中国的工业机器视觉

Edited by 4thInstitute

一、机器视觉按照功能可以大致区分为四大类:

识别、定位、测量、检测


1）识别(读码)：机器视觉可以对图像进行处理、分析和理解，用于对一些一维码或二维码的解码、光学字符的识别与确认、颜色及形状的识别等；

2）定位(运动补偿对位)：机器视觉采用先进的图像视觉检测技术，对高速运动的工业产品进行实时全面视觉定位分析，主要用于自动生产及装配；

3）测量：机器视觉可以在非接触的情况下，对产品尺寸进行高精度的测量，以确定产品外观的尺寸是否存在误差；

4）检测：机器视觉可以用于产品表面的精密检测，包括目标方向及位置检测，检测产品表面的压伤、破损、刮伤、脏污、变形等问题，及印刷表面的瑕疵检测等；

二、我国机器视觉行业销售额飞速扩张


三、机器视觉光源

从照明方式可以分为直接照明光源、散射照明光源、背光照明光源、同轴照明光源和特殊照明光源。

国内外光源公司


四、工业相机

中国工业相机市场规模高速扩张


国外知名企业拥有世界领先的核心技术以及市场地位，中国企业近年也逐步出现一批国产品牌。具有代表性的外国品牌有德国Basler、加拿大DALSA、瑞士Baumer、美国Cognex、日本Sony等。

而我国对工业相机的研究开发起步较晚，近年出现华睿科技、大恒图像、海康机器人、大华股份、云从科技、维视图像等国产企业。

目前我国工业相机行业主要布局于中低端市场，逐步实现进口替代；而在高分辨率、高速的高端工业相机领域仍以进口品牌为主。根据中国海关总署数据，2018年我国工业相机进口数量为8159台，进口金额为4483万美元，同比增长8.3%。

国内外工业相机公司

五、工业相机镜头

根据TSR2017市场调研数据，全球光学镜头模组在手机、视频监控、车载镜头领域的合并收益为57.31亿美元，预计到2021年可达73.67亿美元。

工业镜头市场前期国外巨头垄断，近年国产厂商迅速发展。由于光学镜头行业集成了精密机械设计、几何光学、色度学、薄膜光学、热力学等多种学科技术，并且制作工艺和工序复杂，具有较高的技术门槛。海外品牌厂商布局光学镜头较早，经过多年的业务拓展和技术升级，在全球范围中德系徕卡、Schneider、Zeiss和日系CBC、Kowa、尼康等光学巨头占据市场。我国起步较稳，2008年之前国内光学镜头市场基本被日本、德国品牌垄断。近年我国工业镜头厂商快速增长，主要从中低端市场切入，凭借高性价比优势对于外资品牌具有一定竞争力。国内厂商如东正光学、葛藤光、普密斯逐步崛起。其中东正光学的远心镜头畸变率小于0.02%，倍率期权，微距镜头产品也能将畸变控制在0.1%的水平下。

国内外镜头公司

六、图像处理软件：通过底层算法实现目标适配

机器视觉系统在行业应用中的功能主要有三大类：定位、测量及缺陷检测，而机器视觉技术在完成这一系列应用时都离不开图像处理这一重要环节。图像处理包括图像识别、图像描述、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等一系列具体功能，而这些功能都为机器视觉系统的应用提供了不同的辅助手段。在定位过程中，图像识别强大的搜索功能可以在最短的时间内准确将目标定位；在测量服务中，图像增强有助于更好的提取测量目标的主要特征；图像分析是直接参与测量的有利工具；在缺陷检测的环节，没有图像处理缺陷的检测将无法实现，对比更是无从谈起。

目前图像处理软件主要由外国品牌厂商主导，国内厂商多进行二次开发。美、德系的Cognex、Keyence、NI等公司提供了主要的机器视觉图像处理软件服务，软件的底层算法基本上被垄断。国内的机器视觉图像处理软件一般是在OpenCV等开源算法库或者Halcon、VisionPro、NIvision等第三方商业算法库的基础上进行二次开发。独立的底层算法具有较高的技术壁垒，国内厂商仅有创科视觉、维视图像、奥普特、海康威视、众为兴、百迈科技等少数机器视觉企业完成底层算法的研究并有一定应用。

国内外图像处理软件公司


七、工业机器视觉应用系统集成

工业视觉下游应用分布


电子及半导体行业的机器视觉应用加速扩张。中商产业研究院数据显示，从市场规模上看，2018年国内市场规模突破20亿元，年增长率在25%左右。消费类电子产品更新换代快，需求量大，拉动机器视觉市场需求增长，2019年市场规模将近30亿元。根据前瞻研究院数据，电子行业贡献了机器视觉近50%左右的需求，主要用于晶圆切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、半导体对位和识别等的高精度制造和质量检测。

中国电子及半导体机器视觉市场规模增长迅速


典型的AOI机器视觉系统集成商：


八、3D机器视觉的兴起

3D视觉的技术路线：

1、双目视觉法

双目立体视觉的基本原理是从两个视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，然后通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差（视差）来获取景物的三维信息。这一过程与人类视觉感知过程是类似的。

在双目立体视觉系统中，通常采用两个摄像机作为视觉信号的采集设备，左右摄像头（人眼）获取同一场景并发送数据给图像处理器（大脑）。图像处理器通过计算两幅图像在同一像素的相关偏移获取深度值。像素的深度值经过处理后成为一帧深度图。3D深度提供了2D所无法具备的信息，这些信息能够帮助我们理解3D空间的形状、尺寸、距离以及周边的移动。

2、结构光法

根据投影光束形态的不同，结构光又可分为散斑结构光、条纹结构光等。

结构光测量中将预先确定的光图案被投射于物件上，然后透过分析图案如何失真变形而取得深度信息。结构光的优点是计算简单，测量精度较高，对于平坦的、无明显纹理和形状变化的表面区域都可进行精密的测量。其缺点是对设备和外界光线要求高，造价昂贵。目前，结构光法主要应用在条件良好的室内。

3、飞行时间法（ToF）

飞行时间（Timeof Flight，简称ToF）法，它将脉冲激光信号投射到物体表面，反射信号沿几乎相同路径反向传至接收器，利用发射和接收脉冲激光信号的时间差可实现被测量表面每个像素的距离测量。

ToF直接利用光传播特性，不需要进行灰度图像的获取与分析，因此距离的获取不受物体表面性质的影响，可快速准确地获取景物表面完整的三维信息。缺点则是需要较复杂的光电设备，价格偏贵。

4、三角测距法

三角测距法又称主动三角法，是基于光学三角原理，根据光源、物体和检测器三者之间的几何成像关系来确定空间物体各点的三维坐标。在实际测量过程中，它常用激光作为光源，用CCD相机作为检测器。三角法针对一条光束的几何偏移量进行测量，其数值与物件高度相关。这是一种基于物件扫描的单维成像方法。激光点出现于摄影机视野范围内的不同位置，具体取决于激光打在物件表面的距离范围。由于激光点、摄影机与激光发射器形成了一个三角形，因此这种方法被称为三角法。

位移与位置监控应用要求高准确度、高稳定性以及低温度变化，因此，一般采用高精度激光。三角法的缺点在于这种方法只能覆盖到一段较小的距离范围，易受环境光线影响，并且仅限制于扫描应用。同时，它需要用到复杂演算法与校正，而且受到结构性或复杂表面的影响。

国内外结构光3D视觉传感器企业


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【工业机器视觉AOI】


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