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  • 全球制造持续发展 机器视觉赛道火热

    类别:工业技术    发布于2019-10-09 | 36阅读

    智能制造和工业4.0的发展相辅相成,要实现智能制造“智”的核心,需要制造业更快更准地获取和处理信息,机器视觉技术便能为工业设备安装一双超级“智眼”,从而实现工业智能化。


    机器视觉系统目前被广泛应用于各行业的生产设备中,助力行业设备升级,提高产线工艺水平,极大地提高了产品的质量和成品率,同时降低生产成本,是现代工业的核心技术之一,在未来产业升级的过程中将释放巨大的机器视觉系统需求。


    一、产业概述


    机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等,实现自动识别功能。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。


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    机器视觉系统通过一系列硬件以及软件的集成,实现对外部图像信息的采集与处理,相比于人类视觉,机器视觉具有高效率、高精度以及适用范围广的特点,以及外观检测、尺寸测量、视觉定位与识别计数等功能,广泛地应用于电子、汽车、机械、制药等涉及产品检测与质量控制的领域,能够显著提高生产的柔性和自动化程度。一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理软件、输入/输出单元等。


    机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。


    二、国内外发展现状及规模


    国外机器视觉研究起源于20世纪60年代,而我国机器视觉发展较晚,开始于20世纪90年代末,且水平整体上落后于国外发达国家。近些年随着我国消费电子市场的快速增长,适用于半导体电子检测的机器视觉逐渐发展起来。同时随着物联网、智能制造以及人工智能的蓬勃发展,作为关键技术构成的机器视觉也得到了进一步发展,机器视觉逐渐渗透到各个应用领域,我国机器视觉产业规模仅次于美国、欧洲以及日本,位居全球第四。


    2013年之前我国机器视觉还未全面普及开来,机器视觉技术的应用主要集中在电子信息等领域,截至2012年底我国机器视觉市场规模仅有22.7亿元。但是近些年随着智慧城市、智能交通、智慧医疗以及智能金融的快速发展,机器视觉全面渗透于各行各业,市场规模得以迅速扩张。截至2017年,我国自主机器视觉企业208家,机器视觉产品代理商超过300家,专业的机器视觉系统集成商超过70家。但这也使得国内机器视觉企业销售额高度分散,年销售收入过亿元企业占比仅为16.5%,且主要以代理商、集成商为主,缺少国外企业从核心软硬件到系统集成的产业链优势。相关数据显示,2018年中国机器视觉的市场规模为53.79亿元,并预计未来5年中国机器视觉市场将保持20%以上的增速,在2023年达到160亿元左右。


    三、特点


    机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。


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    以精密制造产线的缺陷检测为例,以往的人工目检效率很低,检测时往往需要借助放大镜等工具进行工作,且工作时间不宜过长。与此同时,诸如检测结果不稳定、高成本、数据不易存留等也是人工检测存在的弊病。


    正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成。因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。


    四、核心结构


    机器视觉系统组成示意图


    一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。


    系统可再分为:主端电脑(HostComputer) 、影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机 、CCTV镜头 、显微镜头 、照明设备 、Halogen光源 、LED光源 、高周波萤光灯源 、闪光灯源 、其他特殊光源 、影像显示器 、LCD 、机构及控制系统 、PLC、PC-Base控制器 、精密桌台 、伺服运动机台。


    五、主要功能


    第一,智能识别。海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。


    第二,智能测量。测量是工业的基础,要求精准度。


    第三,智能检测。在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。


    第四,智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力,真正展示出工业4.0的威力。


    从技术实现难度上来说,识别、定位、测量、检测的难度是递增的,而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异,目前3D视觉功能是当前机器视觉应用技术中最先进的方向之一。


    六、机器视觉产业链


    我们可以把机器视觉产业链可以分为底层开发商(核心零部件和软件提供商)、集成和软件服务商(二次开发),核心零部件及软件又可以再细分为光源、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中,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和价值获取者。


    从技术壁垒来看,1)软件是主要壁垒,底层算法库是核心。目前是外资企业垄断,做得好的企业例如康耐视以及MVTec,主要是靠国外几十年的自动化进程培养起来的;国内自动化进程时间不长,软件算法还多处于研发阶段,应用做得好的不多;2)应用层面的技术也非常关键,主要是要掌握不同应用环境的Know-How,做出适应性的产品。


    目前来看,国内机器视觉行业的市场参与者主要有四种类型:国际综合自动化公司(如欧姆龙)、国际专业机器视觉公司(如康耐视)、国内专业机器视觉公司(如天准科技、华洲测控)以及国内自动化设备公司(如精测电子、华兴源创)。其中,在底层开发商层面还是国际企业占主导地位,国内公司更多是在附加值更低的二次开发层面布局(形式包括系统集成以及组装生产自动化专机),并在此基础上逐渐向上游核心环节进行尝试。


    目前国内代表性机器视觉相关公司主要有两大类,一类是专门做机器视觉相关产品的公司(如天准科技、美亚光电、思泰克、征图新视、华周测控等),一类是业务中部分为机器视觉相关产品的公司(如大族激光、精测电子、博众精工、赛腾股份、先导智能、富强科技、劲拓股份、华兴源创等)。


    三瑞科技机器视觉检测研发产品


    七、应用领域


    随着工业视觉在精确度和重复性上的优势以及核心技术的不断完善,工业视觉的下游应用领域也不断拓展,机器视觉广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域。其中电子汽车和电子是当前机器视觉最重要的应用领域。在汽车行业,几乎所有的系统和零部件制造流程均可收益;医疗器械和制药行业,产品质量的检测也需要机器视觉进行参考;食品饮料包装领域,机器视觉能帮助企业快速实现产品的准确检测,跟上生产线的速度,降本提效。


    八、未来发展


    资金以及人才是机器视觉企业发展的主要驱动力。机器视觉行业属于资本密集型以及技术密集型行业,前期的研发投入需要大量的资金支持以及人才支持,因此对于初创型公司而言,在一级市场的融资规模直接决定了公司未来的发展,大规模融资能够加大企业的研发投入力度以及研究深度,并且吸引更多人才涌入,从而在激烈的市场竞争中形成自身的竞争优势。


    机器视觉行业在未来很长一段时间都将会是一个有较强成长性的行业,行业天花板很高。且随着制造业从机械化向自动化、再向智能化升级的过程中,机器视觉在其中的地位和发挥的作用将越来越重要。而中国作为全球最大的工业制造国,在未来产业升级的过程中将有望释放巨大的机器视觉系统需求。


    对于该行业的企业来说,首先,底层软件算法是机器视觉的最核心壁垒,要想做出在更多领域适用的机器视觉系统,算法的进步是最关键的,AI、深度学习等技术已经越来越多的应用在3D 机器视觉里面。其次,产品越标准化越容易上量,更有助于提量快速做起来,且盈利能力会更强。再次,国内企业在地域和客户服务上相较于外资有明显优势,起步期可以从外资布局较少的行业领域或非标集成入手,再逐步向产业链上游拓展。最后,要从做机器视觉向做自动化专机或集成发展,不断增强资金实力往中上游延伸。


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