3DSPI检测行业市场深度分析及发展规划咨询

3DSPI检测行业市场深度分析及发展规划咨询 一、 机器视觉行业未来发展趋势 （一）机器视觉行业由2D机器视觉向3D机器视觉升级趋势 目前，2D目标检测算法不断成熟，无论是精度还是检测速度都已达到较高的水准，在制造业领域已经取得广泛的应用，但由于2D视觉检测无法获得物体的空间坐标信息，所以存在包括不支持与形状相关的测量，无法区分相同颜色物体之间的特征或具有接触侧的物体之间的位置，同时特别依赖于光照和颜色/灰度的变化，测量精度易受照明环境的影响等检测缺点。 相比之下，3D机器视觉可以测量包括高度、角度、平面度、厚度、体积、颜色相近表面等信息，通过更丰富的数据采集获取物体的三维图像。3D测量技术可以根据以上测量数据设置公差，进而以超出公差为标准检测缺陷，同时可以持续储存产品缺陷的相关测量数据，并对数据进行量化分析以优化和改进前端的制造工艺，提高生产效率。此外，3D机器视觉还具备高测量稳定性、高精度及可重复性等优势。近年来，随着工业化及智能制造的大力发展对精确度的要求越来越高，3D机器视觉检测应用范围愈发广阔，目前机器视觉技术及产品由2D向3D迈进已逐步成为行业的主要发展趋势之一。 （二）机器视觉行业人工智能深度学习+机器视觉的技术发展趋势 传统的基于规则的机器视觉系统可以高精度地每分钟检查数百甚至数千个零件，但系统仍是通过逐步过滤和基于基本规则的算法运行的。而深度学习算法使用了卷积神经网络，利用卷积层提取出图像特征，而卷积层的参数并非全部由人工设计而是通过数据训练所得。机器视觉系统与其结合后，将会形成以下几个优点：1）克服视觉应用程序难以使用基于规则的算法，进而进行编程；2）维护应用程序并在工厂车间重新训练新的图像数据；3）无需重新编程核心网络即可适应新的示例；4）处理迷惑性较高的背景和零件外观的变化等。 近年来，得益于计算能力的提高和大规模数据集的出现，AI技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入工业化阶段。人工智能深度学习+机器视觉可以帮助机器视觉设备快速进行图像分类、目标检测和分割，且已越来越多的应用在3D机器视觉中，成为业内公认的未来主流发展趋势之一。 （三）机器视觉行业技术提升带来的渗透率提升及加速进口替代的趋势 受益于光源系统、图像处理系统以及相机等软硬件领域的技术持续提升，机器视觉设备的成本端呈现逐年下降趋势。在同等价格甚至性价比更高的条件下，机器视觉设备可以提供更多更快的图像数据传输、更先进的软件算法，实现数字化、实时化和智能化的性能提升。性价比的提高加大了机器视觉设备的市场渗透率，同时，国内企业在地域性及客户服务上相较于境外企业有明显优势，随着国产机器视觉设备逐渐成熟，原先机器视觉行业较高的进口依存度为进口替代带来广阔的空间。 二、 整合碎片化场景，标准化一体化设备将是机器视觉下一代发展方向 随着工业自动化的规模逐渐扩大，智能制造模式下的产品多品种、小批量、个性化生产。企业开始向批量化定制生产的生产方式转变，但机器视觉技术在自动化生产线中只能对少数产品进行识别和分类，难以满足碎片化场景。为解决此情况，整合碎片化场景、打造一体化设备将会极大地促进信息技术与运营技术的快速融合。同时，打造全流程数字化闭环也将是重要举措之一。 三、 机器视觉行业发展概况 （一）全球机器视觉行业发展历经多个阶段，发展较为成熟 以全球视角来看，机器视觉技术最初起源于显微和航空图像的分析与理解、各种光学字符识别、工业零件表面缺陷监测等。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。 1、全球机器视觉概念雏形阶段（20世纪50年代-20世纪70年代） 机器视觉应用于二维图像分析与识别的统计模式识别研究标志着机器视觉技术的起源，当时主要的研究领域为显微和航空图像的分析与理解、各种光学字符识别、工业零件表面缺陷监测等。 