機器視覺設備行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢

機器視覺設備行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢

機器視覺行業(yè)下游應用情況機器視覺行業(yè)技術更新較快，屬于受市場主導型的產(chǎn)業(yè)，行業(yè)內企業(yè)競爭程度較高。機器視覺行業(yè)下游應用廣泛，包括3C、半導體、鋰電、光伏、汽車、包裝印刷、物流、軌道交通、生物醫(yī)藥、食品加工、輕工皮革等領域。根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）、前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理的數(shù)據(jù)，目前我國機器視覺產(chǎn)品的主要應用領域包括電子、新型顯示、汽車、電池（鋰電池和太陽能電池）、印刷、機器人、半導體、包裝等領域。其中，電子領域占比24．79%，機器視覺主要應用在電子元器件、PCB缺陷檢測以及外觀結構部件等方面的檢查與測試；新型顯示領域占比12．15%，機器視覺主要應用在玻璃基材、ITO玻璃鍍膜、絲網(wǎng)印刷和切割、背光模組、觸摸屏組貼合、蓋板玻璃制造等工藝的檢測與校驗；汽車制造領域占比8．39%，機器視覺主要涉及車身裝配檢測、面板印刷和質量檢測、零部件表面缺陷檢測等；電池領域占比8．29%，機器視覺主要涉及鋰電領域及光伏領域中相關電池來料的質量檢測、生產(chǎn)過程的缺陷監(jiān)控以及成品電池的檢驗測試；印刷領域占比6．46%，機器視覺主要為印刷智能化提供印刷設計問題攔截、印刷過程質量控制、出廠質量終檢機系統(tǒng)生產(chǎn)管理優(yōu)化等功能；半導體領域占比5．53%，機器視覺在半導體中主要應用在晶圓切割、AOI光學檢測、芯片字符對位和識別等工藝流程。（一）機器視覺電子行業(yè)應用情況電子制造過程中，由于對產(chǎn)品外觀、功能以及可靠性等要求越來越高，加強制造過程的檢測和品質管控已成為電子制造業(yè)的必備需求，機器視覺在電子制造過程檢測中承擔越來越重要的作用。目前，電子行業(yè)機器視覺系統(tǒng)主要包括電子元器件檢測、PCB檢測以及外觀結構部件的檢測等。在電子元器件方面，機器視覺系統(tǒng)會根據(jù)元器件材質、缺陷類型及不同客戶的需求，對元器件瑕疵或缺陷進行檢查、識別，在這個過程中，通常會將產(chǎn)品可能存在的缺陷圖像從背景圖像中區(qū)分開，然后利用圖像的顏色、灰度、形狀、大小等特征對缺陷進行識別。PCB（PrintedCircuitBoard，印制電路板）是電子制造過程中必不可少的部件，其制造品質直接影響電子產(chǎn)品的可靠性。隨著電子組裝向更高密度、更小尺寸PCB技術的縱深發(fā)展，為減少進入下步工序的缺陷電路板的數(shù)量，線路板廠通常通過引入自動光學檢測（AOI，AutomatedOpticalInspection）和自動外觀檢查（AVI，AutomatedVisualInspection）設備來提升PCB制造品質。PCBAOI通過高分辨率相機提取PCB表面圖形、圖形數(shù)字化轉換、特征點邏輯判斷與圖形匹配、線條形態(tài)輪廓邏輯比對、缺陷點判定與提取這一技術流程來實現(xiàn)PCB表面圖形的缺陷檢測，包括基板缺陷、孔缺陷、線路缺陷等。PCBAVI是PCB制程最后一道品質防線，主要負責成品PCB的外觀檢查，包括阻焊均勻性、焊盤覆蓋、線路覆蓋以及線路的表面缺陷等。PCB缺陷檢查過程中，通常會通過專用設備把缺陷自動標識出來，供維修人員進一步處理。