工業(yè)面掃描相機市場分析

工業(yè)面掃描相機市場分析

全球機器視覺行業(yè)市場概況機器視覺的本質是為機器植入眼睛和大腦。為機器植入眼睛，代表著機器視覺利用環(huán)境和物體對光的反射來獲取及感知信息；為機器植入大腦，意味著機器視覺需要對信息進行智能處理與分析，并應用分析得到的結果來執(zhí)行相應的活動。機器視覺行業(yè)的上游包括相機、鏡頭、光源等硬件及算法軟件。相機是包含完整的機器視覺組成功能模塊（光源可自帶或借用外部光源），能獨立完成機器視覺信息處理的全流程，為系統(tǒng)輸出有效信息；鏡頭是機器視覺圖像采集部分重要的成像部件，其作用是把被攝物體成像于攝像機內的感光元件上；光源對于機器視覺中的圖像采集部分具有重要影響，為場景提供合適的照明，突出目標的圖像特征并與背景圖像分離；機器視覺算法與軟件緊密結合，軟件平臺是實現機器視覺算法的載體，使機器視覺在處理數據量和實時檢測效率性能上不斷地突破，匹配工業(yè)智能發(fā)展的需求。機器視覺行業(yè)的下游為各行業(yè)集成應用和服務。下游應用行業(yè)的發(fā)展決定了機器視覺裝備及服務的市場需求量，目前下游應用領域以電子制造為主，其次為汽車、醫(yī)藥、印刷包裝等領域。機器視覺市場包括視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備三個細分市場。根據MarketsandMarkets統(tǒng)計，2015年至2020年，全球機器視覺器件市場以13．83%的復合增長率增長，市場規(guī)模至2020年達到107億美元；2021年至2025年，全球機器視覺器件市場規(guī)模將以6．56%的復合增長率增長，至2025年市場規(guī)模將達147億美元?？膳渲靡曈X系統(tǒng)與智能視覺裝備具備較強的行業(yè)屬性，歸屬于各下游應用行業(yè)的裝備市場，以機器視覺技術賦能于制造裝備的智能化，因此暫時沒有單獨的市場規(guī)模數據。機器視覺以視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備等形態(tài)服務各產業(yè)應用，已經被廣泛應用于新型顯示、消費電子、印刷包裝、新能源等眾多行業(yè)，成為這些行業(yè)必不可少的數字化和智能化變革的支撐。機器視覺行業(yè)應用領域目前主要識別的內容有人、車輛等各類目標物。在工業(yè)領域對帶有明確信息的標識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。醫(yī)療數據中有超過90%的數據來自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領域擁有孕育深度學習的海量數據，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生的診斷的效率。在工業(yè)應用中，利用機器視覺對部件或產品進行定位。這種定位應用多會輔助機器人或者其他執(zhí)行機構以實現相關的動作。一般來說，定位可協(xié)助機器人實現噴漆、涂膠、抓取、焊接等動作。機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術（圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。一個典型的機器視覺應用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。2021年中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模達到150億元，其中國內品牌超過75億元，實現對國際品牌的超越。機器視覺行業(yè)全球發(fā)展現狀根據數據，2020年全球機器視覺市場規(guī)模為96億美元，在2015-2020年期間實現了11．4%的年均復合增長率。未來，預計2021-2025年全球機器視覺市場將以6．3%的年復合增長率進行增長，2025年全球機器視覺市場將達到130億美元的規(guī)模，行業(yè)整體將進入穩(wěn)定發(fā)展的新時期。