機器視覺設(shè)備行業(yè)現(xiàn)狀

機器視覺設(shè)備行業(yè)現(xiàn)狀

機器視覺行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢機器視覺技術(shù)是實現(xiàn)工業(yè)智能化的必要手段。隨著深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、3D技術(shù)和機器視覺互聯(lián)互通技術(shù)的快速發(fā)展，機器視覺智能化水平不斷提升，機器視覺技術(shù)在工業(yè)智能領(lǐng)域的應(yīng)用會朝著智能識別、智能檢測、智能測量以及智能互聯(lián)的完整智能體系方向發(fā)展，從而更好地發(fā)揮其高精準(zhǔn)度、高效率的作用，為中國智能產(chǎn)業(yè)開啟智慧之眼。機器視覺技術(shù)的發(fā)展還面臨很多問題。解決這些問題是機器視覺技術(shù)進一步發(fā)展的關(guān)鍵，也是未來機器視覺技術(shù)發(fā)展的趨勢。國內(nèi)在智能相機與傳感器研發(fā)中，結(jié)合光學(xué)物理學(xué)科是機器視覺系統(tǒng)中的相機及傳感器發(fā)展的一個重要突破口。在工業(yè)鏡頭與光源上，研發(fā)高分辨率鏡頭和更小的光源是關(guān)鍵。視覺軟件會縮短開發(fā)周期并降低對開發(fā)技術(shù)人員的要求。由于與之相匹配的算法工具發(fā)展有限，導(dǎo)致機器視覺技術(shù)在智能性方面達不到工業(yè)場景應(yīng)用要求，因此需加快相關(guān)算法的升級創(chuàng)新，從而進一步提升機器視覺系統(tǒng)的智能性，其中模塊化的通用軟件平臺和結(jié)合AI技術(shù)軟件平臺是視覺軟件的發(fā)展方向。隨著算法算力的不斷提升，為使機器視覺應(yīng)用于更多復(fù)雜工業(yè)場景中，如基于機器視覺的三維重建及修補技術(shù)、三維掃描以及3D識別等技術(shù)對3D視覺技術(shù)有更高的要求?？蓪C器學(xué)習(xí)的算法應(yīng)用于機器視覺軟件，提升系統(tǒng)運算處理能力?？蓪⑸疃葘W(xué)習(xí)的特征學(xué)習(xí)能力和特征表達能力與機器視覺的實時性和高效性相結(jié)合，提升機器視覺的工作效率。目前，一套機器視覺設(shè)備在實際應(yīng)用中往往需要搭配與之配套的硬件設(shè)備和專用的視覺軟件，導(dǎo)致機器視覺產(chǎn)品的通用性很低。需出臺完善的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提高相關(guān)設(shè)備的通用性，降低生產(chǎn)成本和維修費用，從而加快機器視覺行業(yè)的發(fā)展。機器視覺行業(yè)新技術(shù)未來發(fā)展趨勢高精度光學(xué)成像是機器視覺行業(yè)始終追求的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)。高精度光學(xué)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(xué)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(xué)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(fù)雜的物件辨識和尺寸量度任務(wù)，以及人機互動所需要的復(fù)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(biāo)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(yīng)地進行調(diào)整，從而在應(yīng)用中提高了靈活性和實用性，擴大了機器視覺的應(yīng)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(xué)部件復(fù)雜性。光譜技術(shù)推動機器視覺實現(xiàn)目標(biāo)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(yīng)用于3C、鋰電池、半導(dǎo)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(fù)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(biāo)的外觀檢測，也需要實現(xiàn)目標(biāo)的材料成分、顏色、溫度等復(fù)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(biāo)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(fù)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(yīng)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(shè)集成到一個單一的相機內(nèi)，由于這種一體化的設(shè)計，可降低系統(tǒng)的復(fù)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(yīng)用領(lǐng)域。