工業(yè)4.0時代，我國各行各業(yè)對采用圖像和機器視覺技術的工業(yè)自動化、智能化需求開始廣泛出現(xiàn)，國內(nèi)機器視覺行業(yè)將迎來規(guī)模化快速發(fā)展黃金期。

　　隨著機器視覺行業(yè)的發(fā)展，這也對機器視覺執(zhí)行標準也提出了更高的要求。無論是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，還是智能制造、柔性制造等熱門話題，其核心都在于生產(chǎn)流程的數(shù)字化以及智能化升級。

　　傳統(tǒng)機器視覺在解決問題時，通常需要專業(yè)人才根據(jù)實際情況設計圖像處理算法，對調(diào)試人員水平依賴性強，且穩(wěn)定性差。而現(xiàn)如今深度學習已被廣泛的運用在機器視覺領域，通過卷積運算，使用大量數(shù)據(jù)訓練自動生成最適合產(chǎn)品的檢測邏輯，做到了對傳統(tǒng)算法檢測能力的補充。

　　PART1

　　機器視覺應用場景

　　測量應用

　　主要用于測量零部件以及各類產(chǎn)品的尺寸否合格。除了利用工業(yè)相機進行二維的尺寸測量外，目前可利用結構光、3D TOF等技術實現(xiàn)三維尺寸測量。對產(chǎn)品的基本特征尺寸、裝配效果、提供高精度監(jiān)控。

　　視覺在測量上的應用，一方面減少了人力測量的需求，降低了人力成本;另一方面，視覺測量具有高精度的特性，誤測誤判的可能性極低。

　　圖像識別

　　圖像識別，簡單講就是使用機器視覺處理、分析和理解圖像，識別各種各樣的的對象和目標，功能非常強大。目前主要識別的內(nèi)容有人、車輛等各類目標物。在工業(yè)領域?qū)в忻鞔_信息的標識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。

　　對明確信息的標識進行識別，有助于提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本。圖像識別大多商用場景還屬于藍海，潛力有待開發(fā)。同時，圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。

　　定位應用

　　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)行機構以實現(xiàn)相關的動作。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。

　　物體分揀

　　在機器視覺應用環(huán)節(jié)中，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后的一個環(huán)節(jié)，通過機器視覺系統(tǒng)將圖像進行處理，結合機械臂的使用實現(xiàn)產(chǎn)品分揀。

　　在過去的產(chǎn)線上，是用人工的方法將物料安放到注塑機里，再進行下一步工序?，F(xiàn)在則是使用自動化設備分料，其中使用機器視覺系統(tǒng)進行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析、輸出結果，再通過機器人把對應的物料放到固定的位置上，從而實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動化。

　　視頻/監(jiān)控分析

　　人工智能技術可以對結構化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進行快速檢索、查詢。這項應用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動的交通樞紐，該技術也被廣泛用于人群分析、防控預警等。

　　食品包裝與制藥行業(yè)應用

　　機器視覺在食品包裝領域適用范圍廣泛，可用于檢測瓶子的分類和液位測量、標 簽、蓋子、盒子的檢查，以及瓶的形狀、尺寸、密封性和完整性。食品包裝是食品質(zhì)量的重要保障，可以保護食品在流通過程中免受污染，提高品質(zhì)，避免發(fā)生安全事故。

　　機器視覺在藥品包裝、質(zhì)量檢測及控制等多個方面有廣大作為，助力醫(yī)藥行業(yè)加 快現(xiàn)代化、智能化進程。目前，在數(shù)粒、打碼、泡罩版缺粒、藥品殘缺和斷片、 加裝說明書、編碼識別等檢測環(huán)節(jié)，機器視覺檢測內(nèi)容豐富、穩(wěn)定、精確，滿足醫(yī)藥行業(yè)包裝線經(jīng)常變包裝產(chǎn)品的需求。

　　圖像及視頻編輯

　　目前市場上也出現(xiàn)了很多運用及機器學習算法對圖像進行處理，可以實現(xiàn)對圖片的自動修復、美化、變換效果等操作。并且越來越受到用戶青睞。

　　汽車制造行業(yè)

　　汽車制造質(zhì)量原先主要依靠三坐標測量完成，效率低、時間長、數(shù)據(jù)量嚴重不足， 且只能離線測量。機器視覺引入非接觸測量技術，逐步發(fā)展成固定式在線測量站 與機器人柔性在線測量站等在線測量系統(tǒng)，可嚴格監(jiān)控車身尺寸波動，提供數(shù)據(jù)支持。

