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文档简介
1、国际机器视觉产业发展现状与趋势国际机器视觉产业市场规模1. 产业发展历程机器视觉的概念起始于 20世纪60年代,最先的应用来自”机器人"的研制。最早基于视 觉的机器系统,先由视觉系统采集图像并进行处理,然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。1979年提出了视觉伺服(VisualServo)概念,即可以将视觉信息用于连续反馈,提 高视觉定位或追踪的精度。20世纪50年代:主要集中在二维图像的简单分析和识别上,如字符识别,工件表面、 显微图片和航空图片的分析和解释等.60 年代:MIT(MassachusettslnstituteofTechnology)的 Roberts 通过计算
2、机程序从数字图像 中提取出诸如立方体、 楔形体、棱柱体等多面体的三维结构, 并对物体形状及物体的空间关 系进行描述他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉研究。70年代:首次提出较为完整的视觉理论,已经出现了一些视觉应用系统.70年代中期,MIT人工智能(ArtificialIntelligenee)实验室正式开设"机器视觉"课程。1973年MITAILab吸引了 国际上许多知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究,D.Marr教授就是其中的一位.他于1973年应邀在 MITAILab领导一个以博土生为主体的研究小组,1977年提出了视觉计算理论(Visio
3、nComputationalTheory),该理论在80年代成为计算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。80年代中期:计算机视觉获得蓬勃发展,新概念、新方法、新理论不断涌现。我国早期正式介绍计算机视觉的文献: 计算机视觉:一个兴起的研究领域,计算机应用与软件,1984 年第3期。90年代中期:深入发展、广泛应用的时期。2. 应用现状分析随着微处理器、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,国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期,广泛运用于工业控制领域。图1全球机器视觉主要应用领域图2典型的工业用机器视觉系统图根据工业环境的不同,全球机器视觉主要分为以下两类:一类是用于大
4、规模或者高测试要求的生产线上,如包装、印刷、分拣等,或者在野外、 核电等不适合人员工作的环境中,利用机器视觉方式代替传统人工测量或检试,同时实现人工条件下无法达到的可靠性、精确度及自动化程度。另一类应用是必须用到高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造,典型代表是最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体制造设备。从上游晶圆加工制造的分类切割,到末端电路板印刷、贴片,这类设备都依赖于高精度的视觉测量以对运动部件进行导引与定位。例如, 如果锡膏印刷工序存在定位偏差,且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现,那么返修的成本将会是原成本的 100倍以上。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
5、硬件产品已逐渐成为生产 制造各个阶段的必要部分,这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统,而非独立的视觉应用。 在现代自动化生产过程中,人们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。3. 产业市场规模2013年全球机器视觉系统及部件市场规模为34.01亿美元,相对于2007年增长了56.08%。403530252015105王逹厂舉氏定士吒总熨.匚诲记:图3 2007-2013 年全球机器视觉机器视觉系统及部件市场规模4. 产业市场格局行业内知名的从事机器视觉的企业主要包括康耐视、基恩士、NI等。二、主要地区机
6、器视觉产业现状1. 产业地区分布情况2013年全球机器视觉产业主要分布于北美、欧洲以及日本地区。其中北美占比达到了 62%。欧洲占比为15%,日本为10%。地区市场报僅占比北饕21.162%15%日車10%442表4-2013年全球机器视觉产业分布随着全球制造中心向中国转移,中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后,成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。目前包括中国和日本在内的亚太地区占全球的比重突破20%已经超过欧洲,位居全球第二大区域市场。2.北美机器视觉产业2010年度,机器视觉部件及系统在北美地区销售额增加54%,达到17.2亿美元。2013年北美机器视觉总销量同比上升9.32%。机器
7、视觉总销量包括机器视觉系统的销量和机器视觉组件的销量。包括应用视觉系统及智能相机在内的机器视觉系统继续全面增长,与2012年第三季度相比上涨 25%。机器视觉组件在 2013年第三季度的销售量亦有所提高,同比增 长10%。相机、采光板和成像板同比均有所增加,但光学器件及软件则增幅不明显。北芙IfWUt市哥畑t (亿美元)图7 2010-2013英国机器视觉系统及部件市场规模3.欧洲机器视觉产业(1)德国机器视觉产业图表6-2010-2013年德国机器视觉机器视觉系统及部件市场规模2014年巴西世界杯使用的门线识别技术正是基于机器视觉技术的一项应用。该技术来 自德国GoalControl公司。G