智能工業(yè)相機可以在特定的應(yīng)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(yù)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(yīng)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(luò)、條碼閱讀、入侵檢測和交通監(jiān)控等工業(yè)過程。深度學(xué)習(xí)方法作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用的擴展，傳統(tǒng)算法的機器視覺在針對缺陷類型復(fù)雜化、細微化、背景噪聲復(fù)雜等外觀檢測以及分選定級應(yīng)用場景時，呈現(xiàn)通用性低、不易復(fù)制、對使用人員要求高等缺點?；谏疃葘W(xué)習(xí)的機器視覺采用更復(fù)雜的規(guī)則實現(xiàn)精細的量化評估，憑借AI深度學(xué)習(xí)更強的特征提取能力為機器視覺提供更多應(yīng)用可能，使得機器視覺能夠解決更加復(fù)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(fù)雜的工作任務(wù)。隨著工業(yè)機器視覺的檢測對象越來越復(fù)雜，應(yīng)用越來越廣泛，機器視覺應(yīng)用逐漸從傳統(tǒng)機器視覺向基于深度學(xué)習(xí)的機器視覺過渡，機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域也會因深度學(xué)習(xí)技術(shù)而得到極大擴展。此外，基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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)的發(fā)展動力（一）機器視覺行業(yè)人口老齡化加劇，勞動力成本上升目前，我國人口結(jié)構(gòu)正在發(fā)生較大變化，60歲以上老人所占人數(shù)比例逐漸提升，人口老齡化問題日益突出。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2021年我國60歲及以上人口為26，736萬人，占18．9%（其中，65歲及以上人口為20，056萬人，占14．2%，我國正式跨入中度老齡社會的行列）。2011年-2021年期間，60歲及以上人口的比重由13．7%上升至18．9%，上升了5．2%。從制造業(yè)角度來看，老齡化趨勢不利于勞動力密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，人口老齡化使得我國制造業(yè)的勞動力供需愈發(fā)的緊張，勞動力成本優(yōu)勢不再，用工成本不斷提高。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，2021年我國城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資上漲至10．68萬元，比2020年增加0．95萬元。此外，勞動力的愈發(fā)短缺、勞動力成本的不斷提升，將進一步促使傳統(tǒng)的勞動密集型產(chǎn)業(yè)尋求轉(zhuǎn)變，利用機器視覺行業(yè)可有效解決這一問題。特別是在需要重復(fù)性、繁重性生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)中，機器視覺系統(tǒng)的效用發(fā)揮的淋漓盡致。機器視覺的穩(wěn)定性、客觀性、精確性在制造業(yè)中對人眼形成了很好替代，同時完善了制造業(yè)的工藝環(huán)節(jié)，推動制造業(yè)向高端化、智能化、自動化方向發(fā)展。（二）機器視覺行業(yè)技術(shù)升級驅(qū)動一方面，由于人力成本不斷攀升、年輕勞動力流失等問題日漸凸顯，大量制造業(yè)企業(yè)開始逐步引入自動化設(shè)備替代人工。近兩年，受新冠疫情的影響，企業(yè)綜合成本不斷上升，對機器換人的需求更加迫切、新冠疫情影響在一定程度上倒逼企業(yè)加速自動化、智能化的革新升級；另一方面，機器視覺技術(shù)是實現(xiàn)智能制造的重要技術(shù)之一，可實現(xiàn)工業(yè)自動化現(xiàn)場的產(chǎn)品缺陷檢測、機器視覺引導(dǎo)定位等，為工業(yè)機器人代替人力起著重要且決定性的作用。尤其在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，用機器視覺來替代人工視覺已成為解決問題的重要方式，同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺產(chǎn)品解決問題、難題、行業(yè)痛點的能力進一步加強。因此，技術(shù)升級是機器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力之一。