目前,以“AI+人類感知”融合為代表的新興技術(shù)開始逐漸滲透至工業(yè)制造各環(huán)節(jié),機器視覺作為AI+制造業(yè)的種業(yè)落地技術(shù)已經(jīng)介入制造業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的跟蹤、產(chǎn)品質(zhì)量的檢測等。
ChatGPT-4為超級人工智能描繪雛形,有望開啟新一輪生產(chǎn)力加速周期,制造業(yè)作為我國產(chǎn)業(yè)核心也將受益于AI的深度融合。#人工智能#
與人眼相比,機器視覺在效率、精度、環(huán)境要求、安全性等各因素上都有明顯的優(yōu)勢。
(資料圖片)
根據(jù)高工機器人研究所數(shù)據(jù),2022年中國機器視覺市場規(guī)模170.65億元(該數(shù)據(jù)未包含自動化集成設(shè)備規(guī)模),同比增長23.51%,預(yù)計到2027年我國機器視覺市場規(guī)模將超過560億元,2023-2027年CAGR預(yù)計為27.2%,行業(yè)空間廣闊。#機器視覺#
資料來源:高工機器人研究所
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機器視覺指的是通過計算機、圖像傳感器及其他相關(guān)設(shè)備模擬人類視覺功能的技術(shù),以賦予機器“看”和“認(rèn)知”的能力,是由人工智能、計算機科學(xué)、圖像處理和模式識別等諸多領(lǐng)域合作完成的。
資料來源:奧普特
機器視覺設(shè)備由兩部分構(gòu)成,一是視覺控制硬件,即“視”的部分,負(fù)責(zé)成像功能,包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡;二是視覺處理軟件,即“覺”的部分,負(fù)責(zé)對成像結(jié)果進行處理分析、輸出分析結(jié)果至智能設(shè)備的其他執(zhí)行機構(gòu)。
資料來源:矩子科技
其利用圖像傳感器搭配多角度光源以獲取檢測對象的圖像,并通過計算機從圖像中提取信息進行分析和處理,最終實現(xiàn)多場景下的識別、測量、定位和檢測四大功能。
與人眼相比,機器視覺設(shè)備具有精確性強、速度快、適應(yīng)性強、客觀性高、重復(fù)性強、檢測效果穩(wěn)定可靠、效率高、方便信息集成等特點,是工業(yè)制造數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的發(fā)展方向,可以幫助終端使用者實現(xiàn)產(chǎn)品增質(zhì)、降低成本以及生產(chǎn)數(shù)字化。
在降低成本方面,機器視覺采集和處理圖像的時間在微秒級別,可顯著提升效率;此外單臺視覺系統(tǒng)可代替多人工作,并可7×24小時不間斷工作。
在生產(chǎn)數(shù)字化方面,機器視覺作為“圖像”這一重要數(shù)據(jù)的采集和分析接口,是未來實現(xiàn)智能生產(chǎn)和工業(yè)互聯(lián)的必備途徑。
機器視覺當(dāng)前比較流行的開發(fā)模式是“軟件平臺+視覺開發(fā)包”,開發(fā)包是基于軟件平臺對各種常用圖像處理算法進行封裝,用以實現(xiàn)對圖像分割、提取、識別和判斷等功能,進一步安裝在上位記或內(nèi)嵌至工業(yè)模板中,實現(xiàn)人機交互的功能,常見的軟件包可分為通用工具MATLAB、OpenCV等和機器視覺專用工具VisionPro,Halcon等。
機器視覺算法類型:
資料來源:天準(zhǔn)科技
機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋多個環(huán)節(jié)。
行行查 | 行業(yè)研究數(shù)據(jù)庫 資料顯示,機器視覺上游包括半導(dǎo)體、光學(xué)材料、電子元件等原材料和零部件。
中游包括光源、光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制器、圖像采集卡等硬件和圖像處理軟件。
軟件服務(wù)商可劃分為底層算法開發(fā)商和二次應(yīng)用開發(fā)兩大類,軟件的核心壁壘體現(xiàn)在底層算法。
下游包括3C電子、新能源、半導(dǎo)體、印刷、食品飲料等眾多行業(yè)。
機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈:
資料來源:中國視覺機器產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟
由于涉及到跨多個學(xué)科和技術(shù)的交叉應(yīng)用,機器視覺具備較高的行業(yè)門檻,屬于典型的技術(shù)密集型行業(yè)。
早年由于歐美等國率先開展工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,以康耐視、基恩士和歐姆龍等為代表的國外企業(yè)的先發(fā)優(yōu)勢較為顯著,在機器視覺領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累和良好的客戶口碑。
而同期早年國內(nèi)本土機器視覺企業(yè)主要是開展產(chǎn)品代銷以及系統(tǒng)集成等業(yè)務(wù),技術(shù)門檻低利潤微薄,且企業(yè)普遍規(guī)模較小只能從事低端產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn);較高利潤水平的中高端市場,仍然由掌握核心技術(shù)、具有深厚背景的國外廠商壟斷。
