2024機器視覺產業現狀及未來發展趨勢分析報告

• 黃文玉 2023年12月25日 來源：互聯網 GGII 1464 97
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機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。

機器視覺行業概況

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。

機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。

機器視覺檢測系統采用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格 / 不合格、有 / 無等，實現自動識別功能。

機器視覺產業鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產業鏈的多個環節。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環節，例如IPhone生產全過程就需要70套以上的機器視覺系統。從廣度上看，機器視覺的下游行業眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。

機器視覺產業發展現狀分析

從全球市場來看，2015-2021年期間，全球機器視覺市場規模連年增長。根據GGII數據顯示，2021年全球機器視覺市場規模已達到804億元，同比增長12.15%，相較2015年全球機器視覺市場規模增長了426.12億元。

如今，中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一，應用范圍涵蓋了工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經濟的各個行業。其重要原因是中國已經成為全球制造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。

機器視覺雖然只有幾十年發展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產業變革浪潮的興起，機器視覺行業順勢迎來快速發展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。從產業發展生命周期來看，國際機器視覺產業已經處于成熟期，預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規模，并繼續增長。國內機器視覺產業目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗，已步入快速發展階段。

在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率(即“零缺陷”)。對布匹質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。流水線進行自動化的改造，使布匹生產流水線變成快速、實時、準確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認(以下簡稱“布匹檢測”)。采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中，用人工檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。

根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年機器視覺產業現狀及未來發展趨勢分析報告》顯示：

據統計，2021年全國機器視覺市場中，國產品牌機器視覺企業所占市場份額為58.43%，外資品牌機器視覺企業所占市場份額為41.57%。在國產替代進程快速推進下，未來我國國產品牌機器視覺企業的市場份額將不斷提升。從企業格局情況來看，當前整體市場(內外資)競爭格局競爭形勢激烈，處于領先地位的國產品牌主要有海康機器人、凌云光、大恒圖像、OPT、華睿科技;同時占有優勢地位的外資企業主要由基恩士、康耐視、Basler。

根據GGII數據顯示，2021年中國機器視覺市場規模達到138.16億元(該數據未包含自動化集成設備規模)，同比增長46.79%，相較2016年全國機器視覺市場規模增加了91.296億元。其中，2D視覺市場規模由2016年的45.72億元上漲至2021年的126.65億元;3D視覺市場規模由2016年的1.15億元上漲至2021年的11.51億元。

當前機器視覺既是國家重點戰略新興產業，也是蓬勃發展的朝陽產業。近年來我國進入機器視覺行業的企業數量逐漸增多，社會熱度逐漸提升。根據統計數據顯示，2015-2021年期間中國機器視覺領域的融資案例數量和融資金額總體呈上升趨勢，其中全國機器視覺行業投資事件由42起增加至91起，投資金額由10.49億元增加至193.4億元。

機器視覺行業未來趨勢預測

智能相機的發展預示了集成產品增多的趨勢，智能相機是在一個單獨的盒內集成了處理器、鏡頭、光源、輸入/輸出裝置及以太網，電話和 PDA 推動了更快、更便宜的精簡指令集計算機(RISC)的發展，這使智能相機和嵌入式處理器的出現成為可能。同樣，現場可編程門列陣(FPGA)技術的進步為智能相機增添了計算功能，并為PC 機嵌入了處理器和高性能楨采集器，智能相機結合處理大多數計算任務的FPGA，DSP和微處理器則會更具有智能性。

由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統廣泛地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。但是機器視覺技術比較復雜，最大的困難在于人的視覺機制尚不清楚。人可以用內省法描述對某一問題的解題過程，從而用計算機加以模擬。但盡管每一個正常人都是“視覺專家”，卻不可能用內省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺系統是十分困難的任務。可以預計的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發展，它將在現代和未來制造企業中得到越來越廣泛的應用。

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