工業(yè)線掃描相機(jī)行業(yè)市場(chǎng)突圍戰(zhàn)略研究

中國(guó)機(jī)器視覺行業(yè)市場(chǎng)概況中國(guó)市場(chǎng)已成為全球機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)最快的市場(chǎng)之一。根據(jù)中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的統(tǒng)計(jì)，中國(guó)機(jī)器視覺行業(yè)的銷售額從2018年的101．80億元增長(zhǎng)至2020年的144．20億元，復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)19．02%。得益于宏觀經(jīng)濟(jì)回暖、新基建投資增加、數(shù)據(jù)中心建設(shè)加速、制造業(yè)自動(dòng)化推進(jìn)等因素，預(yù)計(jì)2020年至2023年，中國(guó)機(jī)器視覺行業(yè)的銷售額將以27．15%的復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，至2023年銷售額將達(dá)296．00億元。從下游應(yīng)用行業(yè)角度考慮，根據(jù)中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計(jì)，機(jī)器視覺已經(jīng)在電子/電氣、半導(dǎo)體、汽車、印刷包裝、食品加工等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。其中，電子/電氣行業(yè)是目前中國(guó)機(jī)器視覺行業(yè)最大的下游應(yīng)用領(lǐng)域，2020年其銷售額占比為52．90%。機(jī)器視覺被廣泛應(yīng)用在工業(yè)制造領(lǐng)域，制造業(yè)的發(fā)展將推動(dòng)機(jī)器視覺的發(fā)展。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，2021年我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值突破114．37萬億元，為全球第二大經(jīng)濟(jì)體；而作為經(jīng)濟(jì)支柱，我國(guó)制造業(yè)為我國(guó)GDP增長(zhǎng)做出了巨大的貢獻(xiàn)。2010年我國(guó)制造業(yè)增加值首次超過美國(guó)，中國(guó)成為全球制造業(yè)第一大國(guó)，2021年我國(guó)制造業(yè)GDP增加值已達(dá)31．38萬億元。機(jī)器視覺為機(jī)器植入眼睛和大腦，讓機(jī)器取代人工，幫助制造業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化，是現(xiàn)代化制造提質(zhì)、增效、降本、減排的推動(dòng)力，是推動(dòng)智能制造的關(guān)鍵引擎。隨著我國(guó)進(jìn)入全面推進(jìn)智能制造階段，機(jī)器視覺將向全行業(yè)覆蓋，應(yīng)用市場(chǎng)需求急劇擴(kuò)增，因此智能制造為機(jī)器視覺提供了巨大的需求牽引，是機(jī)器視覺的重大戰(zhàn)略機(jī)遇。機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是通過機(jī)器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)。視覺是人類觀察世界和認(rèn)知世界的最重要途徑，在不需要進(jìn)行身體接觸的情況下，就能夠直接與周遭環(huán)境進(jìn)行智能的交互。長(zhǎng)期以來，科學(xué)家們一直試圖將視覺能力賦予機(jī)器，幫助它們看清世界。作為實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化和智能化的關(guān)鍵核心技術(shù)，機(jī)器視覺也已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展最快的分支之一。機(jī)器視覺行業(yè)全球發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)數(shù)據(jù)，2020年全球機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模為96億美元，在2015-2020年期間實(shí)現(xiàn)了11．4%的年均復(fù)合增長(zhǎng)率。未來，預(yù)計(jì)2021-2025年全球機(jī)器視覺市場(chǎng)將以6．3%的年復(fù)合增長(zhǎng)率進(jìn)行增長(zhǎng)，2025年全球機(jī)器視覺市場(chǎng)將達(dá)到130億美元的規(guī)模，行業(yè)整體將進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展的新時(shí)期。其中，工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡作為機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心部件，相關(guān)細(xì)分市場(chǎng)發(fā)展深受機(jī)器視覺行業(yè)影響，將有望成為行業(yè)內(nèi)最具發(fā)展前景的細(xì)分市場(chǎng)之一。