（三）機器視覺行業(yè)受益于快速增長的智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展2021年12月，工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》提到深入實施智能制造工程，著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應(yīng)用水平，加快構(gòu)建智能制造發(fā)展生態(tài)，持續(xù)推進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革，構(gòu)建虛實融合、知識驅(qū)動、動態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，重點行業(yè)骨干企業(yè)初步應(yīng)用智能化；到2035年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，重點行業(yè)骨干企業(yè)基本實現(xiàn)智能化。因此，鼓勵并支持傳統(tǒng)制造業(yè)智能升級，形成以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為特征的新型智能制造行業(yè)已成為推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新基礎(chǔ)。從機器視覺來看，機器視覺產(chǎn)品需求與制造業(yè)的規(guī)模及智能程度發(fā)展水平密切相關(guān)。機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段，相當(dāng)于人類視覺在機器上的延伸。它具備高度自動化、高效率、高精度和適應(yīng)較差環(huán)境等優(yōu)點，具有四大優(yōu)勢。第一，智能識別，能夠從大量信息中找到關(guān)鍵特征，識別準(zhǔn)確度和可靠度極高；第二，智能測量，測量是工業(yè)制造的基礎(chǔ)，要求測量的標(biāo)準(zhǔn)與細節(jié)精度較為嚴(yán)格；第三，智能檢測，在測量的基礎(chǔ)上，能夠綜合分析判斷多樣化的信息及指標(biāo)，做出基于復(fù)雜邏輯的智能化判斷；第四，智能互聯(lián)，圖像的海量數(shù)據(jù)在多節(jié)點采集互聯(lián)，同時將人員、設(shè)備、生產(chǎn)物資、環(huán)境、工藝等數(shù)據(jù)相互聯(lián)系，進而衍生出深度學(xué)習(xí)、智能優(yōu)化、智能預(yù)測等創(chuàng)新能力。因此，在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實際檢測、測量和控制。隨著制造業(yè)智能發(fā)展的快速增長，市場對于機器視覺的需求也將逐漸增多。相應(yīng)的，機器視覺行業(yè)規(guī)模將受益于快速增長的智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而進一步增長。根據(jù)相關(guān)研究機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2019年我國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模達17，776億元，2020年規(guī)模達20，900億元。2021年我國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模將達22，650億元。（四）機器視覺的性能優(yōu)勢驅(qū)動相較于人類視覺，機器視覺在效率、速度、精度、可靠性、工作時間、信息集成能力、成本投入、工作環(huán)境、灰度分辨力、空間分辨力及感光范圍方面優(yōu)勢明顯。具體來說，一方面，機器視覺能夠在危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的情境下工作。同時，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度；另一方面，機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)之一。機器視覺設(shè)備可以在比較快的生產(chǎn)線上對產(chǎn)品進行測量、引導(dǎo)、檢測和識別，并能保質(zhì)保量的完成生產(chǎn)任務(wù)；此外，人類視覺雖然適應(yīng)性強，能夠在復(fù)雜環(huán)境中識別目標(biāo)，較為適合無結(jié)構(gòu)化場景。但相較而言，機器視覺憑借其速度、準(zhǔn)確度和可重復(fù)性等優(yōu)勢，更擅長定量測定的結(jié)構(gòu)化場景。一般而言，通過選用合適的相機分辨率和光學(xué)元件制造的機器視覺能夠檢測人眼難以看到的物體細節(jié)。因此，在某些方面機器視覺相較于人眼具有更大的優(yōu)勢且能更高效的進行工作，機器視覺的這些性能優(yōu)勢能夠驅(qū)動著相關(guān)行業(yè)市場的快速發(fā)展。