余澄微

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展進(jìn)一步推動了機器視覺的應(yīng)用，AI算法與算力的進(jìn)步則使智能視覺再度大步向前。而今機器視覺在各行業(yè)的滲透率逐漸提升，尤其是在制造業(yè)中的高使用率更是推高了智能視覺市場的年復(fù)合增長率。隨著存儲成本降低、計算成本降低、數(shù)據(jù)傳輸效率提高，以及基于圖形圖像的識別、分析和檢測的相關(guān)技術(shù)持續(xù)提升，智能視覺將更好地為產(chǎn)業(yè)發(fā)展與智慧城市建設(shè)賦能，實現(xiàn)價值升維。

智能時代的“眼睛”

美國制造工程師協(xié)會（SME）機器視覺分會和美國機器人工業(yè)協(xié)會（RIA）自動化視覺分會關(guān)于機器視覺的定義是：“通過光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置?！边@也是廣義上的機器視覺，基于捕獲并處理的圖像為設(shè)備執(zhí)行其功能提供操作指導(dǎo)，這也被視為一種應(yīng)用于工業(yè)和非工業(yè)領(lǐng)域的硬件和軟件組合，集成了圖像處理、機械工程、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻、圖像增強和分析算法等技術(shù)，識別、測量、定位和檢測是基本功能。自上世紀(jì)60年代誕生后幾乎每隔10年左右即有一次大的跨越進(jìn)步，發(fā)展至今，現(xiàn)時的機器視覺也被稱為智能視覺，主要是指利用光電成像系統(tǒng)采集圖像信息，經(jīng)云平臺信息處理，識別分析并對目標(biāo)特征進(jìn)行判斷，被廣泛應(yīng)用諸多領(lǐng)域，如智能制造、智慧醫(yī)療、智能安防、智慧家居等。視覺和語音同為AI時代的底層基礎(chǔ)技術(shù)與主要入口，智能視覺也被譽為智能時代的“眼睛”，眾多創(chuàng)新圍繞其展開。嵌入式視覺系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、3D視覺、計算成像則是機器視覺四大技術(shù)演進(jìn)方向。

從產(chǎn)業(yè)鏈的角度解讀，機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈較長涉及領(lǐng)域較多，其上游涵蓋半導(dǎo)體材料、光學(xué)材料、電子元件、五金結(jié)構(gòu)件等原材料和零部件，中游為光源、鏡頭、相機及圖像采集卡等硬件、圖像處理軟件等核心部件；下游包括機器引導(dǎo)設(shè)備、視覺識別設(shè)備、視覺檢測設(shè)備、視覺測量設(shè)備、解決方案供應(yīng)商等。終端應(yīng)用領(lǐng)域則包括電子、半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、制藥等，其中消費電子、汽車和半導(dǎo)體是機器視覺最主要的應(yīng)用領(lǐng)域。

自2013年起，我國陸續(xù)發(fā)布相關(guān)政策與規(guī)劃為機器視覺行業(yè)發(fā)展提供支持。2019年發(fā)布的《加快培育共享制造新模式新業(yè)態(tài)，促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》，提出支持平臺企業(yè)積極應(yīng)用人工智能技術(shù)，發(fā)展智能檢測功能，不斷提升制造全流程的智能化水平。機器視覺技術(shù)可為智能檢測提供助力，提高效率及降低人工成本，發(fā)展速率得以提升。同時，國家標(biāo)準(zhǔn)《智能制造機器視覺在線檢測測試方法》等文件陸續(xù)明確機器視覺行業(yè)的發(fā)展路徑，以及與人工智能、智能制造的結(jié)合方式等。2021年，我國機器視覺相關(guān)專利申請數(shù)量為1991項，技術(shù)研發(fā)穩(wěn)步推進(jìn)。

為制造業(yè)打開新視域

與人眼相比，機器視覺具有效率快、精度高、永不疲勞等顯著優(yōu)點，不光為機器裝上“眼睛”，更讓機器擁有“大腦”，機器視覺在人工智能和深度學(xué)習(xí)算法的幫助下，可以改變制造業(yè)的效率和精度。好的機器視覺系統(tǒng)將為制造業(yè)提供更多有利于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的技術(shù)支持。

如今，機器視覺在制造業(yè)中的運用已經(jīng)越來越普遍，機器視覺賦予工業(yè)機器人智慧化，助力智能制造落地加速。利用源自人工智能機器視覺技術(shù)所產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)，制造業(yè)企業(yè)可獲得更多的正常運行時間，進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，提高生產(chǎn)力、生產(chǎn)效率并確保人員安全，顯著提升生產(chǎn)的自動化和智能化程度。比如在智能手機的生產(chǎn)過程中，機器視覺技術(shù)主要應(yīng)用于部件模組、顯示觸控、成品組裝等工藝環(huán)節(jié)。在汽車制造領(lǐng)域，機器視覺技術(shù)主要用于車身裝配檢測、面板印刷質(zhì)量檢測等幾乎所有系統(tǒng)和部件的制造流程；在電池特別是車載電池的電極檢測、裝配檢測、化成檢測、模塊和電池組系統(tǒng)檢測方面，均存在大量的機器視覺技術(shù)應(yīng)用需求。在半導(dǎo)體行業(yè)，機器視覺的應(yīng)用涉及半導(dǎo)體外觀缺陷、尺寸、數(shù)量等檢測，尤其是晶圓制作中的檢測、定位、切割和封裝。

這期間部分互聯(lián)網(wǎng)巨頭的先期布局已獲成果，在我國的工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，百度智能云占據(jù)最大份額，在3C行業(yè)的固定點位缺陷檢測、鋼鐵行業(yè)的中厚板檢測、紡織行業(yè)的智能驗布領(lǐng)域提供相應(yīng)的解決方案；阿里工業(yè)大腦「見遠(yuǎn)」已應(yīng)用在電池片瑕疵檢測、蠶絲瑕疵、道路裂縫檢測、垃圾分類、智能養(yǎng)殖等領(lǐng)域；騰訊以在華星光電、空客等項目所積累的工業(yè)視覺智能能力深入到其他制造領(lǐng)域。

根據(jù)Markets and Markets預(yù)測，2021-2025年，全球機器視覺市場規(guī)模保持6%的復(fù)合增速穩(wěn)健增長。另有機構(gòu)表示到2028年全球工業(yè)機器視覺市場價值533.8億美元，預(yù)計將以9.9%的速度增長。我國是機器視覺領(lǐng)域發(fā)展最為活躍的區(qū)域，蓋因我國智能制造裝備產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和技術(shù)提升的市場空間巨大，機器視覺行業(yè)因此受益。

此前德國和美國的機器視覺產(chǎn)業(yè)規(guī)模為我國的數(shù)倍，隨著我國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級的不斷深化，機器視覺的滲透率將會進(jìn)一步提升。中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）的數(shù)據(jù)顯示，2020年我國機器視覺市場規(guī)模已超百億，國產(chǎn)工業(yè)機器視覺產(chǎn)品逐漸以不輸國外品牌的質(zhì)量、更低的價格及更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)獲得更多的市場份額。從區(qū)域分布來看，我國機器視覺企業(yè)主要分布在廣東、江蘇、山東、浙江和上海，5個本就制造業(yè)發(fā)達(dá)的重點省市占比超過6成。