機器視覺是一種應(yīng)用于工業(yè)和非工業(yè)領(lǐng)域，以相應(yīng)的機器視覺硬件和相關(guān)處理算法替代人眼做出檢測和判斷的綜合性技術(shù)，其主要功能為捕獲并處理圖像。它的出現(xiàn)大大提高了生產(chǎn)自動化程度，增加了質(zhì)量檢測的高效準確性，為設(shè)備執(zhí)行提供操作指導(dǎo)，是智能制造的先鋒力量，目前主要應(yīng)用于制造業(yè)，隨著我國的科技水平不斷發(fā)展，機器視覺技術(shù)為了更好的適應(yīng)社會需求，也在不斷的在優(yōu)化升級，開辟了不少新領(lǐng)域。接下來就跟隨新戰(zhàn)略的腳步，一起探索3D視覺未來主要發(fā)力領(lǐng)域及發(fā)展趨勢。

機器視覺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)較長，上游由機器視覺系統(tǒng)硬件和軟件算法構(gòu)成，中游為設(shè)備商和系統(tǒng)集成商主要負責軟件的二次開發(fā)和設(shè)備制造，下游應(yīng)用場景和行業(yè)廣泛。

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

目前，中國機器視覺行業(yè)最大的市場主要是工業(yè)領(lǐng)域，其銷售占比已超過整體80%，其中機器視覺滲透率較高的行業(yè)有電子制造、顯示面板、汽車、印刷、半導(dǎo)體、食品飲料包裝等，交通、國防安防等行業(yè)近些年也開始發(fā)展3D技術(shù)。根據(jù)過去幾年中國機器視覺消費占比情況以及全國工業(yè)市場發(fā)展趨勢，我們認為3C電子、汽車制造、半導(dǎo)體、鋰電此四大賽道是值得機器視覺企業(yè)深度關(guān)注重點行業(yè)。

3C電子

歐美等國家的3C電子產(chǎn)業(yè)正在向發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移，消費電子作為典型的技術(shù)密集型、資本密集型和勞動力密集型產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)品變化大，迭代速度快，導(dǎo)致制程不標準，且近年來存在招工難，招工貴嚴重吞噬企業(yè)利潤。同時，消費電子產(chǎn)品集中度高，制造環(huán)節(jié)長，傳統(tǒng)作業(yè)方式也導(dǎo)致大量不合格品，進一步擠壓企業(yè)利潤空間。

?

在當前行業(yè)增速短期放緩的盤整階段，頭部玩家正在積極推動產(chǎn)線智能化轉(zhuǎn)型升級，目標是通過智能裝備替換人工、半自動化設(shè)備，實現(xiàn)生產(chǎn)智能化、數(shù)字化甚至柔性制造，這也是機器視覺產(chǎn)業(yè)進一步提高行業(yè)滲透率的機會。

3C電子行業(yè)發(fā)展趨勢：

1.?市場需求增加3C產(chǎn)品生命周期短，制造商需頻繁采購設(shè)備這將帶動持續(xù)的機器視覺的需求。

2.?產(chǎn)品多環(huán)節(jié)應(yīng)用3C產(chǎn)品趨于復(fù)雜化，產(chǎn)線對生產(chǎn)效率及加工精度的要求日益提升，更多的3C商將機器視覺應(yīng)用在制造環(huán)節(jié)中。

3.?3C制造更新?lián)Q代快本土高端智能手機的市場擴大，安卓系廠商手機對加工效率和精度的要求也在持續(xù)提升，機器視覺在安卓系產(chǎn)線內(nèi)的滲透率存在較大提升空間。

汽車行業(yè)

機器視覺應(yīng)用興起于汽車制造。機器視覺經(jīng)過數(shù)十年在汽車制造行業(yè)的發(fā)展，其應(yīng)用已經(jīng)貫穿整個汽車車身制造過程，從初始原料質(zhì)量檢測發(fā)展到汽車零部件的測量，再對制造過程中的焊接、涂膠、沖孔等工藝進行把控，最后對車身出廠質(zhì)量進行把關(guān)。

?