國外廠商具有較強的設(shè)計、研發(fā)和制造能力,最早國內(nèi)廠商主要代理國外廠商的機器視覺產(chǎn)品。
隨著技術(shù)與經(jīng)驗的積累,部分國產(chǎn)廠商開始推出自主品牌的產(chǎn)品,且國內(nèi)廠商能夠提供本地化的定制化服務(wù),供貨周期較為靈活,市場份額逐年增長。
國內(nèi)機器視覺行業(yè)近年來加速國產(chǎn)替代。
根據(jù)GGII數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)前光源、鏡頭及相機領(lǐng)域國產(chǎn)化率均已突破70%,其中光源及光源控制器上,“中國制造”已經(jīng)逐步開始從中低端進軍高端市場。
光源及光源控制器
光源及光源控制器二者搭配使用,光源控制器為光源供電,控制光源的照明狀態(tài)(亮/滅)、亮度、頻閃等。
根據(jù)GGII數(shù)據(jù),2021年中低端市場國產(chǎn)化率超過90%,在國內(nèi)市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出奧普特、緯朗光電等優(yōu)質(zhì)本土企業(yè),其中奧普特在中國市場市占率位居第一;但在國際市場以及國內(nèi)高端產(chǎn)品上,仍由CCS、Moritex以及美國AI等外企主導(dǎo)。
鏡頭
鏡頭相當(dāng)于人眼的晶狀體,是機器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點,所使用的的鏡頭為工業(yè)級鏡頭,需要更小的光學(xué)畸變、足夠高的光學(xué)分辨率、豐富的光譜響應(yīng)選擇等,以滿足不同場合視覺系統(tǒng)的應(yīng)用需求。
在國際市場以及高端產(chǎn)品上,仍由CBC、KOWA與Moritex為代表的日本企業(yè)和施耐德等德國企業(yè)占據(jù)優(yōu)勢;而在國內(nèi)中低端市場,奧普特、福光股份和普密斯等正在加速推進國產(chǎn)化,根據(jù)GGII數(shù)據(jù),2021年機器視覺硬件中的中低端市場鏡頭國產(chǎn)化率已經(jīng)接近80%。
相機
相機是時期視覺中的圖像采集單元,相當(dāng)于人眼的視網(wǎng)膜,將光信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?。通過鏡頭的光學(xué)聚集于像平面、生成圖像,采集圖像后輸出模擬或數(shù)字信號,這些信號在視覺控制系統(tǒng)中重建為灰度或彩色矩陣圖像。工業(yè)相機對于拍攝速度、圖像穩(wěn)定性、傳輸能力和抗干擾能力有較高要求。
根據(jù)智研咨詢數(shù)據(jù),2021年康耐視和基恩士兩大機器視覺一線巨頭分別占據(jù)全球45%、26%的份額。
目前國內(nèi)的代表廠商為奧普特和海康威視旗下的??禉C器人,主要以性價比占據(jù)市場,根據(jù)GGII數(shù)據(jù)2021年中低端市場國產(chǎn)化率超過70%。國內(nèi)企業(yè)正在積極推進硬件產(chǎn)品向高端市場進軍,國產(chǎn)替代有望加速實現(xiàn)。
視覺控制器系統(tǒng)
圖像處理軟件與視覺控制器系統(tǒng)對通過光源、鏡頭、相機獲得的圖像進行分析處理,并根據(jù)處理結(jié)果和一定的判決條件實現(xiàn)機器視覺功能目標(biāo)的軟件和硬件設(shè)備的總稱,相當(dāng)于人腦的視覺皮層和大腦的其他部分。其核心是視覺處理分析軟件,可以附著于獨立的視覺控制器或者工控機,成為成為基于PC的視覺控制系統(tǒng),也可以集成于相機之中,從而將相機進一步擴展為智能相機。
在機器視覺軟件層面上,由康耐視、基恩士為代表的外企長期壟斷,通過深耕底層算法已經(jīng)形成較高技術(shù)壁壘。
目前本土廠商中僅有奧普特、凌云光等少數(shù)企業(yè)擁有自研算法庫;但奧普特、凌云光以及天準(zhǔn)科技、矩子科技等公司均在近年持續(xù)加大軟件領(lǐng)域研發(fā)投入,軟件國產(chǎn)化未來可期。
圖:一張圖看懂機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)上游包括視覺軟件、各類傳感器,以及光源、鏡頭等其他與傳感器相關(guān)的零部件供應(yīng)商
數(shù)據(jù)來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院,各公司公告,長城證券
機器視覺技術(shù)正代替人眼進行全自動產(chǎn)品檢測、工藝驗證,在檢測速度和精確性具備明顯優(yōu)勢,工業(yè)領(lǐng)域?qū)C器視覺的需求必將進一步增長。
在新一輪人工智能浪潮革命的推動下,未來機器視覺將逐步從2D升級到3D,實現(xiàn)跨度極大的技術(shù)革命。3D視覺技術(shù)的突破將進一步推動視覺技術(shù)在高端場景的應(yīng)用,傳統(tǒng)的2D機器視覺將快速向3D機器視覺升級,推動機器視覺市場持續(xù)增長。#5月財經(jīng)新勢力#
資料來源:Yole
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