图像处理软件行业的情况分析

图像处理软件行业的情况分析 一、 图像处理软件行业的情况 工业视觉软件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。视觉信息的处理技术主要包括图像增强、数据编码和传输、边缘处理、分割、特征抽取、图像识别等。 当前常见的图像处理软件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。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展，但国内市场中，图像处理软件仍以境外企业软件产品为主。 二、 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。 三、 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。 四、 人眼视觉与机器视觉对比 与人类视觉相比，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面都存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的发展，机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。 五、 在巨大的应用场景下，3D技术将发展更加成熟且普遍 2D视觉发展的同时，3D技术也在崛起。从目前的趋势来看，3D机器视觉的发展势头要远大于2D。尽管当前工业机器视觉发展较为成熟，但是3D技术国内依然属于发展初期，国外的公司和产品在微观高精度检测方面较国内的领先，且占据市场的大部分份额。国内企业开始在硬件软件等方面逐渐替代国外企业。 六、 3C行业作为工业视觉行业应用标杆，现阶段仍有技术难点待攻克 全球当前3C电子产业向发展中国家转移，伴随着3C行业高精度、换代快等特点，助推机器视觉技术迭代，应用场景延伸和品类拓展有望持续推动我国3C行业机器视觉渗透率提升。 从行业和产品属性综合来看，机器视觉在3C电子行业应用最为成熟，3C电子的行业属性及产品属性都决定了机器视觉在该行业的渗透率将会更高。 七、 机器视觉行业发展综述 （一）概念 机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。 （二）发展历程 相较于欧美发达国家，我国机器视觉行业起步较晚。早在1970s-1980s，CCD图像传感器出现，CPU、DSP等图像处理硬件技术进步，国外机器视觉开始发展。国内机器视觉行业启蒙于1990s，2003年以前以代理国外品牌业务为主，2004-2012期间国内市场快速发展，企业争先涌出，2013年之后中国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三市场，正处在快速发展阶段。 八、 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。