全球机器视觉行业发展历经多个阶段发展较为成熟

全球机器视觉行业发展历经多个阶段，发展较为成熟 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、 光伏行业持续加速成长，硅片质检是太阳能电池的质量保证、发展关键 2021年，中国太阳能电池产量CAGR达35%，2021年同比增速达42%，行业迎来加速成长期。同期带动机器视觉的光伏行业应用规模由2019年2．6亿元快速提升至2021年的6．5亿元，CAGR高达58%。 在整个电池片生产过程中，来料硅片质量监控、过程电池片的缺陷监控以及成品电池片的质量检测是生产出高质量电池片的保证。电池片生产质量监控系统的每个工艺段都有提供对应的光机视觉模组（相机、光源、镜头等），可快速配置，提供高质量的视觉成像效果。 随着工业4．0的到来，工业场景对机器视觉技术的需求持续推进着工业机器视觉技术的发展。这其中包括了：3D技术要求的提高、逐步占据主导地位、碎片化场景的一体化整合。 三、 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。 四、 工业机器视觉的应用领域 随着中国配套基础建设的完善及技术和资金的积累，各行业对应用机器视觉技术的工业自动化、智能化的需求广泛提升。亿欧智库联合阿里云加速器联合发布分析了当前相对成熟且极具发展潜力的工业细分赛道，并结合技术痛点洞察了未来应用趋势。 机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，用机器代替人眼来做测量和判断，通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。工业机器视觉的核心是通过机器眼代替人眼，对物体进行识别、测量并做出判断。机器视觉发展历程四个阶段：理论发展起步阶段、应用发展迅速阶段、应用与理论同步发展阶段、各行业深度应用阶段。当前中国处于第四阶段。 随着行业深度及广度应用的快速发展，工业机器视觉应用领域中，目前域值得关注的四大赛道分别是3C电子、半导体、锂电、光伏。 五、 机器视觉技术发展趋势 机器视觉技术是实现工业智能化的必要手段。随着深度学习、机器学习、3D技术和机器视觉互联互通技术的快速发展，机器视觉智能化水平不断提升，机器视觉技术在工业智能领域的应用会朝着智能识别、智能检测、智能测量以及智能互联的完整智能体系方向发展，从而更好地发挥其高精准度、高效率的作用，为中国智能产业开启智慧之眼。机器视觉技术的发展还面临很多问题。解决这些问题是机器视觉技术进一步发展的关键，也是未来机器视觉技术发展的趋势。 （一）国内高端产品的硬件主要依赖进口 国内在智能相机与传感器研发中，结合光学物理学科是机器视觉系统中的相机及传感器发展的一个重要突破口。在工业镜头与光源上，研发高分辨率镜头和更小的光源是关键。 （二）模块化的通用型软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件的发展方向 视觉软件会缩短开发周期并降低对开发技术人员的要求。由于与之相匹配的算法工具发展有限，导致机器视觉技术在智能性方面达不到工业场景应用要求，因此需加快相关算法的升级创新，从而进一步提升机器视觉系统的智能性，其中模块化的通用软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件的发展方向。 （三）机器视觉由2D视觉逐步向3D视觉发展 随着算法算力的不断提升，为使机器视觉应用于更多复杂工业场景中，如基于机器视觉的三维重建及修补技术、三维扫描以及3D识别等技术对3D视觉技术有更高的要求。 （四）机器学习和深度学习在机器视觉系统的应用 可将机器学习的算法应用于机器视觉软件，提升系统运算处理能力。可将深度学习的特征学习能力和特征表达能力与机器视觉的实时性和高效性相结合，提升机器视觉的工作效率。 （五）机器视觉行业标准亟待规范完善 目前，一套机器视觉设备在实际应用中往往需要搭配与之配套的硬件设备和专用的视觉软件，导致机器视觉产品的通用性很低。需出台完善的行业标准，提高相关设备的通用性，降低生产成本和维修费用，从而加快机器视觉行业的发展。 （六）机器视觉行业发展趋势及市场现状 机器视觉行业属于技术密集型行业，跨越多个学科和技术领域，需要在包括成像、算法、软件、传感器等领域积累大量的技术，研发投入大并且持续时间长。机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网（IoT）的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化（部分地由支持的计算机视觉算法驱动），因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统（如无人机）连接到物联网基础设施。 我国机器视觉相关融资额整体呈增长态势，2020年达到93．04亿元，创下历史新高随着技术的快速发展，机器视觉下游应用领域不断拓展。 机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。 机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。 机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网（IoT）的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化（部分地由支持的计算机视觉算法驱动），因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统（如无人机）连接到物联网基础设施。 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不同权威机构对机器视觉的定义略有差异，但简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做检测、判断和控制。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。由于工业自动化生产日益增长的技术需求，全球机器视觉行业60年代开始兴起，起步较早，90年代发展已趋于成熟，现阶段继续保持高速发展。中国机器视觉行业伴随中国工业化进程的发展而崛起，于90年代末起步，相对全球较晚，目前正处于快速发展阶段。 机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。 机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。 机器视觉市场前景广阔。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。未来随着中国智造2025战略的加速推进，工业制造自动化、智能化程度有望不断加深，机器视觉这一技术将得到更广泛的应用。 我国制造业在智能制造领域里还将继续发力，机器视觉行业也将迎来新一轮发展契机。随着工业4．0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越