機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化，工廠智慧化的關鍵零部件之一。一是工業(yè)4.0浪潮席卷全球，制造智能化必然帶來生產(chǎn)設備的升級；二是我國人口紅利優(yōu)勢逐漸弱化，制造廠商傾向于機器代人，減少人工成本；三是消費水平的升級，消費者對產(chǎn)品的品質提出更高的要求，使得制造商加大質量把控。三者環(huán)環(huán)相扣，為機器視覺的市場，在智能制造領域帶來新的發(fā)展契機。

許多北美的機器視覺廠商表示，十幾年前的中國，這些高端的視覺產(chǎn)品很難打開銷路。近幾年，國內(nèi)制造商家處于轉型升級期間，對這些高端的視覺產(chǎn)品，逐漸有了采購意愿。既然國內(nèi)機器視覺技術市場容量增大，那么從工業(yè)用戶角度看，對機器視覺技術的需求，以及細分市場在哪里？

視覺技術的三大增長點

機器視覺是一項綜合性技術，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(shù)字視頻技術、計算機軟硬件等。其功能在于生產(chǎn)部件、產(chǎn)品的定位，以及產(chǎn)品的檢測和外觀識別

如今，在市場消費升級的刺激下，高端商品市場占有率強勢增長。為此，視覺技術也越來越多的在工廠應用。從目前的來看，自動讀碼器、人工智能瑕疵檢測和3D測量有著強勁的增長趨勢。

為什么說自動讀碼器是視覺技術中較快的增長點？一方面，現(xiàn)在正處于5G和物聯(lián)網(wǎng)時代的前夜，工廠數(shù)字化轉型正是當下制造業(yè)的熱門話題，我們要實現(xiàn)智能制造，工廠數(shù)字上云，就需要越來越多的數(shù)字采集；另一方面，現(xiàn)代的工廠管理中，二維碼是產(chǎn)品的身份證。因此，工廠無論是提高設備控制效率，還是提高產(chǎn)品的品質，都要追溯到數(shù)字的采集。在機器視覺領域，采集數(shù)據(jù)就需要一款能夠自動識別二維碼的機器。

瑕疵檢測是視覺技術最難的部分，傳統(tǒng)的瑕疵檢測，基于模板和特定的過程學習后，對產(chǎn)品進行判斷。但是產(chǎn)品的瑕疵不確定因素很多，這種傳統(tǒng)的做法，很難真正意義上實現(xiàn)瑕疵檢測。以消費類電子產(chǎn)品為例，許多廠商最終的產(chǎn)品出廠檢測，往往耗費大量人力。所以，視覺技術借助人工智能，通過深度學習的算法，為瑕疵檢測賦能，并在多個行業(yè)得到應用。

再者是3D測量技術的應用，會越來越廣泛。以手機制造為例，手機屏幕邊緣的縫隙大小，以及機身面是否平整，都需要應用3D視覺技術。這一切緣由，皆因消費水平的提升，因此商家會更多的應用3D技術，提高產(chǎn)品的工藝水平。

工業(yè)客戶需要怎樣的視覺技術？

在工業(yè)領域，機器視覺充當生產(chǎn)設備“眼睛”的功能，解決人眼無法識別、檢測的工作，實現(xiàn)效率好、成本低的經(jīng)濟效益，是視覺技術發(fā)展的出發(fā)點和落腳點。那么，對于客戶使用角度看，制造商更傾向高精度、高準確率，大視野自動變焦檢測，以及軟件的快速導入等方面。

首先是檢測的高精度，高準確率。這個是機器代替人眼最基礎的，也是最直接的目的。人工檢測容易產(chǎn)生疲態(tài)，導致工作質量不佳，并且精密制造領域，機器視覺比人眼有著絕對的優(yōu)勢。目前來看，機器視覺的測量和判斷，已經(jīng)非常成熟。例如，創(chuàng)科視覺的視覺系統(tǒng)，在李群自動化的機器人應用上，準確率一達到97%以上。

有些工廠生產(chǎn)物件體積龐大，對視覺檢測來說，是一項較大的挑戰(zhàn)。以往對大視野檢測，會采取兩種方法，一種是用兩個讀碼器覆蓋的方式，另一種是用高分辨率相機，加光源、鏡頭，再加上一些定制化軟件來操作。這兩種大視野檢測，需要有專業(yè)工程師做調試和維護，從客戶的使用和維護成本來說，都不算理想，所以很難進行大規(guī)模部署?？的鸵曉诮衲晖瞥龅腄ATAMAN370系列讀碼器，正是順應客戶對大視野檢測的需求，并在PCD板、包裝、印刷等領域成功應用。

康耐視DATAMAN370系列讀碼器

從視覺技術軟件使用來說，開發(fā)商能否做到快速地系統(tǒng)導入，將在一定程度上決定客戶的接受度。對于系統(tǒng)來說，固然是越簡單越好?？蛻粢曈X系統(tǒng)的使用，應更傾向于“傻瓜式”的操作和開發(fā)。如創(chuàng)視科技開發(fā)視覺平臺CKVsionSDK，將眾多功能模塊化，如BLOB分析、算數(shù)運算、邏輯運算、色彩匹配等功能分為多個模塊，客戶根據(jù)自身的需求，將模塊快速導入應用。