其中，工業(yè)相機和圖像采集卡作為機器視覺系統(tǒng)的核心部件，相關細分市場發(fā)展深受機器視覺行業(yè)影響，將有望成為行業(yè)內最具發(fā)展前景的細分市場之一。在工業(yè)相機領域，據GIR（GlobalInfoResearch）機構按收入統(tǒng)計調研數據知，2021年全球工業(yè)相機收入大約18．11億美元，預計2028年將達到29．05億美元，在2022-2028年期間，全球工業(yè)相機市場規(guī)模將以年均7．0%的復合增長率增長；在圖像采集卡領域，據QYResearch、東莞證券研究所數據，2020年全球圖像采集卡市場規(guī)模為3．31億美元，預計2025年將達到4．23億美元，年均復合增長率將達到5．03%。從區(qū)域分布來看，2019年全球機器視覺市場份額占比最大的為歐洲地區(qū)，占比為36．4%；其次是北美地區(qū)，占比29．3%；隨著我國在機器視覺行業(yè)的快速發(fā)展，以中國為代表的亞太地區(qū)正迎頭趕上，份額占比已達到25．3%。機器視覺行業(yè)發(fā)展歷程相較于歐美發(fā)達國家，我國機器視覺行業(yè)起步較晚。早在1970s-1980s，CCD圖像傳感器出現，CPU、DSP等圖像處理硬件技術進步，國外機器視覺開始發(fā)展。國內機器視覺行業(yè)啟蒙于1990s，2003年以前以代理國外品牌業(yè)務為主，2004-2012期間國內市場快速發(fā)展，企業(yè)爭先涌出，2013年之后中國正式成為繼歐美、日本之后機器視覺的第三市場，正處在快速發(fā)展階段。與人類視覺相比，機器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速度等方面都存在顯著優(yōu)勢。其利用相機、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標物體數據，借助視覺控制系統(tǒng)、智能視覺軟件和數據算法庫進行圖形分析和處理，軟硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動化、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯(lián)互通技術的發(fā)展，機器視覺性能優(yōu)勢進一步提升，應用領域也向多個維度延伸。機器視覺行業(yè)技術發(fā)展趨勢機器視覺技術是實現工業(yè)智能化的必要手段。隨著深度學習、機器學習、3D技術和機器視覺互聯(lián)互通技術的快速發(fā)展，機器視覺智能化水平不斷提升，機器視覺技術在工業(yè)智能領域的應用會朝著智能識別、智能檢測、智能測量以及智能互聯(lián)的完整智能體系方向發(fā)展，從而更好地發(fā)揮其高精準度、高效率的作用，為中國智能產業(yè)開啟智慧之眼。機器視覺技術的發(fā)展還面臨很多問題。解決這些問題是機器視覺技術進一步發(fā)展的關鍵，也是未來機器視覺技術發(fā)展的趨勢。國內在智能相機與傳感器研發(fā)中，結合光學物理學科是機器視覺系統(tǒng)中的相機及傳感器發(fā)展的一個重要突破口。在工業(yè)鏡頭與光源上，研發(fā)高分辨率鏡頭和更小的光源是關鍵。視覺軟件會縮短開發(fā)周期并降低對開發(fā)技術人員的要求。由于與之相匹配的算法工具發(fā)展有限，導致機器視覺技術在智能性方面達不到工業(yè)場景應用要求，因此需加快相關算法的升級創(chuàng)新，從而進一步提升機器視覺系統(tǒng)的智能性，其中模塊化的通用軟件平臺和結合AI技術軟件平臺是視覺軟件的發(fā)展方向。隨著算法算力的不斷提升，為使機器視覺應用于更多復雜工業(yè)場景中，如基于機器視覺的三維重建及修補技術、三維掃描以及3D識別等技術對3D視覺技術有更高的要求?？蓪C器學習的算法應用于機器視覺軟件，提升系統(tǒng)運算處理能力。可將深度學習的特征學習能力和特征表達能力與機器視覺的實時性和高效性相結合，提升機器視覺的工作效率。目前，一套機器視覺設備在實際應用中往往需要搭配與之配套的硬件設備和專用的視覺軟件，導致機器視覺產品的通用性很低。需出臺完善的行業(yè)標準，提高相關設備的通用性，降低生產成本和維修費用，從而加快機器視覺行業(yè)的發(fā)展。