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機器視覺產業鏈全景解析

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2023-04-27 22:55:051046瀏覽

機器視覺(MachineVision)是一種應用於工業和非工業領域的硬體和軟體組合,其主要功能為捕捉並處理影像,為設備執行提供操作指導,是智慧製造的先鋒力量,主要應用於製造業的前端環節如電子製造和汽車等領域。

機器視覺產業鏈全景解析

機器視覺  

國內機器視覺產業啟蒙於20世紀90年代,最初代理國外機器視覺產品,進入21世紀後少數本土機器視覺企業逐漸開啟自主研發之路。

根據CBInsight數據,目前中國已是繼美國、日本之後的第三大機器視覺領域應用市場,包括機器視覺設備在內,國產化率約為40%,預計2022年國產化率提升至55%。

機器視覺產業目前仍處於快速成長階段。 2020年,機器視覺產業全球市場規模超100億美元。

作為新興技術和產業,中國機器視覺產業規模仍較小,但成長遠快於全球,處於快速成長的階段。

在人力成本壓力、精密製造發展、工業生產效率等大趨勢下,機器視覺在我國長期廣闊的發展前景。

機器視覺系統主要包括成像和影像處理兩大部分。

前者依靠機器視覺系統的硬體部分完成,後者在前者的基礎上,透過視覺控制系統完成。具體來看,主要包括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統(視覺處理分析軟體及視覺控制器硬體)等。

機器視覺具有辨識、測量、定位和偵測四項重要功能,其中偵測技術難度最高。

這四項功能在速度、精準度和適應性等方面優於人類視覺,是推動工業企業智慧化的重要工具。

在工業領域,機器視覺相對人眼視覺有顯著優勢。

相比人眼視覺,其具有影像擷取與分析速度快、觀測精度高、環境適應性強、客觀性高、持續工作穩定性高等優勢,因而可幫助終端使用者進行產品增質、成本降低以及生產數位化。

機器視覺產業鏈

機器視覺產業鏈主要由上游原料零件、中游裝備製造、下游終端應用產業所構成。

上游:零件原料

機器視覺是由多個零件組成,每個零件的原料都不同,因此產業鏈上游涉及的產業範圍較為寬廣,主要有LED、CCD、CMOS、光學材料、電子元件等原料。

在一個典型的機器視覺系統中,光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬體部分負責成像,視覺控制系統負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智慧型裝置的其他執行機構。

●光源

光源的好壞在於對比、亮度和對位置變化的敏感程度,機器視覺產業主要採用LED光源產品。

目前沒有通用的機器視覺照明設備,針對每個特定的應用實例有個性化的方案,以達到最佳效果。

●鏡頭

鏡頭相當於人眼的水晶體,是機器視覺採集和傳遞被攝物體訊息過程的起點,所使用的鏡頭為工業級鏡頭。

中國工業鏡頭市場正以遠超全球市場的增速迅速擴張,高速擴張的背後主要是相關生產研發製程的不斷提升,助推鏡頭生產的質效不斷提升,如鍍膜技術的發展提高了鏡頭的良率、電腦輔助軟體的發展提升了鍍膜工程師在光學設計領域的效率、自動組立機的投入是的組裝環節由人工轉為自動組裝,提升了組裝效率和產品穩定性。

●工業相機

相機是機器視覺中的影像擷取單元,相當於人眼的視網膜,將光訊號轉變為電訊號。透過鏡頭的光學聚集於像平面、生成影像,擷取影像後輸出類比或數位訊號,這些訊號在視覺控制系統中重建為灰階或彩色矩陣影像。

工業攝影機以歐美進口為主,國產品牌從低階市場開始逐步進口替代。

由於工業場景對機器視覺的精度、穩定性要求較高,無論是軟體,還是光源、鏡頭、相機等硬件,都有較高的研發難度,且由於下游行業和需求多樣化,硬體型號以及軟體演算法非常繁雜,全面的產品線佈局需要較長時間的累積。

此外,為了滿足新的產業與新的需求,許多廠商前瞻性佈局3D、機器學習等創新性技術。

中游:零件製造和成套系統整合

機器視覺中游是產業鏈核心環節,包括零件製造和成套系統整合兩個環節。國內廠商在整合端發展迅速,尤其是在一些外資還沒有佈局的領域、或非標自動化領域如3C等。

國內整合廠商單純進行二次開發利潤空間較小,在某一產業下游完成良好佈局之後,會嘗試逐步向上游底層開發延伸,進行核心軟硬體的進口替代。

機器視覺開發工具主要有兩種類型,一種是包含多種處理演算法的工具包,另一種是專門實作某一類特殊工作的應用軟體。

除了自主研發、生產並銷售標準化的機器視覺核心零件,機器視覺製造商也深度結合下游實際場景,以整體解決方案的模式提供成套系統。

成套系統整合環節在機器視覺中佔有至關重要的地位,根據美國自動成像協會(AIA),北美機器視覺產業銷售額中,機器視覺成套系統(包括智慧型相機)佔86% ,機器視覺部件僅佔14%。

機器視覺產業鏈下游:終端應用

受高精度要求機器視覺的下游需求結構相對單一,半導體及電子製造、汽車產業應用仍佔半壁江山。

隨著新能源產業的快速發展,成為新的成長極;同時醫藥、食品等領域的應用也正在興起。

以食品業為例,機器視覺目前應用於檢測和分類等,但主要是伊利、蒙牛等大型食品企業使用較多,在行業內整體滲透率並不高,因此未來智能製造大趨勢下,滲透率逐漸加深可期。

綜上所述,機器視覺的應用涵蓋產業鏈的多個環節。

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