機器視覺應用領域及潛在市場

機器視覺是一項綜合技術，其主要的市場分布在電子制造業(yè)、汽車制造、制藥、食品與包裝機械等領域。根據(jù)前瞻研究院報告數(shù)據(jù)顯示，電子制造業(yè)在機器視覺市場占比46.57%，汽車產(chǎn)業(yè)次之，占比為31.02%。此外，物流、食品、包裝、印刷等行業(yè)的滲透率也逐年的提高。

機器視覺下游應用比例（數(shù)字來源：前瞻研究院）

從機器視覺的具體應用看，電子制造業(yè)應用具體在PCB印刷電路、電子封裝、絲網(wǎng)印刷、SMMT表面貼裝、半導體及集成電路、回流和波峰焊，以及智能手機、平板電腦等消費類產(chǎn)品。汽車制造業(yè)的主要應用于面板印刷質量檢測、精密測量等。食藥和包裝機械主要集中在封裝缺陷檢測、生產(chǎn)日期檢測、顏色識別、分揀等方面。印刷機械則是在于印刷質量檢測、印刷字符檢測、條碼識別等。

除了上述產(chǎn)業(yè)，許多傳統(tǒng)行業(yè)同樣有機器視覺應用需求等。如黃金珠寶這類精細化加工型的產(chǎn)業(yè)，很多時候是靠人借助放大鏡，通過肉眼檢測產(chǎn)品缺陷。再者，黃金珠寶生產(chǎn)過程中，仍以人工作業(yè)為主，一來不利于成本控制，二來人的不確定因素較多。為了在批量化生產(chǎn)中提高效率，基于深度學習的視覺技術，是一個不錯的選擇。另外，建筑裝飾屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)，工程好壞很多時候基于人為因素。以往工程驗收，依靠“老師傅”眼觀的方式，檢查墻面是否平整、天花龍骨架拼裝、門窗縫隙是否過大等問題。如今建筑裝飾行業(yè)人才面臨青黃不接局面，提升自動化水平是該行業(yè)的趨勢。高檔酒店、餐館、家裝對質量要求極高，并且市場份額逐步增大。因此，基于視覺技術對工程的驗收，是建筑裝飾行業(yè)走向自動化、智能化所需。

國產(chǎn)視覺技術企業(yè)出路在哪里？

談到國產(chǎn)視覺技術的出路，我們先看一下業(yè)內(nèi)的大致情況。國外的康耐視、基恩士幾乎壟斷全球50%的份額，并且在國內(nèi)市場，也同樣有相當可觀的業(yè)務量。另外，許多國外的機器視覺企業(yè)，加快對中國市場的布局，如歐姆龍、埃賽力達、東芝等。在本土廠商方面，根據(jù)高工產(chǎn)業(yè)機器人研究所的數(shù)據(jù)顯示，我國從事機器視覺的企業(yè)近400家。

這些國產(chǎn)機器視覺企業(yè)，有做硬件的，有的從事軟件開發(fā)。如大恒圖像、奧普光電、?？档绕髽I(yè)，軟硬件都有生產(chǎn)。事實上，國內(nèi)大多數(shù)器視覺的企業(yè)，以軟件開發(fā)為主，或者說是系統(tǒng)集成。

機器視覺技術起源于北美，國內(nèi)企業(yè)技術沉淀，不及國外的雄厚。眾多外資企業(yè)在中國布局市場，似乎沒有讓國內(nèi)企業(yè)感到風聲鶴唳。我們制造業(yè)要向高端化發(fā)展，確實需要國外的高端視覺技術，來協(xié)助國內(nèi)工廠設備的升級，但并不代表本土企業(yè)會“食不果腹”。

那么，起步較晚國內(nèi)的視覺企業(yè)，應如何布局這個市場？我們可借助伺服行業(yè)的經(jīng)驗，國產(chǎn)的伺服雖比不過施耐德、西門子、安川等老牌企業(yè)，但憑借著本地化的優(yōu)勢，能夠迅速響應客戶需求，并且在許多細分的行業(yè)，有著不錯的應用案例。反推機器視覺行業(yè)，國內(nèi)的企業(yè)也一樣，在特殊的應用領域，為客戶做一些定制化服務。

此外，上文提到的傳統(tǒng)型行業(yè)，目前正處于制造升級階段，同樣有視覺技術的需求，但在很少應用，甚至一片空白。相比3C、行業(yè)，這些傳統(tǒng)行業(yè)對視覺技術要求或許不高，主要是一些定制化的需求。筆者認為，傳統(tǒng)行業(yè)將會是國內(nèi)視覺企業(yè)的藍海市場。國產(chǎn)視覺企業(yè)需深入了解這些行業(yè)在檢測中的痛點，本著減少人工、降低成本，提升效率的目的，推出一些可行的解決方案。

再者，國內(nèi)視覺企業(yè)可借助人工智能技術，提升技術的競爭力。我國的人工智能發(fā)展走在世界前列，擁有深蘭科技、科大訊飛、曠視科技、商湯科技等眾多優(yōu)質AI企業(yè)。對于國內(nèi)視覺技術企業(yè)來說，有許多軟件的資源可用?？赏ㄟ^與AI企業(yè)合作，推出深度算法的檢測工具，為工業(yè)客戶提供產(chǎn)品定位，瑕疵檢測等智能化、定制化的解決方案。