在工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域，據(jù)GIR（GlobalInfoResearch）機(jī)構(gòu)按收入統(tǒng)計(jì)調(diào)研數(shù)據(jù)知，2021年全球工業(yè)相機(jī)收入大約18．11億美元，預(yù)計(jì)2028年將達(dá)到29．05億美元，在2022-2028年期間，全球工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)規(guī)模將以年均7．0%的復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)；在圖像采集卡領(lǐng)域，據(jù)QYResearch、東莞證券研究所數(shù)據(jù)，2020年全球圖像采集卡市場(chǎng)規(guī)模為3．31億美元，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到4．23億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到5．03%。從區(qū)域分布來看，2019年全球機(jī)器視覺市場(chǎng)份額占比最大的為歐洲地區(qū)，占比為36．4%；其次是北美地區(qū)，占比29．3%；隨著我國(guó)在機(jī)器視覺行業(yè)的快速發(fā)展，以中國(guó)為代表的亞太地區(qū)正迎頭趕上，份額占比已達(dá)到25．3%。機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀隨著國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺相關(guān)企業(yè)研發(fā)技術(shù)水平的提高、國(guó)產(chǎn)品牌智能制造設(shè)備商實(shí)力的增強(qiáng)，國(guó)產(chǎn)品牌機(jī)器視覺企業(yè)可以利用更為先進(jìn)的生產(chǎn)制造技術(shù)不斷加快產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度。同時(shí)，國(guó)產(chǎn)品牌企業(yè)還可以利用自身更便捷、靈活、及時(shí)的服務(wù)特點(diǎn)，在穩(wěn)固占據(jù)機(jī)器視覺核心部件中低端市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)地位的基礎(chǔ)上，加速搶占高端機(jī)器視覺部件市場(chǎng)，從而獲得更大規(guī)模的發(fā)展空間。機(jī)器視覺是指利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、圖像處理技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)獲取外界圖像信息并作出相應(yīng)反應(yīng)的技術(shù)。機(jī)器視覺的應(yīng)用可以大大提高工廠的生產(chǎn)效率，從而提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。中國(guó)機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展前景廣闊，未來將繼續(xù)保持良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺行業(yè)將會(huì)受到更多的關(guān)注，從而推動(dòng)其發(fā)展。機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展綜述機(jī)器視覺是指通過光學(xué)裝置和非接觸傳感器自動(dòng)接收并處理真實(shí)物體的圖像，分析后獲取所需信息或用于控制機(jī)器運(yùn)動(dòng)的裝置。通俗地說，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼。機(jī)器視覺模擬眼睛進(jìn)行圖像采集，經(jīng)過圖像識(shí)別和處理提取信息，最終通過執(zhí)行裝置完成操作。機(jī)器視覺的功能可歸為識(shí)別、測(cè)量、定位和檢測(cè)四類，其中檢測(cè)技術(shù)難度最高。機(jī)器視覺行業(yè)新技術(shù)未來發(fā)展趨勢(shì)高精度光學(xué)成像是機(jī)器視覺行業(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、更全面的波長(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)器視覺的圖像信息獲取能力，通過多樣化光學(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，滿足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。目前機(jī)器視覺主要采用的2D機(jī)器視覺技術(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)器視覺技術(shù)的缺點(diǎn)包括無法提供物體高度、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)器視覺的應(yīng)用場(chǎng)景。