在外觀結構部件方面，各類消費電子產(chǎn)品如手機、PAD的蓋板、中框等部件、計算機鍵盤外設等，在制造過程中，經(jīng)常會發(fā)生劃傷、碰傷、崩邊以及外形尺寸不良等一系列的品質問題。要提升這類電子產(chǎn)品的品質，通過機器視覺系統(tǒng)去完成識別和檢查工作是最為有效、可靠的方法，從而取代傳統(tǒng)的人工方法提升檢測速度、提高檢出率，進而提升電子行業(yè)產(chǎn)品制造的效率和品質。2016年至2021年間，我國規(guī)模以上電子信息制造業(yè)收入規(guī)模在2018年度出現(xiàn)下滑，其余年度均保持增長趨勢，收入規(guī)模由2016年的12．18萬億元達到2021年的14．13萬億元，年均復合增長率為3．01%，電子信息制造業(yè)正穩(wěn)步向前發(fā)展。消費電子是電子行業(yè)中快速增長的代表性細分行業(yè)，得益于互聯(lián)網(wǎng)科技的不斷發(fā)展，消費電子產(chǎn)品更新頻率的加速、居民收入水平的持續(xù)增加，我國消費電子產(chǎn)品市場快速增長。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，2021年，我國手機產(chǎn)量進一步增長至16．6億臺，同比增長12．9%；彩色電視機產(chǎn)量小幅回落到1．8億臺，同比下降5．8%；微型計算機設備產(chǎn)量增長至4．7億臺，同比增長23．5%。目前，我國電子產(chǎn)業(yè)鏈上機器視覺技術已經(jīng)基本覆蓋從元器件、關鍵零部件和成品的全制造環(huán)節(jié)的自動化及品質檢測與測量。未來，以消費電子為代表的電子行業(yè)產(chǎn)品數(shù)量需求的穩(wěn)步增長，以及消費者對更輕、更薄、更高品質電子產(chǎn)品的日益青睞，將共同推動相關電子生產(chǎn)制造企業(yè)通過更加高效、更加精細的機器視覺檢測技術提升產(chǎn)能和質量、從而實現(xiàn)降本增效的目標。此外，隨著相關電子技術的發(fā)展，電子行業(yè)更新?lián)Q代將進一步加快、精度要求將逐步提高，相應的配套產(chǎn)線設備采購將更加頻繁。因此，受益于這些因素的影響，電子產(chǎn)業(yè)對機器視覺相關產(chǎn)品的需求也將進一步增大。（二）機器視覺新型顯示行業(yè)應用情況在新型顯示領域，LCD（液晶顯示器）是當前主流的顯示技術，機器視覺在LCD制造過程中的應用從玻璃基材的檢測開始，工藝段主要涉及ITO玻璃鍍膜、絲網(wǎng)印刷和切割、背光模組、觸摸屏組貼合、蓋板玻璃檢測等。機器視覺技術作為非接觸、高精度、高速度的生產(chǎn)、檢測技術手段，目前已被廣泛應用于各類型的新型面板顯示的生產(chǎn)過程中，AOI（自動光學檢測機）和AVI/API（自動畫面檢測機）是LCD制造過程中常見的兩種視覺檢測設備。AOI設備幾乎在LCD的每一個工藝段都會被應用，用于檢測各工藝部件的表面缺陷、Particle異物顆粒、斷線等外觀不良。AVI/API則是對點亮后的顯示面板畫面缺陷進行檢查，取代人工目視檢測。AMOLED是近年來投資力度比較大的新型顯示技術。AMOLED技術工藝主要分為TFT陣列、OLED蒸鍍封裝和模組，其中TFT工藝段和LCD液晶顯示屏的TFT工藝基本相同，但是精度要求更高，相應的對AOI設備要求也會更高。在AMOLED蒸鍍、模組工藝段，同樣有大量AVI/API自動畫面檢測的需求。此外，DeMura設備在AMOLED制程中被用于Mura（注：指顯示器亮度不均勻，造成各種痕跡的現(xiàn)象）補償，可進行DeMura畫面拍攝、補償數(shù)據(jù)燒錄等。