机器视觉行业概述

机器视觉定义

机器视觉（Machine Vision，MV）是人工智能正在快速发展的一个分支。根据美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会对机器视觉的定义，机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉的主要作用

机器视觉用机器人代替人眼来做测量和判断，将图像处理应用于工业自动化领域，对物体进行非接触检测、测量和提高加工精度。发现产品缺陷并自动分析决策，是先进制造业的重要组成部分。机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要分为四大类：检测、测量、定位、识别。

机器视觉分类

从学科上将，机器视觉和计算机视觉都被应用为人工智能的下属科目。但面对不同的应用场景、工业级和消费级产品所需的技术指标和侧重点有所区别，产品构成方面，工业级产品多为硬件+软件形式**，消费级产品多为软件主导**。应用侧重点方面，工业级产品更多注重广义图像信号与自动化控制**。消费级产品更多注重(2/3D)图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究**。

机器视觉发展的驱动因素，人口结构变化，用工成本上升。

机器视觉发展驱动因素2：机器视觉本身性能优势显著

相比人类视觉，机器视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、信息集成方面优势明显。从具体参数看，机器检测比人工视觉检测优势明显：机器视觉检测比人工视觉检测效率高、速度快、精度高、可靠性好，同时，工作时间更长、信息方便集成、**适应恶劣环境。**因此，在某些方面机器视觉能够代替人眼，更好的进行工作。同时，随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大.

机器视觉驱动因素3：智能制造大环境的选择

机器视觉被称为智能制造的“智慧之眼”，为智能制造打开了新的“视”界。机器视觉是生产过程中数据采集的首选技术之一，是实现工业自动化和智能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸。为了保持我国在世界制造业中的竞争地位，我国提出了三步走实现制造强国
目标的《中国制造2025》规划纲要：第一步**，到2025年迈入制造强国行列**；第二步，到2035年我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平；
第三步，到新中国成立一百年时，我制造业大国地位更加巩固，综合实力进入世界制造强国前列。

机器视觉驱动因素4：政策持续加码助力行业发展

机器视觉行业发展现状

机器视觉产业链解析

机器视觉产业链上游由核心零部件和软件组成，主要包括光源及控制、镜头、相机、视觉控制器硬件、视觉处理分析软件等。中游则由机器视觉整机制造商、系统集成商等组成。上游与中游企业并非绝对隔离。而是相互渗透和合作的。下游为机器视觉的应用领域：主要有电子、工业、半导体、自动驾驶、智能安防等。

机器视觉发展分析

全球机器视觉发展现状

全球机器视觉技术进展

自动化技术的不断发展带动了整个工业的发展，而机器视觉作为自动化检测，识别中必不可少的技术。也得到了很大的发展及创新。近年来，全球机器视觉专利数量持续上升。截止2019年，全球累计专利数量达到8.9万项。其中，2019年新增12328项专利。

中国机器视觉市场发展现状—玩家持续增多。

中国机器视觉市场规模过百亿

视觉系统占据较大的市场份额

从产品大类来看，机器视觉主要分为三大类：具体来看，第一类是特定应用视觉系统、第二类主要是硬件、包括相机、光学、照明、智能相机紧凑型系统/视觉传感器等.
第三类：软件：线缆、其他配件、采集卡、

行业融资分析——资本不断涌入

机器视觉行业属于资本密集型行业和技术密集型行业，前期的研发投入需要大量的资金支持以及人才支持。近年来随着阿里、腾讯等众多互联网巨头企业的进入，以及老牌行业企业和一些新创企业的相继发力，行业氛围瞬间火热。同时，随着机器人、半导体、电子电器等相关产业的火热进行，机器视觉巨大的应用市场和商业化运作吸引了不少资本的关注和投入。2013-2020年，我国机器视觉相关融资额整体呈增长态势，2020年达到93.04亿元，创下历史新高

行业融资分析—仍处于初级阶段

'### 机器视觉产业链成本结构拆解
机器视觉产业链整体可分为底层开发商（核心零部件和软件提供商）、集成和软件服务商（二次开发），其中核心零部件及软件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等。在目前的整个机器视觉系统成本构成上，核心零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链中绝对的核心环节。

