机器视觉行业初探:一文读懂机器人的“眼睛”

发布时间:2018-11-14 08:13    发布者:eaoogle_WSN
关键词: 工业智能控制 , 机器人 , 机器视觉 , 人工智能 , 羿戓制造
  机器视觉可以说是工业智能控制设备的灵魂之窗,从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位,都是机器视觉技术发挥的舞台。随着微处理器、半导体技术的进步,以及劳动力成本上升和高质量产品的需求,机器视觉在工业控制领域的应用不断深入,市场规模不断扩大。让我们一起来看一下机器视觉的基本内涵、行业发展现状和未来趋势。




什么是机器视觉?
  据羿戓设计所了解,机器视觉系统的原理是计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人类视觉功能,从客观事物的图像中提取信息进行处理,获得相关视觉信息,并加以理解,最终用于实际检测和控制等领域。机器视觉是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术,涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域。
  机器视觉让机器拥有了像人一样的视觉功能,能更好地实现各种检测、测量、识别和判断功能。随着各类技术的不断完善,机器视觉下游应用领域也不断拓宽,从最开始主要用于电子装配检测,已发展到在识别、检测、测量和机械手定位等越来越广泛的工业应用领域。速度快、信息量大、功能多也日益成为机器视觉技术的主要特点。



 表1:机器视觉的主要应用领域

  资料来源:中国产业信息网


  与人类视觉相比,机器视觉的优势极为明显。如,机器视觉可以在各种恶劣环境下进行高速在线检测,同时还能够在长时间内不间断进行工作。



 表2:机器视觉与人类视觉的比较


  机器视觉行业从萌芽到壮大
  一般而言,机器视觉产业链主要包括上游的零部件级市场、中游的系统集成/整机装备市场和下游的应用市场。其中,上游零部件市场主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商;中游主要有集成和整机设备提供商;行业下游市场主要是电子制造业、汽车、物流、印刷包装、烟草、食品饮料、医药等领域。
  相比发达国家,我国机器视觉起步较晚,市场规模不大。近年来,随着智能制造产业发展的需求、国家政策的大力扶持,我国机器视觉行业迎来了快速发展,行业专利数量不断增加,市场快速增长。据高工产业机器人研究所(GGII)数据显示,2011年我国机器视觉行业市场规模约为10.8亿元;2013年达到35.4亿元,同比增长55.9%;2015年为61.2亿元,同比增长28.6%;到2016年,市场规模达到69.4亿元,同比增长13.4%,约占全球市场15%的份额。预计到2020年,市场规模将超过120亿元,2017-2020年年均增速将达15%以上。



图1:2011-2020年我国机器视觉行业市场规模(单位:亿元)

  资料来源:高工产业机器人研究所(GGII)


  那么,迅猛发展的机器视觉行业,什么是推动其长期增长的关键因素呢?主要是应用需求空间广。随着工厂内部对质量检测要求和自动化、智能化需求的不断提升,机器视觉行业迎来快速发展。在智能制造过程中,人们通常将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。目前机器视觉产品终端市场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。此外,机器视觉行业的技术进步等也是其快速发展的主要因素。
  全球机器视觉行业的“逐鹿者”
  目前,全球机器视觉行业呈现“寡头”主导局面,美国康耐视、日本基恩士两大巨头几乎垄断了全球50%以上的市场份额。
  美国康耐视:全球机器视觉专家
  康耐视(Cognex Corp)公司成立于1981年,是为制造自动化领域提供视觉系统、视觉软件、视觉传感器和工业读码器的全球领先厂商,总部位于美国马萨诸塞州波士顿附近的Natick郡。2017年,康耐视公司销售收入约为7.48亿美元,同比增长43.6%,2013-2017年复合年均增长率高达22%。其中,机器视觉及工业读码产品在消费电子(显示屏制造、移动和可穿戴设备装配等)、汽车、物流等行业的销售收入占比分别为40%、25%、10%,在上述行业典型的机器视觉应用主要包括检测缺陷、监控生产线、引导装配机器人以及跟踪、分类和识别零件等。