此外，隨著miniLED、MicroLED技術的不斷成熟，新型顯示領域的泛半導體化，將對視覺檢測提出更高的要求。根據(jù)賽迪智庫、工信部披露的數(shù)據(jù)，2020年我國面板顯示行業(yè)的營收達4，460億元，較2019年增長了19．7%，2016-2020年期間行業(yè)營收的復合增長率達到了22．0%，行業(yè)規(guī)模不斷擴大。此外，隨著新型面板顯示相關下游應用的規(guī)?？焖僭鲩L及國產(chǎn)新型面板顯示技術的不斷發(fā)展，我國面板顯示領域市場規(guī)模有望進一步增大。相應地，應用在新型顯示領域的機器視覺市場的滲透率將進一步提高，這將利好國產(chǎn)機器視覺廠商的進一步發(fā)展。（三）機器視覺鋰電行業(yè)應用情況鋰電池的生產(chǎn)工序多，工藝也比較復雜。鋰電池生產(chǎn)由于工藝水平引起的不良經(jīng)過數(shù)道工序的疊加，通常會導致從原料到傳導到最終產(chǎn)品的不良率會達到驚人的水平，極大地影響生產(chǎn)成本和效率。此外，由于工藝不良導致的電池缺陷，其性能、安全和使用壽命都會受到影響。因此，通過投入機器視覺檢測系統(tǒng)加強鋰電池的制程管控、提升產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率是各大鋰電池生產(chǎn)廠商近年來大力投入的方向。鋰電池制造過程對視覺的需求從對隔膜、銅箔等鋰電池上游材料的質量檢測開始，到前段的正、負極材料混合、涂布、膜切、分切、卷繞（或疊片），再到中段的注液、焊接、化成、分容和后段的成組、加工和組裝工藝，各個工藝過程都需要對物料、部件外觀缺陷進行檢查、測量或對位等。鋰電制造過程的缺陷檢查動作主要包括極片表面突起、凝聚、露箔、暗斑、掉料等；測量動作則包括對極片、極耳的尺寸進行測量，對電池材料進行測長等。以涂布環(huán)節(jié)為例，機器視覺通過上相機與下相機兩個拍攝角度分別拍攝涂布的正面與反面，再由圖像處理軟件對圖像進行處理，識別涂布表面的瑕疵，對不良品進行貼標區(qū)分。從鋰電制程工藝特點來看，鋰電行業(yè)對機器視覺系統(tǒng)的需求量巨大。新能源汽車是鋰離子電池的典型應用場景，隨著新能源汽車銷量不斷創(chuàng)新高，我國鋰離子電池需求保持較高增速。根據(jù)國家統(tǒng)計局、機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）整理數(shù)據(jù)，2016-2021年，我國鋰離子電池產(chǎn)量由78．4億只增長到232．6億只，年均復合增長24．3%，2021年鋰電全行業(yè)總產(chǎn)值突破6，000億元，表明鋰離子電池行業(yè)規(guī)模正在快速增長。未來，受益于新能源應用場景的不斷擴展及動力電池需求的增加，我國鋰電池出貨量將逐年上升。相應地，鋰電領域對機器視覺相關的檢測設備以及智能制造裝備的需求量將不斷提高。（四）機器視覺半導體行業(yè)應用情況隨著微電子技術的高速發(fā)展，各種半導體芯片的集成度越來越高，同時芯片的體積趨向于小型化、微型化，對芯片的質量檢測提出更高的要求。機器視覺檢測所具有高精度、高效性、非接觸性、連續(xù)性、靈活性等優(yōu)點，傳統(tǒng)人工檢測正逐漸被機器視覺檢測替代應用于半導體制造中。在半導體晶圓制造階段，氧化、涂膠、光刻、刻蝕、離子注入、擴散、薄膜沉積、拋光、蝕刻、曝光、清洗等工序每一步完成后都需要在整個生產(chǎn)過程中進行實時監(jiān)測。根據(jù)檢測功能的不同分為量測類和缺陷檢測類兩種。量測類應用主要包括透明薄膜厚度、不透明薄膜厚度、膜應力、摻雜濃度、關鍵尺寸、套準精度等；缺陷檢測類分為明暗場光學圖形圖片缺陷檢測、無圖形表面檢測、宏觀缺陷檢測等。