智能制造新视界,机器视觉发展的“前世今生”

作为人类视觉在机器上的延伸,机器视觉凭借其分辨率高、速度快、范围宽、适应性强、精度高、可量化及可持续工作等优势,将图像处理应用于工业自动化领域,成为智能制造繁荣发展的推动力。

文︱郭紫文

图︱网络

20世纪50年代,Gilson 提出“光流”概念,机器视觉就此萌蘖。统计模式识别运用计算机分析识别二维图像,集中研究光学字符识别(OCR)、工件表面图片分析等技术,为机器视觉提供了理论实践基础。随后,机器视觉的研究转向三维场景,研究范围不断扩展和复杂化。(温馨提示:机器视觉资料可至微信公众号:TechSugar 后台回复【机器视觉】领取)

1977年,美国麻省理工教授David Marr提出将视觉分为目标与策略、表示与算法、硬件的实现三个层次,机器视觉迎来了第一次理论框架的升级。机器视觉发展至今七十余年,各种理论创新、概念升级和实践应用不断涌现,不断推动着工业智能化、产业数字化的演进。

图:机器视觉发展历程(图源:前瞻产业研究院)

根据美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会定义,机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器,自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。机器视觉被称为自动化系统的“灵魂之窗”,随着5G、人工智能、物联网等新兴技术的融合发展,在智能制造的浪潮下,机器视觉不断创新升级、蓬勃发展。

智能制造的“眼睛”

随着全球智能制造浪潮的推进,自动化、智能化已经成为现代工厂的发展趋势,“机器换人”也逐渐成为热议的话题。作为人类视觉在机器上的延伸,机器视觉凭借其分辨率高、速度快、范围宽、适应性强、精度高、可量化及可持续工作等优势,将图像处理应用于工业自动化领域,成为智能制造繁荣发展的推动力。

图:人类视觉和机器视觉对比

如定义所言,机器视觉可以非接触地对目标物体进行外观检测,判断其有否表面缺陷,并获取物体坐标、角度、图像像素等信息,从而判断物体所在位置,分析计算状态参数。此外,还可以识别颜色、数字、条码等物理特征。我们将这些功能主要分为四大类:检测、定位、测量、识别。

图:机器视觉主要功能(来源:前瞻产业研究院)

机器视觉是“人眼”的替代和延展,如同人类视觉一样,它也拥有一套完整的视觉系统。典型的机器视觉系统一般包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统等。其中,光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责图像捕捉功能,视觉控制系统则负责对成像结果进行处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。

图:典型机器视觉系统框架(图源:渤海证券)

机器视觉性能优势显著,技术持续创新,未来机器视觉将朝向深度学习、3D视觉等方向不断发展和精进。

  • 深度学习技术

深度学习是机器学习最重要的分支,典型深度学习算法包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GANs)、深度强化学习(RL)等。深度学习利用人类知识和计算机算法共同构建整体架构,通过对数据进行清洗、标签、归一化、去噪、降维等预处理,配合计算机大规模运算能力,调节内部参数,对数据进行训练,从而自动提取目标数据。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广、适应能力强、可移植性好等优势。

  • 3D视觉技术

3D视觉技术分为3D重构技术和3D数据分析算法两部分,具体包括双目视觉技术、结构光技术、TOF(飞行时间)相机技术、线激光扫描技术和光谱共聚焦技术。较之2D机器视觉技术,3D技术在x、y、z、旋转、俯仰、横摆等六个自由度上还原目标物体三维信息,为工业控制提供更精确灵活的特征分析与数据处理。

机器视觉市场蓝海,智能制造加速

后疫情时代,全球数字化进程加速,工业智能化、数字化不断转型升级,机器视觉与工业应用紧密结合,在人工智能、物联网、5G等新兴技术的融合创新中,不断深入应用落地。

机器视觉发展初期,市场主要集中在欧美和日本。近年来,亚太地区发展迅速,欧美市场份额稳中有降。从整体来看,欧美仍然是机器视觉最大的市场。据Markets and Markets数据显示,2019年,欧洲成为全球机器视觉市场份额最大的地区,占比高达36.4%。

图:2019年全球机器视觉行业区域分布

数据显示,2019年全球机器视觉市场规模突破百亿美元,高达102亿美元。受疫情严重影响,2020年机器视觉产业受到冲击,市场下行。抛开2020年疫情等不利因素影响,预计到2025年全球机器视觉市场规模将突破130亿美元,2026年将接近140亿美元。

图:2016-2020年全球机器视觉市场规模

图:2021-2026年全球机器视觉市场规模预测

机器视觉市场发展前景广阔,产业链上中下游都蕴藏着巨大的发展潜力。上游包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等核心零部件,以及图像处理和算法平台等软件;中游分为装备制造商和系统集成商,涵盖引导、测量、检测、识别等仪器装备;下游应用包括消费电子、工业、半导体、汽车制造、食品包装、医疗设备等领域。

图:工业机器视觉产业链(图源:赛迪顾问)

国产化热潮,机器视觉迎来发展良机

与全球机器视觉相比,中国机器视觉的发展晚了将近五十年。1999年,中国开始发展机器视觉产业,直到2004年,国内机器视觉才迈入产业发展初期。机器视觉产业链上下游高端市场均被欧美国际巨头占据,其中,康耐视和基恩士垄断了全球近50%的市场份额。近年,国家政策全面支持下,中国的机器视觉产业迎来发展的良机。

据中国机器视觉产业联盟统计数据表明,2019年中国机器视觉销售额高达103亿元,增速超20%。根据前瞻产业研究院整理数据显示,预计到2026年我国机器视觉市场规模将突破300亿元。

图:2015-2019年中国机器视觉行业销售额

图:2020-2026中国机器视觉市场规模预测

鉴于机器视觉上游的中高端市场被欧美及日本品牌占据,国产厂商积极寻求中低端市场突破口,逐渐从光源组件向镜头、相机领域渗透。在人工智能、物联网、5G的推动下,国内机器视觉厂商深入拓展细分领域,加强自身行业竞争力,不断扩大市场占有率,共同推进机器视觉国产化替代进程。

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