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)器視覺實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種特征分析。隨著機(jī)器視覺的快速發(fā)展和普及，機(jī)器視覺產(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)器視覺從可見光光譜到非可見光光譜、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)而滿足復(fù)雜多樣化的測(cè)量需求。在工業(yè)領(lǐng)域中，隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用逐漸深入，自動(dòng)化程度越來越高，機(jī)器視覺核心部件的智能化程度不斷提升，集成更多邊緣智能已經(jīng)成為工業(yè)相機(jī)未來發(fā)展的主要趨勢(shì)之一。智能工業(yè)相機(jī)是一個(gè)兼具圖像采集、圖像處理和信息傳遞功能的小型機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)，是一種嵌入式計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng)，提供了具有多功能、模塊化、高可靠性、易于實(shí)現(xiàn)的機(jī)器視覺解決方案。它將圖像傳感器、處理模塊、通訊模塊和其他外設(shè)集成到一個(gè)單一的相機(jī)內(nèi)，由于這種一體化的設(shè)計(jì)，可降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，并提高可靠性，同時(shí)系統(tǒng)尺寸大大縮小，拓寬了機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。智能工業(yè)相機(jī)可以在特定的應(yīng)用環(huán)境中實(shí)現(xiàn)圖像處理并利用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷，為自動(dòng)化場(chǎng)景提供無需人工干預(yù)的智能方案，是工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域集成邊緣智能的重要手段。通過對(duì)智能芯片和算法的集成，智能工業(yè)相機(jī)具有強(qiáng)大的軟硬件功能，未來將在各個(gè)工業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，例如可應(yīng)用于高端工業(yè)檢查、產(chǎn)品分類、質(zhì)量檢測(cè)、視覺傳感器網(wǎng)絡(luò)、條碼閱讀、入侵檢測(cè)和交通監(jiān)控等工業(yè)過程。深度學(xué)習(xí)方法作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓展，近年來在語(yǔ)音、圖像、自然語(yǔ)言等的語(yǔ)義認(rèn)知問題上取得巨大的進(jìn)展，為解決機(jī)器視覺大數(shù)據(jù)的表示和理解問題提供了通用的框架。隨著機(jī)器視覺在不同行業(yè)應(yīng)用的擴(kuò)展，傳統(tǒng)算法的機(jī)器視覺在針對(duì)缺陷類型復(fù)雜化、細(xì)微化、背景噪聲復(fù)雜等外觀檢測(cè)以及分選定級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，呈現(xiàn)通用性低、不易復(fù)制、對(duì)使用人員要求高等缺點(diǎn)。基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺采用更復(fù)雜的規(guī)則實(shí)現(xiàn)精細(xì)的量化評(píng)估，憑借AI深度學(xué)習(xí)更強(qiáng)的特征提取能力為機(jī)器視覺提供更多應(yīng)用可能，使得機(jī)器視覺能夠解決更加復(fù)雜背景下的定位與識(shí)別、工件的缺陷檢測(cè)和分割、畸變物體的分類、難辨字符與文本的讀取等復(fù)雜的工作任務(wù)。隨著工業(yè)機(jī)器視覺的檢測(cè)對(duì)象越來越復(fù)雜，應(yīng)用越來越廣泛，機(jī)器視覺應(yīng)用逐漸從傳統(tǒng)機(jī)器視覺向基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺過渡，機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域也會(huì)因深度學(xué)習(xí)技術(shù)而得到極大擴(kuò)展。此外，基于深度學(xué)習(xí)方法的機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)機(jī)器視覺核心部件的軟硬件水平提出了更高要求，與深度學(xué)習(xí)算法相匹配的工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡等機(jī)器視覺核心部件的技術(shù)發(fā)展將成為機(jī)器視覺未來發(fā)展趨勢(shì)之一。機(jī)器視覺行業(yè)的發(fā)展動(dòng)力（一）機(jī)器視覺行業(yè)人口老齡化加劇，勞動(dòng)力成本上升目前，我國(guó)人口結(jié)構(gòu)正在發(fā)生較大變化，60歲以上老人所占人數(shù)比例逐漸提升，人口老齡化問題日益突出。