2、全球机器视觉产业发展初期（20世纪70年代-20世纪90年代） MIT人工智能实验室Marr教授带领的研究小组综合了神经生理学、图像处理以及心理物理学等研究成果，提出了计算视觉理论，从信息处理的角度出发给出了视觉系统研究的三个层次：计算理论层次、表达与算法层次、硬件实现层次，奠定了机器视觉的理论基础。同时，CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉发展提供了基础条件，使得机器视觉获得了快速的发展。 3、全球机器视觉产业应用发展期（20世纪90年代-21世纪） 由于小波分析等现代数学工具的出现，新概念、新方法和新理论不断涌现，机器视觉应用产品开始涌现，特别是在工业领域产生了大量的可以实际应用阶段的产品。 4、全球机器视觉产业高速发展期（21世纪以后） 随着工业自动化的发展，特别是数字图像传感器、图像处理和模式识别等技术的快速发展，视觉检测技术拥有非接触无损测量、高精度、高效率、灵活性高、稳定性好、实时性强、易于维护等众多优势。机器视觉应用范围已不仅仅局限于工业，在农业、生物医学、国防、航空航天、机器人、交通管理等各行业均有广泛的普及与推广。 （二）中国机器视觉行业发展迅速且潜力较大 中国的机器视觉行业是伴随着中国的工业化进程发展而崛起的，自90年代末开始起步，经历了启蒙阶段、初步发展阶段和快速发展阶段。 1、中国机器视觉启蒙阶段（20世纪90年代-2003年） 在启蒙阶段，中国机器视觉企业主要通过代理境外产品或技术的方式开展业务。国内开始出现跨专业的机器视觉人才，从了解图像的采集和传输过程、理解图像的品质优劣开始，到初步利用境外视觉软硬件产品搭建简单的机器视觉初级应用系统，开启了国内机器视觉行业的历史进程。 在该阶段，一些对品质有较高要求同时对成本较为不敏感的工业领域成为第一批机器视觉产品应用领域，如人民币特种印刷、烟草的异物剔除及包装检测等。在以上行业的成功应用以及类似技术在其他行业的后续拓展，也让更多国内企业关注到机器视觉技术带给自动化产业的独特价值和广泛应用前景。 2、中国机器视觉初步发展阶段（2004-2007年） 在这一阶段，国内机器视觉企业起步探索由自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研究开发，同时在多个应用领域取得了关键的技术性突破。随着机器视觉技术在相关设备中的蓬勃发展，如PCB检测、SMT检测等领域的国产设备迅速兴起，凭借产品性价比和服务的优势填补了国内市场需求。 3、中国机器视觉高速发展阶段（2008年至今） 近十余年来，在机器视觉上游的相机、采集卡、光源技术、镜头及图像处理软件等领域，涌现出大量机器视觉核心器件的国内研发制造商，上游技术取得大幅进步的同时，相关产品也在实践中不断完善，在中游领域如PCB、SMT及行业下游如电子、半导体、太阳能、汽车等多个行业得到广泛的尝试、应用。 目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。 四、 机器视觉行业技术的应用 视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触，靠感觉接收新的事物，人无法长时间观测的物体，机器视觉却可以，而且速度和分辨率都十分的高，因为这一特点，机器视觉被广泛运用于工业以及对于行星的勘测。其中工业是它占比最大的一个领域，按照其定位，可以分为产品质量检测，分类，包装，机器人定位四个方面，它在纺织工业中的应用最为广泛。 机器视觉行业自动化得到普及，国产机器视觉产业正处于快速增长期。当前机器视觉相关技术持续提升以及国家政策的支持，我国机器视觉行业市场规模不断增长。以下对2023年机器视觉行业现状分析。 资本推动是机器视觉行业高速发展的重要因素之一。机器视觉领域是近几年融资热点领域，近年来国内主要机器视觉生产研究参与者多次获得大额融资，大量的资本投入加速了行业的研发过程，并进一步带动市场拓展。2015年以来，我国机器视觉领域的投融资事件数量和融资金额整体上呈增长态势。