機器視覺(jué)的概念內涵與系統特性
機器視覺(jué)的本質(zhì)是為機器植入“眼睛”和“大腦”。為機器植入眼睛，代表著(zhù)機器視覺(jué)利用環(huán)境和物體對光的反射來(lái)獲取及感知信息；為機器植入大腦，意味著(zhù)機器視覺(jué)需要對信息進(jìn)行智能處理與分析，并應用分析得到的結果來(lái)執行相應的活動(dòng)。
機器視覺(jué)行業(yè)的上游包括相機、鏡頭、光源等硬件及算法軟件。相機是包含完整的機器視覺(jué)組成功能模塊（光源可自帶或借用外部光源），能獨立完成機器視覺(jué)信息處理的全流程，為系統輸出有效信息；鏡頭是機器視覺(jué)圖像采集部分重要的成像部件，其作用是把被攝物體成像于攝像機內的感光元件上；光源對于機器視覺(jué)中的圖像采集部分具有重要影響，為場(chǎng)景提供合適的照明，突出目標的圖像特征并與背景圖像分離；機器視覺(jué)算法與軟件緊密結合，軟件平臺是實(shí)現機器視覺(jué)算法的載體，使機器視覺(jué)在處理數據量和實(shí)時(shí)檢測效率性能上不斷地突破，匹配工業(yè)智能發(fā)展的需求。
機器視覺(jué)行業(yè)的算法庫由OpenCV等開(kāi)源視覺(jué)算法庫，和Vision Pro（美國康耐視公司）、Halcon（德國MVTec公司）、VisionWare（凌云光）等第三方商業(yè)付費算法庫組成。因算法庫開(kāi)發(fā)周期長(cháng)、投入大，業(yè)內公司通�；陂_(kāi)源算法庫開(kāi)發(fā)自身應用算法，或自主開(kāi)發(fā)與第三方集成并舉，較少公司完全自主開(kāi)發(fā)底層算法。為提高效率與降低成本，集成第三方成熟工具包作為輔助開(kāi)發(fā)手段是比較常見(jiàn)的方式。 機器視覺(jué)行業(yè)的中游為視覺(jué)系統與智能裝備。視覺(jué)系統包含獨立完整的成像單元（光源、鏡頭、相機）和相應的算法軟件，集圖像采集、處理與通信功能于一身，可以靈活的進(jìn)行配置和控制，適應各種復雜的應用，具有多功能、模塊化、高可靠性等特點(diǎn)。智能裝備以機器視覺(jué)的感知能力和分析決策能力為核心，在視覺(jué)系統的基礎上加入了自動(dòng)化和智能化的功能，將設計、生產(chǎn)、檢測過(guò)程集成閉環(huán)，可實(shí)現多種功能。 機器視覺(jué)行業(yè)的下游為各行業(yè)集成應用和服務(wù)。下游應用行業(yè)的發(fā)展決定了機器視覺(jué)裝備及服務(wù)的市場(chǎng)需求量，目前下游應用領(lǐng)域以電子制造為主，其次為汽車(chē)、醫藥、印刷包裝等領(lǐng)域。下游產(chǎn)業(yè)豐富多樣，集成服務(wù)更加有的放矢，面向應用市場(chǎng)才 能更加蓬勃。
全球機器視覺(jué)市場(chǎng)情況 機器視覺(jué)市場(chǎng)包括視覺(jué)器件、可配置視覺(jué)系統和智能視覺(jué)裝備三個(gè)細分市場(chǎng)。根據某調研機構統計，2015年至2020年，全球機器視覺(jué)器件市場(chǎng)以13.83%的復合增長(cháng)率增長(cháng)，市場(chǎng)規模至2020年達到107億美元；2021年至2025年，全球機器視覺(jué)器件市場(chǎng)規模將以6.56%的復合增長(cháng)率增長(cháng)，至2025年市場(chǎng)規模將達147億美元�？膳渲靡曈X(jué)系統與智能視覺(jué)裝備具備較強的行業(yè)屬性，歸屬于各下游應用行業(yè)的裝備市場(chǎng)，以機器視覺(jué)技術(shù)賦能于制造裝備的智能化，因此暫時(shí)沒(méi)有單獨的市場(chǎng)規模數據。
資料來(lái)源：某調研機構
機器視覺(jué)以視覺(jué)器件、可配置視覺(jué)系統和智能視覺(jué)裝備等形態(tài)服務(wù)各產(chǎn)業(yè)應用，已經(jīng)被廣泛應用于新型顯示、消費電子、印刷包裝、新能源等眾多行業(yè)，成為這些行業(yè)必不可少的數字化和智能化變革的支撐。
中國機器視覺(jué)市場(chǎng)情況