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2021年我國(guó)60歲及以上人口為26，736萬人，占18．9%（其中，65歲及以上人口為20，056萬人，占14．2%，我國(guó)正式跨入中度老齡社會(huì)的行列）。2011年-2021年期間，60歲及以上人口的比重由13．7%上升至18．9%，上升了5．2%。從制造業(yè)角度來看，老齡化趨勢(shì)不利于勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，人口老齡化使得我國(guó)制造業(yè)的勞動(dòng)力供需愈發(fā)的緊張，勞動(dòng)力成本優(yōu)勢(shì)不再，用工成本不斷提高。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2021年我國(guó)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資上漲至10．68萬元，比2020年增加0．95萬元。此外，勞動(dòng)力的愈發(fā)短缺、勞動(dòng)力成本的不斷提升，將進(jìn)一步促使傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)尋求轉(zhuǎn)變，利用機(jī)器視覺行業(yè)可有效解決這一問題。特別是在需要重復(fù)性、繁重性生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)中，機(jī)器視覺系統(tǒng)的效用發(fā)揮的淋漓盡致。機(jī)器視覺的穩(wěn)定性、客觀性、精確性在制造業(yè)中對(duì)人眼形成了很好替代，同時(shí)完善了制造業(yè)的工藝環(huán)節(jié)，推動(dòng)制造業(yè)向高端化、智能化、自動(dòng)化方向發(fā)展。（二）機(jī)器視覺行業(yè)技術(shù)升級(jí)驅(qū)動(dòng)一方面，由于人力成本不斷攀升、年輕勞動(dòng)力流失等問題日漸凸顯，大量制造業(yè)企業(yè)開始逐步引入自動(dòng)化設(shè)備替代人工。近兩年，受新冠疫情的影響，企業(yè)綜合成本不斷上升，對(duì)機(jī)器換人的需求更加迫切、新冠疫情影響在一定程度上倒逼企業(yè)加速自動(dòng)化、智能化的革新升級(jí)；另一方面，機(jī)器視覺技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能制造的重要技術(shù)之一，可實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化現(xiàn)場(chǎng)的產(chǎn)品缺陷檢測(cè)、機(jī)器視覺引導(dǎo)定位等，為工業(yè)機(jī)器人代替人力起著重要且決定性的作用。尤其在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場(chǎng)合，用機(jī)器視覺來替代人工視覺已成為解決問題的重要方式，同時(shí)在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺產(chǎn)品解決問題、難題、行業(yè)痛點(diǎn)的能力進(jìn)一步加強(qiáng)。因此，技術(shù)升級(jí)是機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一。（三）機(jī)器視覺行業(yè)受益于快速增長(zhǎng)的智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展2021年12月，工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》提到深入實(shí)施智能制造工程，著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應(yīng)用水平，加快構(gòu)建智能制造發(fā)展生態(tài)，持續(xù)推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革，構(gòu)建虛實(shí)融合、知識(shí)驅(qū)動(dòng)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)初步應(yīng)用智能化；到2035年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)智能化。因此，鼓勵(lì)并支持傳統(tǒng)制造業(yè)智能升級(jí)，形成以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為特征的新型智能制造行業(yè)已成為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新基礎(chǔ)。從機(jī)器視覺來看，機(jī)器視覺產(chǎn)品需求與制造業(yè)的規(guī)模及智能程度發(fā)展水平密切相關(guān)。機(jī)器視覺是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化和智能化的必要手段，相當(dāng)于人類視覺在機(jī)器上的延伸。它具備高度自動(dòng)化、高效率、高精度和適應(yīng)較差環(huán)境等優(yōu)點(diǎn)，具有四大優(yōu)勢(shì)。