我國汽車制造業(yè)高速發(fā)展，汽車產(chǎn)銷量均居全球前列；汽車制造行業(yè)自動化程度較高，各類工業(yè)機器人在生產(chǎn)制造多數(shù)環(huán)節(jié)中已代替人力進行工作，同時，汽車制造業(yè)所涉及的新技術(shù)范圍廣、數(shù)量多，不斷需要各種技術(shù)的革新來推動汽車制造行業(yè)的進步，進而促進機器視覺技術(shù)的發(fā)展。

汽車行業(yè)未來擴展方向

車輛行人檢測應(yīng)用

車輛檢測系統(tǒng)借助機器視覺技術(shù)，可以利用各種傳感器探測周邊車輛的相關(guān)信息，包括前后方車輛速度、位置以及障礙物的大小位置等。行人檢測系統(tǒng)也是以同樣的原理展開應(yīng)用，通過機器視覺技術(shù)檢測出行人的位置。

疲勞監(jiān)測應(yīng)用

目前駕駛疲勞監(jiān)測系統(tǒng)研究中，多采用車載機器視覺系統(tǒng)監(jiān)測人體姿態(tài)和操作行為，根據(jù)系統(tǒng)反饋信息來判別疲勞狀態(tài)。當駕駛員處于疲勞狀態(tài)時，通過聲音、光線、振動等刺激駕駛員，使其恢復(fù)清醒狀態(tài)。在一定范圍內(nèi)，極大地減少了因駕駛?cè)藛T疲勞而造成的交通意外事故。

半導(dǎo)體

2022年全球半導(dǎo)體銷售額達 5735 億美元中國區(qū)銷售額為1803億美元，占比31.43%是全球最大的半導(dǎo)體銷售市場，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)具有集成度、精細度高的特點，是機器視覺技術(shù)最早大規(guī)模應(yīng)用的領(lǐng)域之一。機器視覺在半導(dǎo)體行業(yè)中的應(yīng)用涉及到半導(dǎo)體外觀缺陷、尺寸、數(shù)量、平整度、距離、定位、校準、焊點質(zhì)量、彎曲度等的檢測，尤其是晶圓制作中的檢測、定位、切割、封裝過程全程都需應(yīng)用機器視覺技術(shù)。

?

半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展痛點、突破及未來趨勢

痛點：

技術(shù)：半導(dǎo)體芯片檢測設(shè)備，結(jié)合了光、機，電、算、軟等技術(shù)應(yīng)用，尤其是微納米及納米級2D、3D 光學(xué)成像技術(shù)，目前基本掌握在國外手中在國際競爭中，可能會來自國外的限制，需要加大力度投入國內(nèi)的基礎(chǔ)光學(xué)器件的研發(fā)

集成:?視覺檢測是結(jié)合生產(chǎn)工藝來優(yōu)化生產(chǎn)，與工廠生產(chǎn)工藝強相關(guān)，另外基于 AI 的視覺算法，數(shù)據(jù)量越大，檢測效果越好。

標準化:檢測設(shè)備還未有國家標準，主要是針對不同的工藝開發(fā)，后期需要推動建立相應(yīng)的半導(dǎo)芯臺檢測設(shè)備國家標準。

技術(shù)突破：

基于AI的缺陷檢測算法平臺:為實現(xiàn)技術(shù)產(chǎn)品標準化提高算法在不同應(yīng)用場景間的遷移能力、提 高缺陷的檢測能力和分析能力，開發(fā)基于 AI 的缺陷檢測算法平臺。

?

