国内机器视觉产业概况讲解

国内机器视觉产业概况讲解

张紫达

2021年7月21-22日，北京机器视觉助力智能制造创新发展大会在北京国际会议中心召开，大会以智能制造引领高质量发展为主题，关注智能制造创新方面的话题及其相关技术。咱们今天借此来剖析一下国内的机器视觉产业现状。

定义

机器视觉：通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体地图像，以获得所需信息用于控制机器人运动的装置。机器视觉技术主要采用适合被测物体的多角度光源及传感器获取检测对象地图像，通过计算机从图像中提取信息，进行分析、处理，最终用于实际检测和控制。

机器视觉有三个重要环节：成像——信号处理与分析——决策及执行。

机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”。

为机器植入眼睛，代表机器视觉利用环境和物体对光的反射来获取及感知信息。

为机器植入大脑，代表机器视觉需要对信息进行智能处理分析，并应用分析得到的结果来执行相应的活动。

机器视觉的基本功能

尺寸测量

外观检测

视觉定位

识别计数

我国机器视觉的发展历程

萌芽期

我国在70年代后由国防军工率先开始机器视觉的应用研究，比如导引、探测方面。80年代后我国开始逐步应用到航空航天和高精度测量研究比如天文、力学研究等。90年代开始中国出现了机器视觉的代理企业，主要从事机器视觉期间及技术的代理服务。

起步期

2000年后中国的机器视觉开始起步，并且出现一批专业的机器视觉公司。涉及的业务主要有：人民币印钞质量检测、烟草异物剔除、邮政分拣等。

发展初期

2009年开始以苹果为代表的手机加工制造为核心的3C电子制造业需求巨大，直接推动了中国机器视觉高速发展。

在2009-2015年，产业中批量涌现出了近百家机器视觉新公司，包括很多来自自动化设备及安防监控的公司。

发展期（发展中期）

AI算法的发展促进了中国机器视觉产业高速发展。2010年之后整个产业近十年持续着20%-30%的增速，并在2020你那成为与欧洲体量相当的重要板块。

机器视觉的技术架构

分为六个部分

主要支撑技术

精密光学

计算摄像学

光电半导体

电子学技术

5G移动通信

精密机械

深度学习等

主要产品形态

智能机器人

智能设备

视觉应用专机

可配置视觉系统

工业智能相机

视觉器件

图像信息获取

光源

相机

图像采集

控制器

配件

图像分析处理

信息处理平台

机器视觉软件算法平台

智能决策执行

AI能力平台

现场应用

典型行业应用

电子制造

生物制药

汽车制造

半导体

物流

轨道交通

新零售等

机器视觉的核心技术

其核心技术主要有：光学照明、光学成像、图像采集、传输存储、算法算力、自动执行这六块。

关键技术—视觉照明

经历了第一代传统光源（卤素灯、荧光灯）、第二代LED光源、第三代激光光源。未来发展趋势是视觉智能光源。

关键技术—光路成像

经历了摄影镜头、安防镜头、支持4K镜头、百万像素级镜头、镜头智能化镜头。未来趋势是光学自动化镜头。

关键技术—图像感知

芯片技术经历了1969-2014年CCD为主导、1990-至今CMOS迎头赶上的时代。未来的发展趋势是TOF（Timeof light）芯片技术。

工业相机经历了2000年前模拟相机——2000-2015年数字化转型——2010年后智能相机。未来的发展趋势是实现8K/10亿像素级别的相机、可见光谱向非可见光谱扩展、单一光谱到多光谱扩展。空间维度向上增加。

关键技术—图像采集

经历了模拟采集卡到数字采集卡阶段。未来会出现具备预处理能力的数字采集卡。

关键技术—算法

经历了第一代模式识别的图像处理、第二代模式识别的图像分析、第三代图像理解深度学习。未来趋势是云端智能计算。

关键技术—算法平台

经历了基于图像算子的视觉开发软件到基于算法组件的视觉软件平台到基于组态思想的视觉开发平台。未来趋势是基于云端计算的视觉平台。

关键技术—信息处理平台

经历了DSP处理平台到x86处理平台到AI处理平台。未来趋势是云处理平台。

国内产业现状—市场规模

在营收方面中国的机器视觉器件和系统年销售额在2019年突破了103.1亿元人民币。2012-2018年复合增长率近似为31.7%。相关预测2025年中国机器视觉市场规模会接近400亿。

关于产品销量，与2016年相比，2019年关键产品增长率：工业相机27.4%；采集卡14%；光源43.5%；软件310%；视觉系统324%；3D视觉产品602%；智能嵌入式系统367%。

截至2020年，进入中国市场的国际品牌已经有200多家，中国本土的机器视觉品牌超过了100家各类产品代理商超过300家系统集成商也已经超过100家。中国的机器视觉企业主要集中在广东、上海、北京、减速和福建等地。

机器视觉的产业图谱

（太多了，见下图）

机器视觉应用案例

智慧印刷

半导体加工

轨道交通

机器视觉产业面临的机遇

计算成像技术的发展为机器视觉提供更多可能

新型三维成像技术满足了更复杂的机器视觉检测需求

衍射光学提高了相关产品的核心竞争力

大数据与知识图谱的发展

深度学习与小样本处理技术发展

算力与互联网平台的发展

机器视觉的发展展望

优势：广泛的应用需求带来良好的发展环境；AI算法等领域的技术优势推动产业加速发展。

问题：我国在半导体生产重要环节上的技术水平、相关生产测试设备与国际仍存在较大差距；没有国产的可应用于机器视觉的大型工控管理软件和联结各子系统的通用管理平台；国际局势的变化对我国的机器视觉发展带来了巨大的挑战。

（全文完）

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