机器视觉（MachineVision）是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，其基本功能为捕获并处理图像，为设备执行提供操作指导，是人机一体化智能系统的先锋力量，主要使用在于制造业的前端环节如电子制造和汽车等领域。

  国内机器视觉行业启蒙于20世纪90年代，最初代理国外机器视觉产品，进入21世纪后少数本土机器视觉企业逐渐开启自主研发之路。根据CBInsight数据，当前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，包括机器视觉设备在内，2019年国内总市场规模达138亿元，国产化率约为40%，预计2022年国产化率提升至55%。作为新兴技术和产业，中国机器视觉行业规模仍较小，但增速远快于全球，处于快速成长的阶段。在人力成本压力、精密制造发展、工业生产效率等大趋势下，机器视觉在我国长期广阔的发展前景。

  前者依靠机器视觉系统的硬件部分完成，后者在前者的基础上，通过视觉控制管理系统完成。具体来看，最重要的包含光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制管理系统（视觉处理分析软件及视觉控制器硬件）等。机器视觉具有识别、测量、定位和检测四项重要功能，其中检测技术难度最高。这四项功能在速度、精度和适应性等方面优于人类视觉，是推进工业公司智能化的重要工具。在工业领域，机器视觉相对人眼视觉存在非常明显优势。相比人眼视觉，其具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应能力强、客观性高、持续工作稳定性高等优势，因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化。机器视觉四大功能难度对比：

  机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，iPhone生产全过程需要70套以上的机器视觉系统。

  当前苹果为机器视觉的主要用户，其创新大小对行业有明显周期性影响。从单一头部客户向多客户渗透是长期趋势，随着国内智能化需求的提升，单一客户带

  来的周期波动有望趋缓。从广度上看，机器视觉的下业众多，包括汽车、3C电子、半导体、餐饮、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。国际有名的公司康耐视、基恩士、海克斯康的产业链布局更具深度，产品范围有传感器、软件等零部件，涵盖上游领域。

  机器视觉是由多个部件组成，每个部件的原材料都不同，因此产业链上游涉及的行业范围较为宽广，主要有LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件等原材料。在一个典型的机器视觉系统中，光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像，视觉控制管理系统负责对成像结果做处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。机器视觉工作流程:

  光源光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度，机器视觉行业主要是采用LED光源产品。目前没有通用的机器视觉照明设备，针对每个特定的应用实例有个性化的方案，以达到最佳效果。

  光源行业国产化程度高，竞争比较激烈，其余各环节国产化率较低，产业链国产化亟待突破。奥普特为光源环节有突出贡献的公司。国内外光源主要企业：

  镜头镜头相当于人眼的晶状体，是机器视觉采集和传递被摄物体信息过程的起点，所使用的的镜头为工业级镜头。根据赛迪顾问数据，2019年全球工业镜头市场规模约为12亿美元、中国约为7亿人民币，从增速来看，国内增速远高于全球增速。国内外镜头主要企业:

  工业相机相机是机器视觉中的图像采集单元，相当于人眼的视网膜，将光信号转变为电信号。通过镜头的光学聚集于像平面、生成图像，采集图像后输出模拟或数字信号，这些信号在视觉控制管理系统中重建为灰度或彩色矩阵图像。工业相机以欧美进口为主，国产品牌从低端市场开始慢慢地进口替代。目前海康机器人（海康威视子公司）、大恒图像和华睿科技（大华股份子公司）均已具备工业相机生产能力。由于工业场景对机器视觉的精度、稳定性要求比较高，无论是软件，还是光源、镜头、相机等硬件，都有较高的研发难度，且由于下业和需求多样化，硬件型号以及软件算法非常繁杂，全面的产品线布局要比较长时间的积累。此外，为满足新的行业与新的需求，诸多厂商前瞻性布局3D、机器学习等创新性技术。

  机器视觉中游是产业链核心环节，包括部件制造和成套系统集成两个环节。国内厂商在集成端发展迅速，尤其是在一些外资还没有布局的领域、或者非标自动化领域如3C等。国内集成厂商单纯进行二次开发利润空间较小，在某一行业下游完成良好布局之后，会尝试逐步向上游底层开发延伸，进行核心软硬件的进口替代。机器视觉开发工具主要有两种类型，一种是包含多种处理算法的工具包，另一种是专门实现某一类特殊工作的应用软件。软件算法方面，车内凌云、海康、大恒、奥普特都已具备开发底层算法的能力。视觉控制管理系统-机器视觉算法是工业机器视觉的灵魂：

  除了自主研发、生产并销售标准化的机器视觉核心部件，机器视觉厂商也深度结合下游实际场景，以整体解决方案的模式提供成套系统。成套系统集成环节在机器视觉中占有至关重要的地位，根据美国自动成像协会（AIA），2018年北美机器视觉行业销售额中，机器视觉成套系统（包括智能相机）占86%，机器视觉部件仅占14%。

