工業(yè)相機行業(yè)發(fā)展概況

工業(yè)相機行業(yè)發(fā)展概況

機器視覺行業(yè)全球發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)數(shù)據(jù)，2020年全球機器視覺市場規(guī)模為96億美元，在2015-2020年期間實現(xiàn)了11．4%的年均復合增長率。未來，預計2021-2025年全球機器視覺市場將以6．3%的年復合增長率進行增長，2025年全球機器視覺市場將達到130億美元的規(guī)模，行業(yè)整體將進入穩(wěn)定發(fā)展的新時期。其中，工業(yè)相機和圖像采集卡作為機器視覺系統(tǒng)的核心部件，相關(guān)細分市場發(fā)展深受機器視覺行業(yè)影響，將有望成為行業(yè)內(nèi)最具發(fā)展前景的細分市場之一。在工業(yè)相機領(lǐng)域，據(jù)GIR（GlobalInfoResearch）機構(gòu)按收入統(tǒng)計調(diào)研數(shù)據(jù)知，2021年全球工業(yè)相機收入大約18．11億美元，預計2028年將達到29．05億美元，在2022-2028年期間，全球工業(yè)相機市場規(guī)模將以年均7．0%的復合增長率增長；在圖像采集卡領(lǐng)域，據(jù)QYResearch、東莞證券研究所數(shù)據(jù)，2020年全球圖像采集卡市場規(guī)模為3．31億美元，預計2025年將達到4．23億美元，年均復合增長率將達到5．03%。從區(qū)域分布來看，2019年全球機器視覺市場份額占比最大的為歐洲地區(qū)，占比為36．4%；其次是北美地區(qū)，占比29．3%；隨著我國在機器視覺行業(yè)的快速發(fā)展，以中國為代表的亞太地區(qū)正迎頭趕上，份額占比已達到25．3%。全球機器視覺行業(yè)市場概況機器視覺的本質(zhì)是為機器植入眼睛和大腦。為機器植入眼睛，代表著機器視覺利用環(huán)境和物體對光的反射來獲取及感知信息；為機器植入大腦，意味著機器視覺需要對信息進行智能處理與分析，并應用分析得到的結(jié)果來執(zhí)行相應的活動。機器視覺行業(yè)的上游包括相機、鏡頭、光源等硬件及算法軟件。相機是包含完整的機器視覺組成功能模塊（光源可自帶或借用外部光源），能獨立完成機器視覺信息處理的全流程，為系統(tǒng)輸出有效信息；鏡頭是機器視覺圖像采集部分重要的成像部件，其作用是把被攝物體成像于攝像機內(nèi)的感光元件上；光源對于機器視覺中的圖像采集部分具有重要影響，為場景提供合適的照明，突出目標的圖像特征并與背景圖像分離；機器視覺算法與軟件緊密結(jié)合，軟件平臺是實現(xiàn)機器視覺算法的載體，使機器視覺在處理數(shù)據(jù)量和實時檢測效率性能上不斷地突破，匹配工業(yè)智能發(fā)展的需求。機器視覺行業(yè)的下游為各行業(yè)集成應用和服務。下游應用行業(yè)的發(fā)展決定了機器視覺裝備及服務的市場需求量，目前下游應用領(lǐng)域以電子制造為主，其次為汽車、醫(yī)藥、印刷包裝等領(lǐng)域。機器視覺市場包括視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備三個細分市場。根據(jù)MarketsandMarkets統(tǒng)計，2015年至2020年，全球機器視覺器件市場以13．83%的復合增長率增長，市場規(guī)模至2020年達到107億美元；2021年至2025年，全球機器視覺器件市場規(guī)模將以6．56%的復合增長率增長，至2025年市場規(guī)模將達147億美元。可配置視覺系統(tǒng)與智能視覺裝備具備較強的行業(yè)屬性，歸屬于各下游應用行業(yè)的裝備市場，以機器視覺技術(shù)賦能于制造裝備的智能化，因此暫時沒有單獨的市場規(guī)模數(shù)據(jù)。機器視覺以視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備等形態(tài)服務各產(chǎn)業(yè)應用，已經(jīng)被廣泛應用于新型顯示、消費電子、印刷包裝、新能源等眾多行業(yè)，成為這些行業(yè)必不可少的數(shù)字化和智能化變革的支撐。機器視覺行業(yè)新技術(shù)未來發(fā)展趨勢高精度光學成像是機器視覺行業(yè)始終追求的技術(shù)發(fā)展目標。高精度光學成像需要光源、鏡頭、相機、圖像采集卡等各部分的精密配合，要求新型光源、更全面的波長覆蓋和創(chuàng)新的光源布局等光源技術(shù)，以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機產(chǎn)品。