中國市場(chǎng)已成為全球機器視覺(jué)市場(chǎng)規模增長(cháng)最快的市場(chǎng)之一。根據中國機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的統計，中國機器視覺(jué)行業(yè)的銷(xiāo)售額從2018年的101.80億元增長(cháng)至2020年的144.20億元，復合增長(cháng)率達19.02%。得益于宏觀(guān)經(jīng)濟回暖、新基建投資增加、數據中心建設加速、制造業(yè)自動(dòng)化推進(jìn)等因素，預計2020年至2023年，中國機器視覺(jué)行業(yè)的銷(xiāo)售額將以27.15%的復合增長(cháng)率增長(cháng)，至2023年銷(xiāo)售額將達296.00億元。
從下游應用行業(yè)角度考慮，根據中國機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統計，機器視覺(jué)已經(jīng)在電子/電氣、半導體、汽車(chē)、印刷包裝、食品加工等領(lǐng)域得到廣泛應用。其中，電子/電氣行業(yè)是目前中國機器視覺(jué)行業(yè)最大的下游應用領(lǐng)域，2020年其銷(xiāo)售額占比為52.90%。
資料來(lái)源：中國機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟
機器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展趨勢
（1）應用領(lǐng)域持續拓寬過(guò)去十年是中國機器視覺(jué)行業(yè)快速發(fā)展的十年，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的普及與推廣，機器視覺(jué)應用范圍逐漸擴大。目前，機器視覺(jué)的應用范圍已從最初的消費電子等領(lǐng)域，逐步拓展至印刷包裝、汽車(chē)、運輸、醫療等領(lǐng)域。預計未來(lái)，除了傳統的應用領(lǐng)域外，在A(yíng)I、自動(dòng)駕駛、人臉識別等新興技術(shù)興起的帶動(dòng)下，機器視覺(jué)將進(jìn)一步拓寬應用領(lǐng)域。
（2）嵌入式視覺(jué)應用持續增長(cháng)嵌入式視覺(jué)系統是指在嵌入式系統中使用機器視覺(jué)技術(shù)，是嵌入式系統和機器視覺(jué)兩種技術(shù)的整合，可獨立完成從接收光信號到系統輸出的整個(gè)信號處理過(guò)程。處理能力、存儲器密度和系統集成度的提升，促進(jìn)了嵌入式視覺(jué)在傳統和新興應用領(lǐng)域的滲透。未來(lái)，得益于越來(lái)越多的行業(yè)應用程序的支持，嵌入式視覺(jué)將被更廣泛地應用在自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域新興領(lǐng)域。
（3）2D機器視覺(jué)向3D機器視覺(jué)升級相比2D機器視覺(jué)，3D機器視覺(jué)具有顯著(zhù)優(yōu)勢，例如測量速度快、精度高、抗干擾能力強、操作簡(jiǎn)便等，能有效解決2D機器視覺(jué)對于高度、厚度、體積、平面度等測量因素缺失的問(wèn)題。3D視覺(jué)技術(shù)的突破，將進(jìn)一步推動(dòng)視覺(jué)技術(shù)在高端場(chǎng)景的應用，傳統的2D機器視覺(jué)將快速向3D機器視覺(jué)升級，推動(dòng)機器視覺(jué)市場(chǎng)持續增長(cháng)。
機器視覺(jué)技術(shù)面臨的機遇與挑戰
（1）下游應用的發(fā)展給機器視覺(jué)帶來(lái)的機遇與挑戰隨著(zhù)生產(chǎn)工藝的精進(jìn)及產(chǎn)品質(zhì)量要求的提高，消費電子等行業(yè)對檢測精度的要求越發(fā)嚴苛。例如，半導體生產(chǎn)制造已使用5nm工藝，對芯片的檢測精度要求也已提升至納米量級。受限于衍射極限，單純采用顯微放大的方式已經(jīng)難以滿(mǎn)足檢測精度需求，導致加工良率難以提高，影響產(chǎn)品質(zhì)量。因此，急需高精度的機器視覺(jué)技術(shù)解決更精 準的測量問(wèn)題，保證加工工藝符合要求，降低封裝成本，確保出廠(chǎng)產(chǎn)品質(zhì)量。上述下游應用的發(fā)展推動(dòng)了對機器視覺(jué)產(chǎn)品和服務(wù)需求的提升，但也對機器視覺(jué)廠(chǎng)商提出了更高標準的要求。隨著(zhù)下游應用的生產(chǎn)、加工、檢測等環(huán)節的效率和品質(zhì)要求不斷提升，機器視覺(jué)廠(chǎng)商需要加大技術(shù)投入，以提高機器視覺(jué)系統的精度、檢測效率等參數。
