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機(jī)器視覺(jué)照明行業(yè)發(fā)展概況和趨勢(shì)
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院 科視光學(xué)    2024-09-27

（1）機(jī)器視覺(jué)簡(jiǎn)介

機(jī)器視覺(jué)是人工智能行業(yè)占比最重的一個(gè)分支，其涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別、信號(hào)采集與處理、光機(jī)電一體化等多個(gè)領(lǐng)域，是一門(mén)綜合性的應(yīng)用技術(shù)。

根據(jù)美國(guó)制造工程師協(xié)會(huì)（SME）機(jī)器視覺(jué)分會(huì)對(duì)機(jī)器視覺(jué)的定義，機(jī)器視覺(jué)是通過(guò)光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器，自動(dòng)地接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的裝置。其本質(zhì)上，是以機(jī)器替代人類(lèi)實(shí)現(xiàn)信息感知、信息處理，以及信息反饋引導(dǎo)控制的一個(gè)閉環(huán)過(guò)程，是機(jī)械設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能化的核心技術(shù)之一。

機(jī)器視覺(jué)的目的是以其高精度、高速度、高適應(yīng)性等優(yōu)勢(shì)取代人類(lèi)視覺(jué)的視覺(jué)系統(tǒng)，并進(jìn)行更優(yōu)的信息分析與判決，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的引導(dǎo)控制。與人類(lèi)視覺(jué)相比，機(jī)器視覺(jué)在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測(cè)速度等方面都存在顯著優(yōu)勢(shì)。機(jī)器視覺(jué)可利用相機(jī)、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標(biāo)物體數(shù)據(jù)，借助視覺(jué)控制系統(tǒng)、智能視覺(jué)軟件和數(shù)據(jù)算法庫(kù)進(jìn)行圖形分析和處理，軟硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動(dòng)化、智能化制造行業(yè)賦予視覺(jué)能力。

此外還可改善生產(chǎn)制造的柔性和工業(yè)自動(dòng)化程度，在一些不適用于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿(mǎn)足要求的場(chǎng)合，常用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)；同時(shí)在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，用人工視覺(jué)檢查產(chǎn)品品質(zhì)效率低且誤差不高，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方式可以大大提高生產(chǎn)效率的問(wèn)題和生產(chǎn)制造的工業(yè)自動(dòng)化程度。

（2）產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成

機(jī)器視覺(jué)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上游包括光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡和軟件及算法平臺(tái)，中游為視覺(jué)系統(tǒng)解決方案與智能裝備，下游為各行業(yè)集成應(yīng)用和服務(wù)，主要有電子及半導(dǎo)體、汽車(chē)制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域，其中消費(fèi)電子、汽車(chē)和半導(dǎo)體是當(dāng)前機(jī)器視覺(jué)最主要的應(yīng)用領(lǐng)域。

（3）行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)及市場(chǎng)規(guī)模

機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于新型顯示、消費(fèi)電子、印刷包裝、新能源等眾多行業(yè)，成為這些行業(yè)必不可少的數(shù)字化和智能化變革的支撐。其中消費(fèi)電子是機(jī)器視覺(jué)最主要的應(yīng)用行業(yè)，也是帶動(dòng)全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)發(fā)展最主要的動(dòng)力。從市場(chǎng)規(guī)模上看，根據(jù) Markets and Markets 數(shù)據(jù)顯示，2022 年全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模為 120.4 億美元，并預(yù)計(jì) 2027 年市場(chǎng)規(guī)模達(dá) 170.0 億美元，2022-2027 年復(fù)合增長(zhǎng)率為 7.4%。

根據(jù) GGII 數(shù)據(jù)顯示，近年來(lái)我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)長(zhǎng)期保持著 20%的均速增長(zhǎng)，2021 年市場(chǎng)增速超過(guò) 45%，其中 2022 年我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模達(dá) 170.7 億元，具體來(lái)看 2D 視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模約為152.2 億元，同比增長(zhǎng) 20.21%；3D 視覺(jué)市場(chǎng)約為 18.4 億元，同比增長(zhǎng) 59.90%；GGII 預(yù)測(cè) 2027 年我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò) 560 億元。隨著傳統(tǒng)制造業(yè)機(jī)器視覺(jué)滲透率提升疊加新興行業(yè)催生的市場(chǎng)需求，有望推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)持續(xù)穩(wěn)健增長(zhǎng)，帶動(dòng)機(jī)器視覺(jué)照明系統(tǒng)的快速發(fā)展。

（4）下游行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

A、消費(fèi)電子行業(yè)

