机器视觉：给智能制造一双慧眼

机器视觉的原理和用途

首先我先对机器视觉做一个简要的介绍。我们知道人类感知世界的一个很重要的信息来源是靠视觉，而机器视觉是通过计算机来模拟人类的视觉功能让计算机获得相关的细节信息并且加以理解。它的原理是计算机或者是相关图片处理器从客观的图像中提取信息进行处理，加以理解并且最终用于检测还有控制等领域，它涉及的领域包括人工智能、计算机科学、图像处理还有模式识别等很多领域。

由于有了图像处理还有计算机等等自动化设备的帮忙，机器视觉其实是远远超过人类的极限的，所以它的优势也十分明显，包括高效率、高精度、高自动化，以及能够很好适应比较差的环境。所以在一些不适合人工作业的危险的工作环境，或者是我们人类视觉很难满足要求的场合，机器视觉是可以用来代替人工视觉的。在这种检测、测量、识别和定位等功能上，机器视觉更是能够更好的胜任。除了以上这些，它还能够提高生产效率以及自动化的程度，实现信息集成，所以在工业领域应用很广泛，是智能制造很重要的基础。

机器视觉在工业领域的应用分类

我们在这里重点讲一下机器视觉在工业领域的应用是怎么样进行分类的。它依照工作环境可以分为，一种是在大规模或者是说测试要求能力高的生产线上，比如说分装、印刷、分拣或者是在野外这样的不适合人员工作的环境中用来代替传统的人工测量或者测试。这样能够达到人工无法达到的可靠性，或者是自动化程度。另外一种是必须要用到高性能或者精密仪器组件的专业设备。其实最早带动整个机器视觉行业的是半导体制造设备，比如说上游晶圆加工的分类切割，这样的设备都非常依赖高精度的测量和对运动的部件进行引导和定位。

除了在工业领域机器视觉的应用比较成熟之外，在一些非工业领域机器视觉的优势同样是很明显的，具备非常大的发展运用空间。因为机器视觉它成本低、运用广泛、准确度高的特点，它在交通行业，一些车牌识别、流量控制、违章识别都可以得到广泛的运用，比如说另外一些细分新行业如森林防火、飞机跑道异物检测，比如说大疆精灵4无人机就首次引入了机器视觉。

非工业领域同时还包括三维和多维的，机器视觉同样也有很巨大的空间。比如说前沿技术带来的一些新领域，像无人机、服务器人都对机器视觉提出了新的要求。那么未来对机器视觉的应用会越来越多，机器视觉也可以促进服务机器人这样的产业的发展，让机器人能够在更多的场合得到应用。

机器视觉的组成与产业链

接下来我们讲一下第二部分，就是对机器视觉的组成做一个介绍，对它的产业链做一个梳理。其实机器视觉的构成是按照人类视觉的原理构成的，人类系统是由眼球神经系统还有大脑的视觉中枢构成。那么与此类似，机器视觉是用图像处理采集系统、图像处理系统还有信息分析、综合处理分析系统构成。它们分别负责获图像的获取、图像的处理，还有图像的分析输出与显示。

具体来看，机器视觉的组成是由软硬件构成。其中，我们认为软件是机器视觉的核心壁垒。那么机器视觉的产业链我们可以分成上游的部件级市场、中游的集成和整装市场，以及下游的应用市场。机器视觉的上游包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商，中游是集成和整机设备商，行业的下游应用主要是半导体设备和电子这种制造行业、汽车、印刷包装，还有烟草、交通等等领域，其中系统集成市场的规模大概是部件级市场的三倍。

我们可以重点拆分一下上下游的部件。灯源是我们国家国产化最为充分的环节；镜头的话，高端的镜头是依赖进口的，低端的应用是相对来说比较成熟的。国内的公司也比较多，我们有大恒图像、迈特光学等。工业相机主要是进口，以欧美为主。图像采集卡发展的比较成熟，国内比较好的公司有大恒图像。图像处理单元，国内外有两大巨头是康耐视、基恩士。系统和集成设备上，国内企业是很具备优势的，相关的公司有超音速、天准科技和大树智能等。

