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国产机器视觉产业链及其发展趋势解析

时间:2019-10-09 来源:机器人在线 阅读:717 原创

在人工智能和工业技术的发展中,机器视觉是十分重要的细分领域之一。作为一种基础功能性技术,机器视觉即用机器代替人眼来做测量和判断,是机器人自主行动的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能。


中国机器视觉市场呈现良好的发展态势


近年来,在国家政策的支持下,中国工业机器人呈现爆发式增长,机器视觉市场需求也呈现良好的发展态势。据数据显示,2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元。随着行业技术提升、产品应用领域更广泛,未来机器视觉市场将进一步扩大,预计2019年市场规模将近125亿元。


数据来源:中商产业研究院整理


此外,中国工业视觉企业数量也在持续攀升。据数据显示,目前中国市场中国际机器视觉企业和本土机器视觉企业(不含代理商)数量合计超200家。其中,专业的机器视觉系统机器企业超70家。


数据来源:中商产业研究院整理


以下是国内代表性机器视觉相关公司:



机器视觉的基础功能


模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测是机器视觉的四大基础功能。




1、模式识别/计数:主要指对已知规律的物品进行分辨,比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等的识别,也有信息量更大或更抽象的识别如人脸、指纹、虹膜识别等。


2、视觉定位:主要指在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息。定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能,一个软件的好坏大概率与其定位算法的好坏密切相关。


3、尺寸测量:主要指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位,然后在图像中精确的计算出需要知道的几何尺寸。优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量,例如有些高精度的产品由于人眼测量困难以前只能抽检,有了机器视觉后就可以实现全检了。


4、外观检测:主要检测产品的外观缺陷,最常见的包括表面装配缺陷(如漏装、混料、错配等)、表面印刷缺陷(如多印、漏印、重印等)以及表面形状缺陷(如崩边、凸起、凹坑等)。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂,所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。


从技术实现难度上来说,识别、定位、测量、检测的难度是递增的,而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异,目前看3D视觉功能是当前机器视觉应用技术中最先进的方向之一。


区别于2D视觉,3D视觉是用来显示立体影像的,用3D视觉进行测量时,拥有更多的优势,如精度高、测量速度快、适配性强、抗干扰能力强、数据采集更加丰富、操作便捷、易于维护等特点。


机器视觉产业链全解析


机器视觉是机器的重要组成部分,是实现设备精密控制、智能化、自动化的有效途径,机器离不开视觉,就像人离不开眼睛。


(一)机器视觉上游:相机、镜头、视觉控制器、图像处理、传感器、算法平台等。此外,一个典型的机器视觉应用系统应包括图像捕捉模块、图像数字化模块、图像处理模块、决策模块、机械控制执行模块以及光源系统等。


数据来源:中商产业研究院整理


1、相机:


视觉相机以欧美进口为主,国产品牌从低端市场开始逐步进口替代。工业相机是工业视觉系统的核心部件,其本质功能完成是将光信号转变成电信号的过程,要求更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。


国内外工业相机参与企业


2、图像处理:


图像处理包括图像采集和图像处理软件。


图像采集卡国内发展较为完善和成熟,也称为视频抓取卡,这个部件通常是一张插在 PC 上的卡。这张采集卡的作用将摄像头与 PC 连接起来。它从摄像头中获得数据(模拟信号或数字信号),然后转换成PC 能处理的信息。


图像处理软件基本被国外企业垄断,国内企业在二次开发中有所布局。工业视觉软件则对数字信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作,自动完成对图像采集、显示、存储和处理。当前比较流行的开发模式是“软件平台+视觉开发包”,开发包是基于软件平台对常用各种图像处理算法进行了封装,软件工程师可以直接调用封装好的算法实现各种复杂的图像处理功能,降低二次开发难度和工作量。


国内外图像处理软件参与企业

3、光源:


光源是国产化最充分环节。光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度,机器视觉行业主要采用LED 光源产品。目前没有通用的机器视觉照明设备,针对每个特定的应用实例有个性化的方案,以达到最佳效果 。目前光源行业国产化程度高,竞争比较激烈。


内外光源参与企业


4、镜头:


低端镜头国内企业具备一定竞争力,高端镜头基本依赖进口。镜头的基本功能是实现光束调制,将目标成像在图像传感器的光敏面上完成信号传递。工业镜头主要可以分为定焦镜头、定倍镜头、远心镜头、连续变倍镜头等,不同的镜头根据要求应用于不同的工业现场,价格差距也较大。


国内外镜头参与企业


5、系统集成:


国内厂商在集成端发展迅速,尤其是在一些外资还没有布局的领域、或者非标自动化领域如3C 等。国内集成厂商单纯进行二次开发利润空间较小,在某一行业下游完成良好布局之后,会尝试逐步向上游底层开发延伸,进行核心软硬件的进口替代。