高精度光學成像技術(shù)增強了機器視覺的圖像信息獲取能力，通過多樣化光學成像技術(shù)，獲取到傳統(tǒng)成像中難以獲取的圖像信息，并通過高速、高靈敏度的圖像采集技術(shù)深度挖掘圖像中隱含的內(nèi)部信息，滿足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。目前機器視覺主要采用的2D機器視覺技術(shù)僅能獲取固定平面內(nèi)的形狀及紋理信息等二維圖像，這主要基于物體在灰度或者彩色圖像中對比度的特征提供處理分析結(jié)果。2D機器視覺技術(shù)的缺點包括無法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息；容易受光照條件變化的影響；對物體的運動比較敏感等。隨著智能制造變革來臨，面對復雜的物件辨識和尺寸量度任務，以及人機互動所需要的復雜互動，2D視覺在精度和距離測量方面均出現(xiàn)技術(shù)限制。3D機器視覺技術(shù)相對于2D技術(shù)提供了更豐富的被攝目標信息，可以識別物體的深度、形貌、位姿等3D信息。3D技術(shù)提供了豐富的三維信息，使機器能夠感知物理環(huán)境的變化，并相應地進行調(diào)整，從而在應用中提高了靈活性和實用性，擴大了機器視覺的應用場景。多光譜技術(shù)，利用像元級的鍍膜技術(shù)實現(xiàn)對不同波長光譜信號的采集，從而得到高分辨率的多/高光譜的圖像信號，大大簡化了視覺系統(tǒng)的光學部件復雜性。光譜技術(shù)推動機器視覺實現(xiàn)目標的多種特征分析。隨著機器視覺的快速發(fā)展和普及，機器視覺產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應用于3C、鋰電池、半導體、PCB、新型顯示、汽車零配件、光伏、物流、醫(yī)藥、包裝印刷、軌道交通等眾多產(chǎn)業(yè)中。各行業(yè)樣本的復雜性要求機器視覺從可見光光譜到非可見光光譜、從單一光譜到多光譜，不僅需要實現(xiàn)目標的外觀檢測，也需要實現(xiàn)目標的材料成分、顏色、溫度等復雜特征的分析。多光譜技術(shù)利用光的衍射和折射特性，通過光柵、棱鏡等分光元件，獲取到不同譜段的有效信號，實現(xiàn)目標高維信息參量獲取，并通過相關(guān)分析算法將譜域信號與測量需求建立聯(lián)系，如物質(zhì)成分、溫度、三維面型等，進而滿足復雜多樣化的測量需求。在工業(yè)領(lǐng)域中，隨著機器視覺的應用逐漸深入，自動化程度越來越高，機器視覺核心部件的智能化程度不斷提升，集成更多邊緣智能已經(jīng)成為工業(yè)相機未來發(fā)展的主要趨勢之一。智能工業(yè)相機是一個兼具圖像采集、圖像處理和信息傳遞功能的小型機器視覺檢測系統(tǒng)，是一種嵌入式計算機視覺檢測系統(tǒng)，提供了具有多功能、模塊化、高可靠性、易于實現(xiàn)的機器視覺解決方案。它將圖像傳感器、處理模塊、通訊模塊和其他外設集成到一個單一的相機內(nèi)，由于這種一體化的設計，可降低系統(tǒng)的復雜度，并提高可靠性，同時系統(tǒng)尺寸大大縮小，拓寬了機器視覺的應用領(lǐng)域。智能工業(yè)相機可以在特定的應用環(huán)境中實現(xiàn)圖像處理并利用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷，為自動化場景提供無需人工干預的智能方案，是工業(yè)自動化領(lǐng)域集成邊緣智能的重要手段。通過對智能芯片和算法的集成，智能工業(yè)相機具有強大的軟硬件功能，未來將在各個工業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，例如可應用于高端工業(yè)檢查、產(chǎn)品分類、質(zhì)量檢測、視覺傳感器網(wǎng)絡、條碼閱讀、入侵檢測和交通監(jiān)控等工業(yè)過程。深度學習方法作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的拓展，近年來在語音、圖像、自然語言等的語義認知問題上取得巨大的進展，為解決機器視覺大數(shù)據(jù)的表示和理解問題提供了通用的框架。隨著機器視覺在不同行業(yè)應用的擴展，傳統(tǒng)算法的機器視覺在針對缺陷類型復雜化、細微化、背景噪聲復雜等外觀檢測以及分選定級應用場景時，呈現(xiàn)通用性低、不易復制、對使用人員要求高等缺點。