机器视觉的发展历程

这里我们分析一下机器视觉的发展历程。机器视觉在国际和国内的发展阶段是不一样的。在国际的话可以用八个字来概括就是：历久弥新、广泛应用。从全球范围来看机器视觉的发展主要经过了起源、初步的发展、蓬勃的发展和广泛的应用四个阶段，现在已经进入了稳定的增长期，它已经过了爆发的增长阶段。

2013年全球机器视觉系统和部件的规模大概是在34.01亿美元左右，2014年的话这个规模是36.7亿美元，我们可以看到这个变化规模其实除了08年到09年因为金融危机导致了大幅下滑，其余的年份增长都是比较稳定的，可以看到发达国家的机器视觉产业发展比较成熟，是处在稳定增长的阶段。

从全球市场格局来看，其实北美是自动化产量非常高的地区，它占据全球机器视觉市场的半壁江山。2014年的数据显示，北美大概占全球机器视觉产业规模的61.3%，而中国这个数字只有8.1%，可见这与中国的这种智能制造强国的战略定位是不相符的。未来随着中国智能制造战略持续的推进，我们认为中国所占的份额将持续突破。

我们还对美国的机器视觉巨头康耐视做了简要的分析。康耐视是全球最大的机器视觉公司，它的发展路线可以为我国的机器视觉公司提供参考。它的5个重要的发展节点分别是：1）生产出第一个视觉系统；2）通过解决系统可靠性问题，完成重大技术突破；3）通过半导体领域的成功，第一次打开市场；4）在工业自动化等领域积极拓展机器视觉应用；5）21世纪以后，继续加强机器视觉应用。我们认为，技术门槛的突破和应用领域的打开对康耐视的发展起了决定性的作用，这对国内的企业也一样的有借鉴的意义。

国内机器视觉行业的发展阶段和市场空间

讲完国外我们来看一下国内市场，我们认为中国的机器视觉从现在开始正在进入黄金发展期。虽然说从历史上看，国内机器视觉起步比欧美晚了十几年，因为它大概是从2006年才开始进入市场启动期，但是随着现在中国人口红利的消失以及制造业转型升级的倒逼，整个产业将快速发展。我们从2007年到2013年的市场规模来看，整个行业的复合增速是22%。这个增速是全球市场增速的2倍。另外，从全球市场份额来看，中国只占8.1%的市场份额与中国智能制造强国的战略定位不相符合。所以我们认为机器视觉在中国将进入快速的发展期。

同样我们对机器视觉的空间也做了测算，我们预计2018年我国机器视觉部件级市场的空间将突破35亿元，而集成市场的规模大概是部件级市场的三倍。那么整体的市场规模大概在150亿元左右。然后从机器视觉的企业数目来看，中国的国际机器视觉品牌现在已经有100多家了，代理品牌商超过200家，专业的系统集成商超过500家。涵盖了整个机器视觉的整个产业链的各个产品。并且，这个企业数量一直是在呈增加的趋势。

国内机器视觉代表企业

同样在这个市场里的企业，我国的市场构成主要有三类，其中，系统集成和设备制造是国内大部分企业都在做的事情。

在国内的机器视觉产业链上，在元器件的生产商方面，主要的公司有奥普光电、大恒图像、维视图像、美亚光电等等。底层系统的开发商方面，主要的代表公司有创科视觉、研华科技、超音速。产品代理商方面，它们主要做的是在机器视觉系统二次开发商上游的供应商，国内主要的公司有维视图像、凌华科技。还有一个也就是最后一种，二次开发商，这也是国内企业比较有优势的地方，因为它能够做系统集成和软件服务等解决方案，做的比较好的有超音速、劲拓股份、大树智能和天准科技。

在确定我国整个机器视觉将要蓬勃发展的大条件下，我们认为行业的发展都是靠需求驱动的。国内企业的优势将要加剧。机器视觉其他行业应用渗透到多个行业，从规模上来看下游应用占比前五的行业分别是智能制造、汽车、制药、食品和包装机械、印刷机械。其中汽车的渗透率是比较高的，但是在制药、食品还有电子设备的渗透率是比较低的，像电子设备、3C的渗透率只有5%-10%，但是电子的规模是最大的，我们也认为这是非常有需求潜力的行业应用。