機器視覺行業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)（一）機器視覺行業(yè)面臨的機遇1、機器視覺行業(yè)國家政策鼓勵行業(yè)為機器視覺行業(yè)，應用于智能制造的各個領域。近年來，國家為了大力支持和鼓勵智能制造產業(yè)的高質量發(fā)展，先后頒布了一系列的鼓勵及支持政策。其中，2021年12月，工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》中提到深入實施智能制造工程，著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應用水平，加快構建智能制造發(fā)展生態(tài)，持續(xù)推進制造業(yè)數字化轉型、網絡化協(xié)同、智能化變革，構建虛實融合、知識驅動、動態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。2021年8月，國資委召開會議，強調要把科技創(chuàng)新擺在更加突出的位置，針對工業(yè)母機、高端芯片、新材料、新能源汽車等加強關鍵核心技術攻關。2021年3月，第十三屆全國人大第四次會議發(fā)布的《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》中提到培育壯大人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、云計算、網絡安全等新興數字產業(yè)，提升通信設備、核心電子元器件、關鍵軟件等產業(yè)水平。這些政策的頒布為智能制造在我國的發(fā)展樹立了鮮明的發(fā)展方向。整體來看，智能制造對設備的精度、速度、環(huán)境適應性等條件都提出了更高要求，這種要求也是機器視覺行業(yè)發(fā)展的驅動力。智能制造行業(yè)中關鍵技術領域的提升離不開機器視覺，核心產品的創(chuàng)新也離不開機器視覺，機器視覺作為智能制造的眼睛，為其提供強有力的技術支持，也為其進一步發(fā)展營造一個有利的客觀環(huán)境。此外，自動化設備作為機器視覺產品的重要載體，機器視覺系統(tǒng)為這些自動化設備收集、理解應用信息提供了一個主要途徑，自動化智能設備只有在仔細分析及評估這些信息后，才能觸發(fā)相應機器設備進行可靠的、有智慧的、甚至自主的行動。因此，隨著《中國制造2025》戰(zhàn)略的推進，我國工業(yè)制造領域的自動化和智能化程度的加深，機器視覺將得到更廣泛的發(fā)展空間。2、機器視覺行業(yè)提供巨大發(fā)展?jié)摿σ环矫?，由于我國國內機器視覺企業(yè)起步時間較晚，在技術方面的實力有待提升；另一方面，國內很多終端用戶出于使用習慣和安全性考慮，通常會要求設備制造商采用進口或國際品牌產品，使得國際品牌機器視覺企業(yè)在我國市場上仍舊占據優(yōu)勢地位。但近年來，隨著中美貿易戰(zhàn)、新冠疫情等不確定性事件頻發(fā)，國內裝備制造企業(yè)在采購海外品牌產品時，會發(fā)生交貨周期長、售后服務不及時等問題，從而在一定程度上影響這些企業(yè)的交付進度，令企業(yè)蒙受損失。未來，隨著國內機器視覺相關企業(yè)研發(fā)技術水平的提高、國產品牌智能制造設備商實力的增強，國產品牌機器視覺企業(yè)可以利用更為先進的生產制造技術不斷加快產品更新?lián)Q代的速度。同時，國產品牌企業(yè)還可以利用自身更便捷、靈活、及時的服務特點，在穩(wěn)固占據機器視覺核心部件中低端市場的優(yōu)勢地位的基礎上，加速搶占高端機器視覺部件市場，從而獲得更大規(guī)模的發(fā)展空間。3、機器視覺行業(yè)下游需求持續(xù)旺盛目前，機器視覺已應用在國民經濟的眾多行業(yè)中，根據機器視覺產業(yè)聯(lián)盟2021年度對153家企業(yè)調查的數據統(tǒng)計，我國機器視覺應用以制造業(yè)為主，2021年銷售額占比為79．8%，其中又以電子行業(yè)、新型顯示、汽車、電池等行業(yè)為主。同時，在全球疫情爆發(fā)的大背景下，生物醫(yī)藥、交通運輸、智能制造等領域對機器視覺的需求量大增。