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机器视觉产业深度报告:电子、半导体设备、汽车等为主要应用场景

发布时间:2024-04-25 14:17:14   来源:下载雷火电竞亚洲先驱

机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器,自动地接受和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或 ...

产品介绍

  机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器,自动地接受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。

  工业视觉具备极强的机器特性,如极高的速度、精度、重复性等,这些特性成为工业机器视觉产品的重要参数。

  与此同时,工业机器视觉拥有采集大量现场数据的能力,数据是驱动行业快速迭代、获取信息的重要来源,这也将成为工业机器视觉未来的巨大可能。

  工业机器视觉是工业生产环境中的重要一环,而5G为工业机器视觉的规模化提供了网络基础,最终促进整个工业互联网的搭建。

  根据德勤《中国人工智能白皮书》,全球AI市场规模已高达6800亿美元,其中中国市场的规模为710亿美元。根据赛迪顾问数据,至2020年,中国智能制造装备市场预计可达2万亿元。

  GGII多个方面数据显示,2019年中国机器视觉市场规模65.50亿元(该数据未包含计算机视觉市场规模),同比增长21.77%。2014-2019年复 合增长率为28.36%。GGII预测,到2023年中国机器视觉市场规模将达到155.6亿元。

  因海外市场发展较早,上游零部件产业基本仍由海外企业占据,中国企业经过近年的发展奋起直追,有望从技术壁垒相比来说较低的光源、工业相机逐步突破,把握国产替代的潮流,通过超高的性价比占据市场。

  而镜头由于涉及多领域多学科技术,制作工序复杂,对精密仪器要求极高,初期投入大,国际市场仍由老牌厂商牢牢把持。国内企业目前以超高的性价比的优势与国际厂商竞争,随着行业的发展和技术的积累与迭代,长远来看国内厂商有望取得一席之地。

  光源、镜头、工业相机、图像处理软件等零部件的组合为传统基于PC的工业视觉系统。近年来随着嵌入式技术的发展,智能相机作为相对完成的解决方案逐步得到关注。智能相机是高度集成化的微小型机器视觉系统,成品已将图像采集、图像处理单元及软件、网络通信集成在单一相机内。

  智能相机的成本低、通用性和易用性较强,但精度、速度和复杂运算的能力都远远不如传统系统,因此非常适合于对价格敏感的中小民营企业。

  汽车智能化促进机器视觉的应用:在汽车制造领域,新能源和智能汽车中的电 子零部件的成本占比将会达到整车的一半以上,大量的传感器、通信(GPS、 DSRC、4G/5G)、摄像头、监控、检测、娱乐系统将会被装载在汽车之上。汽车产业链对生产精度、智能化的要求均不断提高。

  电子产品迭代促进机器视觉的应用:随着高世代面板生产线的相继投产,平板显示器件向智能化、大尺寸化、轻薄化、可触控化、高解析度、柔性面板、自发光、高迁移速率和低功耗等方向发展已在行业内达成共识。

  半导体产业进步与国产替代共同促进机器视觉的发展:在半导体制造领域, 国内集成电路新工艺节点的技术突破以及5G技术的落地带来国内半导体行业的新一轮景气繁荣。同时,各半导体厂商对设备国产化的动力持续提升, 为中国机器视觉公司能够带来机会。

  新兴领域的横向扩张:随着行业进步与技术发展,2D视觉向3D视觉迈进,由此拓展出更多的新领域,如机械臂引导、AGV导航等。机器视觉将逐步切入过去未曾涉足的领域,如物流、医疗、安防、农业等非工业场景;与此同时,技术的基本将加深机器视觉在汽车、消费电子、半导体等工业领域的渗透率。

  机器视觉的产生顺应工业自动化的发展,天生具备机器高精度、高速度的特征,在特殊应用领域如面板生产、半导体,机器视觉有不可取代的作用,并非只是单纯的“降本增效”。

  下游产业不断纵向迭代(如汽车的智能化、面板领域的屏幕迭代)、横向扩张(如半导体、新能源、工业机器人等),对机器视觉的需求愈发巨大。

  过去国内的低廉劳动力充足,而目前中国的老龄化程度相当于日本的90年代,逐渐迈入老龄化的过程,人口结构的变化导致劳动力成本的上升,将迫使企业不断加大在自动化、智能化的投入。

  全球制造业逐步向中国转移,带动中国机器视觉由硬件至软件的全面发展,上游零部件中光源、工业相机最先逐步国产化,镜头、图像底层软件有其存活的空间。国内方案商具备更多服务头部客户的机会。

  在高端领域,国内的有突出贡献的公司会与康耐视、基恩士等正面交锋,在技术追赶后通过超高的性价比逐步稳固行业份额。

  在中小企业或非标品的需求中,国内企业具备超高的性价比、本地服务的优势,但因产品、模式难以复制,存在无法大规模扩张的风险。

  随着深度学习、3D视觉技术等新技术的发展,中国企业存在在新技术上弯道超车的机会。

  智能相机是传统基于PC系统的集合体,有集成度高、成本低、运用灵活的特性,目前机器视觉方案商、 工业相机的生产商、自动化设备生产商都正研发或已推出智能相机产品。

  3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域,拉高行业的整体天花板:相较于2D视觉,3D视觉可以更好地进行多传感器融合,检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息,应用领域远 多于2D视觉;国际巨头与国内上市公司都已将3D视觉作为未来重要的研发方向之一,一级市场的相关投融资愈发活跃。根据MarketsandMarkets的研究,全球3D视觉传感器市场将在2025年达到100亿美元, 实现27.6%的年复合增长。

  深度学习将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性结合,能完成更复杂的环境中的检测:对于随机出现的复杂外观检测,传统的机器学习无法保障其稳定性,而深度学习是对传统机器学习算法的颠覆。深度学习将融入智能相机、3D视觉之中。康耐视已在2020年4月推出集成了深度学习功能的工业智能相机In-Sight D900。

  机器视觉作为人机一体化智能系统的大脑和眼睛,是工业互联网边缘层的重要数据入口:工业互联的趋势要求生产控制管理系统集成到上层的制造管理系统,并最终接入企业管理系统,实现信息从生产现场到管理层的贯通,行业内的企业、行业协会、产业联盟在机器视觉相互连通方面,正在不断合作和投入,制定数据接口、 通讯协议等基础共性标准。