未來，隨著深度學(xué)習(xí)、3D視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和大數(shù)據(jù)智能算法技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，機器視覺的性能優(yōu)勢將進一步加大，相關(guān)市場預(yù)計將迎來新一輪的爆發(fā)式增長。機器視覺核心部件的關(guān)鍵性能指標(biāo)包括：工業(yè)相機的成像分辨率、數(shù)據(jù)位深度、采樣速率、信噪比、圖像傳輸速度等；圖像采集卡的數(shù)據(jù)傳輸速度、圖像處理能力、圖像傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性等。工業(yè)相機和圖像采集卡的關(guān)鍵性能指標(biāo)直接影響機器視覺系統(tǒng)的成像質(zhì)量和工作效率。近年來機器視覺的重點應(yīng)用領(lǐng)域如3C電子檢測、鋰電池檢測、光伏檢測、半導(dǎo)體檢測等迅猛發(fā)展，新型應(yīng)用場景不斷涌現(xiàn)，機器視覺產(chǎn)業(yè)也隨之持續(xù)升級，需求端對機器視覺核心部件的性能要求不斷提高，推動工業(yè)相機和圖像采集卡的技術(shù)不斷進步與升級。得益于半導(dǎo)體技術(shù)的高速發(fā)展，圖像傳感器的分辨率不斷提升，信號質(zhì)量逐步提升，采樣速度越來越快。目前，線掃描相機圖像傳感器輸出分辨率已經(jīng)達到了24K，面掃描相機分辨率已經(jīng)發(fā)展2億像素以上，數(shù)據(jù)位寬也從最初的8bit逐步發(fā)展到10bit、12bit乃至16bit。與此同時，前端嵌入式運算能力的進一步加強，使得更多的復(fù)雜運算可以在相機端實現(xiàn)，例如借助像素位移技術(shù)和超分辨率算法，可以實現(xiàn)4倍甚至更高分辨率的圖像合成。此外，傳感器材料學(xué)和半導(dǎo)體新制程的進步，使得工業(yè)相機逐步開始從可見光向紫外、紅外等多波段擴展，通過光譜信息和圖像信息的結(jié)合，可以從更多維度檢測分析產(chǎn)品，不斷拓寬機器視覺在各種工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用場景。同樣的，得益于半導(dǎo)體技術(shù)的進步，在圖像采集卡方面，數(shù)據(jù)傳輸速度、傳輸帶寬不斷提高，圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理能力不斷增強。隨著高速串行總線技術(shù)的成熟，多路串行數(shù)據(jù)傳輸開始逐步在圖像采集卡中導(dǎo)入和推廣。隨著數(shù)據(jù)中心等行業(yè)的發(fā)展，先進工藝逐步提升大規(guī)?？删幊踢壿嬏幚砥鞯母黜椥阅苤笜?biāo)，使得在圖像采集卡中進行圖像預(yù)處理具備可行性，目前業(yè)界領(lǐng)先的圖像采集卡供應(yīng)商開始逐步開發(fā)可重構(gòu)的圖像處理算法，在計算機中構(gòu)建異構(gòu)化的圖像處理平臺，將原先完全由CPU承擔(dān)的圖像處理任務(wù)進行分解，從而大大地提升圖像處理效率和能力。圖像采集卡在這些方面的進步，大大提升了機器視覺系統(tǒng)處理復(fù)雜任務(wù)的能力，為進一步的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。機器視覺部件硬件性能的不斷升級與軟件技術(shù)不斷進步，促進了機器視覺產(chǎn)品的持續(xù)更新迭代，使機器視覺在傳統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域不斷深入，且新型應(yīng)用領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)。例如，近年來3D工業(yè)相機在國內(nèi)外開始投入工業(yè)應(yīng)用，執(zhí)行多樣而復(fù)雜的檢測、定位、測量和識別任務(wù)，通過對表面形貌的獲取，在二維圖像信息的基礎(chǔ)上，進一步豐富了對目標(biāo)物特征的采集，為復(fù)雜工業(yè)檢測提供了更多的可能性；多光譜相機也以其獨特的優(yōu)勢在半導(dǎo)體晶圓檢測和光伏硅電池檢測中逐步推廣。與AI、5G等智能和物聯(lián)新技術(shù)的結(jié)合可拓展機器視覺應(yīng)用的廣度，例如全息感知技術(shù)在智慧交通建設(shè)中通過流量監(jiān)測、智能交通信號燈等應(yīng)用提高平均車速和事故處理效率；在智慧工廠應(yīng)用中以5G云平臺與機器視覺硬件結(jié)合，可實現(xiàn)產(chǎn)線柔性化部署、算法快速自優(yōu)化，為其他應(yīng)用場景如智慧水務(wù)、智慧園區(qū)、智慧物流提供重要參考。機器視覺行業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)（一）機器視覺行業(yè)面臨的機遇1、機器視覺行業(yè)國家政策鼓勵行業(yè)為機器視覺行業(yè)，應(yīng)用于智能制造的各個領(lǐng)域。近年來，國家為了大力支持和鼓勵智能制造產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，先后頒布了一系列的鼓勵及支持政策。