  受高精度要求机器视觉的下游需求结构相对单一，半导体及电子制造、汽车行业应用仍占半壁江山，占比分别为46.6%和10.2%。随着新能源行业的加快速度进行发展，成为新的增长极；同时医药、食品等领域的应用也在兴起。以饮食业为例，机器视觉目前应用于检测和分拣等，但主要是伊利、蒙牛等大型食品企业使用较多，在行业内整体渗透率并不高，因此未来人机一体化智能系统大趋势下，渗透率逐步加深可期。

  从机器视觉市场之间的竞争格局来看，行业内全球主要玩家有基恩士、康耐视、CCS、海康机器人、中国大恒、茉丽特株式会社、奥普特等。据中金公司报告数据显示，全球机器视觉龙头基恩士过去十年的毛利率、息税前利润率、净利润率中等水准为80%、50%、35%，康耐视盈利能力低于基恩士，但中等水准也高达75%、27%、26%。较强的盈利能力反映了较高的行业壁垒，这主要源于机器视觉行业具有“技术密集”与“工艺密集”这两大特性。且机器视觉厂商研发费用率较高，2019年除了基恩士仅3%外，NationalInstruments、Basler、康耐视和奥普特研发费用率均超过10%。基恩士虽然研发费用率低，但其通过“应用带动研发”的方式，仍保证每年70%的新品是全球首款或行业首推。据西部证券调研，康耐视、基恩士平均一套方案的价格在6-7万，软件价值占比超过50%，并占据高端产线。机器视觉系统中，软件以及系统是核心，能为整套方案带来更高的产品溢价。国产厂商整套方案价值较低，硬件占比较高。国内机器视觉市场仍较为分散，集中度存在提升空间。国内厂商加强在算法上的突破，有助于其向更高端、精密的工序渗透，提升单套方案的价值量。

  从中国市场方面来看，2019年康耐视占中国市场占有率达6%左右，奥普特4%左右，国内市场的企业已超越200家，产品代理商超过300家，市场仍较为分散。奥普特成立于2006年，是国内较早进入机器视觉领域的企业之一。在国内市场中，业务规模位居行业前五，且属于前五名企业中唯一一个以生产销售自主机器视觉核心软硬件为主的企业，属于行业内较有规模与影响力的企业。

  2016年海康威视在其原机器视觉业务部的基础上设立子公司海康机器人，主要经营移动机器人、机器视觉和无人机三个业务板块。其进入机器视觉领域的时间比较短，但是依托上市公司海康威视的资金和技术实力的支持获得了较快的发展。

  海康威视为全球安防领域领先企业，其在安防影像方面的技术积累和生产规模，对其研发工业相机产品并迅速规模化生产有较大非消极作用。中国大恒原名中国大恒公司，成立于1987年，现为大恒科技的控股子公司。在机器视觉部件方面，与众多国际知名品牌有合作伙伴关系，为其在华的代理销售经营渠道，同时，中国大恒还提供以机器视觉为核心的检测设备，在印刷、纺织、空瓶等行业具有竞争优势。

  机器视觉是智能制造装备的关键零部件，根据调研，当前90%制造业企业有自动生产线%使用智能化技术，多数场景下仍靠人工或简单设备做识别、检测。根据康耐视，估计在全球3.6亿制造业工人中，视觉质检人员约3,500万人，按照世界银行2018年全球人均净收入9,290美元计算，全球每年仅因视觉检测而产生的人力成本就超过3,000亿美元。而人力成本的节约只是机器视觉为下游带来价值增值的其中一环，若考虑产品质量和一致性的提升、数字化生产，以及机器视觉在高精度、复杂场景下的增量应用。整体看来，中国工业增加值占全球比例正不断的提高，进而有望提振机器视觉行业需求，全球机器视觉的超远期潜在空间有望达到千亿美元级别。

  下一篇：Bourns进阶款混合位置传感器，专为RS-485特定恶劣环境设计

  目前，一般机器视觉信息处理平台主要有（1）基于通用PC ：主要是用软件实现图像处理和识别，可提供中等的图像处理和识别能力，但是要占用CPU过多的解决能力；（2）基于通用DSP芯片：优点是设计简便、灵活，特别适合于新型产品的研究开发；（3）基于可编程FPGA：采用的是硬件描述语言（VHDL），用其开发图像处理算法难度较大。 机器视觉中，图像处理与识别技术的特点是处理的数据量大，计算复杂，计算中间结果精度要求高，具有大量的乘法运算，并且在实现机器人视觉方面实时性要求比较高；而DSP具有运算速度快，精度高，有专门的硬件乘法器，可实现单周期乘法与累加的运算等特点，所以很适合运用在对实时性要求比较高的场合。DM642是TI公司推出