　　機器視覺檢測系統(tǒng)可以對產(chǎn)品進行制造工藝檢測、自動化跟蹤、追溯與控制等，包括通過光學字符識別(OCR)技術獲取車身零件編碼以保證零件在整個制造過程中的可追溯性，通過識別零件的存在或缺失以保證部件裝配的完整性，以及通過視覺技術識別產(chǎn)品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保證生產(chǎn)質(zhì)量。

　　消費電子行業(yè)

　　機器視覺在消費電子領域，以PCB/FPC AOI檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導等應用為主，并呈現(xiàn)出越來越多的新的應用場景。

　　在電路板從印刷裝置中移下，或在清洗劑中清洗后，以及返修完成返回生產(chǎn)線中，機器視覺提供的在線視覺技術可以在實施印刷操作后直接發(fā)現(xiàn)存在的缺陷情況，保證了操作者在加上PCB以前能夠及時處理有關問題。另外，發(fā)現(xiàn)缺陷時可以有效防止有缺陷的電路板送達生產(chǎn)線后端，從而避免出現(xiàn)返修或廢棄現(xiàn)象。操作者能夠及時得到反饋，明確處于操作中的印刷工藝操作是否良好，達到預防缺陷產(chǎn)生的目的，對生產(chǎn)效率和良率的提升至關重要。

　　無人駕駛

　　隨著汽車的普及，汽車已經(jīng)成為人工智能技術非常大的應用投放方向，但就目前來說，想要完全實現(xiàn)自動駕駛/無人駕駛，距離技術成熟還有一段路要走。不過利用人工智能技術，汽車的駕駛輔助的功能及應用越來越多，這些應用多半是基于計算機視覺和圖像處理技術來實現(xiàn)。

　　PART2

　　機器視覺典型廠商

　　全球市場中，康耐視(COGNEX)及基恩士(KEYENCE)有著深厚的技術支撐，占據(jù)市場份額較大，屬于行業(yè)內(nèi)領先企業(yè)。近年來，國產(chǎn)化廠商憑借本土化的服務能力、強大的非標定制能力、以及中國制造的成本優(yōu)勢，已在光源、工業(yè)相機等領域?qū)崿F(xiàn)了較高的國產(chǎn)化率，也誕生了多家細分領域的龍頭公司。

　　凌云光：公司是可配置視覺系統(tǒng)、智能視覺裝備與核心視覺器件的專業(yè)供應商。

　　矩子科技：國內(nèi)機器視覺領域檢測龍頭，產(chǎn)品擁有自主知識產(chǎn)權和自主品牌。

　　天準科技：公司以機器視覺為核心技術，專注服務于工業(yè)領域客戶，整體技術水平國內(nèi)領先。

　　漢王科技：公司作為國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的先行者。

　　拓邦股份：公司是國內(nèi)一流的智能控制控制器產(chǎn)品制造商。

　　光韻達：公司是國內(nèi)領先的激光智能制造解決方案與服務提供商。

　　愛科科技：公司掌握了平面圖像處理的視覺算法，深入探索了機器視覺技術在智能制造中的應用。

　　佳都科技：公司重點布局的機器視覺和智能大數(shù)據(jù)技術，為公司在智能軌道交通和智慧城市等領域的創(chuàng)新奠定基礎。

　　萬訊自控：公司的工業(yè)機器人3D視覺系統(tǒng)已成功應用于寶馬、奧迪等汽車智能制造標桿企業(yè)。

　　遠大智能：子公司高精度力控和視覺引導系統(tǒng)主要應用在工業(yè)機器人領域。

　　PART3

　　機器視覺資本市場活躍度增加

　　2022年6月20日, 國內(nèi)知名的AI+3D+智能工業(yè)機器人解決方案提供商梅卡曼德宣布完成C+輪融資;2022年7月6日，凌云光技術股份有限公司在上交所A股科創(chuàng)板正式上市;2022年7月6日，國內(nèi)領先的機器視覺核心部件供應商博視像元獲近億元天使輪融資;2022年7月7日，“奧比中光”在科創(chuàng)板掛牌上市;2022年7月25日，專注提供3D+AI機器視覺成套解決方案“大幀科技”完成近千萬元Pre-A輪融資.....