消費(fèi)電子高精度、換代快等特點(diǎn)增加對(duì)機(jī)器視覺(jué)需求，應(yīng)用場(chǎng)景延伸和品類(lèi)拓展有望持續(xù)推動(dòng)我國(guó) 3C 行業(yè)機(jī)器視覺(jué)滲透率提升。消費(fèi)類(lèi)電子行業(yè)元器件尺寸較小、檢測(cè)要求高，機(jī)器視覺(jué)可以完美解決消費(fèi)電子的檢測(cè)需求。此外，消費(fèi)類(lèi)電子行業(yè)產(chǎn)品生命周期短、更新?lián)Q代快，制造企業(yè)需要頻繁更換產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備，進(jìn)一步增加了對(duì)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的需求。

根據(jù) GGII 數(shù)據(jù)，2022 年 3C 電子行業(yè)是機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用最多的領(lǐng)域，占比達(dá) 25%，且已連續(xù)多年應(yīng)用占比第一；2022 年以來(lái)，隨著消費(fèi)電子行業(yè)進(jìn)入下行期，相對(duì)應(yīng)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模增速大幅放慢，但 2022 年 3C 電子行業(yè)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模仍同比增長(zhǎng) 5.22%，達(dá) 42.74 億元，同時(shí)基于市場(chǎng)基數(shù)大，中短期內(nèi)電子行業(yè)仍有望成為市場(chǎng)規(guī)模最大的下游市場(chǎng)，GGII 預(yù)測(cè) 2023 年有望達(dá)到 47.17 億元，同比增幅 10.37%，并預(yù)測(cè)至 2027 年，機(jī)器視覺(jué)在中國(guó) 3C 電子行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將突破 70 億元。

B、汽車(chē)行業(yè)

汽車(chē)制造領(lǐng)域中的零配件檢測(cè)、裝配校驗(yàn)檢測(cè)、涂膠檢測(cè)等都需要機(jī)器視覺(jué)技術(shù)。例如，3D視覺(jué)系統(tǒng)可以以高精度間隙對(duì)準(zhǔn)每一輛車(chē)的拼接縫，并對(duì)車(chē)門(mén)和車(chē)身進(jìn)行全面檢測(cè)，效率和準(zhǔn)確率都高于人眼檢測(cè)。汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的電動(dòng)化、智能化將推動(dòng)汽車(chē)向“大型電子產(chǎn)品”演化，電子零部件成本占比不斷增加，雷達(dá)（激光、毫米波、超聲波）、傳感器、通信（GPS、DSRC、4G/5G）、攝像頭、檢測(cè)、娛樂(lè)系統(tǒng)將會(huì)大幅提升，進(jìn)而增加對(duì)機(jī)器視覺(jué)照明系統(tǒng)的需求。2022年，我國(guó)新能源車(chē)銷(xiāo)量同比大增 93.4%至 688.7 萬(wàn)輛，同期機(jī)器視覺(jué)的汽車(chē)行業(yè)規(guī)模已接近 20 億元。

C、鋰電池行業(yè)

鋰電池生產(chǎn)工藝復(fù)雜，其生產(chǎn)制作環(huán)節(jié)的多個(gè)工序均會(huì)用到機(jī)器視覺(jué)技術(shù)。電芯前段工序中，在涂布、輥壓等環(huán)節(jié)，鋰電池表面容易產(chǎn)生露箔、暗斑、亮斑、掉料、劃痕等缺陷，機(jī)器視覺(jué)主要應(yīng)用于涂布的涂覆糾偏、尺寸測(cè)量，極片的表面瑕疵檢測(cè)、尺寸測(cè)量、卷繞對(duì)齊度等環(huán)節(jié)。電芯后工序中，機(jī)器視覺(jué)主要應(yīng)用于裸電芯極耳翻折、極耳裁切碎屑、極耳、入殼頂蓋和密封釘焊接質(zhì)量檢測(cè)以及電芯外觀檢測(cè)、尺寸測(cè)量、貼膠定位等。

模組和 PACK 段中，機(jī)器視覺(jué)主要應(yīng)用于底部藍(lán)膠、BUSBAR 焊縫、側(cè)焊縫、模組全尺寸和 PACK 檢測(cè)等。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，2022 年中國(guó)鋰電池產(chǎn)量已達(dá) 239.3 億只，同比增長(zhǎng) 2.88%。鋰電池產(chǎn)能的快速增加帶動(dòng)機(jī)器視覺(jué)高速發(fā)展，2022 年鋰電機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到 21 億元，2019-2022 年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)73.80%。

D、光伏行業(yè)