光源—影响成像质量的关键性因素

机器视觉系统和核心是图像的采集和处理。图像本身的成像质量对整个视觉系统极为关键。光源则是影响机器视觉系统成像质量的关键因素之一。由于没有通用的机器视觉照明设备。所以针对每个特定的应用实例。要选择相应的照明装置。以达到最佳效果。

目前机器视觉系统所使用的光源主要为LED光源、卤素灯和高频荧光灯三种。其中，LED光源凭借节能、使用寿命长、响应速度快、综合性价比高等优点，现已成为最常用的光源。

光源主要参与企业

目前，国内外的视觉照明技术已经相对成熟。其中，国外厂商主要有日本的CCS、美国的Ai等；光源是机器视觉产业链中国产化最充分的环节，国产化程度较高，竞争较为充分，本土厂商主要有奥普特、沃德普、康视达、纬朗光电等。

镜头—机器视觉的眼球

机器视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到，镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能，它是机器视觉系统中最关键的成像部件。与普通镜头相比**，工业镜头要求的清晰度更高**，光谱透射能力更强。镜头的参数主要有焦距、视场（Field of View，FOV）、工作距离、分辨
率、景深（DOF）等，在组建机器视觉系统时，要根据实际需要选择合适口径和焦距的镜头。

根据实际需要选择合适的口径和焦距的镜头。

镜头的主要参与企业

在镜头领域，海外品牌投入较早，经过多年的发展，在全球范围内已形成了德系徕卡、施耐德、卡尔蔡司和日企Moritex、KOWA等光学巨头。我国由于起步较晚，2008年之前国内光学镜头市场基本被日本、德国品牌所垄断。近年来，我国工业镜头行业国内厂商快速增长，主要从中低端市场切入，凭借高性价比优势对于外资品牌具有一定竞争力。在高端市场，我国仍依赖进口，但也有一部分企业如东正光学、慕藤光等逐步走向高端。

工业相机—视觉系统的核心部件

工业相机是机器视觉系统最核心的组件，其本质的功能就是将光信号转变成为有序的电信号，再将该信号模数转换并送到处理器后以完成
图像的处理、分析和识别。与普通相机相比，工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力以及稳定的成像能力。目前市面上的工业相机主要有面
阵相机、线阵相机、3D相机以及智能相机。选择合适的工业相机是机器视觉系统设计的重要环节，工业相机类型不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量，同时也与整个系统的运行模式直接相关。

图像传感器——工业相机的核心

工业相机的主要参与企业

目前，欧美厂商占据了全球工业相机的主导地位，例如Basler、DALSA、Cognex等。我国对于工业相机的研究起步较晚，最初主要由大恒
图像等几家老牌相机公司代理国外品牌。近年来，我国也逐步发展出一批自主研发工业相机的国产品牌，如海康机器人、华睿科技等。目前我
国工业相机行业主要布局于中低端市场，可逐步实现进口替代；而在高分辨率、高速的高端工业相机领域仍以进口品牌为主。

图像处理软件——算法实现图像分析

对所获得的视觉信号进行处理是机器视觉的关键所在。机器视觉的软件类似大脑。通过图像处理算法完成对被测物体的识别、定位、测量、检测等功能。机器视觉图像处理软件一般分为两类：

底层算法：包含大量处理算法的工具库。用以开发特定应用，主要使用者为集成商和设备商。
*** 二次开发软件包**：专门实现某些功能的应用软件，主要供最终用户使用，两类主要在开发的灵活性上存在差别。

图像处理软件主要参与企业

经验

应用领域不断扩大

机器视觉行业典型企业

Cognex

产品覆盖2D、3D机器视觉

Keyence-全产业链布局

天淮科技—国内机器视觉行业得领跑者

机器视觉行业未来发展趋势

全球市场发展趋势

中国市场发展趋势

经验

努力学习编程知识，时刻关注行业资讯，根据自己的需求设计的功能软件。根据行业知识，自己搞编程信息，慢慢得实现该行业得功能，会利用程序开发出自己得需求软件及设备。慢慢得形成自己得一套完整得技能树。将其全部都搞透彻，研究彻底。

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