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工業視覺新方向起底,看未來10年發展大趨勢

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放大字體  縮小字體 發布日期:2018-12-27   瀏覽次數:338
核心提示:圖片來自“123rf.com.cn”縱觀自動化行業發展,機器視覺隨著技術的革新及行業的需求,成為逐漸崛起的新興行業。隨著全球制造中心
 

圖片來自“123rf.com.cn”

縱觀自動化行業發展,機器視覺隨著技術的革新及行業的需求,成為逐漸崛起的新興行業。隨著全球制造中心向中國的轉移,中國機器視覺市場已經成為國際廠商關注的焦點。據高工產業機器人研究所(GGII)數據顯示,中國機器視覺市場規模預計到2020年將超過120億元,2017-2020年年均增速將達15%以上。

隨著我國配套基礎建設的完善,技術、資金的積累,各行各業對采用機器視覺技術的工業自動化、智能化需求開始廣泛出現。國內有關院校、研究所和企業近兩年在機器視覺技術領域也進行了積極探索和嘗試,逐步開始了在工業領域的應用布局。

工業視覺發展現狀

機器視覺是指通過攝取圖像模擬人的視覺功能,并提取信息,加以處理,最終用于檢測、測量、判斷和控制。 目前在國外,機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業,其中大概40%-50%都集中在半導體行業。諸如電路板印刷、電子封裝、SMT表面貼裝、電子電路焊接等,均需要使用機器視覺系統技術。

一般而言,機器視覺產業鏈主要包括上游的零部件級市場、中游的系統集成/整機裝備市場和下游的應用市場。其中,上游零部件市場主要包括光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商;中游主要有集成和整機設備提供商; 隨著各類技術的不斷完善,機器視覺下游應用領域也不斷拓寬,從最開始主要用于電子裝配檢測,已發展到在識別、質量檢測、尺寸測量和機械手定位等越來越廣泛的工業應用領域。

電子制造行業是我國最早應用工業視覺的領域,同時也是目前最大的應用領域,主要集中在精密定位和檢測上。汽車行業是目前工業視覺第二大應用行業,主要用在面板印刷質量檢測、字符檢測、精密測量、工件表面缺陷檢測、自有曲面檢測等。

目前機器視覺產品終端市場 2/3 為電子制造、汽車制造和市政交通行業所占據,但從未來發展前景來看, 印刷包裝、食品材料、醫藥、煙草 等行業自動化水平會進一步提升,對機器視覺產品的需求也將持續大幅增長。

工業視覺新方向

根據中國機器視覺產業聯盟調查統計,現在已進入中國的國際機器視覺品牌近200多家,中國自有的機器視覺品牌已有100多家,專業的機器視覺系統集成商也有100多家。這些企業主要分布在珠三角、長三角及環渤海地區,涵蓋從光源、工業相機、工業鏡頭、圖像采集卡以及智能相機等所有機器視覺產業鏈產品。

據不完全統計,僅從2017年到2018年上半年,就有將近20起機器視覺企業融資事件。在資本助推下,中國的機器視覺市場加速發酵,已經形成了“百家爭鳴”的態勢。億歐盤點了部分工業視覺企業供業內人士參考,如下表所示:

從目前的情況來看,機器視覺在工業領域的應用主要集中在產品檢測、無序分揀、上下料、拆垛碼垛、涂膠等工藝段。其中,在產品檢測領域,聚集了包括高視科技、三固科技、精銳視覺等企業;在分揀領域,梅卡曼德、埃爾森、熵智科技、阿丘科技等企業各有優勢。

但是,一直以來工業自動化中的所用的“眼”,所采用的都是2D視覺。2D檢測是一種根據灰度或彩色圖像中對比度的特征提供結果的技術,主要的應用場景有條碼和字符閱讀、標簽檢查和驗證、基本的位置驗證、特征存在和二維尺寸驗證、表面標記檢測等。 在過去的30年里,2D檢測技術在我國自動化和產品質量控制過程中,發展得較為成熟,行業格局基本相對穩定,新公司入局的機會并不多。

然而,國內計算機3D識別技術的進步,以及國外3D視覺產品的高價位,給國產3D視覺企業帶來了機會。最近兩年新成立了一批國產3D視覺供應商,多家企業也已經推出了面向3D視覺分揀和檢測的產品化方案。目前,國內的3D視覺廠商總體還處于產品實際應用測試和應用場景開發階段,對于企業而言是一個不錯的入局賽道。

同時,AI技術的引入,解決了過去機器視覺難以處理的缺陷檢測問題,釋放了一波新的市場機會。越來越多的行業檢測裝備生產商,也開始在其設備中引入AI技術。伴隨著通用AI檢測軟件的價格降低,相信越來越多的集成商將推動AI視覺檢測向更寬廣的行業應用。

工業視覺行業面臨的挑戰

總體而言,中國工業視覺市場起步較晚,行業集中度較高,整個中國的工業視覺市場相較成熟的自動化產品應用水平偏低,真正的高端應用還很少,市場遠未飽和。

目前國內工業視覺整個行業普遍面臨的挑戰主要有幾點:

一是國內企業做集成代理的多,沒有一家能做出一個機器視覺系統所需的東西。 工業視覺產業鏈大體可以分為元器件廠商、系統開發廠商、二次開發廠商和產品代理商。高水平元器件主要被國外公司掌控,國內機器視覺企業目前主要為國外產品代理商和系統二次開發商,我國真正的專業底層開發商和高水平元器件廠商較少;

二是算法和軟件問題。工業視覺上的算法發展遠遠沒有硬件發展的快,對應軟件的使用存在易用性差,使用門檻高等問題;

三是工業視覺的應用需要結合實際選擇配套的專用硬件和軟件,因此需要布局新的機器視覺系統的企業在成本和時間上花費很大,這也為機器視覺技術在中小企業的鋪開造成了困難。

此外,我國 3C 產能雖居世界首位,但在產業鏈上主要集中在中下游環節,以代工組裝為主,工業視覺滲透率還很低。另一方面,帶有機器視覺屬性的機器人出貨量低,導致上游企業能開展的業務也比較少。由此看來,國內工業視覺市場的爆發還需要經過一段時間的蟄伏期。

 
 
 
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