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机器视觉产业链全景解析

机器视觉(MachineVision)是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合,其主要功能为捕获并处理图像,为设备执行提供操作指导,是智能制造的先锋力量,主要应用于制造业的前端环节如电子制造和汽车等领域。

机器视觉

国内机器视觉行业启蒙于20世纪90年代,起初代理国外机器视觉产品,进入21世纪后少数本土机器视觉企业逐渐开启自主研发之路。

根据CBInsight数据,当前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场,囊括机器视觉设备在内,国产化率约为40%,预计2022年国产化率提升至55%。

机器视觉行业如今仍处于快速成长阶段。2020年,机器视觉行业全世界市场规模超100亿美元。

作为新兴技术和产业,中国机器视觉行业规模仍较小,但增速远快于全世界,处于快速成长的阶段。

在人工成本压力、精密制造发展、工业生产效率等大趋势下,机器视觉在我国长期广阔的发展前景。

机器视觉系统主要囊括成像和图像处理两大部分。

前者依靠机器视觉系统的硬件部分完成,后者在前者的基础上,通过视觉控制系统完成。具体来看,主要囊括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统(视觉处理分析软件及视觉控制器硬件)等。

机器视觉具有识别、测量、定位和检测四项重要功能,其中检测技术难度最高。

这四项功能在速度、精度和适应性等方面优于人类视觉,是推进工业企业智能化的重要工具。

在工业领域,机器视觉相对人眼视觉存在显著优势。

相比人眼视觉,其具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应性强、客观性高、持续工作稳定性高等优势,因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化。

机器视觉产业链

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。

上游:零部件原材料

机器视觉是由多个部件组成,每个部件的原材料都不同,故此产业链上游触及的行业范围较为宽广,主要有LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件等原材料。

在一个典型的机器视觉系统中,光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像,视觉控制系统负责对成像结果进行处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。

光源

光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度,机器视觉行业主要采用LED光源产品。

如今没有通用的机器视觉照明设备,针对每个特定的应用实例有个性化的方案,以达到最佳效果。

镜头

镜头相当于人眼的晶状体,是机器视觉采集和传递被摄物体信息过程的起点,所使用的的镜头为工业级镜头。

中国工业镜头市场正以远超全世界市场的增速迅速扩张,高速扩张的背后主要是相关生产研发工艺的不断提升,助推镜头生产的质效不断提升,如镀膜技术的发展提高了镜头的良率、计算机辅助软件的发展提升了镀膜工程师在光学设计领域的效率、自动组立机的投入是的组装环节由人工转为自动组装,提升了组装效率和产品稳定性。

工业相机

相机是机器视觉中的图像采集单元,相当于人眼的视网膜,将光信号转变为电信号。通过镜头的光学聚集于像平面、生成图像,采集图像后输出模拟或数字信号,这些信号在视觉控制系统中重建为灰度或彩色矩阵图像。

工业相机以欧美进口为主,国产品牌从低端市场开始逐步进口替代。

考虑到工业场景对机器视觉的精度、稳定性要求较高,无论是软件,还是光源、镜头、相机等硬件,都有较高的研发难度,且考虑到下游行业和需求多样化,硬件型号以及软件算法非常繁杂,全面的产品线布局需要较长时间的积累。

另外,为了满足新的行业与新的需求,诸多厂商前瞻性布局3D、机器学习等创新性技术。

中游:部件制造和成套系统集成

机器视觉中游是产业链核心环节,囊括部件制造和成套系统集成两个环节。国内厂商在集成端发展迅速,尤其是在一些外资还没有布局的领域、亦或非标自动化领域如3C等。

国内集成厂商单纯进行二次开发利润空间较小,在某一行业下游完成良好布局之后,会尝试逐步向上游底层开发延伸,进行核心软硬件的进口替代。

机器视觉开发工具主要有两种类型,一种是包罗多种处理算法的工具包,另一种是专门实现某一类特殊工作的应用软件。

除了自主研发、生产并销售标准化的机器视觉核心部件,机器视觉厂商也深度结合下游实际场景,以整体解决方案的模式提供成套系统。

成套系统集成环节在机器视觉中占有至关重要的地位,根据美国自动成像协会(AIA),北美机器视觉行业销售额中,机器视觉成套系统(囊括智能相机)占86%,机器视觉部件仅占14%。

机器视觉产业链下游:终端应用

受高精度要求机器视觉的下游需求结构相对单一,半导体及电子制造、汽车行业应用仍占半壁江山。

伴随新能源行业的快速发展,成为新的增长极;同时医药、食品等领域的应用也在兴起。

以食品行业为例,机器视觉如今应用于检测和分拣等,但主要是伊利、蒙牛等大型食品企业使用较多,在行业内整体渗透率并不高,故此未来智能制造大趋势下,渗透率逐步加深可期。

综上所述,机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。

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