預計未來，得益于我國經濟快速回暖、城鎮(zhèn)化進程的加速、居民生活水平的進一步提高，機器視覺行業(yè)的主要下游應用領域將繼續(xù)保持較快增長。下游應用行業(yè)規(guī)模的擴大以及智能制造的推進，將會吸引更多行業(yè)引入機器視覺參與生產制造。同時，隨著技術的進步和經濟的發(fā)展，一些新興產業(yè)的興起，也有望進一步拓展機器視覺的市場空間?？v向上，機器視覺在現有領域的深度拓展將帶來新的行業(yè)增長。機器視覺在各行業(yè)的初始應用往往配置在要求較高的生產環(huán)節(jié)的檢測中。隨著機器視覺技術的普及、成本的下降，機器視覺在生產環(huán)節(jié)中的應用逐漸得到深化，充分發(fā)揮除機器視覺定位、測量和識別之外的復雜檢測功能。以手機的生產制造為例，機器視覺從最初只應用在個別關鍵環(huán)節(jié)的檢測中，發(fā)展到如今，已經幾乎應用在從零部件到模組再到整機等各個生產環(huán)節(jié)，參與從零部件到整機裝配的手機制造全工藝流程。類似手機行業(yè)的這種深化過程，將會出現在其他行業(yè)中，從而進一步擴大機器視覺的行業(yè)應用市場空間。（二）機器視覺行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)1、機器視覺行業(yè)起步較晚，基礎相對薄弱機器視覺行業(yè)在我國起步較晚，目前，國內專注于機器視覺領域的相關企業(yè)規(guī)模普遍偏小，相關產品質量有待提高及進步，導致產業(yè)鏈整體基礎較為薄弱。2、機器視覺行業(yè)高端技術研發(fā)人才不足近年來，我國機器視覺行業(yè)雖然在飛速發(fā)展，但行業(yè)內國產品牌企業(yè)主要在中低端市場相互競爭，無法通過品牌溢價獲得高額利潤，使得企業(yè)難以提供充足的資金對相關技術的創(chuàng)新及人才的培養(yǎng)。另一方面，高校等科研機構與機器視覺行業(yè)相關的光學、算法等復合型人才的培養(yǎng)不僅需要大量的理論知識學習，還需要在實踐生產中進行探索研發(fā)，而行業(yè)內企業(yè)難以提供合適、完善的實踐環(huán)境。因此，我國在機器視覺領域的高端技術研發(fā)人才存在大量缺口，難以為行業(yè)提供充足的人才資源，將對行業(yè)的未來發(fā)展構成一定的挑戰(zhàn)。3、機器視覺行業(yè)供應鏈安全的不確定性，制約發(fā)展速度我國在圖像傳感器、處理器相關領域的發(fā)展還有待完善，因此相關原材料的需求主要依賴于進口。未來，隨著全球貿易不確定性對供應鏈安全保障的影響，將會對行業(yè)快速發(fā)展形成一定的挑戰(zhàn)。中國機器視覺行業(yè)市場概況中國市場已成為全球機器視覺市場規(guī)模增長最快的市場之一。根據中國機器視覺產業(yè)聯(lián)盟的統(tǒng)計，中國機器視覺行業(yè)的銷售額從2018年的101．80億元增長至2020年的144．20億元，復合增長率達19．02%。得益于宏觀經濟回暖、新基建投資增加、數據中心建設加速、制造業(yè)自動化推進等因素，預計2020年至2023年，中國機器視覺行業(yè)的銷售額將以27．15%的復合增長率增長，至2023年銷售額將達296．00億元。從下游應用行業(yè)角度考慮，根據中國機器視覺產業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計，機器視覺已經在電子/電氣、半導體、汽車、印刷包裝、食品加工等領域得到廣泛應用。其中，電子/電氣行業(yè)是目前中國機器視覺行業(yè)最大的下游應用領域，2020年其銷售額占比為52．90%。機器視覺被廣泛應用在工業(yè)制造領域，制造業(yè)的發(fā)展將推動機器視覺的發(fā)展。根據國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2021年我國國內生產總值突破114．37萬億元，為全球第二大經濟體；而作為經濟支柱，我國制造業(yè)為我國GDP增長做出了巨大的貢獻。2010年我國制造業(yè)增加值首次超過美國，中國成為全球制造業(yè)第一大國，2021年我國制造業(yè)GDP增加值已達31．38萬億元。