工业质检市场增速，AI智能机器视觉行业受益
机器视觉是AI的一个分支，它主要是通过光学装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，并以此来获取所需信息或用于控制机器的运动。通过于此，机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉技术的应用领域非常广泛,涵盖了工业、农业、医疗、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。
消费电子行业是机器视觉的主要应用领域，消费电子生产过程中需要大量种类繁多、小尺寸、高精度的元器件，因此不可避免地需要面对复杂的生产工艺、高精度的检测要求、高成本的人力等问题，而机器视觉正在高精度引导定位贴合、产品二维码识别、组装检查等工序中发挥其超越人眼的巨大优势。
发展光伏行业是我国能源结构低碳化转型的重要举措。在太阳能电池板的生产制造过程中，可能出现微裂纹、断栅、污染、电池劣化、扩散不均、虚印等问题，这些缺陷的存在可能会影响光伏电池的光电转换效率，降低电池使用寿命，影响光伏系统稳定性。传统的成像系统较难识别出这些缺陷问题，需要采用EL(电致发光)或PL(光致发光)机器视觉定位生产环节中出现的问题，为产品质量提供可靠的保证。
而在工业生产中，机器视觉技术可以用于自动检测和自动化加工，通过对工件进行检测和测量，使得整个生产过程更加智能化和高效化。例如在汽车生产质检中，机器视觉技术可以用于识别零件，检测生产线上的缺陷机器视觉技术可以用于识别零件，检测生产线上的缺陷和故障，从而提高了整个生产过程的可靠性和质量。
近年来，随着汽车行业的持续发展，汽车的数量也在持续增加，导致因汽车问题而引|发的各类交通事故频发，为了更好地规避交通事故的发生,保障人们的出行安全，汽车质检行业逐渐得到了规范和完善，成了一个重要的行业。其检测设备也在不断升级和更新，从最初的人工目检到现在依靠工业机器视觉设备的数字化和自动化检测，检测的准确性和效率都得到了极大地提高。
举个例子，一台汽车所用的紧固件占汽车总零件的40%，一台轻型车或者轿车用到的螺丝等零件至少5000个，每类汽车零件具体的结构形状都不相同，缺陷检测要点也有所不同。
图片来源于网络
质检，需要耗费大量人力资源，不仅效率低下，而且容质检，需要耗费大量人力资源，不仅效率低下，而且容易引起检查员的视觉疲劳，缺陷检出率低，产品质量明显得不到保证。
“人工目检”已明显不适用于现代汽车生产检测的要求。同时这种测量也不适用于现代化的管理，已不能步利用机器视觉代替人工检测，以提高工作效率、准确满足如今高效高速的生产要求，所以汽车零部件检测逐步利用机器视觉代替人工检测，以提高工作效率、准确率，还可以降低人工成本。
从全球市场来看，2021 年全球机器视觉市场规模约为804亿元，同比2020年增长12.15%，预计至2025年该市场规模将超过1200亿元。2022 年至2025年夏合增长率约为12%。
从国内市场来看，2021 年，物流仓储、新能源行业的蓬勃发展拉动了相关企业的扩产需求，视觉检测产品需求增长明显，2021年中国机器视觉市场规模138.16亿元(该数据未包含自动化集成设备规模)，同比增长46.79%。其中，2D视觉市场规模约为126.65 亿元，3D视觉市场约为11.51 亿元;传统工业产品的回暖也为机器视觉带来生机，增长趋势明显。
随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，中国2023年中国机器视觉市场规模达到185.12亿元，同比增长8.49%。并有专业人士预测，2024 年中国机器视觉市场规模将增长至207.17亿元。
从机器视觉产业链角度来看，产业链环节较长且下游应用领域众多。该产业链的上游为光学设备等硬件和图像处理软件，也是机器视觉产业的基础;中游制造是机器视觉产业链的核心，分为设备制造环节和系统集成环节;下游应用领域主要为包装、人工智能、交通、医药、半导体、金属加工等行业。
作为上游的硬件及软件，目前国内在镜头、工业相机等硬件和图像处理、算法等方面已经成熟，但仍缺少拥有完整产业链的机器视觉企业，这也导致了部分下游拥有软硬件全套方案的国外企业。
在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进。机器视觉在中国起步较晚，真正在工业领域的广泛应用还不到十年的时间，远远落后于中国工业自动化市场的发展速度和规模。
从2004年开始，本土机器视觉企业开始起步探索由更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发，多个应用领域取得了关键性的突破。国内厂商陆续推出的全系列模拟接口和USB2.0的相机和采集卡，以及PCB检测设备、SMT检测设备、LCD前道检测设备等，逐渐开始占据入「级市场。随后众多机器视觉核心器件研发厂商不断涌现，-大批真正的系统级工程师被不断培养出来，推动了国内机器视觉行业的高速、高质量发展。
从中国机器视觉行业主要厂商的区域分布来看，中国机器视觉厂商主要分布在南方地区，其中以广东最为集中，很多业内上市企业均位于广东深圳;其次，北京和浙江地区也是机器视觉企业分布较为集中的地区。
和浙江地区也是机器视觉企业分布较为集中的地区。到了显著提升。过去，国内企业主要依赖进口设备和技术，而现在，越来越多的国内企业开始具备自主研发能力， 能够生产出具有竞争力的机器视觉产品。这些产品在性能、价格、服务等方面都具有- 定优势，逐渐获得了市场的认可。同时，国内机器视觉企业在产业链上下游的整合能力也在不断单的设备代理向系统集成、解决方案提供商转变。这些单的设备代理向系统集成、解决方案提供商转变。这些需求提供定制化的软件、算法和系统集成服务，为客户目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金提供全方位的机器视觉解决方案。
目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。未来，中国机器视觉行业将朝着3D机器视觉、深度学习、下游渗透加深等趋势发展。
机器视觉系统市场正在经历快速增长和变革。随着技术不断进步和应用领域不断扩展，市场的潜力和前景十分广阔。然而市场也面临着一些挑战，如技术标准化不统- -、安全和隐私问题等。在这样的背景下，各大厂商需要不断创新，加强合作,以迎接未来的机遇和挑战。
（本文来源于《EEPW》202407）
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