具体应用。
一、医疗领域计算机视觉技术在医疗领域中的应用主要集中在医学影像的分析与处理、医疗器械的辅助和医疗诊断的辅助等方面。
首先，计算机视觉技术可以用于医学影像的分析与处理。
例如，通过对X光图片、CT扫描、MRI等医学影像的处理，计算机可以帮助医生快速准确地定位疾病的位置和范围。
其次，计算机视觉技术还可以辅助医疗器械的使用。
例如，通过与手术机器人的结合，计算机视觉技术可以实现精确的手术操作，提高手术的成功率和安全性。
最后，计算机视觉技术在医疗诊断的辅助中也有着广泛的应用。
例如，通过对患者肌肤表面的图像进行分析，计算机可以辅助医生进行皮肤疾病的诊断和治疗。
二、安防领域计算机视觉技术在安防领域中的应用主要包括视频监控、人脸识别和行为分析等方面。
首先，计算机视觉技术可以实现对视频监控画面的智能分析。
通过对视频画面的实时分析，计算机可以自动检测异常行为、危险物品和人员密集等情况，并及时报警。
其次，计算机视觉技术可以实现人脸识别。
通过对图像和视频中出现的人脸进行分析和比对，计算机可以准确地辨认出人脸的身份信息，应用于门禁系统、刑侦系统等领域。
最后，计算机视觉技术还可以进行行为分析。
通过对视频画面的分析，计算机可以判断人的行为举止是否异常，如识别盗窃行为、火灾预警等。
三、交通领域计算机视觉技术在交通领域中的应用主要涉及交通信号识别、车辆识别和智能交通管理等方面。
首先，计算机视觉技术可以实现交通信号的识别。
通过对红绿灯、交通标志等交通信号的分析和识别，计算机可以实时监控交通信号的状态，并进行相应的控制。
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视觉系统应用概述
作者：王健
1. 机器视觉的概念引入
人类在生产实践的过程中，面临自身能力的局限性，因而发明和创造了许多智能机器，来辅助或代替人类完成任务。
智能机器能模拟人类的功能，感知外部世界并有效地解决人所不能解决的问题。
人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中约80%的信息是由视觉获取的。
因此，对智能机器来说，赋予机器以人类视觉功能是极其重要的。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检
查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查
和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定
位，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，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此逐渐形成了一门新学科——机器视觉。
机器机器视觉是研究用计算机来模拟生物宏观视觉功能的科学和技术。
通俗地说，就是用机器代替人眼来做测量和判断。
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，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，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。
机器机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。
人们从20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别，60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究，70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，80年代开始，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现；现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及：图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。
2. 机器视觉的系统构成和分类
典型典型的视觉系统一般包括如下部分：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。
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。
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，系统软件保存在图像处理器中，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。
3. 机器视觉系统的应用
目前目前，国际上视觉系统的应用方兴未艾，而在中国，工业视觉系统尚处于概念导入期，各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向测量自动化方面。
机器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：零件装配完整性，装配尺寸精度，零件加工精度，位置/角度测量，零件识别，特性/字符识别等。
其最大的应用行业为：汽车，制药，电子与电气，制造，包装/食品/饮料，医学。
如对汽车仪表盘加工精度的检查，高速贴片机上对电子元件的快速定位，对管脚数目的检查，对IC表面印字符的辨识，胶囊生产中对胶囊壁厚和外观缺陷的检查，轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查等等。
下面给出几个例子：
生产线、装配线质量检测：
检查印刷是否正确
外形及尺寸检查
位置检测
表面检测
速度：动态或静止目标检测，
检测速度（吞吐量）可达：10 物件/秒
装瓶过程中最严格的质检员：
瓶体分类
标签检查
缺损识别
灌瓶液位测量
支持动态检测，吞吐量可达：25 物件/秒
零部件测量：
长度测量：精度可达1/1000 mm
角度测量
面积测量
公制单位的结果输出
支持动态或静态检测，吞吐量可达：25 物件/秒
完整性检测：-确保标签与实际物品相符
标签印刷是否正确
外形轮廓检查
表面检测
代码识别
可使用频闪或连续光源
支持动态或静态检测吞吐量：10 物件/秒
检测牙膏管口边缘毛刺：
对物件进行旋转位置识别
检测管口是否有毛刺或其他障碍物
通过异步触发器对图象进行整体评估
颜料盒生产时的粘贴物监控：
解决方案：安放颜料块前，监控颜料盒每一格中注入的胶水量，避免注入太多或太少
检验传动轴是否正确安装，并且编码一致：
解决方案：自动检测编码存在与否，以及封口和卡
子的位置
结论:
应用机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。
作为高精度、非接触的测量方案，视觉系统涉及到光学和图像处理算法，本身就是高度专业化的产品，在整个测量控制系统中，往往要与运动控制系统配合完成位置矫正和进给控制；另外，生产线上对多工序进行同步连续检测时，必须使视觉系统具备分布式联网能力。
机器视觉与运动控制，网络通讯等先进技术的结合正在改变工业自动化生产的面貌。
目前国内已经出现了像北京四通电机公司这样的具备运动控制，机器视觉，网络通讯几方面技术背景的系统集成商，他们专业化的技术支持和服务能力使之成为原始供应商和最终用户之间的桥梁。
而对包装企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。