機器視覺為機器植入眼睛和大腦，讓機器取代人工，幫助制造業(yè)實現自動化和智能化，是現代化制造提質、增效、降本、減排的推動力，是推動智能制造的關鍵引擎。隨著我國進入全面推進智能制造階段，機器視覺將向全行業(yè)覆蓋，應用市場需求急劇擴增，因此智能制造為機器視覺提供了巨大的需求牽引，是機器視覺的重大戰(zhàn)略機遇。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號。視覺是人類觀察世界和認知世界的最重要途徑，在不需要進行身體接觸的情況下，就能夠直接與周遭環(huán)境進行智能的交互。長期以來，科學家們一直試圖將視覺能力賦予機器，幫助它們看清世界。作為實現工業(yè)自動化和智能化的關鍵核心技術，機器視覺也已經成為人工智能領域發(fā)展最快的分支之一。機器視覺行業(yè)新技術未來發(fā)展趨勢高精度光學成像是機器視覺行業(yè)始終追求的技術發(fā)展目標。高精度光學成像需要光源、鏡頭、相機、圖像采集卡等各部分的精密配合，要求新型光源、更全面的波長覆蓋和創(chuàng)新的光源布局等光源技術，以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機產品。高精度光學成像技術增強了機器視覺的圖像信息獲取能力，通過多樣化光學成像技術，獲取到傳統(tǒng)成像中難以獲取的圖像信息，并通過高速、高靈敏度的圖像采集技術深度挖掘圖像中隱含的內部信息，滿足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。目前機器視覺主要采用的2D機器視覺技術僅能獲取固定平面內的形狀及紋理信息等二維圖像，這主要基于物體在灰度或者彩色圖像中對比度的特征提供處理分析結果。2D機器視覺技術的缺點包括無法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息；容易受光照條件變化的影響；對物體的運動比較敏感等。隨著智能制造變革來臨，面對復雜的物件辨識和尺寸量度任務，以及人機互動所需要的復雜互動，2D視覺在精度和距離測量方面均出現技術限制。3D機器視覺技術相對于2D技術提供了更豐富的被攝目標信息，可以識別物體的深度、形貌、位姿等3D信息。3D技術提供了豐富的三維信息，使機器能夠感知物理環(huán)境的變化，并相應地進行調整，從而在應用中提高了靈活性和實用性，擴大了機器視覺的應用場景。多光譜技術，利用像元級的鍍膜技術實現對不同波長光譜信號的采集，從而得到高分辨率的多/高光譜的圖像信號，大大簡化了視覺系統(tǒng)的光學部件復雜性。光譜技術推動機器視覺實現目標的多種特征分析。隨著機器視覺的快速發(fā)展和普及，機器視覺產品已經廣泛應用于3C、鋰電池、半導體、PCB、新型顯示、汽車零配件、光伏、物流、醫(yī)藥、包裝印刷、軌道交通等眾多產業(yè)中。各行業(yè)樣本的復雜性要求機器視覺從可見光光譜到非可見光光譜、從單一光譜到多光譜，不僅需要實現目標的外觀檢測，也需要實現目標的材料成分、顏色、溫度等復雜特征的分析。多光譜技術利用光的衍射和折射特性，通過光柵、棱鏡等分光元件，獲取到不同譜段的有效信號，實現目標高維信息參量獲取，并通過相關分析算法將譜域信號與測量需求建立聯(lián)系，如物質成分、溫度、三維面型等，進而滿足復雜多樣化的測量需求。在工業(yè)領域中，隨著機器視覺的應用逐漸深入，自動化程度越來越高，機器視覺核心部件的智能化程度不斷提升，集成更多邊緣智能已經成為工業(yè)相機未來發(fā)展的主要趨勢之一。智能工業(yè)相機是一個兼具圖像采集、圖像處理和信息傳遞功能的小型機器視覺檢測系統(tǒng)，是一種嵌入式計算機視覺檢測系統(tǒng)，提供了具有多功能、模塊化、高可靠性、易于實現的機器視覺解決方案。它將圖像傳感器、處理模塊、通訊模塊和其他外設集成到一個單一的相機內，由于這種一體化的設計，可降低系統(tǒng)的復雜度，并提高可靠性，同時系統(tǒng)尺寸大大縮小，拓寬了機器視覺的應用領域。智能工業(yè)相機可以在特定的應用環(huán)境中實現圖像處理并利用內嵌的人工智能算法做出邏輯判斷，為自動化場景提供無需人工干預的智能方案，是工業(yè)自動化領域集成邊緣智能的重要手段。