2022-2027年中国机器视觉和视觉引导机器人产业运行态势及投资规划深度研究报告指出，2021年，我国机器视觉行业投融资事件达到91起，较2020年增加30起，完成投融资金额193．4亿元，同比增长72．9%。 随着机器视觉技术的普及、成本的下降，机器视觉在生产环节中的应用逐渐得到深化;我国工业制造中对智能制造政策鼓励也将提升机器视觉行业发展的机遇。现从两大市场状况来了解2023年机器视觉行业现状分析。 五、 半导体行业未来将实现机器视觉全流程技术支持 机器视觉在半导体行业的应用，未来有望实现机器视觉全流程技术支持。在2019年的全球半导体设备市场销售额为576亿美元，其中中国市场规模129亿美元，占比22．4%，预测未来几年中国半导体投资会跃居全球第一。 半导体产业具有集成度、精细度高的特点，是机器视觉技术最早大规模应用的领域之一。机器视觉在半导体行业中的应用涉及到半导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等的检测，尤其是晶圆制作中的检测、定位、切割、封装过程全程都需应用机器视觉技术。 六、 中国机器视觉行业现状及未来展望 机器视觉（MachineVision）是指利用计算机视觉技术、图像处理技术、模式识别技术等，实现机器自动获取外界图像信息并作出相应反应的技术。机器视觉的应用可以大大提高工厂的生产效率，从而提升企业的竞争力。 中国机器视觉行业发展迅猛，从2014年的53亿元增长到2018年的154亿元，5年增长了近3倍。当前，中国机器视觉行业市场规模已达到154亿元，比去年同期增长了13．7%。除了市场规模的增长外，中国机器视觉行业的技术水平也有了明显提升。近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，中国机器视觉行业也迎来了大变革，技术水平也有了显著提升。目前，中国机器视觉行业的技术水平已经可以与国外行业相媲美。此外，中国机器视觉行业的发展还受到政府的大力支持。目前，政府正在大力推动机器视觉行业的发展，并对相关企业给予政策支持，促进企业投资和研发，以提高机器视觉行业的技术水平。综上所述，中国机器视觉行业发展前景广阔，未来将继续保持良好发展态势。随着人工智能技术的发展，机器视觉行业将会受到更多的关注，从而推动其发展。同时，中国政府也将继续加大对机器视觉行业的支持力度，以促进行业的发展。 伴随着工业化进程的加深，机器视觉的发展也呈现出了喷井似的增长，它的应用范围逐渐增广，涵盖了农业，工业，交通，社会安全等等各个方面，据机器人研究所最新发布的数据显示，去年我国机器人视觉是增长速度已经超过45%，预计在2025年的时候增长速度还将创新高，市场规模将达到380亿元。 机器人视觉行业的价值：第一，光源照明，光源照明系统的优良可以决定机器人视觉的好坏，它是决定成败的关键点，一个好的光源照明系统要保证足够的亮度和稳定性，较高的对比度，能够快速区分两个极其相似物品之间的不同处。第二，光学镜头，它又可以称之为光学成像，这是对机器组装者提出的要求，要求其在组装时选择最合适的口径和焦距镜头，使成像的质量在不做出技术改变的前提下得到极大的提升。 七、 全球机器视觉行业现状 （一）市场规模 机器视觉市场前景广阔。全球机器视觉市场规模近年来不断扩张，市场规模从2016年的62亿美元增长至2019年的102美元，2020年，受新冠肺炎疫情影响，全球供应链中断，项目停摆，给全球机器视觉行业带来了冲击，市场规模下降至96亿美元，同比下滑5．9%。在智能制造的浪潮下，下游应用中的消费电子市场、汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业的不断发展，主要国家的工业自动化水平稳步提升，机器视觉的市场规模将持续扩大，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到130亿美元。 （二）区域结构 机器视觉率先发生和发展在基础科学和技术水平领先的北美、欧洲和日本等