第一，智能識(shí)別，能夠從大量信息中找到關(guān)鍵特征，識(shí)別準(zhǔn)確度和可靠度極高；第二，智能測(cè)量，測(cè)量是工業(yè)制造的基礎(chǔ)，要求測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)與細(xì)節(jié)精度較為嚴(yán)格；第三，智能檢測(cè)，在測(cè)量的基礎(chǔ)上，能夠綜合分析判斷多樣化的信息及指標(biāo)，做出基于復(fù)雜邏輯的智能化判斷；第四，智能互聯(lián)，圖像的海量數(shù)據(jù)在多節(jié)點(diǎn)采集互聯(lián)，同時(shí)將人員、設(shè)備、生產(chǎn)物資、環(huán)境、工藝等數(shù)據(jù)相互聯(lián)系，進(jìn)而衍生出深度學(xué)習(xí)、智能優(yōu)化、智能預(yù)測(cè)等創(chuàng)新能力。因此，在智能制造過程中，機(jī)器視覺主要用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能，把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。隨著制造業(yè)智能發(fā)展的快速增長(zhǎng)，市場(chǎng)對(duì)于機(jī)器視覺的需求也將逐漸增多。相應(yīng)的，機(jī)器視覺行業(yè)規(guī)模將受益于快速增長(zhǎng)的智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而進(jìn)一步增長(zhǎng)。根據(jù)相關(guān)研究機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模達(dá)17，776億元，2020年規(guī)模達(dá)20，900億元。2021年我國(guó)智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模將達(dá)22，650億元。（四）機(jī)器視覺的性能優(yōu)勢(shì)驅(qū)動(dòng)相較于人類視覺，機(jī)器視覺在效率、速度、精度、可靠性、工作時(shí)間、信息集成能力、成本投入、工作環(huán)境、灰度分辨力、空間分辨力及感光范圍方面優(yōu)勢(shì)明顯。具體來說，一方面，機(jī)器視覺能夠在危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的情境下工作。同時(shí)，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度；另一方面，機(jī)器視覺易于實(shí)現(xiàn)信息集成，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)之一。機(jī)器視覺設(shè)備可以在比較快的生產(chǎn)線上對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)量、引導(dǎo)、檢測(cè)和識(shí)別，并能保質(zhì)保量的完成生產(chǎn)任務(wù)；此外，人類視覺雖然適應(yīng)性強(qiáng)，能夠在復(fù)雜環(huán)境中識(shí)別目標(biāo)，較為適合無結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景。但相較而言，機(jī)器視覺憑借其速度、準(zhǔn)確度和可重復(fù)性等優(yōu)勢(shì)，更擅長(zhǎng)定量測(cè)定的結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景。一般而言，通過選用合適的相機(jī)分辨率和光學(xué)元件制造的機(jī)器視覺能夠檢測(cè)人眼難以看到的物體細(xì)節(jié)。因此，在某些方面機(jī)器視覺相較于人眼具有更大的優(yōu)勢(shì)且能更高效的進(jìn)行工作，機(jī)器視覺的這些性能優(yōu)勢(shì)能夠驅(qū)動(dòng)著相關(guān)行業(yè)市場(chǎng)的快速發(fā)展。未來，隨著深度學(xué)習(xí)、3D視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和大數(shù)據(jù)智能算法技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，機(jī)器視覺的性能優(yōu)勢(shì)將進(jìn)一步加大，相關(guān)市場(chǎng)預(yù)計(jì)將迎來新一輪的爆發(fā)式增長(zhǎng)。機(jī)器視覺核心部件的關(guān)鍵性能指標(biāo)包括：工業(yè)相機(jī)的成像分辨率、數(shù)據(jù)位深度、采樣速率、信噪比、圖像傳輸速度等；圖像采集卡的數(shù)據(jù)傳輸速度、圖像處理能力、圖像傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性等。工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡的關(guān)鍵性能指標(biāo)直接影響機(jī)器視覺系統(tǒng)的成像質(zhì)量和工作效率。