机器视觉行业拐点来临，下游应用多点开花机器视觉空间快速增长国内产业链初步建立国外巨头的发展：机器视觉行业拐点来临

原标题：机器视觉行业拐点来临，下游应用多点开花
机器视觉指的是通过光学的装置和非接触的传感器自动的接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或控制机器人运动的装置，通俗的说就是应用在工业领域的视觉应用。另一个当下关注度非常高的概念计算机视觉主要强调的是让计算机具备对客观三维场景的感知、识别和理解（侧重对质的分析），例如无人驾驶、人脸识别等都可以归类为计算机视觉的范畴。
机器视觉基本功能

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从技术实现难度上来说，识别、定位、测量、检测的难度是递增的，而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异，目前看3D视觉功能是当前机器视觉应用技术中最先进的方向之一。
机器视觉基本功能技术实现的难易度情况

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机器视觉空间快速增长随着技术的进步以及应用成本的下降，机器视觉在工业中的渗透率日益提升，整个市场快速发展。根据中商产业研究院的数据， 2018年全球机器视觉市场规模超88亿美元，预计2019年这一数字将近100亿美元。从国内来看， 2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元，预计2019年市场规模将近125亿元。根据GrandViewResearch的预测，到2025年全球机器视觉市场空间将超过180亿美元，年均复合增速7.7% 。
中国机器视觉市场空间（亿元）

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根据前瞻研究院数据，电子行业贡献了机器视觉近50%左右的需求，主要用于晶圆切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、半导体对位和识别等的高精度制造和质量检测。以iPhone为例，其生产全过程就需70套以上系统。未来在全球智能手机、平板电脑和可穿戴设备等消费电子领域的需求有望爆发。
机器视觉在SMT装配线上的典型应用

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根据前瞻研究院数据，汽车行业贡献了机器视觉15%左右的需求，主要用于车身装配检测、面板印刷质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等几乎所有系统和部件的制造流程。目前一条产线大概配备十几个机器视觉系统，未来随着汽车质量把控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求，对机器视觉技术的需求还会逐步提高。
例如， 3D视觉系统可以以高精度测量间隙并对准每一辆车，并对装配的所有车门和车身进行全面检测。 3D视觉系统还能帮助底盘制造商使货架中车身板件的上架、下架和检测实现自动化，在自动设备拾取缺陷元件之前检测货架上是否存在缺陷元件，从而减少将缺陷元件焊接到一起。
食品及包装也是机器视觉应用的重要下游领域，主要用于高速检测、外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、分拣与色选等，单条产线用量在不同产品中差异较大。目前机器视觉在大型食品企业（如伊利、蒙牛）中应用较多，而在行业整体的渗透率并不高。
例如，欧洲鲜货市场广泛使用食品分拣器，一般采用多台摄像机捕获产品整个表面影像。当产品基本为圆形时，在漏洞内设有机构，让产品在摄像机下进行旋转。形状可以根据最大直径和最小直径、比例关系等进行分选。颜色一般根据已扫描的整个表面情况来决定。鉴定方法如简单百分比、强度值直方图、定义最大面积或最小面积等。
机器视觉在食品行业中的典型应用示意图

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【机器视觉行业拐点来临，下游应用多点开花机器视觉空间快速增长国内产业链初步建立国外巨头的发展】从经济性来看，市场上大多数机器视觉系统单价在3-5万元水平（主要取决于系统的复杂程度，简单的1-3万元，高参数或者3D系统可达20-30万元）。在发达国家，一个典型的10000万美元机器视觉系统应用可以替代3个年工资在20000万美元左右的工人，投入回收期非常短，且后续维护费用较低，具备明显的经济性。随着人工成本上涨、人口红利逐步消失，对经济性的追求将推动机器视觉渗透率快速提升。从生产过程中的质量和效率来看，由于人眼天生的物理局限性以及人主观的情绪波动，在高通量、高速率、高精度等的生产环境中，机器视觉优势更加明显，有些需求甚至只有机器视觉才能满足。