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机器人基础知识50讲|机器视觉的相关技术与市场现状分析(十三)

发布时间:2019-10-11 来源:机器人前沿 1729

服务机器人.jpg

Photo by Andy Kelly on Unsplash

在机器人基础知识50讲的第十二讲——机器视觉的发展与应用中,我们介绍了机器视觉的概念与相关介绍,了解了机器视觉的应用与未来的发展。在今天的第十三讲中,我们将会介绍到机器视觉的相关技术的应用与目前机器视觉产业链与市场现状。(关注微信公众号:机器人前沿< ID robotn> 抢先获取,机器人基础知识50讲系列内容)

PART 01 机器视觉的应用

机器视觉应用综合示意图.png

机器视觉应用综合示意图,图源网络

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,机器视觉的主要应用领域如下:

识别

标准一维码、二维码的解码

光学字符识别(OCR)和确认(OCV)

二维码扫描.jpg

二维码识别,图片来源:Photo by Proxyclick Visitor Management System on Unsplash

检测

色彩和瑕疵检测

零件或部件的有无检测

目标位置和方向检测

分拣机器人.gif

分拣机器人,图源网络

测量

尺寸和容量检测

预设标记的测量,如孔位到孔位的距离

机械手引导

输出空间坐标引导机械手精确定位


PART 02 机器视觉的优势

虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释,但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势,擅长于对结构化场景进行定量测量,举例来说,在生产线上,机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。配备适当分辨率的相机和光学元件后,机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。

另外,由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触,机器视觉还能够防止元件损坏,也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。通过减少制造过程中的人工参与,机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。此外,机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染,也能让工人免受危险环境的威胁。

机器视觉优势一览.png

机器视觉应用优势。数据来源:公开数据,机器人前沿整理

PART 03 机器视觉产业链

机器视觉产业链.png

机器视觉产业链示意图,机器人前沿整理

1)上游

主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等提供商,近几年智能相机、工业相机、光源和板卡都保持了不低于20%的增速。

根据中国机器视觉产业联盟(CMVU)调查统计,现在已进入中国的国际机器视觉品牌已近200多家(如康耐视、达尔萨、堡盟等为代表的核心部件制造商,以基恩士、欧姆龙、松下、邦纳、NI等为代表的则同时涉足机器视觉核心部件和系统集成),中国自有的机器视觉品牌也已有100多家(如海康、华睿、盟拓光电、神州视觉、深圳灿锐、上海方诚、上海波创电气等),机器视觉各类产品代理商超过300家(如深圳鸿富视觉、微视新纪元、三宝兴业、凌云光、阳光视觉等)。

很多国内机器视觉的部件市场都是从代理国外品牌开始,很多企业均与国外的同行有较好的合作,且这种合作具有一定的排他性,这给潜在进入者带来了一定的门槛,因此优质产品的代理商也都有不错的市场竞争力和利润表现。同时,以海康、华睿为代表的国产工业视觉核心部件正在快速崛起。

2)中游

国内中游的系统集成和整机装备商有100多家,他们可以给各行业自动化公司提供综合的机器视觉方案,如凌云光、微视新纪元、嘉恒、凌华、阳光视觉、鼎信、大恒图像等。

由于国内产品与国际依然有不小差距,很多中游系统集成商和整机装备商又是从核心零部件的贸易做起来的,因此很多在视觉产品的选择方面,依然更为青睐国外品牌。国内品牌为推广自己的软硬件产品,往往需要发展自己的方案集成能力,才能更好的面对市场竞争。

3)下游

机器视觉下游,主要是给终端用户提供非标自动化综合解决方案的公司,行业属性非常强,核心竞争力是对行业和生产的综合理解和多类技术整合。由于行业自动化的更迭有一定周期性,深受行业整体升级速度、出货量和利润状况影响,因此近两年来看,拉动机器视觉应用普及最主要的还是在电子制造业,其次是汽车和制药。

半导体和电子生产行业:从国内机器视觉工业上的应用分布来看,46%都集中在电子及半导体制造行业,包括晶圆加工制造的分类切割、PCB检测(底片、内/外层板、成品外观终检等)、SMT贴装检测、LCD全流程的AOI缺陷检测、各种3c组件的表面缺陷检测、3c产品外观检测等

汽车:车身装配检测、零件的几何尺寸和误差测量、表面和内部缺陷检测、间隙检测等

印刷、包装检测:烟草外壳印刷、食品的包装和印刷、药品的铝塑板包装和印刷等

农业:对农产品的分级、检验和分类

纺织:对异纤、云织、经疵、纬疵等瑕疵检测、织物表面绒毛鉴定、纱线结构分析等等。

机器视觉下游应用占比.png

机器视觉下游应用占比情况,机器人前沿整理

PART 04 机器视觉的市场现状

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。

从产业发展生命周期来看,国际机器视觉产业已经处于成熟期,在诸如工业4.0等市场热点的推动下,预期未来3~5年内,欧美日机器视觉技术仍将不断有创新,国际机器视觉市场有望保持现有市场规模,并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期,从2017、2018年情况来看,我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验,已步入快速发展阶段。

从全球市场角度来看,机器视觉行业已经走向成熟,近年来(2006-2015年)国外机器视觉市场专利数量逐年下降。全球机器视觉专利分布主要集中在美国、欧洲、日本等发达国家,欧美在机器视觉领域的技术处于统治地位。

国内专利申请现状:各大高校及企业纷纷投入精力在机器视觉领域进行研究,年产专利数量稳步攀升,国内机器视觉行业正处于一个飞速发展的阶段。国内机器视觉产业主要集中沿海发达省份及北京地区,江苏、广东、浙江、北京、上海五省市专利数量占到全国总申请数量的75%。

产业企业数量:目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除了维视图像这样的老品牌之外也超过102家,机器视觉产品代理商超过200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、图像采集卡以及智能相机等所有机器视觉产业链产品。

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。

机器视觉企业分布情况.png

机器视觉企业分布情况,机器人前沿整理

国内机器视觉从上世纪80年代萌芽以来,通过艰难的概念引入,至2002年迈入发展期,特别在2012年,工业和信息化部印发了《高端装备制造业“十二五”发展规划》,规划明确将智能制造装备列入现阶段高端装备制造业发展的重点方向之一。

2013年~2015年间,随着“工业4.0”、“中国制造2025”等概念的兴起,国内机器视觉公司如雨后春笋般发展起来,国内机器视觉产业发展速度明显加快。预计国内机器视觉发展期可持续到2020年前后,之后进入产业成熟期。

机器视觉的市场现状.png

中国机器视觉行业发展趋势,图源网络

PART 05 机器人产业园区推荐

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