 图2:康耐视公司销售收入(单位:百万美元)及2017年销售收入分行业占比

  资料来源:康耐视公司2017年财务报告









 图3:康耐视公司主要产品展示

  资料来源:康耐视公司网站


日本基恩士:机器视觉行业领跑者
  基恩士成立于1972年,总部位于日本大阪,全球员工6600余人,是开发与制造传感设备的世界领先者,主要产品包括传感器、测量仪器、机器视觉系统、控制系统(PLC等)激光刻印机、数码显微镜、安全保护器、静电消除器等。2018财年(截止到2018年3月20日),基恩士公司销售收入为49.7亿美元,同比增长27.7%;净利润为19.9亿美元,同比增长37.5%。
  与美国康耐视相比,基恩士公司的产品更加广泛,机器视觉系统产品仅仅是其众多产品中的一员。基恩士公司的机器视觉系统产品主要包括高速大容量智能引导式视觉系统产品系列、全定义视觉系统产品系列等。



图4:基恩士公司主要产品展示

  资料来源:基恩士公司网站


  中国的机器视觉公司
  与美国康耐视、日本基恩士等大企业相比,我国机器视觉公司规模较小。据高工产业机器人研究所(GGII)数据显示,目前国内机器视觉企业有近400家,主要分布在珠三角、长三角及环渤海地区,涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡以及智能相机等所有机器视觉产业链产品。GGII通过对行业的梳理与调研,总结出2015年中国机器视觉公司营收TOP20排行榜,其中Top20公司营收总额在32.8亿元左右。若除去公司中非视觉业务收入,中国机器视觉Top20公司营收约占中国整体市场规模37%左右。



图5:2015年中国机器视觉公司排行榜

  资料来源:高工产业机器人研究所(GGII)


  机器视觉行业的发展趋势
  机器视觉发展至今,早已不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分。在机器视觉行业,新标准和新技术正在以前所未有的速度发展。
  一是人工智能(AI)技术将在机器视觉行业中得到深度应用。AI技术的运用,将使机器视觉具有超越现有解决方案的能力,胜任更具有挑战性的应用,使机器思考得更像人类。过去十年的一些发展使得在机器视觉中应用深度学习技术成为现实。如,基于神经网络新技术、图形处理单元(GPU)足够强大的计算能力以及丰富的数据,ViDi Systems公司(2017年4月被康耐视公司收购)开发了一款深度学习工业图像分析软件ViDi Suite。该软件基于最先进的机器学习算法,是一款优化可靠的可现场测试的软件解决方案。它可以完成缺陷探测、零件定位、分类等任务中诸多艰巨挑战。
  二是基于嵌入式的产品将取代板卡式产品。随着计算机技术和微电子技术的迅速发展,嵌入式系统的应用领域越来越广泛,嵌入式操作系统开发的产品可靠性高、可维护性好、易于升级换代。基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式的产品是整个行业的发展趋势。这并不是说板卡式产品已经毫无意义,相比嵌入式系统开发产品而言,板卡式的产品需要更高的技术水平。引进更高技术水平的板卡式视觉产品对于提升国内的机器视觉产品研发实力有很大的帮助。
  三是非工业应用或将成为机器视觉增长的关键因素。无人驾驶汽车、自动农场设备、无人机应用、智能交通系统、引导性手术和机器视觉的其他非工业用途正在迅速普及,并且通常要求机器视觉的功能不同于工业应用。例如,亚马逊正在其公司总部进行无人商店的测试,顾客利用机器视觉相机、传感器和RFID标签,完成购物。当顾客离开商店时,购物费用将从客户的亚马逊账户中被自动扣除,这就使得不再发生排队结账的情况。阿里巴巴、京东等也都在部署这样的无人超市。预计在未来的3-5年内,越来越多的零售商会积极拥抱机器视觉技术,并希望这种“移动商店”会成为他们实体店的救星。
  结语
  当下机器视觉技术已经渗入到我们的日常生活中,以人脸识别为重点,从手机里的美颜APP面目识别功能、人脸相册分类,到支付宝面部识别身份验证、储物柜人脸识别、人脸识别门禁……人脸识别解锁已经成为智能手机新产品的新标配,旷视科技、商汤科技、云从科技等人工智能新贵无不以机器视觉为其核心技术。在工业领域,工业机器人对物体准确抓取、物流机器人障碍避让等等都是运用了机器视觉技术。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个重要分支。随着人工智能的爆发,作为代表技术之一的机器视觉,有望迎来更大发展,在智能工厂、无人商店、自动驾驶、机器人等领域掀起新风暴!

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