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更新时间:2021-09-27  


  的眼睛,是实现工业智能化、数据化关键。其具备极强的机器特性,如极高的速度、精度、重复性等,远超人眼识别;与此同时,工业机器视觉拥有采集大量现场数据的能力,是未来工业生产的最重要的数据入口。根据GGII数据,2019年我国机器视觉

  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。主要的信息分为两个处理步骤:1)光源、镜头、工业相机负责图片采集,将被检测的目标转换成图像信号;2)图像处理系统根据像素分布与亮度、颜色等信息,转变成数字信号。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;与此同时,工业机器视觉拥有采集大量现场数据的能力。

  机器视觉是人工智能范畴最重要的前沿分支之一,也是智能制造装备的关键零部件。根据德勤《中国人工智能白皮书》数据,2019年我国人工智能市场规模已经达到500亿美元。根据赛迪顾问数据,至2020年,www.121999.com中国智能制造装备市场预计可达2万亿元。GGII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%。人工智能的发展与智能制造装备的渗透将双重加速机器视觉的进步。

  国外高端制造业及自动化进程较早,机器视觉领域亦随之发展,因此目前全球的机器视觉主要玩家仍为美、德、日等巨头企业,其中康耐视与基恩士作为全球机器视觉巨头,有很强的竞争力。随着全球制造业逐步向中国转移,带动了上游的工业机器视觉产业的初步发展,国内先后涌现出如天准科技、精测电子、奥普特等优秀企业,参与到全球头部客户的供应链中。

  目前机器视觉现有主要的应用场景有电子设备及半导体、汽车、制药、食品包装等。电子及半导体设备占约46.60%,主要应用在高精度的制造和检测,香港内部会员特马如晶圆切割、3C表面检测、AOI光学检测、PCB印刷电路等。汽车制造是机器视觉应用的第二大场景,约占15.3%左右,几乎所有系统和部件的制造都可用到机器视觉,一条汽车生产线需十几套机器视觉系统,是机器视觉渗透最快的行业。制药业约占下游应用的7.2%,主要应用为药品质量的检测。