國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈全分析

　　簡單來說，我們可以把機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈分為底層開發(fā)者(核心組件和軟件提供商)、集成和軟件服務(wù)提供商(二次開發(fā))，核心組件和軟件可以細分為光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等。在目前整個機器視覺系統(tǒng)的成本結(jié)構(gòu)中，零部件和軟件開發(fā)占80%，是產(chǎn)業(yè)鏈中絕對的核心環(huán)節(jié)和價值獲取者。

　　從技術(shù)壁壘的角度來看：

　　1)軟件是主要屏障，底層算法庫是核心。目前被康耐視、MVTec等外資企業(yè)壟斷，主要靠國外幾十年的自動化培養(yǎng)；國內(nèi)自動化進程不長，軟件算法還處于研發(fā)階段，很少有應(yīng)用做得好的。

　　2)應(yīng)用層面的技術(shù)也很關(guān)鍵，主要是掌握不同應(yīng)用環(huán)境的訣竅，做出適應(yīng)性強的產(chǎn)品。

　　目前，國內(nèi)機器視覺行業(yè)的市場參與者主要有四種類型：國際綜合自動化公司、國際專業(yè)機器視覺公司、國內(nèi)專業(yè)機器視覺公司和國內(nèi)自動化設(shè)備公司。其中，在底層開發(fā)者層面，國際企業(yè)占主導(dǎo)地位，國內(nèi)公司多部署在附加值較低的二次開發(fā)層面(包括系統(tǒng)集成和裝配生產(chǎn)自動化專機)，并在此基礎(chǔ)上逐步嘗試上游核心環(huán)節(jié)。

　　1.光源

　　光源是定位最充分的環(huán)節(jié)。光源的質(zhì)量在于對比度、亮度和對位置變化的敏感度。LED光源產(chǎn)品主要用于機器視覺行業(yè)。目前還沒有通用的機器視覺照明設(shè)備，每個具體的應(yīng)用實例都有個性化的方案來達到最佳效果。目前光源行業(yè)本土化程度高，競爭激烈。

　　2.鏡頭

　　國內(nèi)有低端鏡片的企業(yè)有一定的競爭力，高端鏡片基本靠進口。透鏡的基本功能是實現(xiàn)光束調(diào)制，將目標(biāo)成像在圖像傳感器的光敏面上，完成信號傳輸。工業(yè)鏡頭可分為定焦鏡頭、定光焦度鏡頭、遠心鏡頭和連續(xù)可變光焦度鏡頭等。不同的工業(yè)領(lǐng)域根據(jù)需求使用不同的鏡片，價格差距也很大。

　　3.工業(yè)相機

　　工業(yè)相機主要從歐美進口，國產(chǎn)品牌逐漸從低端市場進口替代。工業(yè)相機是工業(yè)視覺系統(tǒng)的核心部件，其本質(zhì)功能是將光信號轉(zhuǎn)換成電信號，對傳輸力、抗干擾力和穩(wěn)定的成像能力要求較高。

　　4.圖像采集卡

　　圖像采集卡在國內(nèi)的發(fā)展相對完善和成熟，也稱為視頻采集卡。這部分通常是插入PC的卡。這個采集卡的功能是連接攝像頭和PC。它從攝像機獲取數(shù)據(jù)(模擬信號或數(shù)字信號)，然后將其轉(zhuǎn)換成可由PC處理的信息。5.圖像處理軟件

　　圖像處理軟件基本被國外企業(yè)壟斷，國內(nèi)企業(yè)在二次開發(fā)上有一定布局。工業(yè)視覺軟件對數(shù)字信號進行各種運算，提取目標(biāo)的特征，然后根據(jù)判別結(jié)果控制現(xiàn)場設(shè)備的動作，自動完成圖像采集、顯示、存儲和處理。目前流行的開發(fā)模式是“軟件平臺視覺開發(fā)包”(Software Platform Vision Development Package)，它封裝了基于軟件平臺的各種常用圖像處理算法。軟件工程師可以直接調(diào)用封裝的算法實現(xiàn)各種復(fù)雜的圖像處理功能，降低了二次開發(fā)的難度和工作量。

　　6.系統(tǒng)綜合

　　國內(nèi)制造商在集成方面發(fā)展迅速，特別是在一些尚未安排外資的領(lǐng)域，或者在非標(biāo)準(zhǔn)自動化領(lǐng)域，如3C。國內(nèi)集成廠商只有二次開發(fā)的利潤空間很小。在某個行業(yè)的下游完成一個好的布局后，他們會嘗試逐步向上游底層拓展，導(dǎo)入和替換核心軟硬件。

機器視覺最重要的下游

機器視覺廣泛應(yīng)用于電子半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、醫(yī)藥等領(lǐng)域，其中電子汽車和電子是目前機器視覺最重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　1.下游應(yīng)用領(lǐng)域——電子