通過對智能芯片和算法的集成，智能工業(yè)相機具有強大的軟硬件功能，未來將在各個工業(yè)領域中發(fā)揮重要作用，例如可應用于高端工業(yè)檢查、產品分類、質量檢測、視覺傳感器網絡、條碼閱讀、入侵檢測和交通監(jiān)控等工業(yè)過程。深度學習方法作為傳統(tǒng)神經網絡的拓展，近年來在語音、圖像、自然語言等的語義認知問題上取得巨大的進展，為解決機器視覺大數據的表示和理解問題提供了通用的框架。隨著機器視覺在不同行業(yè)應用的擴展，傳統(tǒng)算法的機器視覺在針對缺陷類型復雜化、細微化、背景噪聲復雜等外觀檢測以及分選定級應用場景時，呈現通用性低、不易復制、對使用人員要求高等缺點?；谏疃葘W習的機器視覺采用更復雜的規(guī)則實現精細的量化評估，憑借AI深度學習更強的特征提取能力為機器視覺提供更多應用可能，使得機器視覺能夠解決更加復雜背景下的定位與識別、工件的缺陷檢測和分割、畸變物體的分類、難辨字符與文本的讀取等復雜的工作任務。隨著工業(yè)機器視覺的檢測對象越來越復雜，應用越來越廣泛，機器視覺應用逐漸從傳統(tǒng)機器視覺向基于深度學習的機器視覺過渡，機器視覺的應用領域也會因深度學習技術而得到極大擴展。此外，基于深度學習方法的機器視覺系統(tǒng)對機器視覺核心部件的軟硬件水平提出了更高要求，與深度學習算法相匹配的工業(yè)相機和圖像采集卡等機器視覺核心部件的技術發(fā)展將成為機器視覺未來發(fā)展趨勢之一。機器視覺行業(yè)的發(fā)展動力（一）機器視覺行業(yè)人口老齡化加劇，勞動力成本上升目前，我國人口結構正在發(fā)生較大變化，60歲以上老人所占人數比例逐漸提升，人口老齡化問題日益突出。根據國家統(tǒng)計局數據顯示，2021年我國60歲及以上人口為26，736萬人，占18．9%（其中，65歲及以上人口為20，056萬人，占14．2%，我國正式跨入中度老齡社會的行列）。2011年-2021年期間，60歲及以上人口的比重由13．7%上升至18．9%，上升了5．2%。從制造業(yè)角度來看，老齡化趨勢不利于勞動力密集型產業(yè)發(fā)展，人口老齡化使得我國制造業(yè)的勞動力供需愈發(fā)的緊張，勞動力成本優(yōu)勢不再，用工成本不斷提高。根據國家統(tǒng)計局數據，2021年我國城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資上漲至10．68萬元，比2020年增加0．95萬元。此外，勞動力的愈發(fā)短缺、勞動力成本的不斷提升，將進一步促使傳統(tǒng)的勞動密集型產業(yè)尋求轉變，利用機器視覺行業(yè)可有效解決這一問題。特別是在需要重復性、繁重性生產加工環(huán)節(jié)中，機器視覺系統(tǒng)的效用發(fā)揮的淋漓盡致。機器視覺的穩(wěn)定性、客觀性、精確性在制造業(yè)中對人眼形成了很好替代，同時完善了制造業(yè)的工藝環(huán)節(jié)，推動制造業(yè)向高端化、智能化、自動化方向發(fā)展。（二）機器視覺行業(yè)技術升級驅動一方面，由于人力成本不斷攀升、年輕勞動力流失等問題日漸凸顯，大量制造業(yè)企業(yè)開始逐步引入自動化設備替代人工。近兩年，受新冠疫情的影響，企業(yè)綜合成本不斷上升，對機器換人的需求更加迫切、新冠疫情影響在一定程度上倒逼企業(yè)加速自動化、智能化的革新升級；另一方面，機器視覺技術是實現智能制造的重要技術之一，可實現工業(yè)自動化現場的產品缺陷檢測、機器視覺引導定位等，為工業(yè)機器人代替人力起著重要且決定性的作用。尤其在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，用機器視覺來替代人工視覺已成為解決問題的重要方式，同時在大批量工業(yè)生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺產品解決問題、難題、行業(yè)痛點的能力進一步加強。因此，技術升級是機器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅動力之一。