8、oalControl通过在球场布置14台高速照相机,一旦足球整体越过 门线,系统将自动判别,并将无线信号传输至主裁判的手表上。至于谷歌的无人车,则无疑 是目前机器视觉领域最为成功的一项产品。(2)英国机器视觉产业2013年英国机器视觉产业市场规模为0.56亿美元相对于2012年市场规模略有增长。为了回应来自世界其他区域的廉价劳动力所带来的威胁,自动化系统已成为保证英国制造业竞争力的一大关键法宝。 而机器视觉系统则成为现在许多工业流程中必不可少的一部分, 因为它的成本较低廉,富有竞争力,更重要的是能提供快速、准确、可重复的检测能力。视 觉化系统和机器人解决方案正得到越来越多的应用,不论它们是独立
9、成套还是互相结合,都会对大大提高竞争实力有所助益。4.日本机器视觉产业2013年日本机器视觉产业市场规模为3.4亿美元相对于2012年市场规模有所减少。图表8-2010-2013年日本机器视觉机器视觉系统及部件市场规模5. 中国机器视觉产业(1) 产业发展历程国内机器视觉起步于20世纪80年代的技术引进,半导体和电子行业是较早 的应用行业之一,如PCB印刷、电路组装、元器件制造、半导体设备。2006年以前,中国机器视觉产品应用主要集中在外资制造企业、出口加工 企业及烟草企业,规模很小。经过这些年的发展,目前,我国已成为机器视觉发 展最活跃的地区之一,工业领域是机器视觉应用比重最大的领域,主要用
10、于产品质量检测、分类、机器人定位、包装等,一方面替代人工视觉,另一方面用于提 高生产的柔性和自动化程度。在大批量工业生产中,用机器视觉检测方法可以大 大提高生产效率,减少人工风险。比如在药品生产中,采用机器视觉产品不仅可 以提高药品质量检测的准确度和生产效率,还可以避免人眼长时间工作而造成的 视觉疲劳。另外,将机器视觉应用于机器人的引导中,可以实现生产的柔性化, 使生产线很容易适应产品的变化,这成为未来发展趋势之一。(2) 产业发展阶段机器视觉在国内起步较晚,真正工业领域的广泛应用也就十几年的时间, 目 前行业正处于快速发展期,存在很大的发展空间。具体表现为行业市场容量在快 速增长、应用领域逐
11、渐扩大,从业企业数量也在快速增加。图表9-我国机器视觉处于所处发展阶段(3)产业发展规模产业市场规模2006年以后,我国机器视觉市场进入快速发展期,2010年市场规模达到8.3 亿元,同比增长48.2%到2011年突破了 10亿元。2011年以来,制造行业发展 环境不佳,机器视觉也增速态势下滑,2012年行业市场规模约12.5亿元。2013 年市场有所好转市场规模达到了 14.9亿元增长19.2%技三匸畧咗空巧命彊模(亿元)图表10-2007-2013年我国机器视觉市场规模产业企业数量进入中国的国际机器视觉品牌已超100多家,中国自己的机器视觉企业也超过102 家,机器视觉产品代理商超过200
12、家,专业的机器视觉系统集成商超过50家,涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像米集卡以及智能相机等所有机器视觉产业链产品。图表11-2007-2013年我国机器视觉行业企业数量三、机器视觉产业竞争现状1. 产业竞争主体(1)产品生产商一|目前我国机器视觉市场主要产品生产商主要有三类公司。类剧产品类輕主要輕司弔一类工业自动化公司以S!§± <KEYEWCE>m龙、松邦朴美 国国冢仪器Nat icnal Instruinents ) *硏华科 技等为代表主要涉足机器视觉核心部件和系统 集咸第二类国际知容的专11机署是以康耐视(OXNEX).达尔韻(DALSA)、堡盟视
13、觉处国(BAUMER)等为代丧的孩心部件制營商*卿二类机器视觉光源制崔蔺以奥普特、上海纬朗、上海钳美等角代表*图表12-我国机器视觉主生产商主要类型(2)产品代理商目前我国机器视觉产品代理商分布比较广泛,数量众多,分类较广,细机器视觉产品代理商超过300家,主要知名企业有广州嘉铭工业、微视图像、上海方千光电、凌华科技、苏 州德创测控科技有限公司等。比如微视图像公司代理国外一流的图像采集卡、摄像头及图像软件。图像采集卡包括加拿大的Matrox、Coreco、美国的ForeSightlmaging等公司。摄像头有美国UNIQ、PULNIX Redlake、德国Basler、美国RoperScien
14、tific及意大利 DTA公司的制冷(3) 系统集成商系统集成商主要有 Euresys、维视图像、深圳市几维视觉技术有限公司、大恒图像、凌云光子、信捷电气等为代表的国内较早涉足视觉行业的公司。信捷电气作为工业自动化公司,从事机器视觉核心部件的开发与视觉解决方案的提供,公司的视觉产品和视觉系统已经在纺织机械、机床行业等领域成功应用。2. 企业分布情况目前国内机器视觉企业主要位于珠三角、长三角及环渤海地区,企业重点分布在广东、 浙江、江苏、上海和北京等省市。其也说三角3Q.沦图表13-中国机器视觉企业区域分布情况3. 产业竞争焦点图像处理与分析是机器视觉中的核心部分,图像处理的目的可以抽象为提取目
15、标物的特征增强;在完成对目标物增强的同时,抑制非目标物。一般采用扩大目标物与背景特征差异的方法来实现。图像增强方法的有效性, 可以从目标与非目标两个模式聚类特征是否明确可 分来评价。图像分析的目的可以抽象为目标物的识别与提取。因为目标物的视觉特征, 往往很难采用单一的数字模型准确描述,所以通常采用的方法是, 采用多种描述来实现对目标逐步准确的识别。机器视觉系统集成时,涉及到多门技术,最基本的系统也需要照明、 成像、图像数字化、 图像处理算法、计算机软件硬件等,稍微复杂一点的系统还会用到机械设计、传感器、电子线路、PLG运动控制、数据库、SPC等等。要把这么多不同方面的技术和知识组合到系统里,使
16、其相互完美配合并稳定地工作,对系统集成人员提出了很高的要求。作者根据多年的经验,讲解了机器视觉系统集成时所涉及的各种技术、需要综合考虑的因素以及评估机器视觉系统项目成功的可能性的方法。4. 产业整合情况但目前国际上的主要据了解,虽然目前国内机器视觉应用的产品几乎都是国外的品牌,机器视觉生产供应商几乎都并不直接面对中国的用户,而是通过代理商的模式销售其产品。这些厂商甚至在中国设置办事处的都很少,有的办事处只有一个人。多数国外厂商都是通过其业务经理定期与中国的代理商进行沟通,推广产品。显然,机器视觉的这种销售模式实际上给代理商提出了一定的难题, 机器视觉的代理商在机器视觉的实际应用中给予的支持作用 更大。实际上,国内机器视觉厂商
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