近年來機(jī)器視覺的重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域如3C電子檢測(cè)、鋰電池檢測(cè)、光伏檢測(cè)、半導(dǎo)體檢測(cè)等迅猛發(fā)展，新型應(yīng)用場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)，機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)也隨之持續(xù)升級(jí)，需求端對(duì)機(jī)器視覺核心部件的性能要求不斷提高，推動(dòng)工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡的技術(shù)不斷進(jìn)步與升級(jí)。得益于半導(dǎo)體技術(shù)的高速發(fā)展，圖像傳感器的分辨率不斷提升，信號(hào)質(zhì)量逐步提升，采樣速度越來越快。目前，線掃描相機(jī)圖像傳感器輸出分辨率已經(jīng)達(dá)到了24K，面掃描相機(jī)分辨率已經(jīng)發(fā)展2億像素以上，數(shù)據(jù)位寬也從最初的8bit逐步發(fā)展到10bit、12bit乃至16bit。與此同時(shí)，前端嵌入式運(yùn)算能力的進(jìn)一步加強(qiáng)，使得更多的復(fù)雜運(yùn)算可以在相機(jī)端實(shí)現(xiàn)，例如借助像素位移技術(shù)和超分辨率算法，可以實(shí)現(xiàn)4倍甚至更高分辨率的圖像合成。此外，傳感器材料學(xué)和半導(dǎo)體新制程的進(jìn)步，使得工業(yè)相機(jī)逐步開始從可見光向紫外、紅外等多波段擴(kuò)展，通過光譜信息和圖像信息的結(jié)合，可以從更多維度檢測(cè)分析產(chǎn)品，不斷拓寬機(jī)器視覺在各種工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景。同樣的，得益于半導(dǎo)體技術(shù)的進(jìn)步，在圖像采集卡方面，數(shù)據(jù)傳輸速度、傳輸帶寬不斷提高，圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理能力不斷增強(qiáng)。隨著高速串行總線技術(shù)的成熟，多路串行數(shù)據(jù)傳輸開始逐步在圖像采集卡中導(dǎo)入和推廣。隨著數(shù)據(jù)中心等行業(yè)的發(fā)展，先進(jìn)工藝逐步提升大規(guī)模可編程邏輯處理器的各項(xiàng)性能指標(biāo)，使得在圖像采集卡中進(jìn)行圖像預(yù)處理具備可行性，目前業(yè)界領(lǐng)先的圖像采集卡供應(yīng)商開始逐步開發(fā)可重構(gòu)的圖像處理算法，在計(jì)算機(jī)中構(gòu)建異構(gòu)化的圖像處理平臺(tái)，將原先完全由CPU承擔(dān)的圖像處理任務(wù)進(jìn)行分解，從而大大地提升圖像處理效率和能力。圖像采集卡在這些方面的進(jìn)步，大大提升了機(jī)器視覺系統(tǒng)處理復(fù)雜任務(wù)的能力，為進(jìn)一步的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。機(jī)器視覺部件硬件性能的不斷升級(jí)與軟件技術(shù)不斷進(jìn)步，促進(jìn)了機(jī)器視覺產(chǎn)品的持續(xù)更新迭代，使機(jī)器視覺在傳統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域不斷深入，且新型應(yīng)用領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)。例如，近年來3D工業(yè)相機(jī)在國(guó)內(nèi)外開始投入工業(yè)應(yīng)用，執(zhí)行多樣而復(fù)雜的檢測(cè)、定位、測(cè)量和識(shí)別任務(wù)，通過對(duì)表面形貌的獲取，在二維圖像信息的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步豐富了對(duì)目標(biāo)物特征的采集，為復(fù)雜工業(yè)檢測(cè)提供了更多的可能性；多光譜相機(jī)也以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)在半導(dǎo)體晶圓檢測(cè)和光伏硅電池檢測(cè)中逐步推廣。與AI、5G等智能和物聯(lián)新技術(shù)的結(jié)合可拓展機(jī)器視覺應(yīng)用的廣度，例如全息感知技術(shù)在智慧交通建設(shè)中通過流量監(jiān)測(cè)、智能交通信號(hào)燈等應(yīng)用提高平均車速和事故處理效率；在智慧工廠應(yīng)用中以5G云平臺(tái)與機(jī)器視覺硬件結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線柔性化部署、算法快速自優(yōu)化，為其他應(yīng)用場(chǎng)景如智慧水務(wù)、智慧園區(qū)、智慧物流提供重要參考。機(jī)器視覺行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域及市場(chǎng)規(guī)模分析伴隨人工智能技術(shù)的人進(jìn)步，行業(yè)應(yīng)用需求的提升，機(jī)器視覺技術(shù)也在更新迭代。3D視覺無疑是當(dāng)下中國(guó)機(jī)器視覺領(lǐng)域發(fā)展最火爆的細(xì)分領(lǐng)域之一，中國(guó)市場(chǎng)巨大的需求潛力，正促使越來越多的企業(yè)進(jìn)軍3D視覺領(lǐng)域，加上嗅覺敏銳的資本力量大量涌入，使得中國(guó)3D視覺市場(chǎng)迎來了空前的蓬勃發(fā)展。2021年中國(guó)3D視覺市場(chǎng)增速超過100%，預(yù)計(jì)到2023年