机器视觉的市场规模及应用场景

 导读：机器视觉的市场规模及应用场景。检测技术在于消除产品的瑕疵、含糊，碎屑或凹陷等缺点。根据机器视觉图画处置技术，机器视觉检测设备实现了对生产过程中产品特定功能的自动检测，能够有效的筛选次品，避免不合格产品的外流，保障了商品质量，提升了公司产品的竞争力。

参考《2016-2022年中国机器视觉市场竞争态势及十三五发展策略研究报告》

       根据立本信息研究中心测算，2013年全球机器视觉系统及部件市场规模为34.01亿美元，相比2007年增长了56.08%。全球机器视觉产业主要分布于北美、欧洲以及日本地区，其中北美占比达62%，欧洲占比为15%，日本则为10%。

       中国机器视觉相关产业起步较晚，但发展速度迅速，目前，中国已成为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。2015年其市场规模达到22亿元，全球占比8.3%，增速为22.2%，远高于全球平均水平。2016-2020年，中国机器视觉市场增速预计将保持在20%以上，将达到十亿美金级的市场空间。

       我国机器视觉系统目前仍主要应用在半导体及电子制造领域，2015年占比高达46.4%，其中较为突出的是在SMT贴片、AOI/AXI设备以及连接器检测上。汽车和制药在机器视觉应用下游中同样占比可观，2015年分别达到了10.9%、9.7%。

       图1：全球机器视觉市场规模

       图2：全球机器视觉产业分布

       图3：中国机器视觉市场规模

       图4：中国机器视觉系统应用领域

       检测设备：自动化生产标配，与大产业链相伴而生

       检测技术在于消除产品的瑕疵、含糊，碎屑或凹陷等缺点。根据机器视觉图画处置技术，机器视觉检测设备实现了对生产过程中产品特定功能的自动检测，能够有效的筛选次品，避免不合格产品的外流，保障了商品质量，提升了公司产品的竞争力。

       关于机器视觉检测技术分类，有多种分类标准：按照功能来分，检测技术可分为：定位、缺点检测、计数、遗失检测、尺度丈量；按照装置的载体可分为：在线检测体系和离线检测体系；按照检测技能分类，可分为立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。 机器视觉监测的一般模式

       机器视觉检测的对象分门别类，检测指标也千差万别。例如，农产品通常是检测其成熟度、大小、形态等，工业产品则通常是检测其几何尺寸、表面缺陷等。应 用场景不同，检测设备和检测方法也呈现明显差异，尽管如此，各类型机器视觉检测系统却遵循着相同的实现模式，即图像获取、信息处理和完成分拣：第一步、图像获取：图像获取的质量关系到系统应用的稳定性和可靠性。

       机器视觉检测系统通常利用光学成像和图像采集装置如光源、光学镜头、相机和图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。

       第二步、信息处理：视觉检测系统从图像中提取信息，做出决策并发送指令至分拣机构，通常信息处理的功能由机器视觉软件完成，并依赖于算法的设计完成包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征提取和目标识别与理解等内容。

       第三步、完成分拣：视觉检测系统的最终目的是实现次品与合格品的分离，该功能由分拣机构来完成。根据应用场合的不同，分拣机构可以是机电系统、液压系统或气动系统等。但无论以何种形式实现，快速和稳定的特性都至关重要，以响应生产线的动态需求。 图5：机器视觉检测的一般模式

       下游创新加速，带来设备需求

       机器视觉检测设备的优势主要体现在两方面：第一，对人工具有显著的成本优势和可靠性，第二，在精密制造领域有着人力所无法胜任的精确度。

       历史上，机器视觉真正实现快速发展，主要有赖于例如晶元制造等半导体产业链的兴起。这主要由于3方面原因：首先，半导体产业链多集中于经济较发达地区如日、美、台、韩，人工成本较高，机器换人需求明显；第二，涉及精密制造，人力所不能及处机器视觉检测设备成为必须；第三，产业链产值足够大，检测设备的应用存在经济上的意义。由此可见，高价值、高精密度、高人工成本的产业链的兴起对机器视觉检测设备而言是最佳的发展时机。

       而目前，在中国两条高价值、高精度、高人工成本的产业链正在加速兴起：OLED面板和隐藏式指纹识别，未来将助力机器视觉检测设备加速成长。

       资料来源：中国报告网整理，转载请注明出处（TYT）