  裂纹、划痕、变色和烧蚀等的产品表面缺陷，不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。难度在于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低，而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此表面缺陷检验测试对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。Teledyne DALSA具有线扫描视觉的一流技术，领导业界表面检测的先进算法及强大的Sherlock视觉软件及其丰富的表面检测的应用经验，原用此文对产品裂纹和划痕检测技术进行了探讨。 明确检测任务 必须先懂产品表面缺陷是怎么样产生的，并明确归类这些缺陷在图像中可能呈现的形状。例如，粉末金属零件在材料比较薄时烧结中会出现裂纹。基于经验知识，我们大家可以将机器视觉检测

  检测 /

  专注于计算机视觉的AI领跑企业速感科技正式公开宣布完成千万美元B轮融资，本轮融资由启迪科技服务集团人保基金及中芯国际聚源资本联合领投，原有股东WIHarper Group（美国中经合集团）、赛富亚洲基金、飞图创投、启迪之星继续跟投。至此，速感科技成立至今3年已累计完成4轮次12家国内外一线亿元人民币投资。创始人兼CEO陈震提到，本次融资将大多数都用在加速嵌入式人工智能视觉技术的快速落地与产品化，同时宣布着手下一代视觉传感器技术在消费级第四代扫地机器人及工业级智能车辆的集成与产品化。 核心技术驱动优势凸现 提供软硬件一体化解决方案 速感科技成立于2014年，核心能力是帮助机器人感知世界，让机器人真正的完成自主行走。其价值载体

  机器视觉是一门学科技术，大范围的应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 一、机器视觉优势 机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，能轻松实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。 人工检测与机器视觉自动检验测试的主要区别有： 二 、案例 为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 01 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例 当每个啤酒瓶移动经过

  自动检测的区别分析 /

  在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的、生产监视及零件识别应用，例如零批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，装配线的元件自动定位，IC上的识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量也难有用武之地。 由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并

  2019 年 6 月份，科创尚未开板之时，第一 1 次审议会议的三家上会公司，其中就有一家“机器视觉”概念公司，天准科技，产品主要为精密测量仪器、智能检测装备、智能制造系统，属于“机器视觉”领域的中下游，偏装备制造。 刚刚，另外一家“机器视觉”概念公司，广东奥普特科技股份有限公司，也提交了科创板申报材料并获受理。 单从财务指标看，奥普特 2019 年 5.2 亿收入，净利润高达 2 亿，这赚钱能力，杠杠的，也充分说明了这个细致划分领域的前景。 奥普特，从名字上看，简单直接的，业务肯定是跟光有关的。公司产品有光源、光源控制器、镜头、相机、视觉控制管理系统等机器视觉核心软硬件。 “机器视觉”，被誉为现代工业生产

  ”概念公司硬核企业，冲击科创板 /

  多层级开放赋予更多应用可能 VM4.2的开放特性将赋予在实际项目应用中更多的可能性，VM4.2进一步开放了模块框架，用户都能够将自行开发的算法封装后，挂载到VM中，直接从箱中拖入流程后，即可配合原生VM工具一起使用。 VM4.2提供模块生成工具来辅助用户进行自定义算法的嵌入，可以预生成大部分代码，开发者通过此工具，只需要简单的三步操作就可以将自己开发算法封装成VM模块，极大缩短了开发周期。 另一方面，我们设计了片段植入式开发模式，支持开发者基于VM已有的模块实现特定功能后，快速将其植入到自己的程序，最大限度减少了代码开发量。在VM中搭建好所需实现的视觉处理流程，可单独以Group形式保存到本地，供开发者直接调用并植入

  如果纸上写的内容不够清晰，通常可引用一种简单的解决方案：将文字放在一盏灯下。如果我希望看清纸上模糊的轮廓，就需要举起纸张朝向光源，这样就可以看得更清楚。换句话说，不同的光源类型和强度可以产生不同效果。 依照我们的统计，机器视觉项目中用到的光源有如下几种： 环形光源（LQ-HDRmmnn-C）： 光出射角度值在0°~90°。0°~45°为低角度环形光源，目前应用案例包括手机金属外框划痕检测、光滑表面的划痕、破损检验测试以达到突显物体轮廓及划伤，破损的效果60°~90°光出射角度集中照射被测物表面，突显物体的表面对不同特性，应用案例有：电感锡面检测，USB接口网线接口等不同数据接口的pin针检测，高尔夫球T端面检测，以及平面喷码检测。

  不同光源类型和强度产生的不同效果 /

  技术 (陈兵旗)

  系统的设计

  ：嵌入式、3D化及产业链拆解

  3D机器视觉技术研讨会

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