其中，2021年12月，工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》中提到深入實施智能制造工程，著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應(yīng)用水平，加快構(gòu)建智能制造發(fā)展生態(tài)，持續(xù)推進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革，構(gòu)建虛實融合、知識驅(qū)動、動態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。2021年8月，國資委召開會議，強調(diào)要把科技創(chuàng)新擺在更加突出的位置，針對工業(yè)母機、高端芯片、新材料、新能源汽車等加強關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。2021年3月，第十三屆全國人大第四次會議發(fā)布的《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標(biāo)綱要》中提到培育壯大人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、網(wǎng)絡(luò)安全等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)，提升通信設(shè)備、核心電子元器件、關(guān)鍵軟件等產(chǎn)業(yè)水平。這些政策的頒布為智能制造在我國的發(fā)展樹立了鮮明的發(fā)展方向。整體來看，智能制造對設(shè)備的精度、速度、環(huán)境適應(yīng)性等條件都提出了更高要求，這種要求也是機器視覺行業(yè)發(fā)展的驅(qū)動力。智能制造行業(yè)中關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的提升離不開機器視覺，核心產(chǎn)品的創(chuàng)新也離不開機器視覺，機器視覺作為智能制造的眼睛，為其提供強有力的技術(shù)支持，也為其進一步發(fā)展?fàn)I造一個有利的客觀環(huán)境。此外，自動化設(shè)備作為機器視覺產(chǎn)品的重要載體，機器視覺系統(tǒng)為這些自動化設(shè)備收集、理解應(yīng)用信息提供了一個主要途徑，自動化智能設(shè)備只有在仔細分析及評估這些信息后，才能觸發(fā)相應(yīng)機器設(shè)備進行可靠的、有智慧的、甚至自主的行動。因此，隨著《中國制造2025》戰(zhàn)略的推進，我國工業(yè)制造領(lǐng)域的自動化和智能化程度的加深，機器視覺將得到更廣泛的發(fā)展空間。2、機器視覺行業(yè)提供巨大發(fā)展?jié)摿σ环矫妫捎谖覈鴩鴥?nèi)機器視覺企業(yè)起步時間較晚，在技術(shù)方面的實力有待提升；另一方面，國內(nèi)很多終端用戶出于使用習(xí)慣和安全性考慮，通常會要求設(shè)備制造商采用進口或國際品牌產(chǎn)品，使得國際品牌機器視覺企業(yè)在我國市場上仍舊占據(jù)優(yōu)勢地位。但近年來，隨著中美貿(mào)易戰(zhàn)、新冠疫情等不確定性事件頻發(fā)，國內(nèi)裝備制造企業(yè)在采購海外品牌產(chǎn)品時，會發(fā)生交貨周期長、售后服務(wù)不及時等問題，從而在一定程度上影響這些企業(yè)的交付進度，令企業(yè)蒙受損失。未來，隨著國內(nèi)機器視覺相關(guān)企業(yè)研發(fā)技術(shù)水平的提高、國產(chǎn)品牌智能制造設(shè)備商實力的增強，國產(chǎn)品牌機器視覺企業(yè)可以利用更為先進的生產(chǎn)制造技術(shù)不斷加快產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度。同時，國產(chǎn)品牌企業(yè)還可以利用自身更便捷、靈活、及時的服務(wù)特點，在穩(wěn)固占據(jù)機器視覺核心部件中低端市場的優(yōu)勢地位的基礎(chǔ)上，加速搶占高端機器視覺部件市場，從而獲得更大規(guī)模的發(fā)展空間。3、機器視覺行業(yè)下游需求持續(xù)旺盛目前，機器視覺已應(yīng)用在國民經(jīng)濟的眾多行業(yè)中，根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2021年度對153家企業(yè)調(diào)查的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我國機器視覺應(yīng)用以制造業(yè)為主，2021年銷售額占比為79．8%，其中又以電子行業(yè)、新型顯示、汽車、電池等行業(yè)為主。同時，在全球疫情爆發(fā)的大背景下，生物醫(yī)藥、交通運輸、智能制造等領(lǐng)域?qū)C器視覺的需求量大增。預(yù)計未來，得益于我國經(jīng)濟快速回暖、城鎮(zhèn)化進程的加速、居民生活水平的進一步提高，機器視覺行業(yè)的主要下游應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)保持較快增長。下游應(yīng)用行業(yè)規(guī)模的擴大以及智能制造的推進，將會吸引更多行業(yè)引入機器視覺參與生產(chǎn)制造。