　　如今，隨著AI技術在工業(yè)領域的落地應用，越來越多的企業(yè)涌入，競爭也愈演愈烈，連華為也想來“分一杯羹”。眼下的機器視覺賽道，可謂是“神仙打架”。

　　另一方面，雖然機器視覺應用場景廣闊，但我國機器視覺市場存在滲透率較低、部分場景國產(chǎn)水平較弱的痛點，尚處于早期階段。總體上，機器視覺市場仍然魚龍混雜，呈現(xiàn)“群魔亂舞”的局面。

　　PART4

　　“三座大山”阻礙機器視覺推廣

　　1.價格整體偏高

　　機器視覺產(chǎn)品主要分兩類，第一種：相機起輔助作用，獲取目標信號并反饋給機器人，由機器人執(zhí)行預設動作;第二種機器主動介入機器人控制系統(tǒng)，通過獲取到的目標位置，協(xié)助機器人完成動作。前一種產(chǎn)品價格一般在2-10萬左右;后一種產(chǎn)品涉及到軟件與硬件結合，價格一般在10-25萬左右。對于終端用戶來說，機器視覺產(chǎn)品整體價格偏高，不利于短期推廣。

　　2.專業(yè)人才不足

　　在工業(yè)應用當中，不同行業(yè)之間的實際需求差異較大，需要機器視覺解決方案提供者對某一領域的工藝有足夠深的了解，才能夠提出切實有效，能夠解決客戶需求的方案。而機器視覺作為新興行業(yè)，真正了解視覺技術又了解終端工藝段的人才稀少，人才不足在很大程度上限制了機器視覺的快速普及。

　　3.行業(yè)魚龍混雜

　　由于機器視覺行業(yè)發(fā)展的異?；鸨?，豐厚利潤驅(qū)使眾多企業(yè)進入行業(yè)，導致行業(yè)發(fā)展出現(xiàn)了魚龍混雜的情況，一定程度上擾亂了行業(yè)的正常發(fā)展。

　　PART5

　　如何提高工業(yè)視覺企業(yè)競爭力

　　那么面對這種困境，整個行業(yè)企業(yè)應該如何提高自己的競爭力呢?

　　1.提高自主核心研發(fā)能力

　　工業(yè)視覺裝備的主要利潤集中于鏡頭、相機、圖像傳感器等核心零部件，目前國內(nèi)工業(yè)機器視覺廠商的工業(yè)視覺裝備大多選擇日本、美國和歐洲的底層零部件。世界工業(yè)相機及鏡頭龍頭企業(yè)巴斯勒和KOWA凈資產(chǎn)收益率(攤薄)均達到了30%左右，CCD圖像傳感器龍頭柯達凈資產(chǎn)收益率高達41%。

　　與底層核心硬件開發(fā)企業(yè)的盈利能力相比，接近工業(yè)應用的機器視覺廠商盈利能力略低，即便是機器視覺龍頭企業(yè)基恩士，其凈資產(chǎn)收益率也僅為14%。工業(yè)領域的另一家機器視覺巨頭康耐視，其凈資產(chǎn)收益率僅為1.5%。

　　對于企業(yè)而言，底層軟硬件研發(fā)需要投入更多研發(fā)資源和成本，對于短期經(jīng)營雖然不利，但從長期看，持續(xù)的研發(fā)投入有利于幫助企業(yè)在競爭中搶占市場先機，提高相關產(chǎn)品的市場占有率。

　　2.攻克上游核心零部件供應鏈

　　對于競爭日益激烈的中國市場，機器視覺廠商推出產(chǎn)品的速度加快，產(chǎn)品技術發(fā)展迅猛，這必然對競爭者提出了更高的要求，以往簡單的模仿復制已不再可行，自己的技術和產(chǎn)品特色才是廠商們需要考慮和挖掘的重點。

　　相比于持續(xù)在集成應用端做重復性勞動，向上游核心零部件產(chǎn)品攻關是在日益激烈的市場競爭中取得優(yōu)勢的最佳選擇。對于工業(yè)機器視覺系統(tǒng)而言，工業(yè)鏡頭和相機是核心零部件，擁有自主研發(fā)智能工業(yè)相機能力將是企業(yè)創(chuàng)新能力的重要體現(xiàn)。

　　3.兼顧傳統(tǒng)與新興應用市場

　　與其他自動化產(chǎn)品相比，機器視覺產(chǎn)品屬于專業(yè)性非常高的產(chǎn)品，對多數(shù)用戶而言可能較為陌生，提高了應用門檻。從行業(yè)應用來看，電子制造仍然是拉動需求的首位行業(yè)。

　　根據(jù)市場調(diào)研分析，目前工業(yè)機器視覺產(chǎn)品2/3被電子制造、汽車制造行業(yè)所占據(jù)，其余市場份額分布于食品、包裝機械、印刷等行業(yè)，并且這些行業(yè)對機器視覺產(chǎn)品的需求仍然在大幅增長。從未來發(fā)展前景來看，食品、包裝、機械等行業(yè)自動化水平會進一步提升，對機器視覺產(chǎn)品的需求值得期待。

　　面對激烈的市場競爭，企業(yè)必須快速形成自己的競爭優(yōu)勢，不斷完善和升級產(chǎn)品，積極采取應對策略，壯大自身力量。