在這些檢測過程中，半導體機器視覺檢測發(fā)揮了重要的作用。晶圓制造機器視覺檢測主要分無圖形表面缺陷（未曝光）、有圖形表面缺陷（曝光后）、尺寸測量、套刻標記等幾種類型?；诠鈱W圖像檢測技術，檢測尺度大于0．5μm的圓片缺陷檢測，一般用于光刻、CMP、刻蝕、薄膜沉積后的出貨檢驗（OQC）以及入廠檢驗（IQC）中，包括正面檢測、背面檢測、邊緣檢測、晶圓幾何形狀檢測等，這些檢測可通過高感光線掃相機（高階TDI相機）或高幀率面掃相機飛拍掃描硅片的全表面，自動存儲和檢測硅片全景圖像、自動輸出缺陷分類結果。在半導體封測等后段工序中，包括晶片切割、黏晶、焊線、封膠、剪切、印字、電鍍封裝等，也會大量用到量測和缺陷檢測機器視覺系統(tǒng)。在量測方面，按照晶片尺寸大小對整片晶圓進行裁切，由于晶片之間有10~30μm不等間隙區(qū)分，劃片區(qū)切道需確保在晶粒之間均等切割，對此需要高精度機器視覺引導測量裁切位置，這里一般常用光學線掃相機進行超感光量測；在缺陷檢測方面，包括晶圓裁切后劃傷、崩邊、裂紋等表面缺陷檢測；成品晶片封裝在固定支架上需機器視覺定位引導到相應安裝位置；IC封裝成品也需機器視覺系統(tǒng)對其外觀缺陷進行終檢。根據(jù)整理數(shù)據(jù)顯示，2016年至2021年間，我國半導體市場規(guī)模在2019年度出現(xiàn)下滑，其余年度均保持增長趨勢，市場規(guī)模由2016年的1，075億美元達到2021年的1，925億美元，年均復合增長率為12．36%，說明半導體產(chǎn)業(yè)規(guī)模正不斷增長。此外，未來隨著工業(yè)自動化智能產(chǎn)線的不斷普及，半導體行業(yè)對產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的高精度檢測需求將不斷提高，這也將進一步促進機器視覺產(chǎn)品的應用，市場規(guī)模有望迎來新一輪的擴張。（五）機器視覺光伏行業(yè)應用情況太陽能電池作為光伏產(chǎn)業(yè)應用的核心部件之一，從原料到實際應用的電池組件分別要經(jīng)過硅料、硅片、電池片、電池組件四個大環(huán)節(jié)，其中硅錠、硅片質量及加工鍍膜工藝等都會影響太陽能電池片的光電轉換效率。例如硅片在運輸過程中很容易產(chǎn)生缺角、碎片、隱裂等缺陷；在生產(chǎn)過程中電池片會產(chǎn)生如碎片、電池片隱裂、表面污染、電極不良、劃傷等缺陷。這些缺陷影響了電池的光電轉化效率和使用壽命，造成電池片等級降低或報廢。為了保證電池片的光電轉換效率和良品率，相關產(chǎn)線需要采用有效的缺陷檢測方法以提高電池片的成品質量。近年來，機器視覺技術憑借著檢測精度高、可靠性強、速度快的特點，逐步被應用于太陽能電池生產(chǎn)線的質量缺陷檢測與控制環(huán)節(jié)。具體來說，機器視覺系統(tǒng)將在太陽能電池產(chǎn)線的每個工藝段提供相對應的光電視覺模組器件（相機、光源、鏡頭等），通過這些視覺組件進行硅片、過程片、成品片的缺陷圖像采集，然后配合圖像處理軟件進行缺陷分類及統(tǒng)計，從而達到可快速配置，提供高質量的視覺成像效果的目標。整體來看，配備有機器視覺系統(tǒng)的生產(chǎn)線不僅可以使檢測結果更加客觀可靠、準確率高，而且能夠長時間重復進行檢測，生產(chǎn)效率顯著提升，還能夠大大降低太陽能電池的廢品率，從而減少生產(chǎn)能耗、提高太陽能電池片產(chǎn)出比，使太陽能利用更加高效。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，2021年我國太陽能電池產(chǎn)量達到23，405．4萬千瓦，較2020年增長了48．