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縱觀自動化行業(yè)發(fā)展，機器視覺隨著技術的革新及行業(yè)的需求，成為逐漸崛起的新興行業(yè)。隨著全球制造中心向中國的轉移，中國機器視覺市場已經(jīng)成為國際廠商關注的焦點。據(jù)高工產(chǎn)業(yè)機器人研究所（GGII）數(shù)據(jù)顯示，中國機器視覺市場規(guī)模預計到2020年將超過120億元，2017-2020年年均增速將達15%以上。

隨著我國配套基礎建設的完善，技術、資金的積累，各行各業(yè)對采用機器視覺技術的工業(yè)自動化、智能化需求開始廣泛出現(xiàn)。國內有關院校、研究所和企業(yè)近兩年在機器視覺技術領域也進行了積極探索和嘗試，逐步開始了在工業(yè)領域的應用布局。

工業(yè)視覺發(fā)展現(xiàn)狀

機器視覺是指通過攝取圖像模擬人的視覺功能，并提取信息，加以處理，最終用于檢測、測量、判斷和控制。 目前在國外，機器視覺的應用普及主要體現(xiàn)在半導體及電子行業(yè)，其中大概40%-50%都集中在半導體行業(yè)。諸如電路板印刷、電子封裝、SMT表面貼裝、電子電路焊接等，均需要使用機器視覺系統(tǒng)技術。

一般而言，機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要包括上游的零部件級市場、中游的系統(tǒng)集成/整機裝備市場和下游的應用市場。其中，上游零部件市場主要包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商；中游主要有集成和整機設備提供商； 隨著各類技術的不斷完善，機器視覺下游應用領域也不斷拓寬，從最開始主要用于電子裝配檢測，已發(fā)展到在識別、質量檢測、尺寸測量和機械手定位等越來越廣泛的工業(yè)應用領域。

電子制造行業(yè)是我國最早應用工業(yè)視覺的領域，同時也是目前最大的應用領域，主要集中在精密定位和檢測上。汽車行業(yè)是目前工業(yè)視覺第二大應用行業(yè)，主要用在面板印刷質量檢測、字符檢測、精密測量、工件表面缺陷檢測、自有曲面檢測等。

目前機器視覺產(chǎn)品終端市場 2/3 為電子制造、汽車制造和市政交通行業(yè)所占據(jù)，但從未來發(fā)展前景來看， 印刷包裝、食品材料、醫(yī)藥、煙草 等行業(yè)自動化水平會進一步提升，對機器視覺產(chǎn)品的需求也將持續(xù)大幅增長。

工業(yè)視覺新方向

根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟調查統(tǒng)計，現(xiàn)在已進入中國的國際機器視覺品牌近200多家，中國自有的機器視覺品牌已有100多家，專業(yè)的機器視覺系統(tǒng)集成商也有100多家。這些企業(yè)主要分布在珠三角、長三角及環(huán)渤海地區(qū)，涵蓋從光源、工業(yè)相機、工業(yè)鏡頭、圖像采集卡以及智能相機等所有機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)品。

據(jù)不完全統(tǒng)計，僅從2017年到2018年上半年，就有將近20起機器視覺企業(yè)融資事件。在資本助推下，中國的機器視覺市場加速發(fā)酵，已經(jīng)形成了“百家爭鳴”的態(tài)勢。億歐盤點了部分工業(yè)視覺企業(yè)供業(yè)內人士參考，如下表所示：

從目前的情況來看，機器視覺在工業(yè)領域的應用主要集中在產(chǎn)品檢測、無序分揀、上下料、拆垛碼垛、涂膠等工藝段。其中，在產(chǎn)品檢測領域，聚集了包括高視科技、三固科技、精銳視覺等企業(yè)；在分揀領域，梅卡曼德、埃爾森、熵智科技、阿丘科技等企業(yè)各有優(yōu)勢。

但是，一直以來工業(yè)自動化中的所用的“眼”，所采用的都是2D視覺。2D檢測是一種根據(jù)灰度或彩色圖像中對比度的特征提供結果的技術，主要的應用場景有條碼和字符閱讀、標簽檢查和驗證、基本的位置驗證、特征存在和二維尺寸驗證、表面標記檢測等。 在過去的30年里，2D檢測技術在我國自動化和產(chǎn)品質量控制過程中，發(fā)展得較為成熟，行業(yè)格局基本相對穩(wěn)定，新公司入局的機會并不多。

然而，國內計算機3D識別技術的進步，以及國外3D視覺產(chǎn)品的高價位，給國產(chǎn)3D視覺企業(yè)帶來了機會。最近兩年新成立了一批國產(chǎn)3D視覺供應商，多家企業(yè)也已經(jīng)推出了面向3D視覺分揀和檢測的產(chǎn)品化方案。目前，國內的3D視覺廠商總體還處于產(chǎn)品實際應用測試和應用場景開發(fā)階段，對于企業(yè)而言是一個不錯的入局賽道。

同時，AI技術的引入，解決了過去機器視覺難以處理的缺陷檢測問題，釋放了一波新的市場機會。越來越多的行業(yè)檢測裝備生產(chǎn)商，也開始在其設備中引入AI技術。伴隨著通用AI檢測軟件的價格降低，相信越來越多的集成商將推動AI視覺檢測向更寬廣的行業(yè)應用。

工業(yè)視覺行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

總體而言，中國工業(yè)視覺市場起步較晚，行業(yè)集中度較高，整個中國的工業(yè)視覺市場相較成熟的自動化產(chǎn)品應用水平偏低，真正的高端應用還很少，市場遠未飽和。

目前國內工業(yè)視覺整個行業(yè)普遍面臨的挑戰(zhàn)主要有幾點：

一是國內企業(yè)做集成代理的多，沒有一家能做出一個機器視覺系統(tǒng)所需的東西。 工業(yè)視覺產(chǎn)業(yè)鏈大體可以分為元器件廠商、系統(tǒng)開發(fā)廠商、二次開發(fā)廠商和產(chǎn)品代理商。高水平元器件主要被國外公司掌控，國內機器視覺企業(yè)目前主要為國外產(chǎn)品代理商和系統(tǒng)二次開發(fā)商，我國真正的專業(yè)底層開發(fā)商和高水平元器件廠商較少；

二是算法和軟件問題。工業(yè)視覺上的算法發(fā)展遠遠沒有硬件發(fā)展的快，對應軟件的使用存在易用性差，使用門檻高等問題；

三是工業(yè)視覺的應用需要結合實際選擇配套的專用硬件和軟件，因此需要布局新的機器視覺系統(tǒng)的企業(yè)在成本和時間上花費很大，這也為機器視覺技術在中小企業(yè)的鋪開造成了困難。

此外，我國 3C 產(chǎn)能雖居世界首位，但在產(chǎn)業(yè)鏈上主要集中在中下游環(huán)節(jié)，以代工組裝為主，工業(yè)視覺滲透率還很低。另一方面，帶有機器視覺屬性的機器人出貨量低，導致上游企業(yè)能開展的業(yè)務也比較少。由此看來，國內工業(yè)視覺市場的爆發(fā)還需要經(jīng)過一段時間的蟄伏期。