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機器視覺(MachineVision)是人工智能正在快速發展的一個分支。
當前中國已是繼美國、日本之后的第三大機器視覺領域應用市場。
從市場規模方面來看,作為新興技術和產業,中國機器視覺行業規模仍較小,但增速遠快于全球,處于高速成長的階段。GGII預計至2025年機器視覺市場規模將超過1200億元,行業有長期廣闊的發展前景。
機器視覺全景結構圖:
機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器,自動地接收和處理一個真實物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。
機器視覺是由人工智能、計算機科學、圖像處理和模式識別等諸多領域合作完成的。
通過計算機、圖像傳感器及其他相關設備模擬人類視覺功能的技術,以賦予機器“看”和“認知”的能力。
機器視覺設備一般包括兩個部分。1)“視”,即系統的硬件組成部分,主要包括:光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡;2)“覺”,即系統的視覺處理軟件。機器視覺包括識別、測量、定位和檢測四大功能,其中檢測技術難度最高。
機器視覺工作流程:
在工業領域,機器視覺相對人眼視覺存在顯著優勢。機器視覺擁有精度高、速度快、適應性強、可靠性高、效率高等人工視覺無法比擬的優勢。在我國人工成本增加、數字化轉型、制造業效率和質量要求提高的大背景下,正在逐步替代人工。
機器視覺和人眼視覺對比:
機器視覺可分為上游(硬件、算法軟件)、中游(視覺系統、視覺裝備集成)和下游終端應用。上游涉及的行業范圍較為寬廣,主要包括光源、工業鏡頭、工業相機、圖像采集卡和軟件及算法平臺等環節;中游是機器視覺產業鏈最核心的環節,由視覺系統和視覺裝備集成構成;下游為應用領域,廣泛應用到電子、半導體、機器人、汽車、醫療等各行各業。
在一個典型的機器視覺系統中,光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責成像,視覺控制系統負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。
光源控制器與光源二者搭配使用,光源控制器為光源供電,控制光源的照明狀態(亮/滅)、亮度、頻閃等。光源的好壞在于對比度、亮度和對位置變化的敏感程度,機器視覺行業主要采用LED光源產品。目前沒有通用的機器視覺照明設備,針對每個特定的應用實例有個性化的方案,以達到最佳效果。
光源行業高端市場由CCS和AI等外企主導,中低端市場國產化率超過90%,國產化程度高,競爭比較激烈。
鏡頭相當于人眼的晶狀體,是機器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點,所使用的的鏡頭為工業級鏡頭。需要更小的光學畸變、足夠高的光學分辨率、豐富的光譜響應選擇等,以滿足不同場合視覺系統的應用需求。市場格局方面來看,外企在高端市場市占率較高國內企業主推性價比,目前中低端市場國產化率近80%。
相機是機器視覺中的圖像采集單元,相當于人眼的視網膜,將光信號轉變為電信號。通過鏡頭的光學聚集于像平面、生成圖像,采集圖像后輸出模擬或數字信號,這些信號在視覺控制系統中重建為灰度或彩色矩陣圖像。
機器視覺系統中,軟件以及系統是核心,能為整套方案帶來更高的產品溢價。機器視覺開發工具主要有兩種類型,一種是包含多種處理算法的工具包,另一種是專門實現某一類特殊工作的應用軟件。底層算法難度巨大,外企幾乎壟斷底層算法、本土廠商正積極突圍。目前國內僅有少數企業具有自研算法庫。
視覺裝備是在視覺系統基礎上添加自動化裝備構成。除了自主研發、生產并銷售標準化的機器視覺核心部件,機器視覺廠商也深度結合下游實際場景,以整體解決方案的模式提供成套系統。國內廠商在集成端發展迅速,尤其是在一些外資還沒有布局的領域、或者非標自動化領域如3C等。當前國內集成廠商單純進行二次開發利潤空間較小,在某一行業下游完成良好布局之后,有望嘗試逐步向上游底層開發延伸,進行核心軟硬件的進口替代。
機器視覺是智能制造裝備的關鍵零部件,當前90%制造業企業有自動生產線,但僅40%實現數字化管理,5%打通工廠數據,1%使用智能化技術,多數場景下仍靠人工或簡單設備進行識別、檢測。總體來看,中國工業增加值占全球比例正不斷提升,未來在自動駕駛、醫療成像、工業機器人等各類高速成長的行業帶動下,有望提振機器視覺行業需求,行業市場前景廣闊。
機械手視覺定位、圖像處理庫等為核心的20多款自主知識產權產品。涉及自動貼合機、絲印機、曝光機、疊片機、貼片機、智能檢測、智能鐳射等眾多行業領域。雙翌視覺系統最高生產精度可達um級別,圖像處理精準、速度快,將智能自動化制造行業的生產水平提升到一個更高的層次,改進了以往落后的生產流程,得到廣大用戶的認可與肯定。隨著智能自動化生產的普及與發展,雙翌將為廣大生產行業帶來更全面、更精細、更智能化的技術及服務。