机器视觉行业发展前景

如题所述

机器视觉起源于20世纪50年代,Gilson提出了“光流”的概念,并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模式,这标志着2D图像统计模式的发展。

1960年,美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的想法,引起了MIT人工智能实验室等机构对机器视觉的关注,标志着三维机器视觉研究的开始。

20世纪70年代中期,麻省理工学院人工智能实验室正式开设了“机器视觉”课程,研究人员开始下大力气研究“物体与视觉”的相关课题。1978年,DavidMarr提出了一种通过计算机视觉捕捉物体图像的“自下而上”的方法。该方法从2D轮廓草图开始,逐步完成三维图像的获取。这种方法标志着机器视觉研究的重大突破。

自20世纪80年代以来,机器视觉在全球范围内掀起了一股研究热潮,方法和理论的迭代更新,OCR和智能相机的问世,逐渐带动了机器视觉相关技术的更广泛传播和应用。

20世纪90年代初,视觉公司成立并开发了第一代图像处理产品。然后,机器视觉的相关技术被不断地投入到制造过程中,使得机器视觉的领域迅速扩大。数百家企业开始大量销售机器视觉系统,一个完整的机器视觉产业逐渐形成。在这个阶段,LED灯、传感器和控制结构的快速发展,进一步加快了机器视觉产业的进步,逐步降低了产业的生产成本

从2000年开始,更高速的三维视觉扫描系统和热成像系统逐渐问世,机器视觉的软硬件产品已经普及到制造业的各个阶段,应用领域不断扩大。目前,机器视觉作为人工智能的底层产业和电子、汽车等行业的上游产业,仍处于快速发展阶段,具有良好的发展前景。

机器视觉在中国起步较晚,现在正处于快速增长期。国内机器视觉起源于80年代第一次技术引进。自1998年多家电子、半导体工厂落户广东、上海以来,机器视觉生产线和先进设备不断引入中国,催生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。机器视觉在中国的发展经历了三个阶段。

第一阶段是1999年到2003年的启蒙阶段。现阶段,中国企业主要通过代理业务为客户服务,在服务过程中引导客户了解和认可机器视觉,从而开启了机器视觉在中国的历史进程。与此同时,国内涌现的跨专业机器视觉人才,逐步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品,建立了机器视觉的初级应用体系。在这个阶段,机器视觉技术首先被引入,如特种印刷行业、烟草异物剔除行业等。,在解放劳动力的同时有效推动了国内机器视觉领域的发展。

第二阶段是2004年至2007年的发展阶段。在这一阶段,本土机器视觉企业开始探索更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件设备的R&D,并在多个应用领域取得关键突破。国内厂商陆续推出了全系列的模拟接口和USB2.0摄像头和采集卡,以及PCB测试设备、SMT测试设备、LCD前通道测试设备等。,并逐渐开始占领入门级市场。

第三阶段是2008年以后的高速发展阶段。现阶段,机器视觉核心器件的R&D厂商不断涌现,大量真正的系统级工程师不断培养,推动了国内机器视觉产业的高速高质量发展

随着全球新一轮科技革命和产业变革的兴起,机器视觉产业正在经历快速发展。视觉的应用已经从最初的汽车制造领域扩展到消费电子、制药、食品包装等多个领域。

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第1个回答  2023-03-23

1、全球机器视觉行业迎来高速发展期

机器视觉起源于上世纪50年代,Gilson提出了“光流”之一概念,并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模型,标志着二维图像统计模型的发展。

1969年至1979年,在成像传感器诞生的驱动下,机器视觉进入产业萌芽期。此时受制于半导体工艺成熟度和成本等因素,机器视觉只在高端的科学研究和航天、军工项目中才有少量初级应用,尚未形成完整的概念。1980年至1989年,在应用的驱动下,机器视觉进入起步期,机器视觉的概念首次在产业界被提及,但未形成精准的定义。1990年至1999年,在应用的进一步驱动下,机器视觉产业进入成长波动期。2000年至2009年,在应用和算力的共同驱动下,机器视觉进入产业发展早期。2010年至2020年,AI算法的发展推动机器视觉进入发展中期。随着机器视觉应用的爆发式扩展,2020年后机器视觉将迎来高速发展期。

2、全球机器视觉行业融资企业多为机器人制造商

从国外机器视觉行业投融资情况看,海外机器视觉行业投融资热度较小。在“IT桔子”中搜索关键词“机器视觉”相关的投融资事件,据其不完全统计,截至2023年1月6日,过去六年内海外市场共发生13起投融资事件,融资主体多为机器人研发商。

3、全球机器视觉行业龙头市场份额占比超50%

国际机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据。美国康耐视(Cognex)、德国巴斯勒(Basler)、日本基恩士(Keyence)和欧姆龙(Omron)等都是在机器视觉领域拥有技术积累和良好客户口碑的国际巨头公司。其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头,垄断了近60%的全球市场份额。

国际领先的机器视觉公司康耐视2021财年和基恩士2021财年的营业收入分别约为66.91亿元和323.42亿元。结合Markets and Markets对全球中国市场的估计,2021年日本基恩士全球市场份额为55%,中国市场份额为38%;美国康耐视全球市场份额为9%,中国市场份额为7%。两大龙头体量远大于国内的奥普特、天准科技等一流厂商,国内仍以中小规模企业为主,相比国外龙头有较大的成长空间。

4、欧美、亚太地区企业分布集中

从全球机器视觉行业区域发展来看,欧洲、北美和亚太地区占据全球机器视觉市场份额的90%以上,因此机器视觉企业也主要分布在欧美地区和亚太地区。其中,北美地区有工业相机制造商Teledyne DALSA、机器视觉全球龙头企业康耐视等;欧洲地区机器视觉企业分布以德国最为集中,有机器视觉领域全球龙头Basler、光源和镜头企业卡尔蔡司等;亚太地区中,日本和中国机器视觉企业较多,日本企业中基恩士、欧姆龙等企业入局较早,技术发展较为先进,已成为行业领先企业。中国企业中,奥普特是光源设备制造商,经过十余年发展,在光源领域获得一定的市场份额,具备较高的国际竞争力,除此之外,商汤科技、矩子科技等机器视觉软件开发商也在不断进步、技术水平逐步提高,其中商汤科技曾获得多个国际机器视觉技术赛事奖项。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》

第2个回答  2023-04-06
具体来说,一个典型的机器视觉系统系使用相机将被检测的目标以图像的形式传输给专用的图像处理系统,再将图像的特征信息,包括颜色、亮度、像素、字符、间距等,转化为可处理的数字化信号,进而通过不同算法抽取目标的特征,如面积、位置、长度、数量等,再根据预设的允许度或其他条件输出运算结果,包括合格/不合格、有/无、尺寸、角度、个数等,实现自动识别、检测测量、引导定位等功能。
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