3DSPI检测产业市场前瞻

3DSPI检测产业市场前瞻 一、 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来越重要，机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业生产制造领域，用来保证产品质量、控制生产流程、感知环境等，也是集成自动化解决方案的核心构成要素。 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断的一个系统应用。简单地理解机器视觉，初期是一门在工业生产过程中代替人类视觉自动对产品外形特征做检测（100%全检）的技术。已成为解决各行业制造商大批量高速高精度产品检测的主要趋势。 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。 十四五期间，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。通过强化研发、设计能力，提高配套能力、基础工艺、基础材料、基础元器件的研发和系统集成水平，促进细分市场、专业化分工和集群发展，推动先进装备制造业和高新技术产业从以组装为主向自主研发制造为主转变。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的发展。 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、 机器视觉行业发展态势及未来发展趋势 （一）机器视觉行业定义 根据美国制造工程师协会（SocietyofManufacturingEngineers，SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RoboticIndustriesAssociation，RIA）自动化视觉分会对于机器视觉的定义，机器视觉是通过光学的装置与非接触的传感器自动地接收和处理一个真实场景的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。 通俗来讲，机器视觉是以机器替代人眼，但功能范围不仅仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统、工业相机和图像处理软件等，模拟人类的视觉能力，并做出对应的决策，最终通过指挥某种特定的控制装置执行以上决策。 机器视觉具有自动化、高效率、高精度、非接触以及信息数字化等特点，被誉为制造业的眼睛，对于促进制造业向智能化升级发展具有重要意义。 （二）机器视觉系统工作原理及应用情况 1、机器视觉系统工作原理 具体来说，一个典型的机器视觉系统系使用相机将被检测的目标以图像的形式传输给专用的图像处理系统，再将图像的特征信息，包括颜色、亮度、像素、字符、间距等，转化为可处理的数字化信号，进而通过不同算法抽取目标的特征，如面积、位置、长度、数量等，再根据预设的允许度或其他条件输出运算结果，包括合格/不合格、有/无、尺寸、角度、个数等，实现自动识别、检测测量、引导定位等功能。 2、机器视觉技术因其独有的优势已在工业中被广泛引用 随着技术的进步及成本的下降，机器视觉因其独有的优势，在工业中的渗透率日益提升。在现代化的大生产中，产品质量的检测和生产过程中的质量控制不可或缺，工业中例如印刷品质量检测、机械零件的外观检测、产品包装的外观检测等都可运用机器视觉设备。在传统的人工密集型检测行业，机器视觉系统可以替代大量的检测工人，将人眼+简单工具的检测模式升级为高精度快速的自动检测。机器视觉技术因其具备的高分辨力、高精确度、高速度、客观性、可靠性等众多优势，逐步跻身于制造业的关键位置，推动了工业发展智能化的进程，具有较高的市场需求。 3、电子及半导体汽车制造为当前机器视觉最重要的下游应用领域 在工业领域中，国内市场机器视觉应用比重最大的是电子及半导体行业，但根据公开信息，机器视觉设备在电子行业的渗透率依旧较低，远低于境外同行业水平。 根据相关数据，机器视觉技术目前被广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，其中电子及半导体、汽车制造是当前机器视觉最重要的应用领域，电子及半导体占据市场需求约为46．6%，主要用于集成电路制造、半导体分立器件制造、PCB制造、SMT表面贴装、LED制造等高精度制造和质量检测领域；汽车制造占据市场需求约为10．2%，主要用于车身装配检测、PCB印刷质量检测、零件尺寸的精密测量等系统和部件的制造流程。 近年来，随着电子及半导体产业的大力发展，机器视觉技术在相关设备中的应用也得以蓬勃发展，例如SMT检测等国产设备的迅速兴起，凭借产品性价比及服务的优势填补了国内市场的相关需求。未来，随着人力成本上升、产品品质要求提高、生产效率提升，机器视觉设备行业将进入高速增长期，具备良好的市场前景。 4、机器视觉系统在下游领域中的具体应用环节 目前，机器视觉的具体应用主要可以分为四大类：缺陷检测、尺寸测量、视觉定位及模式识别/计数，当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。 （1）机器视觉行业缺陷检测 产品表面出现缺陷不仅仅影响产品的外观，更可能对产品的质量、安全性能造成严重损害。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）。由于产品外观缺陷种类繁杂