机器视觉技术与物联网技术的结合主要体现在以下几个方面：
1. 实时监测与反馈：
机器视觉技术通过摄像头、传感器等设备获取实时场景信息，并将这些信息传输到物联网平台进行处理和分析。例如，在智能城市中，监控摄像头可以通过机器视觉技术实时识别交通流量、行人数量和路面状况，从而实现智能交通管理和资源优化。
2. 提升传感器作用：
机器视觉使整个物联网中的传感器更加强大和有用。传感器不仅提供原始数据，还能提供一定程度的解释和抽象，这些数据可用于决策制定或实现更高级别的自动化。这种能力增强了物联网系统对环境变化的适应性，并提升了设备的响应速度。
3. 降低带宽需求：
机器视觉技术有助于降低大规模物联网建设的带宽需求。与传统的在源位置捕获图像和数据并将其发送到服务器进行分析相比，机器视觉通常在数据源进行研究，从而减少了需要传输的数据量。
4. 分布式控制体系结构：
将机器视觉系统连接到物联网可以创建强大的网络功能，使本地节点更加智能并具有更大的自治权。这减少了中央服务器上的处理负荷，并可以实现更加分布式的控制体系结构，从而提供了更有效的操作。
5. 工业物联网中的应用：
在工业物联网中，机器视觉技术使现有的物联网资产更加强大，能够更好地提供价值和效率。例如，通过机器视觉技术可以检查系统、监视设备以及将自主机器人系统连接到物联网基础设施中。
6. 技术进步的融合：
机器视觉技术的不断进步，如高分辨率相机、人工智能技术的转变以及AI芯片的技术进步，都在与物联网技术的发展相融合。这些技术进步使得机器视觉在物联网中的应用更加广泛和深入。
机器视觉技术与物联网技术的结合为各行各业带来了新的可能性和机遇，提升了系统的智能化、高效化水平。