基于深度學習的機器視覺采用更復雜的規(guī)則實現(xiàn)精細的量化評估，憑借AI深度學習更強的特征提取能力為機器視覺提供更多應用可能，使得機器視覺能夠解決更加復雜背景下的定位與識別、工件的缺陷檢測和分割、畸變物體的分類、難辨字符與文本的讀取等復雜的工作任務。隨著工業(yè)機器視覺的檢測對象越來越復雜，應用越來越廣泛，機器視覺應用逐漸從傳統(tǒng)機器視覺向基于深度學習的機器視覺過渡，機器視覺的應用領(lǐng)域也會因深度學習技術(shù)而得到極大擴展。此外，基于深度學習方法的機器視覺系統(tǒng)對機器視覺核心部件的軟硬件水平提出了更高要求，與深度學習算法相匹配的工業(yè)相機和圖像采集卡等機器視覺核心部件的技術(shù)發(fā)展將成為機器視覺未來發(fā)展趨勢之一。機器視覺行業(yè)發(fā)展概況機器視覺系統(tǒng)是集光學、機械、電子、計算、軟件等技術(shù)為一體的工業(yè)應用系統(tǒng)，它通過對電磁輻射的時空模式進行探測及感知，可以自動獲取一幅或多幅目標物體圖像，對所獲取圖像的各種特征量進行處理、分析和測量，根據(jù)測量結(jié)果做出定性分析和定量解釋，從而得到有關(guān)目標物體的某種認識并作出相應決策，執(zhí)行可直接創(chuàng)造經(jīng)濟價值或社會價值的功能活動。我國機器視覺行業(yè)屬于技術(shù)更新較快、受市場主導型產(chǎn)業(yè)，行業(yè)內(nèi)企業(yè)競爭程度較高。機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈中相關(guān)企業(yè)主要分為三類：上游的機器視覺部件提供商、中游的相關(guān)裝備制造商及機器視覺系統(tǒng)商、下游的機器視覺產(chǎn)品的終端應用商。機器視覺行業(yè)內(nèi)上游企業(yè)專注于與機器視覺相關(guān)的軟硬部件的生產(chǎn)與研發(fā)。其中，硬件包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡以及控制器及配件等；軟件包括圖像處理軟件以及底層算法平臺等構(gòu)成的機器視覺軟件及算法。在目前的整個機器視覺系統(tǒng)成本構(gòu)成上，核心零部件大約占比45%、軟件開發(fā)大約占比35%、組裝集成大約占比15%、維護服務大約占比5%，核心零部件和軟件開發(fā)是產(chǎn)業(yè)鏈中絕對的核心環(huán)節(jié)。行業(yè)主要產(chǎn)品涵蓋作為機器視覺核心部件的工業(yè)相機及圖像采集卡兩大類。機器視覺行業(yè)內(nèi)中游企業(yè)為機器視覺裝備制造商與機器視覺系統(tǒng)商。其中，機器視覺系統(tǒng)包含獨立完整的成像單元（光源、鏡頭、相機）和相應的算法軟件，集圖像采集、處理與通信功能于一身，可以靈活的進行配置和控制。而機器視覺裝備則以機器視覺系統(tǒng)的感知能力和分析決策能力為核心，在系統(tǒng)的基礎上賦予了設備自動化和智能化的功能，將其應用在下游實際的生產(chǎn)運作之中，可實現(xiàn)多種功能。機器視覺行業(yè)下游主要為機器視覺設備的終端應用場景。具體來說，由于機器視覺具有定位、識別、測量、檢測四大功能，通常下游應用企業(yè)會將相關(guān)設備配置應用在產(chǎn)品生產(chǎn)制造過程中的檢測、篩查等重要環(huán)節(jié)，從而達到提高良品率、提升生產(chǎn)效率、減少對人工的依賴以及節(jié)約成本等目的。因此，工業(yè)相機、圖像采集卡作為機器視覺設備的核心部件之一，將被廣泛應用于生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域。此外，未來隨著工業(yè)智能制造的不斷升級，機器視覺設備在各個行業(yè)的滲透率將進一步提高，相關(guān)核心部件的市場需求有望迎來新一輪的爆發(fā)增長。機器視覺行業(yè)應用領(lǐng)域目前主要識別的內(nèi)容有人、車輛等各類目標物。在工業(yè)領(lǐng)域?qū)в忻鞔_信息的標識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學習的海量數(shù)據(jù)，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生的診斷的效率。在工業(yè)應用中，利用機器視覺對部件或產(chǎn)品進行定位。這種定位應用多會輔助機器人或者其他執(zhí)行機構(gòu)以實現(xiàn)相關(guān)的動作。