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機器視覺市場藍海,智能制造加速!

時間:2021-06-07

來源:前瞻產業研究院

導語:作為人類視覺在機器上的延伸,機器視覺憑借其分辨率高、速度快、范圍寬、適應性強、精度高、可量化及可持續工作等優勢,將圖像處理應用于工業自動化領域,成為智能制造繁榮發展的推動力。

作為人類視覺在機器上的延伸,機器視覺憑借其分辨率高、速度快、范圍寬、適應性強、精度高、可量化及可持續工作等優勢,將圖像處理應用于工業自動化領域,成為智能制造繁榮發展的推動力。

20世紀50年代,Gilson 提出“光流”概念,機器視覺就此萌蘗。統計模式識別運用計算機分析識別二維圖像,集中研究光學字符識別(OCR)、工件表面圖片分析等技術,為機器視覺提供了理論實踐基礎。隨后,機器視覺的研究轉向三維場景,研究范圍不斷擴展和復雜化。

1977年,美國麻省理工教授David Marr提出將視覺分為目標與策略、表示與算法、硬件的實現三個層次,機器視覺迎來了第一次理論框架的升級。機器視覺發展至今七十余年,各種理論創新、概念升級和實踐應用不斷涌現,不斷推動著工業智能化、產業數字化的演進。

 機器視覺發展歷程

圖:機器視覺發展歷程(圖源:前瞻產業研究院)

根據美國制造工程師協會(SME)機器視覺分會和美國機器人工業協會(RIA)自動化視覺分會定義,機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器,自動地接收和處理一個真實物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。機器視覺被稱為自動化系統的“靈魂之窗”,隨著5G、人工智能、物聯網等新興技術的融合發展,在智能制造的浪潮下,機器視覺不斷創新升級、蓬勃發展。

智能制造的“眼睛”

隨著全球智能制造浪潮的推進,自動化、智能化已經成為現代工廠的發展趨勢,“機器換人”也逐漸成為熱議的話題。作為人類視覺在機器上的延伸,機器視覺憑借其分辨率高、速度快、范圍寬、適應性強、精度高、可量化及可持續工作等優勢,將圖像處理應用于工業自動化領域,成為智能制造繁榮發展的推動力。

 人類視覺和機器視覺對比

圖:人類視覺和機器視覺對比

如定義所言,機器視覺可以非接觸地對目標物體進行外觀檢測,判斷其有否表面缺陷,并獲取物體坐標、角度、圖像像素等信息,從而判斷物體所在位置,分析計算狀態參數。此外,還可以識別顏色、數字、條碼等物理特征。我們將這些功能主要分為四大類:檢測、定位、測量、識別。

 機器視覺主要功能

圖:機器視覺主要功能(來源:前瞻產業研究院)

機器視覺是“人眼”的替代和延展,如同人類視覺一樣,它也擁有一套完整的視覺系統。典型的機器視覺系統一般包括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統等。其中,光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責圖像捕捉功能,視覺控制系統則負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。

 典型機器視覺系統框架

圖:典型機器視覺系統框架(圖源:渤海證券)

機器視覺性能優勢顯著,技術持續創新,未來機器視覺將朝向深度學習、3D視覺等方向不斷發展和精進。

深度學習技術

深度學習是機器學習最重要的分支,典型深度學習算法包括卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、生成對抗網絡(GANs)、深度強化學習(RL)等。深度學習利用人類知識和計算機算法共同構建整體架構,通過對數據進行清洗、標簽、歸一化、去噪、降維等預處理,配合計算機大規模運算能力,調節內部參數,對數據進行訓練,從而自動提取目標數據。深度學習具有學習能力強、覆蓋范圍廣、適應能力強、可移植性好等優勢。

3D視覺技術

3D視覺技術分為3D重構技術和3D數據分析算法兩部分,具體包括雙目視覺技術、結構光技術、TOF(飛行時間)相機技術、線激光掃描技術和光譜共聚焦技術。較之2D機器視覺技術,3D技術在xyz、旋轉、俯仰、橫擺等六個自由度上還原目標物體三維信息,為工業控制提供更精確靈活的特征分析與數據處理。

機器視覺市場藍海,智能制造加速

后疫情時代,全球數字化進程加速,工業智能化、數字化不斷轉型升級,機器視覺與工業應用緊密結合,在人工智能、物聯網、5G等新興技術的融合創新中,不斷深入應用落地。

機器視覺發展初期,市場主要集中在歐美和日本。近年來,亞太地區發展迅速,歐美市場份額穩中有降。從整體來看,歐美仍然是機器視覺最大的市場。據Markets and Markets數據顯示,2019年,歐洲成為全球機器視覺市場份額最大的地區,占比高達364%。

 2019年全球機器視覺行業區域分布

圖:2019年全球機器視覺行業區域分布

數據顯示,2019年全球機器視覺市場規模突破百億美元,高達102億美元。受疫情嚴重影響,2020年機器視覺產業受到沖擊,市場下行。拋開2020年疫情等不利因素影響,預計到2025年全球機器視覺市場規模將突破130億美元,2026年將接近140億美元。

 圖:2016-2020年全球機器視覺市場規模

圖:20162020年全球機器視覺市場規模

2021-2026年全球機器視覺市場規模預測

圖:20212026年全球機器視覺市場規模預測

機器視覺市場發展前景廣闊,產業鏈上中下游都蘊藏著巨大的發展潛力。上游包括光源、工業鏡頭、工業相機、圖像采集卡等核心零部件,以及圖像處理和算法平臺等軟件;中游分為裝備制造商和系統集成商,涵蓋引導、測量、檢測、識別等儀器裝備;下游應用包括消費電子、工業、半導體、汽車制造、食品包裝、醫療設備等領域。

 工業機器視覺產業鏈

圖:工業機器視覺產業鏈(圖源:賽迪顧問)

 

國產化熱潮,機器視覺迎來發展良機

與全球機器視覺相比,中國機器視覺的發展晚了將近五十年。1999年,中國開始發展機器視覺產業,直到2004年,國內機器視覺才邁入產業發展初期。機器視覺產業鏈上下游高端市場均被歐美國際巨頭占據,其中,康耐視和基恩士壟斷了全球近50%的市場份額。近年,國家政策全面支持下,中國的機器視覺產業迎來發展的良機。

據中國機器視覺產業聯盟統計數據表明,2019年中國機器視覺銷售額高達103億元,增速超20%。根據前瞻產業研究院整理數據顯示,預計到2026年我國機器視覺市場規模將突破300億元。

 2015-2019年中國機器視覺行業銷售額

圖:20152019年中國機器視覺行業銷售額

 2020-2026中國機器視覺市場規模預測

圖:20202026中國機器視覺市場規模預測

鑒于機器視覺上游的中高端市場被歐美及日本品牌占據,國產廠商積極尋求中低端市場突破口,逐漸從光源組件向鏡頭、相機領域滲透。在人工智能、物聯網、5G的推動下,國內機器視覺廠商深入拓展細分領域,加強自身行業競爭力,不斷擴大市場占有率,共同推進機器視覺國產化替代進程。

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