高速高精度光學(xué)成像系統(tǒng):為解決晶圓的亞微米級( 0.2μm)缺陷的高速成像以及表面高度的微 米級測量和封裝段金線和焊點的高度測量，研發(fā)高度高精度2D/3D 光學(xué)成像系統(tǒng)。

高速、高精度 XYθ?運動隔震平臺架構(gòu):為解決晶圓的亞微米級( 0.2μm)缺陷的高速成像的穩(wěn)定性，研發(fā) 套高速、高精度 XYθ?動隔震平臺，實現(xiàn)圖像的快速穩(wěn)定采集。

行業(yè)未來趨勢：

與芯片廠商深度合作，實現(xiàn)MINILED芯片外觀檢測開發(fā)；更高效、低成本、提高檢出率技術(shù)積累，取得國際廠商認可實現(xiàn)更高要求的5G芯片、激光芯片等檢測。

鋰電行業(yè)

2月23日，工信部發(fā)布2022年全國鋰離子電池行業(yè)運行情況。據(jù)行業(yè)規(guī)范公告企業(yè)信息及研究機構(gòu)測算，2022年全國鋰離子電池產(chǎn)量達750GWh，同比增長超過130%。我國鋰電產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的同時也帶來了機器視覺裝備需求井噴。

?

在鋰電行業(yè)，機器視覺廣泛應(yīng)用于動力電池聲場過程中各關(guān)鍵工藝的缺陷檢測、尺寸測量和定位。鋰電在機器視覺的應(yīng)用場景、制作工藝復(fù)雜，多個工序需要機器視覺檢測系統(tǒng)。隨著電芯、模組、PACK 測量要求的不斷提高，被測物體條件愈發(fā)復(fù)雜，全線視覺檢測已逐步成為動力電池廠商標配。

鋰電行業(yè)發(fā)展痛點及應(yīng)對之策

痛點：

速度與精度難兼顧:?動力電池大規(guī)模制造時代來臨，物體檢測愈發(fā)復(fù)雜，市場要求愈發(fā)精細化，如何提高生產(chǎn)效率、降低產(chǎn)品缺陷率成為行業(yè)共同的挑戰(zhàn)

機器視覺技術(shù)迭代速度較慢:?多元化應(yīng)用場景加速動力電池需求分化，對材料、工藝的選擇千差萬別，磷酸錳鐵、硅基負極、高鎳三元等新材料不新推出，大圓柱電池、CTC、CTB等新工藝應(yīng)用提速。

數(shù)據(jù)反哺能力弱:?鉀電機器視覺應(yīng)用于電池生產(chǎn)，經(jīng)歷了從無到有、從差到好的過程，但自始至終檢測數(shù)據(jù)這一寶庫沒有得到較好利用

應(yīng)對之策：?

技術(shù)層面:?推出輕量化語義模型，賦予算法大余量，讓機器面對新工藝時具有較強的應(yīng)對能力研發(fā)出面向鉀電行業(yè)的質(zhì)量仲裁機、具備多維多角度的穩(wěn)定成像系統(tǒng)

產(chǎn)能布局:工業(yè)人工智能算法與軟件平臺研發(fā)項目、先進光學(xué)與計算成像研發(fā)項目及科技與發(fā)展儲備資金，以擴充自身可配置視覺系統(tǒng)與智能視覺裝備業(yè)務(wù)的產(chǎn)能。

產(chǎn)品矩陣:?規(guī)劃重點發(fā)力原材料隔膜檢測，極片電極段的激光切和切魯一體檢測以及后工序段的焊接檢測

2023中國機器視覺發(fā)展趨勢

?

隨著國家經(jīng)濟迅速發(fā)展，制造行業(yè)不斷更新?lián)Q代，我們對機器視覺的要求也越來越高，行業(yè)整體朝著國產(chǎn)替代化、標準一體化的趨勢發(fā)展。

01

國產(chǎn)替代化

當前我國國產(chǎn)機器視覺替代率達50%，但多局限于2D機器視覺領(lǐng)域。未來隨著國產(chǎn)品牌協(xié)作共贏，產(chǎn)品功能專業(yè)、種類精細化，替代率將逐步升高。行業(yè)將趨向于專業(yè)化分工，自主化視覺平臺、視覺系統(tǒng)與裝備將協(xié)同作戰(zhàn)，國產(chǎn)化替代成為主旋律，逐步超越國外品牌，成長為中國智能制造工業(yè)視覺的主力軍。

