3DSPI检测行业市场突围战略研究

3DSPI检测行业市场突围战略研究 一、 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。 二、 成为主旋律，中外厂商竞争进一步加剧，市场格局重构 当前机器视觉替代率达50%，但多局限于2D机器视觉领域。未来随着国产品牌协作共赢，产品功能专业、种类精细化，替代率将逐步升高。行业将趋向于专业化分工，自主化视觉平台、视觉系统与装备将协同作战，逐步超越国外品牌，成长为中国智能制造工业视觉的主力军。 三、 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。 四、 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。 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、 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。 七、 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。