一般來說，定位可協(xié)助機器人實現(xiàn)噴漆、涂膠、抓取、焊接等動作。機器視覺是一項綜合技術(shù)，包括圖像處理、機械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計算機軟硬件技術(shù)（圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。一個典型的機器視覺應用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。2021年中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模達到150億元，其中國內(nèi)品牌超過75億元，實現(xiàn)對國際品牌的超越。全球機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀機器視覺市場前景廣闊。全球機器視覺市場規(guī)模近年來不斷擴張，市場規(guī)模從2016年的62億美元增長至2019年的102美元，2020年，受新冠肺炎疫情影響，全球供應鏈中斷，項目停擺，給全球機器視覺行業(yè)帶來了沖擊，市場規(guī)模下降至96億美元，同比下滑5．9%。在智能制造的浪潮下，下游應用中的消費電子市場、汽車市場、半導體市場、醫(yī)療市場等行業(yè)的不斷發(fā)展，主要國家的工業(yè)自動化水平穩(wěn)步提升，機器視覺的市場規(guī)模將持續(xù)擴大，預計到2025年全球機器視覺市場規(guī)模將達到130億美元。機器視覺率先發(fā)生和發(fā)展在基礎科學和技術(shù)水平領(lǐng)先的北美、歐洲和日本等發(fā)達地區(qū)。從2020年的區(qū)域分布上看，歐洲地區(qū)是全球最大的機器視覺市場，占比達37%。北美、亞太地區(qū)緊隨其后，占比分別為29%、25%。與德美相比，中國機器視覺行業(yè)滲透率尚有巨大提升空間。定義機器視覺密度=機器視覺市場規(guī)模/當年制造業(yè)增加值。數(shù)據(jù)顯示，2019年，德國、美國、全球、中國機器視覺密度分別為0．16%、0．12%、0．07%、0．03%，中國機器視覺密度遠低于德美。在中國制造業(yè)高端轉(zhuǎn)型進程中，中國機器視覺滲透率有望持續(xù)提升，未來發(fā)展空間廣闊。我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模隨著工業(yè)自動化技術(shù)的不斷發(fā)展，機器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應用越來越多。從全球市場來看，MarketsandMarkets數(shù)據(jù)顯示，2021年全球機器視覺市場規(guī)模約為804億元，同比增長12．15%。GGII預計至2025年該市場規(guī)模將超過1200億元。2022年至2025年復合增長率約為13%。隨著全球制造中心向中國轉(zhuǎn)移，中國已成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。2021年，國內(nèi)3C電子、新能源、快遞物流等行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關(guān)企業(yè)的擴產(chǎn)需求，機器視覺需求增長明顯。GGII數(shù)據(jù)顯示，2021年中國機器視覺市場規(guī)模138．16億元（該數(shù)據(jù)未包含自動化集成設備規(guī)模），同比增長46．79%。其中，2D視覺市場規(guī)模約為126．65億元，3D視覺市場約為11．51億元。根據(jù)GGII預測，至2025年我國機器視覺市場規(guī)模將達到349億元，其中，2D視覺市場規(guī)模將超過291億元，3D視覺市場規(guī)模將超過57億元。機器視覺廣泛應用于3C電子、新能源、汽車、醫(yī)藥醫(yī)療、半導體、快遞物流等眾多行業(yè)，在提高生產(chǎn)效率的同時，為我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級提供重要支撐。機器視覺行業(yè)發(fā)展歷程相較于歐美發(fā)達國家，我國機器視覺行業(yè)起步較晚。早在1970s-1980s，CCD圖像傳感器出現(xiàn)，CPU、DSP等圖像處理硬件技術(shù)進步，國外機器視覺開始發(fā)展。國內(nèi)機器視覺行