同時，隨著技術(shù)的進步和經(jīng)濟的發(fā)展，一些新興產(chǎn)業(yè)的興起，也有望進一步拓展機器視覺的市場空間?？v向上，機器視覺在現(xiàn)有領(lǐng)域的深度拓展將帶來新的行業(yè)增長。機器視覺在各行業(yè)的初始應(yīng)用往往配置在要求較高的生產(chǎn)環(huán)節(jié)的檢測中。隨著機器視覺技術(shù)的普及、成本的下降，機器視覺在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的應(yīng)用逐漸得到深化，充分發(fā)揮除機器視覺定位、測量和識別之外的復(fù)雜檢測功能。以手機的生產(chǎn)制造為例，機器視覺從最初只應(yīng)用在個別關(guān)鍵環(huán)節(jié)的檢測中，發(fā)展到如今，已經(jīng)幾乎應(yīng)用在從零部件到模組再到整機等各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，參與從零部件到整機裝配的手機制造全工藝流程。類似手機行業(yè)的這種深化過程，將會出現(xiàn)在其他行業(yè)中，從而進一步擴大機器視覺的行業(yè)應(yīng)用市場空間。（二）機器視覺行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)1、機器視覺行業(yè)起步較晚，基礎(chǔ)相對薄弱機器視覺行業(yè)在我國起步較晚，目前，國內(nèi)專注于機器視覺領(lǐng)域的相關(guān)企業(yè)規(guī)模普遍偏小，相關(guān)產(chǎn)品質(zhì)量有待提高及進步，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)鏈整體基礎(chǔ)較為薄弱。2、機器視覺行業(yè)高端技術(shù)研發(fā)人才不足近年來，我國機器視覺行業(yè)雖然在飛速發(fā)展，但行業(yè)內(nèi)國產(chǎn)品牌企業(yè)主要在中低端市場相互競爭，無法通過品牌溢價獲得高額利潤，使得企業(yè)難以提供充足的資金對相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新及人才的培養(yǎng)。另一方面，高校等科研機構(gòu)與機器視覺行業(yè)相關(guān)的光學(xué)、算法等復(fù)合型人才的培養(yǎng)不僅需要大量的理論知識學(xué)習(xí)，還需要在實踐生產(chǎn)中進行探索研發(fā)，而行業(yè)內(nèi)企業(yè)難以提供合適、完善的實踐環(huán)境。因此，我國在機器視覺領(lǐng)域的高端技術(shù)研發(fā)人才存在大量缺口，難以為行業(yè)提供充足的人才資源，將對行業(yè)的未來發(fā)展構(gòu)成一定的挑戰(zhàn)。3、機器視覺行業(yè)供應(yīng)鏈安全的不確定性，制約發(fā)展速度我國在圖像傳感器、處理器相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展還有待完善，因此相關(guān)原材料的需求主要依賴于進口。未來，隨著全球貿(mào)易不確定性對供應(yīng)鏈安全保障的影響，將會對行業(yè)快速發(fā)展形成一定的挑戰(zhàn)。機器視覺行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域及市場規(guī)模分析伴隨人工智能技術(shù)的人進步，行業(yè)應(yīng)用需求的提升，機器視覺技術(shù)也在更新迭代。3D視覺無疑是當(dāng)下中國機器視覺領(lǐng)域發(fā)展最火爆的細分領(lǐng)域之一，中國市場巨大的需求潛力，正促使越來越多的企業(yè)進軍3D視覺領(lǐng)域，加上嗅覺敏銳的資本力量大量涌入，使得中國3D視覺市場迎來了空前的蓬勃發(fā)展。2021年中國3D視覺市場增速超過100%，預(yù)計到2023年中國3D視覺市場規(guī)模將達到35億元左右，到2025年將超過100億元。中國廠商已經(jīng)開始在3D視覺領(lǐng)域嶄露頭角。在智能制造的浪潮下，生產(chǎn)線對工業(yè)設(shè)備有了新的要求，對質(zhì)量檢驗和生產(chǎn)的需求不斷增加。而新一代機器視覺系統(tǒng)能夠在短短幾秒內(nèi)處理大量的信息，如此快速的處理能力，為機器視覺在多個領(lǐng)域的應(yīng)用鋪平了道路。目前，機器視覺在制造業(yè)質(zhì)量控制領(lǐng)域是至關(guān)重要的技術(shù)，尤其在汽車制造行業(yè)有大量的應(yīng)用案例，包括汽車零部件尺寸、外觀、形狀缺陷檢測，以及視覺引導(dǎo)定位等。還有，在食品行業(yè)包裝和裝瓶操作中需要使用機器視覺系統(tǒng)。2022年我國機器視覺投資數(shù)量共42起，投資金額達77．41億元。如凌云光、奧比中光兩家企業(yè)先后在在科創(chuàng)板掛牌上市，大幀科技完成千萬元Pre-A輪融資博視像元獲近億元天使輪融資，梅卡曼德完成C+輪融資等等?，F(xiàn)下的機器視覺賽道，可謂是神仙打架，隨著AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用，越來越多的企業(yè)涌入，競爭也愈演愈烈。