國產(chǎn)化替代三大趨勢：

硬件：光源、相機國產(chǎn)化較高，鏡頭有待突破光源是機器視覺的照明系統(tǒng)，決定了成像質(zhì)量和算法效果，也可以認為光源以及其成像的基礎(chǔ)。光源領(lǐng)域國產(chǎn)化替代率較高，市場集中度較高。相機有望實現(xiàn)全面國產(chǎn)化替代，目前中國已經(jīng)擁有一批有規(guī)模、有競爭力的國產(chǎn)品牌。鏡頭是機器視覺圖像采集的重要部件，目前海外廠商優(yōu)勢依舊明顯。我國雖起步晚，但已經(jīng)開始涌現(xiàn)出一些優(yōu)秀的本土企業(yè)。

軟件及數(shù)據(jù)：軟件作為機器視覺的大腦，其本質(zhì)就是數(shù)據(jù)的積累和算法的升級。

打造數(shù)據(jù)優(yōu)化、算法升級閉環(huán):數(shù)據(jù)算法更多的數(shù)據(jù)更優(yōu)的算法。隨著國家政策導(dǎo)向，新能源行業(yè)自動化的普及和深入也推進著本土機器視覺企業(yè)，新興行業(yè)對于機器視覺技術(shù)要求更高，為國產(chǎn)替代提供了彎道超車的機會。

創(chuàng)新：3D視覺潛力巨大，技術(shù)升級打開市場

除了原有工業(yè)基礎(chǔ)上的應(yīng)用外，消費級應(yīng)用也存在著巨大的潛在市場，3D 視覺傳感器可以被搭載在 3D 空間掃描設(shè)備、服務(wù)型機器人、AR/VR設(shè)備等終端上以實現(xiàn)傳統(tǒng) 2D相機無法實現(xiàn)的功能。例如三維重建、避障導(dǎo)航等。目前3D 視覺仍處于探索初期，具備核心技術(shù)的廠商有望率先受益。隨著5G 技術(shù)的推廣普及，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用將迎來快速發(fā)展，推動視覺技術(shù)加速從 2D 成像向 3D 視覺感知跨越。

02

標準一體化

機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺，機器視覺軟硬件產(chǎn)品正逐漸成為協(xié)作生產(chǎn)制造過程中不同階段的核心系統(tǒng)，無論是用戶還是硬件供應(yīng)商都將機器視覺產(chǎn)品作為生產(chǎn)線上信息收集的工具，這就要求機器視覺產(chǎn)品大量采用“標準化技術(shù)”，直觀的說就是要隨著自動化的開放而逐漸開放，可以根據(jù)用戶的需求進行二次開發(fā)。當今，自動化企業(yè)正在倡導(dǎo)軟硬一體化解決方案，機器視覺的廠商在未來5-6年內(nèi)也應(yīng)該不?單純是只提供產(chǎn)品的供應(yīng)商，而是逐漸向一體化解決方案的系統(tǒng)集成商邁進。

在未來的幾年內(nèi)，隨著中國加工制造業(yè)的發(fā)展，對于機器視覺的需求也逐漸增多；隨著機器視覺產(chǎn)品的增多，技術(shù)的提高，國內(nèi)機器視覺的應(yīng)用狀況將由初期的低端轉(zhuǎn)向高端。由于機器視覺的介入，自動化將朝著更智能、更快速的方向發(fā)展。另外，由于用戶的需求是多樣化的，且要求程度也不相同。那么，個性化方案和服務(wù)在競爭中將日益重要，即用特殊定制的產(chǎn)品來代替標準化的產(chǎn)品也是機器視覺未來發(fā)展的一個取向。機器視覺的應(yīng)用也將進一步促進自動化技術(shù)向智能化發(fā)展。 ?

編輯：黃飛