光伏組件是決定太陽(yáng)能電站發(fā)電能力以及成本的重要部分，光伏組件的質(zhì)量極大程度上決定了光伏電站的生產(chǎn)效率。隨著太陽(yáng)能發(fā)電的快速發(fā)展和大范圍應(yīng)用，光伏組件的批量生產(chǎn)以及大批量生產(chǎn)過(guò)程中如何保證光伏組件的質(zhì)量成為業(yè)界關(guān)注的重要問(wèn)題之一。光伏組件內(nèi)部存在的問(wèn)題很難通過(guò)肉眼發(fā)現(xiàn)，必須借助各種檢測(cè)儀器來(lái)判斷光伏組件的電器性能和結(jié)構(gòu)安全性能是否滿(mǎn)足要求，進(jìn)而催生了對(duì)機(jī)器視覺(jué)照明系統(tǒng)的需求。2018-2022 年，中國(guó)太陽(yáng)能電池產(chǎn)量復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá) 37.5%，2022 年同比增速達(dá) 47.8%，行業(yè)迎來(lái)加速成長(zhǎng)期，同期帶動(dòng)機(jī)器視覺(jué)的光伏行業(yè)應(yīng)用規(guī)模由 2019 年 2.6 億元快速提升至 2021 年的 6.5 億元，復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 58%。

（5）技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

A、高精度高分辨率

光學(xué)成像技術(shù)高精度光學(xué)成像是機(jī)器視覺(jué)行業(yè)始終追求的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)。高精度光學(xué)成像需要光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡等各部分的精密配合，要求新型光源、光源驅(qū)動(dòng)與控制、光源輸出波長(zhǎng)覆蓋和創(chuàng)新的光源布局等光源技術(shù)，以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機(jī)產(chǎn)品。

高精度光學(xué)成像技術(shù)增強(qiáng)了機(jī)器視覺(jué)的圖像信息獲取能力，通過(guò)多樣化光學(xué)成像技術(shù)，獲取到傳統(tǒng)成像中難以獲取的圖像信息，并通過(guò)高速、高靈敏度的圖像采集技術(shù)深度挖掘圖像中隱含的內(nèi)部信息，滿(mǎn)足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。

B、3D 視覺(jué)技術(shù)

目前機(jī)器視覺(jué)主要采用的 2D 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)僅能獲取固定平面內(nèi)的形狀及紋理信息等二維圖像，這主要基于物體在灰度或者彩色圖像中對(duì)比度的特征提供處理分析結(jié)果。2D 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的缺點(diǎn)包括無(wú)法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息；容易受光照條件變化的影響；對(duì)物體的運(yùn)動(dòng)比較敏感等。

隨著智能制造變革來(lái)臨，面對(duì)復(fù)雜的物件辨識(shí)和尺寸量度任務(wù)，以及人機(jī)互動(dòng)所需要的復(fù)雜互動(dòng)，2D 視覺(jué)在精度和距離測(cè)量方面均出現(xiàn)技術(shù)限制。3D 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)相對(duì)于 2D 技術(shù)提供了更豐富的被攝目標(biāo)信息，可以識(shí)別物體的深度、形貌、位姿等 3D 信息。3D 技術(shù)提供了豐富的三維信息，使機(jī)器能夠感知物理環(huán)境的變化，并相應(yīng)地進(jìn)行調(diào)整，從而在應(yīng)用中提高了靈活性和實(shí)用性，擴(kuò)大了機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用場(chǎng)景。

C、多光譜成像技術(shù)

多光譜技術(shù)，利用像元級(jí)的鍍膜技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)不同波長(zhǎng)光譜信號(hào)的采集，從而得到高分辨率的多/高光譜的圖像信號(hào)，大大簡(jiǎn)化了視覺(jué)系統(tǒng)的光學(xué)部件復(fù)雜性。光譜技術(shù)推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種特征分析。隨著機(jī)器視覺(jué)的快速發(fā)展和普及，機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用于 3C、鋰電池、半導(dǎo)體、PCB、新型顯示、汽車(chē)零配件、光伏、物流、醫(yī)藥、包裝印刷、軌道交通等眾多產(chǎn)業(yè)中。

各行業(yè)樣本的復(fù)雜性要求機(jī)器視覺(jué)從可見(jiàn)光光譜到非可見(jiàn)光光譜、從單一光譜到多光譜，不僅需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的外觀檢測(cè)，也需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的材料成分、顏色、溫度等復(fù)雜特征的分析。多光譜技術(shù)利用光的衍射和折射特性，通過(guò)光柵、棱鏡等分光元件，獲取到不同譜段的有效信號(hào)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)高維信息參量獲取，并通過(guò)相關(guān)分析算法將譜域信號(hào)與測(cè)量需求建立聯(lián)系，如物質(zhì)成分、溫度、三維面型等，進(jìn)而滿(mǎn)足復(fù)雜多樣化的測(cè)量需求。

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