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2018年机器视觉产业技术现状、发展趋势分析及发展前景预测

2016-05-12 19:37:14

机器视觉的界定以及构成

机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统,它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像,并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析,以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机,所以机器视觉有时也称为计算机视觉。

一个典型的机器视觉系统包括:光源、镜头、相机(CCD或COMS相机)、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时,用户需采购系统中的各个组件,但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件,如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下,组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品,无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。

图表1:机器视觉基本组成

资料来源:前瞻产业研究院整理

机器视觉产业技术发展现状

根据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示,截至2017年末,机器视觉产业专利数量达到了5349件,特别是2011年以来,机器视觉技术快速发展,专利数量节节攀升。

机器视觉产业专利数量分析

从申请量来看,2011-2017年,我国机器视觉相关专利申请数量的增长速度呈先缓后急的趋势,2011-2010年增长较为平缓,2011年之后增长幅度加大。2016年,我国机器视觉相关专利申请数量为933个,2017年下降为545个。

图表2:2001-2017年机器视觉相关专利申请数量变化图(单位:个)

资料来源:前瞻产业研究院整理

从公开量来看,2001-2017年我国机器视觉相关专利公开数量变化趋势与申请数量基本一致。2016年公开数量为933个;2017年达到有史以来最高值,为1281个。

图表3:2001-2017年机器视觉相关专利公开数量变化图(单位:个)

资料来源:前瞻产业研究院整理

机器视觉产业专利申请人分析

截至2017年底,我国机器视觉相关专利申请人前十名全部为高等学校,其中,排名前三位的依次是浙江大学、江南大学和江苏大学。从所占比例来看,我国机器视觉产业的技术集中度偏低。

图表4:截至2017年我国机器视觉相关专利申请人前十名情况(单位:个,%)

资料来源:前瞻产业研究院整理

机器视觉产业热门技术分析

从我国机器视觉产业热门技术来看,G01N21/88(测试瑕疵、缺陷或污点的存在)是当前研究最多的技术,专利数量达到371个。此外图像分析技术和计量设备的研究也是机器视觉产业的热门技术。

图表5:截至2017年中国机器视觉专利构成分析(单位:%)

资料来源:前瞻产业研究院整理

机器视觉产业技术发展趋势

(1)图像处理器将会不断地向PC机以及嵌入式系统靠拢

机器视觉处理器的处理功能,将会不断地向PC机以及嵌入式系统靠拢;处理的能力会继续遵循摩尔定律,18个月将会增长一倍;随着处理功能不断的增强,处理器散发出的热量也会随着越来越高,这会影响系统的功能,散热问题将成为严重的阻碍性因素。

(2)机器视觉算法工具平稳与缓和发展

驱动图像处理软件发展的因素不仅仅包括用户们对简单、方便软件的需求,还包括供应商们对他们的软件在市场上受到产权保护的期望。机器视觉算法工具的发展趋势是比较平稳与缓和发展的。未来大家将看到很多机器学习的应用,用各种算法工具来实现应用功能和任务。

(3)光学物理方面将会成为相机及传感器发展的一个阻碍因素

光学物理方面将会成为相机及传感器发展的一个阻碍因素。它的发展趋势是:CMOS相机会取代CCD相机;会有超高速的相机出现;在相机上会融入更多的智能;会有更多更小的相机出现;更多的相机可以直接连在PC机上。

(4)分辨率与更小光源将驱动成像光学系统的发展

对于成像光学的发展有两个主要驱动力量,一是越来越高分辨率的要求;二是更小光源的需求。但是寻求更小的光源目前来看是非常困难的。同样阻碍成像光学发展的因素仍然是对机器视觉方面、物理光学方面的研究力量不够,另外也缺少相应的设施。对于成像光学的发展趋势,35mm镜头在早期就已经流行,但是可能将会被更小的镜头所取代。

机器视觉行业前景预测

目前在我国随着配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现,国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。

其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少,因此,以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。

据前瞻产业研究院发布的《机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示,未来几年,行业若按照年均16%左右的增长率,预计到2020年,我国机器视觉行业市场规模将突破150亿元,到2022年达到179亿元。

中国机器视觉行业市场规模预测

资料来源:前瞻产业研究院整理

行业发展驱动因素

应用需求空间广

在制造业以及不断拓宽的其他领域应用,带来了对机器视觉需求的提升。广泛的应用也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据,判断动作,逐渐朝着开放性的方向发展,这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。虽然制造业容易受到经济环境恶化的影响,但是机器视觉在其他领域如交通、安保等应用越来越广泛。

成本节约推动

人力成本上升,机器视觉应用可有效降低成本。随着现代工业自动化技术日趋成熟,越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能,以提高效率并降低成本,从而实现生产效益最大化。

技术驱动

机器视觉系统由多种技术构成,所以也就需要多个领域的专业知识。视觉系统的开发需要关注硬件、软件以及它们的跨界集成,为最终用户提供高性价比、可靠的解决方案。在过去的几年中,成像系统、照明系统、处理器等领域的持续进步,它们的成本在下降,而尺寸也在变得越来越小。由于机器视觉领域的创新,以及集成了先进的图像处理算法,世界系统正在工业自动化的更多领域得到应用。

行业发展阻碍因素

机器视觉产品在中国市场应用的主要障碍有:预算限制、不易使用、工程实施资源限制、操作人员的接受程度、视觉技术的了解、相对于其他自动化项目的优先级别不够高。其中由于对视觉技术不够了解以及预算的限制是当

机器视觉产品在中国市场推广的主要障碍

资料来源:前瞻产业研究院整理

机器视觉行业投资建议

1、专业性与用户需求相结合

与其他自动化产品相比,机器视觉产品属于专业性非常高的产品,对多数用户而言可能较为陌生,提高了应用门槛。产品生产商比较熟悉产品和技术本身的功能与参数,而消费者则从自身需求角度出发,往往二者存在一定得错位或者矛盾。如何将两方面结合起来,既要提高产品的性能,又要满足用户的应用需求,这是打造成功视觉方案的前提,因为产品终究是用户说了算,用户的体验才最终推动技术和产品的不断变革。

2、主要市场与新应用市场相结合

根据机器视觉市场的跟踪调研分析,目前机器视觉产品中端市场2/3为电子制造、汽车制造和市政交通行业所占据,其余市场份额包括食品、包装机械、印刷等行业需求,并且这些行业对机器视觉产品的需求仍然在大幅增长。从行业应用来看,电子制造行业仍然是拉动需求的主要因素。但从未来发展前景来看,食品、包装机械等行业自动化水平会进一步提升,对机器视觉产品需求值得期待。

3、市场竞争扩散蔓延

机器视觉行业是一个崛起的新兴行业,全球制造中心——中国开始了工业转型升级过程,对过度依赖低廉劳动成本的粗加工和制造模式向全面自动化、高附加值和高生产率转型,中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后,成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。

目前,境内国际机器视觉品牌大约100家,民族机器视觉品牌也接近前者,产品代理商超过200家,专业机器视觉系统集成商超过50家,涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡和智能相机等所有机器视觉行业链产品。

对于竞争日益激烈的内地市场,机器视觉厂商推出产品的速度加快,产品技术发展迅猛,这必然对竞争者提出了更高的要求,以往简单的模仿复制以不再可行,自己的技术和产品特色才是厂商们需要考虑和挖掘的重点。