（三）機器視覺行業(yè)受益于快速增長的智能制造產業(yè)發(fā)展2021年12月，工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》提到深入實施智能制造工程，著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應用水平，加快構建智能制造發(fā)展生態(tài)，持續(xù)推進制造業(yè)數字化轉型、網絡化協(xié)同、智能化變革，構建虛實融合、知識驅動、動態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實現數字化、網絡化，重點行業(yè)骨干企業(yè)初步應用智能化；到2035年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數字化、網絡化，重點行業(yè)骨干企業(yè)基本實現智能化。因此，鼓勵并支持傳統(tǒng)制造業(yè)智能升級，形成以數字化、網絡化、智能化為特征的新型智能制造行業(yè)已成為推動我國經濟高質量發(fā)展的新基礎。從機器視覺來看，機器視覺產品需求與制造業(yè)的規(guī)模及智能程度發(fā)展水平密切相關。機器視覺是實現工業(yè)自動化和智能化的必要手段，相當于人類視覺在機器上的延伸。它具備高度自動化、高效率、高精度和適應較差環(huán)境等優(yōu)點，具有四大優(yōu)勢。第一，智能識別，能夠從大量信息中找到關鍵特征，識別準確度和可靠度極高；第二，智能測量，測量是工業(yè)制造的基礎，要求測量的標準與細節(jié)精度較為嚴格；第三，智能檢測，在測量的基礎上，能夠綜合分析判斷多樣化的信息及指標，做出基于復雜邏輯的智能化判斷；第四，智能互聯(lián)，圖像的海量數據在多節(jié)點采集互聯(lián)，同時將人員、設備、生產物資、環(huán)境、工藝等數據相互聯(lián)系，進而衍生出深度學習、智能優(yōu)化、智能預測等創(chuàng)新能力。因此，在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實際檢測、測量和控制。隨著制造業(yè)智能發(fā)展的快速增長，市場對于機器視覺的需求也將逐漸增多。相應的，機器視覺行業(yè)規(guī)模將受益于快速增長的智能制造產業(yè)的發(fā)展而進一步增長。根據相關研究機構數據顯示，2019年我國智能制造裝備產值規(guī)模達17，776億元，2020年規(guī)模達20，900億元。2021年我國智能制造裝備產值規(guī)模將達22，650億元。（四）機器視覺的性能優(yōu)勢驅動相較于人類視覺，機器視覺在效率、速度、精度、可靠性、工作時間、信息集成能力、成本投入、工作環(huán)境、灰度分辨力、空間分辨力及感光范圍方面優(yōu)勢明顯。具體來說，一方面，機器視覺能夠在危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的情境下工作。同時，在大批量工業(yè)生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度；另一方面，機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術之一。機器視覺設備可以在比較快的生產線上對產品進行測量、引導、檢測和識別，并能保質保量的完成生產任務；此外，人類視覺雖然適應性強，能夠在復雜環(huán)境中識別目標，較為適合無結構化場景。但相較而言，機器視覺憑借其速度、準確度和可重復性等優(yōu)勢，更擅長定量測定的結構化場景。一般而言，通過選用合適的相機分辨率和光學元件制造的機器視覺能夠檢測人眼難以看到的物體細節(jié)。因此，在某些方面機器視覺相較于人眼具有更大的優(yōu)勢且能更高效的進行工作，機器視覺的這些性能優(yōu)勢能夠驅動著相關行業(yè)市場的快速發(fā)展。未來，隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和大數據智能算法技術的持續(xù)發(fā)展，機器視覺的性能優(yōu)勢將進一步加大，相關市場預計將迎來新一輪的爆發(fā)式增長。機器視覺核心部件的關鍵性能指標包括：工業(yè)相機的成像分辨率、數據位深度、采樣速率、信噪比、圖像傳輸速度等；圖像采集卡的數據傳輸速度、圖像處理能力、圖