(二)机器视觉中游:机器视觉。


机器视觉中游即机器视觉本身。随着技术的进步以及应用成本的下降,机器视觉在工业中的渗透率日益提升,整个市场快速发展。


(三)机器视觉下游:即机器视觉的应用场景,包括消费电子、汽车、半导体、虚拟现实、智能安防、健康医疗等。


机器视觉广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域,其中电子汽车和电子是当前机器视觉最重要的应用领域。


全球机器视觉下游需求结构



  1、电子


    电子行业贡献了机器视觉近50%左右的需求,主要用于晶圆切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、半导体对位和识别等的高精度制造和质量检测。以iPhone为例,其生产全过程就需70套以上系统。未来在全球智能手机、平板电脑和可穿戴设备等消费电子领域的需求有望爆发。



    以3C行业为例,未来行业的机器视觉需求还会持续较快增长,主要需求来自几个方面:1)视觉技术进步(现在好多玻璃、屏的缺陷检测技术上还不能实现)推动适用领域拓宽;2)随着国内智能手机逐渐中高端化带来手机厂商利润率提升,视觉检测在国产手机产线中的应用有望推广开来。


    2、汽车


    汽车行业贡献了机器视觉15%左右的需求,主要用于车身装配检测、面板印刷质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等几乎所有系统和部件的制造流程。目前一条产线大概配备十几个机器视觉系统,未来随着汽车质量把控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求,对机器视觉技术的需求还会逐步提高。例如,3D视觉系统可以以高精度测量间隙并对准每一辆车,并对装配的所有车门和车身进行全面检测。3D视觉系统还能帮助底盘制造商使货架中车身板件的上架、下架和检测实现自动化,在自动设备拾取缺陷元件之前检测货架上是否存在缺陷元件,从而减少将缺陷元件焊接到一起。



    3、制药


    制药行业贡献了机器视觉7%左右的需求,主要应用在药瓶封装缺陷检测、胶囊封装质量检测、药粒却是检测、生产日期打码检测、药片颜色识别及分拣等。目前大多数企业流水线上有1-2套机器视觉系统,而实际需求至少应该在5处,未来随着制药行业自动化升级改造提速,渗透率会持续提升。




    例如,在药品包装后的检测环节中,可以利用机器视觉快速、准确地检测到对象是否完好无缺,通过设定图像传感器,获取包装后的对象图片信息,通过预先设定的面积参数对每个药粒或者药瓶进行检测对比,这样,破损的药粒或者缺瓶的包装都将被检测出来,正确的正常通过。


    4、食品


    食品及包装也是机器视觉应用的重要下游领域,主要用于高速检测、外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、分拣与色选等,单条产线用量在不同产品中差异较大。目前机器视觉在大型食品企业(如伊利、蒙牛)中应用较多,而在行业整体的渗透率并不高。



    例如,欧洲鲜货市场广泛使用食品分拣器,一般采用多台摄像机捕获产品整个表面影像。当产品基本为圆形时,在漏洞内设有机构,让产品在摄像机下进行旋转。形状可以根据最大直径和最小直径、比例关系等进行分选。颜色一般根据已扫描的整个表面情况来决定。鉴定方法如简单百分比、强度值直方图、定义最大面积或最小面积等。


机器视觉的发展趋势


随着机器视觉技术发展的不断成熟,其良好的应用前景是可期的:


(1)推动产业结构的升级转型,推动中国工业智能化   


目前,我国智能制造装备产业结构转型和技术提升的市场空间巨大,机器视觉行业将受益。“十三五”期间,中国将进一步深化产业结构调整,推进制造业的科技创新和智能制造水平,着力从要素驱动向技术及创新驱动转变。产业结构的转型升级以及制造业的进一步智能化将推动机器视觉行业发展。   


(2)视觉机器的上下游市场的快速发展推动市场发展   


随着机器视觉技术的发展,机器视觉的上游市场需求不断刺激发展,促进机器视觉行业马不停蹄,以至于机器视觉应用场景将越来越广泛,从而进一步推动机器视觉行业的整体发展。此外,消费类电子、汽车等制造业对制造精度等要求持续提高,对机器视觉技术的需求将不断增加。 


(3)走国产走向国际,国际市场潜力巨大   


国际市场发展潜力巨大。目前,中国的自动化及智能制造行业仍处于初步发展阶段,市场主流的机器视觉产品仍以发达国家的品牌为主。未来,拥有出色性价比的国产产品在国际市场上将有着巨大的竞争优势和市场潜力。


(4)视觉产品走向小、精、密


随着机器视觉的研发不断克服技术壁垒,产品也会不断向着小型化、集成化、多样化发展,适用于更多的应用领域和应用场景。硬件上更加完善,软件上更加精密,是机器视觉逐层优化的方向。


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