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工业视觉新方向起底，看未来10年发展大趋势

2019年01月03日 08:59:22 浏览量：文章来源：亿欧网

【导读：纵观自动化行业发展，机器视觉随着技术的革新及行业的需求，成为逐渐崛起的新兴行业。随着全球制造中心向中国的转移，中国机器视觉市场已经成为国际厂商关注的焦点。】

纵观自动化行业发展，机器视觉随着技术的革新及行业的需求，成为逐渐崛起的新兴行业。随着全球制造中心向中国的转移，中国机器视觉市场已经成为国际厂商关注的焦点。据高工产业机器人研究所（GGII）数据显示，中国机器视觉市场规模预计到2020年将超过120亿元，2017－2020年年均增速将达15％以上。

随着我国配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内有关院校、研究所和企业近两年在机器视觉技术领域也进行了积极探索和尝试，逐步开始了在工业领域的应用布局。

工业视觉发展现状

机器视觉是指通过摄取图像模拟人的视觉功能，并提取信息，加以处理，最终用于检测、测量、判断和控制。目前在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40％－50％都集中在半导体行业。诸如电路板印刷、电子封装、SMT表面贴装、电子电路焊接等，均需要使用机器视觉系统技术。

一般而言，机器视觉产业链主要包括上游的零部件级市场、中游的系统集成／整机装备市场和下游的应用市场。其中，上游零部件市场主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商；中游主要有集成和整机设备提供商；随着各类技术的不断完善，机器视觉下游应用领域也不断拓宽，从最开始主要用于电子装配检测，已发展到在识别、质量检测、尺寸测量和机械手定位等越来越广泛的工业应用领域。

电子制造行业是我国最早应用工业视觉的领域，同时也是目前最大的应用领域，主要集中在精密定位和检测上。汽车行业是目前工业视觉第二大应用行业，主要用在面板印刷质量检测、字符检测、精密测量、工件表面缺陷检测、自有曲面检测等。

目前机器视觉产品终端市场 2／3 为电子制造、汽车制造和市政交通行业所占据，但从未来发展前景来看，印刷包装、食品材料、医药、烟草等行业自动化水平会进一步提升，对机器视觉产品的需求也将持续大幅增长。

工业视觉新方向

根据中国机器视觉产业联盟调查统计，现在已进入中国的国际机器视觉品牌近200多家，中国自有的机器视觉品牌已有100多家，专业的机器视觉系统集成商也有100多家。这些企业主要分布在珠三角、长三角及环渤海地区，涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡以及智能相机等所有机器视觉产业链产品。

据不完全统计，仅从2017年到2018年上半年，就有将近20起机器视觉企业融资事件。在资本助推下，中国的机器视觉市场加速发酵，已经形成了“百家争鸣”的态势。

从目前的情况来看，机器视觉在工业领域的应用主要集中在产品检测、无序分拣、上下料、拆垛码垛、涂胶等工艺段。其中，在产品检测领域，聚集了包括高视科技、三固科技、精锐视觉等企业；在分拣领域，梅卡曼德、埃尔森、熵智科技、阿丘科技等企业各有优势。

但是，一直以来工业自动化中的所用的“眼”，所采用的都是2D视觉。2D检测是一种根据灰度或彩色图像中对比度的特征提供结果的技术，主要的应用场景有条码和字符阅读、标签检查和验证、基本的位置验证、特征存在和二维尺寸验证、表面标记检测等。在过去的30年里，2D检测技术在我国自动化和产品质量控制过程中，发展得较为成熟，行业格局基本相对稳定，新公司入局的机会并不多。

然而，国内计算机3D识别技术的进步，以及国外3D视觉产品的高价位，给国产3D视觉企业带来了机会。最近两年新成立了一批国产3D视觉供应商，多家企业也已经推出了面向3D视觉分拣和检测的产品化方案。目前，国内的3D视觉厂商总体还处于产品实际应用测试和应用场景开发阶段，对于企业而言是一个不错的入局赛道。

同时，AI技术的引入，解决了过去机器视觉难以处理的缺陷检测问题，释放了一波新的市场机会。越来越多的行业检测装备生产商，也开始在其设备中引入AI技术。伴随着通用AI检测软件的价格降低，相信越来越多的集成商将推动AI视觉检测向更宽广的行业应用。

工业视觉行业面临的挑战

总体而言，中国工业视觉市场起步较晚，行业集中度较高，整个中国的工业视觉市场相较成熟的自动化产品应用水平偏低，真正的高端应用还很少，市场远未饱和。

目前国内工业视觉整个行业普遍面临的挑战主要有几点：

一是国内企业做集成代理的多，没有一家能做出一个机器视觉系统所需的东西。工业视觉产业链大体可以分为元器件厂商、系统开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。高水平元器件主要被国外公司掌控，国内机器视觉企业目前主要为国外产品代理商和系统二次开发商，我国真正的专业底层开发商和高水平元器件厂商较少；

二是算法和软件问题。工业视觉上的算法发展远远没有硬件发展的快，对应软件的使用存在易用性差，使用门槛高等问题；

三是工业视觉的应用需要结合实际选择配套的专用硬件和软件，因此需要布局新的机器视觉系统的企业在成本和时间上花费很大，这也为机器视觉技术在中小企业的铺开造成了困难。

此外，我国 3C 产能虽居世界首位，但在产业链上主要集中在中下游环节，以代工组装为主，工业视觉渗透率还很低。另一方面，带有机器视觉属性的机器人出货量低，导致上游企业能开展的业务也比较少。由此看来，国内工业视觉市场的爆发还需要经过一段时间的蛰伏期。

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