機器視覺行業(yè)國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）在2021年度統(tǒng)計153家企業(yè)的樣本調(diào)查數(shù)據(jù)，2021年我國機器視覺行業(yè)銷售額為163．8億元，較2020年增長34．5%。同時，受益于國家對智能制造產(chǎn)業(yè)的政策支持、我國制造業(yè)總體規(guī)模的進一步擴大以及下游應(yīng)用行業(yè)的不斷拓展等因素的影響，2019-2021年期間，我國機器視覺行業(yè)的年均復(fù)合增長率達到了22．9%，市場規(guī)模持續(xù)擴大。未來三年，考慮到宏觀經(jīng)濟的復(fù)蘇回暖、浪潮興起、行業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新升級以及下游應(yīng)用領(lǐng)域的進一步延伸等因素，預(yù)計我國機器視覺行業(yè)發(fā)展將進入快車道，行業(yè)規(guī)模將從2022年的215．1億元增長至2024年的403．6億元，實現(xiàn)年均37．0%的復(fù)合增長。從企業(yè)數(shù)量來看，雖然我國機器視覺行業(yè)起步較晚，但近年來，隨著我國陸續(xù)出臺一系列相關(guān)政策對智能制造、機器視覺行業(yè)的鼓勵和支持，進入相關(guān)領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)量不斷增多。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，在2017-2020年期間，每年新增企業(yè)數(shù)量均超過600家。其中，2019年新增企業(yè)數(shù)量達到峰值819家，2020年受新冠疫情的影響，行業(yè)內(nèi)新增企業(yè)數(shù)量稍有回落，但仍達到637家。目前，我國各種類型的機器視覺企業(yè)已累計超過4，000家。此外，據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，進入中國的國際機器視覺品牌已超過200家。從產(chǎn)品類型來看，根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）的分類，我國機器視覺行業(yè)主要的產(chǎn)品/服務(wù)包括系統(tǒng)、組件和服務(wù)三大類。其中，機器視覺組件包括光學(xué)元件及鏡頭、2D相機（面陣相機）、照明光源或其他結(jié)構(gòu)光源、3D相機/3D采集設(shè)備、工業(yè)線掃描相機、圖像采集卡、視覺軟件（單獨銷售的產(chǎn)品）、接口及其他組件等。據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）2021年度對153家樣本企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2019-2021年，機器視覺組件銷售額從67．3億元增長至98．0億元，年均復(fù)合增長率為20．7%，雖占行業(yè)銷售額比例從62．0%略微下降至59．8%，但仍占據(jù)整體銷售額的一半之多，是我國機器視覺細分行業(yè)產(chǎn)值規(guī)模最大的市場。其中，2D相機（面陣相機）的銷售額占比為12．7%，是機器視覺組件大類中的第二大細分市場，且2019-2021年銷售額同期年均復(fù)合增長率達到39．4%；工業(yè)線掃描相機的銷售額占比為4．9%，若將工業(yè)線掃描相機與面陣相機統(tǒng)一劃分為工業(yè)相機的統(tǒng)計口徑來看，2021年工業(yè)相機產(chǎn)品的銷售額占比為17．6%，儼然已成為機器視覺組件的第一大細分市場；此外，2021年我國圖像采集卡的銷售額占比為4．6%。進一步來看，通過將2021年我國機器視覺行業(yè)整體銷售額163．8億元乘以相應(yīng)細分產(chǎn)品占比數(shù)據(jù)，即可得到2021年我國工業(yè)相機產(chǎn)品的銷售額為28．83億元（面陣相機銷售額20．80億元，工業(yè)線掃描相機銷售額8．03億元），圖像采集卡的銷售額為7．53億元。此外，受到機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）2021年度調(diào)查數(shù)據(jù)僅為153家樣本數(shù)量的限制，疊加這部分因素的影響，因此，2021年我國機器視覺行業(yè)中關(guān)于工業(yè)相機、圖像采集卡的實際銷售金額將進一步放大。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(yīng)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(yīng)用中的消費電子市場、汽車市場、半導(dǎo)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(yù)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(chǔ)科學(xué)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