2024年4月24-26
上海世博展览馆

智能工厂展|浅谈人工智能——机器视觉产业格局

图像分割是机器视觉中的一项重要任务,其有助于识别和确认图像中的不同物体,把它们从背景中分离出来,这在自动驾驶(检测其他汽车、行人和障碍物)、医学成像(提取特定结构或潜在病灶)等应用中特别重要。下面就跟智能工厂展小编一起来了解下机器视觉的产业格局。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。当前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场。

从市场规模方面来看,作为新兴技术和产业,中国机器视觉行业规模仍较小,但增速远快于全球,处于高速成长的阶段。GGII预计至2025年机器视觉市场规模将超过1200亿元,行业有长期广阔的发展前景。

1.智能工厂展浅谈机器视觉行业概览

根据美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会对机器视觉的定义,机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器,自动地接收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。机器视觉是由人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域合作完成的。通过计算机、图像传感器及其他相关设备模拟人类视觉功能的技术,以赋予机器“看”和“认知”的能力。

机器视觉设备一般包括两个部分。1)“视”,即系统的硬件组成部分,主要包括:光源、镜头、工业相机、图像采集卡;2)“觉”,即系统的视觉处理软件。机器视觉包括识别、测量、定位和检测四大功能,其中检测技术难度最高。

在工业领域,机器视觉相对人眼视觉存在显著优势。机器视觉拥有精度高、速度快、适应性强、可靠性高、效率高等人工视觉无法比拟的优势。在我国人工成本增加、数字化转型、制造业效率和质量要求提高的大背景下,正在逐步替代人工。

2.智能工厂展浅谈机器视觉产业链

机器视觉可分为上游(硬件、算法软件)、中游(视觉系统、视觉装备集成)和下游终端应用。

上游涉及的行业范围较为宽广,主要包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡和软件及算法平台等环节;中游是机器视觉产业链较核心的环节,由视觉系统和视觉装备集成构成;下游为应用领域,广泛应用到电子、半导体、机器人、汽车、医疗等各行各业。

在一个典型的机器视觉系统中,光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像,视觉控制系统负责对成像结果进行处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

光源及光源控制器

光源控制器与光源二者搭配使用,光源控制器为光源供电,控制光源的照明状态(亮/灭)、亮度、频闪等。光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度,机器视觉行业主要采用LED光源产品。目前没有通用的机器视觉照明设备,针对每个特定的应用实例有个性化的方案,以达到最佳效果。光源行业高端市场由CCS和AI等外企主导,中低端市场国产化率超过90%,国产化程度高,竞争比较激烈。

工业镜头

镜头相当于人眼的晶状体,是机器视觉采集和传递被摄物体信息过程的起点,所使用的镜头为工业级镜头。需要更小的光学畸变、足够高的光学分辨率、丰富的光谱响应选择等,以满足不同场合视觉系统的应用需求。

市场格局方面来看,外企在高端市场市占率较高国内企业主推性价比,目前中低端市场国产化率近80%。

工业相机

相机是机器视觉中的图像采集单元,相当于人眼的视网膜,将光信号转变为电信号。

通过镜头的光学聚集于像平面、生成图像,采集图像后输出模拟或数字信号,这些信号在视觉控制系统中重建为灰度或彩色矩阵图像。

工业相机以欧美进口为主,国产品牌从低端市场开始逐步进口替代。

图像处理软件及算法平台

机器视觉系统中,软件以及系统是核心,能为整套方案带来更高的产品溢价。

机器视觉开发工具主要有两种类型,一种是包含多种处理算法的工具包,另一种是专门实现某一类特殊工作的应用软件。

底层算法难度巨大,外企几乎垄断底层算法、本土厂商正积极突围。目前国内仅有少数企业具有自研算法库。

机器视觉设备和集成

视觉装备是在视觉系统基础上添加自动化装备构成。除了自主研发、生产并销售标准化的机器视觉核心部件,机器视觉厂商也深度结合下游实际场景,以整体解决方案的模式提供成套系统。

国内厂商在集成端发展迅速,尤其是在一些外资还没有布局的领域、或者非标自动化领域如3C等。

当前国内集成厂商单纯进行二次开发利润空间较小,在某一行业下游完成良好布局之后,有望尝试逐步向上游底层开发延伸,进行核心软硬件的进口替代。从机器视觉全球整体市场格局来看,国产品牌在中低端市场具有竞争力,高端市场仍由海外品牌主导。

机器视觉行业具有“技术密集”与“工艺密集”这两大特性。我国自1998年开始引入机器视觉系统以来,参与机器视觉产业发展的企业逐年增长。

机器视觉是智能制造装备的关键零部件,当前90%制造业企业有自动生产线,但仅40%实现数字化管理,5%打通工厂数据,1%使用智能化技术,多数场景下仍靠人工或简单设备进行识别、检测。而人工成本的节约只是机器视觉为下游带来价值增值的其中一环,若考虑产品质量和一致性的提升、数字化生产,以及机器视觉在高精度、复杂场景下的增量应用。

总体来看,智能工厂展小编觉得,中国工业增加值占全球比例正不断提升,未来在自动驾驶、医疗成像、工业机器人等各类高速成长的行业带动下,有望提振机器视觉行业需求,行业市场前景广阔。