　　根據(jù)前瞻研究所的數(shù)據(jù)，電子行業(yè)貢獻了機器視覺約50%的需求，主要用于高精度制造和質(zhì)量檢測，如晶圓切割、3C表面檢測、觸摸屏制造、AOI光學(xué)檢測、PCB印刷電路、電子封裝、絲網(wǎng)印刷、SMT表面貼裝、SPI焊膏檢測、半導(dǎo)體對準(zhǔn)和識別。以iPhone為例，整個生產(chǎn)過程需要70多個系統(tǒng)。未來，全球?qū)χ悄苁謾C、平板電腦和可穿戴設(shè)備等消費電子產(chǎn)品的需求預(yù)計將激增。

　　以3C行業(yè)為例，我們判斷未來行業(yè)對機器視覺的需求將繼續(xù)快速增長。主要需求來自幾個方面：1)視覺技術(shù)的進步(很多針對玻璃和屏幕的缺陷檢測技術(shù)還沒有實現(xiàn))推動了應(yīng)用領(lǐng)域。拓寬；2)隨著國產(chǎn)智能手機逐漸向高端發(fā)展，手機廠商的利潤率將會提高，目測在國產(chǎn)手機生產(chǎn)線的應(yīng)用有望普及。

　　2.下游應(yīng)用領(lǐng)域——汽車

　　根據(jù)前瞻研究所的數(shù)據(jù)，汽車行業(yè)對機器視覺的需求約占15%，機器視覺主要用于幾乎所有系統(tǒng)和部件的制造過程，如車身裝配檢測、面板印刷質(zhì)量檢測、字符檢測、零件尺寸精度測量、工件表面缺陷檢測、自由曲面檢測和間隙檢測。目前，一條生產(chǎn)線配備了十幾個機器視覺系統(tǒng)。未來，隨著汽車質(zhì)量控制、汽車智能化和輕量化的趨勢，對檢測提出了更高的要求，對機器視覺技術(shù)的需求也將逐漸增加。

　　比如3D視覺系統(tǒng)可以高精度測量間隙，對每輛車進行對位，全面檢查所有組裝好的車門和車身。3D視覺系統(tǒng)還可以幫助底盤制造商自動化貨架上車身面板的裝載、卸載和檢查，并在自動設(shè)備拾取之前檢測貨架上是否有缺陷組件，從而減少缺陷組件的焊接。3.下游應(yīng)用領(lǐng)域——制藥

　　根據(jù)前瞻研究所的數(shù)據(jù)，醫(yī)藥行業(yè)貢獻了機器視覺約7%的需求，主要用于藥瓶包裝缺陷檢測、膠囊包裝質(zhì)量檢測、藥物顆粒檢測、生產(chǎn)日期編碼檢測、藥片顏色識別和分揀等。目前大部分企業(yè)在流水線上都有1-2套機器視覺系統(tǒng)，但實際需求應(yīng)該至少有5套。未來，隨著醫(yī)藥行業(yè)自動化升級改造的加快，普及率將繼續(xù)提高。

　　例如，在藥品包裝后的檢測過程中，可以通過機器視覺快速準(zhǔn)確地檢測物體是否完好無損，通過設(shè)置圖像傳感器獲取被包裝物體的圖像信息，并通過預(yù)設(shè)的面積參數(shù)對每個藥品顆?；蚱孔舆M行檢測和比較，從而檢測出損壞的藥品顆?；騺G失的瓶子包裝，并正確正常地通過。

　　4.下游應(yīng)用領(lǐng)域——食品

　　食品與包裝也是機器視覺應(yīng)用的一個重要下游領(lǐng)域，主要用于高速檢測、外觀包裝檢測、食品包裝缺失檢測、外觀和內(nèi)部質(zhì)量檢測、分揀和選色等。單個生產(chǎn)線的消耗量在不同的產(chǎn)品之間差異很大。目前，機器視覺在大型食品企業(yè)(如伊利、蒙牛)中應(yīng)用廣泛，但在整個行業(yè)的普及率不高。

　　比如歐洲生鮮商品市場上廣泛使用的食品分揀機，一般使用多個攝像頭來捕捉產(chǎn)品整個表面的圖像。當(dāng)產(chǎn)品基本是圓的時候，漏洞里就有一個機制讓產(chǎn)品在攝像頭下旋轉(zhuǎn)。形狀可以根據(jù)最大直徑和最小直徑、比例關(guān)系等進行分類。顏色一般根據(jù)掃描的整個表面來確定。簡單百分比、強度直方圖、定義最大面積或最小面積等識別方法。

　　展望未來，機器視覺行業(yè)主要有幾個發(fā)展趨勢：

　　1)越來越快的圖像數(shù)據(jù)傳輸和更先進的軟件算法帶來了數(shù)字化、實時化和智能化性能的提高；

　　2)硬件性能的提升(分辨率更高，掃描速度更快等。)以及產(chǎn)品軟件價格的下降推動了機器視覺的普及率；

　　3)產(chǎn)品向小型化、集成化方向發(fā)展。