（2）業(yè)內新技術(shù)發(fā)展給機器視覺(jué)帶來(lái)的機遇與挑戰行業(yè)內的新技術(shù)的發(fā)展為機器視覺(jué)廠(chǎng)商推出高品質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)提供了有力的支持，這也對業(yè)內廠(chǎng)商的技術(shù)研發(fā)能力提出了更高的要求。首先，光譜技術(shù)推動(dòng)機器視覺(jué)實(shí)現目標的多種特征分析。隨著(zhù)機器視覺(jué)的快速發(fā)展和普及，機器視覺(jué)產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應用于智慧農業(yè)、礦石分選、食品安全等眾多產(chǎn)業(yè)中。各行業(yè)樣本的復雜性要求機器視覺(jué)不僅需要實(shí)現目標的外觀(guān)檢測，也需要實(shí)現目標的材料成分、顏色、溫度等特征的分析。光譜技術(shù)利用光的衍射和折射特性，通過(guò)光柵、棱鏡等分光元件，在譜域獲取有效信號，實(shí)現目標高維信息參量獲取，并通過(guò)相關(guān)分析算法將譜域信號與測量需求建立聯(lián)系，如物質(zhì)成分、溫度、三維面型等，通過(guò)對光譜的測量解決復雜多樣化的測量需求。其次，計算成像技術(shù)的提升增強了機器視覺(jué)的圖像信息獲取能力。計算成像技術(shù)通過(guò)多樣化數據采集，并通過(guò)特定算法解析，獲取到傳統成像中難以獲取的圖像信息，深度挖掘圖像中隱含的內部信息，滿(mǎn)足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。隨著(zhù)新型光電器件的發(fā)展和硬件計算能力的提升, 計算成像技術(shù)在光電成像領(lǐng)域呈現出蓬勃發(fā)展的趨勢。此外，新型光學(xué)元器件的發(fā)展驅動(dòng)了機器視覺(jué)性能的提升。機器視覺(jué)成像系統由照明光源、成像器件、圖像采集器件組成，各類(lèi)器件的性能升級都會(huì )推動(dòng)機器視覺(jué)系統的性能和穩定性提升，從而實(shí)現高像質(zhì)的圖像采集。另外，豐富的元器件為提供個(gè)性化的圖像采集和智能方案奠定了基礎。
（3）上下游技術(shù)的發(fā)展給機器視覺(jué)帶來(lái)的機遇與挑戰機器視覺(jué)系統不僅包括光學(xué)成像系統，還包括決策系統和執行系統。算力、算法、 傳輸技術(shù)的快速發(fā)展也為機器視覺(jué)帶來(lái)了機遇與挑戰。算力的提升使機器視覺(jué)的決策變得更為迅速，基于云平臺的信息處理可以提供幾乎無(wú)限的算力，解決各種復雜運算問(wèn)題，提升了機器視覺(jué)系統的決策速度；分析算法的優(yōu)化升級也使機器視覺(jué)的識別和分類(lèi)變得更加準確；5G通信技術(shù)增加了信號數據通量、降低了信號時(shí)延、緩解了信號干擾等問(wèn)題，使機器視覺(jué)在自動(dòng)駕駛、精密自動(dòng)控制、智慧工廠(chǎng)等領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。該等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展提升了機器視覺(jué)系統的性能和使用效率，但也對相關(guān)硬件廠(chǎng)商的技術(shù)研發(fā)能力提出了更高的要求。
來(lái)源：儀器信息網(wǎng)
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