8%，產(chǎn)量及增速均創(chuàng)歷史新高。未來，隨著太陽能行業(yè)的競爭愈發(fā)激烈，電池片質量也將變得愈發(fā)重要，客戶對視覺檢測系統(tǒng)的成本、檢測效果、穩(wěn)定性要求也越來越高，相關機器視覺檢測產(chǎn)業(yè)的需求將不斷增加，行業(yè)整體將迎來新一輪的發(fā)展機遇。（六）機器視覺印刷行業(yè)應用情況在各類型的印刷品生產(chǎn)制造過程中，受印刷工藝、印刷設備、印刷材料、環(huán)境變量、人為操作隨機誤差等因素的影響，印刷產(chǎn)品經(jīng)常會出現(xiàn)各種缺陷，如墨點、異物、臟點、切線、拖墨、劃痕、溢膠、字符不完整、漏印、色差、套印不準確及氣泡等。在印刷品缺陷檢測過程中，傳統(tǒng)人工隨機抽樣檢測印刷質量的方法，受主觀判斷影響較大，難以保證印刷產(chǎn)品的準確性和一致性，一旦這些缺陷出現(xiàn)在產(chǎn)品包裝上，產(chǎn)品的視覺觀感將會大大降低，嚴重影響產(chǎn)品的品牌形象，降低客戶滿意度。因此，在印刷制造的多個工藝段，均需要配置機器視覺系統(tǒng)進行質量缺陷檢測和數(shù)據(jù)反饋。印刷行業(yè)的視覺檢測根據(jù)應用類型的不同主要分為卷材類檢測、單張片材類檢測和標簽類檢測。其中，卷材類印刷包括檢測各類膜材、金屬箔、紙張、塑料包裝等；單張片材主要包括檢測藥包、煙包、鈔票、3C產(chǎn)品/食品/日化包裝盒等；標簽類檢測主要包括印刷字符、二維碼/條形碼、打標logo、不干膠標簽等。搭配機器視覺檢測設備的印刷產(chǎn)線通常能將生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)的質量數(shù)據(jù)進行分析處理，進一步反饋并優(yōu)化生產(chǎn)工藝，從而形成決策判斷系統(tǒng)平臺，助力印刷企業(yè)優(yōu)化并提升生產(chǎn)管理。整體來看，在裝備技術水平穩(wěn)步提升的基礎上，機器視覺能夠為印刷智能化提供印刷設計問題攔截、印刷過程質量控制、出廠質量終檢、系統(tǒng)生產(chǎn)管理優(yōu)化等功能。包裝印刷與社會進步，經(jīng)濟發(fā)展與居民消費需求息息相關。近年來，得益于我國經(jīng)濟快速穩(wěn)定發(fā)展、日用品消費市場持續(xù)增長、文化市場的剛性需求、出口市場的持續(xù)繁榮，對包裝印刷品的需求量和品質要求都在不斷提高，印刷行業(yè)取得了長足的發(fā)展。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2020年我國印刷行業(yè)市場規(guī)模為13，867．0億元，預計2021年將達到13，950．0億元。未來，隨著印刷生產(chǎn)設備持續(xù)高速、高精度、智能化的發(fā)展，將對印刷檢測提出了更高、更嚴的要求及標準。相應的，機器視覺相關產(chǎn)品在印刷行業(yè)的應用將進一步擴大。全球機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀機器視覺市場前景廣闊。全球機器視覺市場規(guī)模近年來不斷擴張，市場規(guī)模從2016年的62億美元增長至2019年的102美元，2020年，受新冠肺炎疫情影響，全球供應鏈中斷，項目停擺，給全球機器視覺行業(yè)帶來了沖擊，市場規(guī)模下降至96億美元，同比下滑5．9%。在智能制造的浪潮下，下游應用中的消費電子市場、汽車市場、半導體市場、醫(yī)療市場等行業(yè)的不斷發(fā)展，主要國家的工業(yè)自動化水平穩(wěn)步提升，機器視覺的市場規(guī)模將持續(xù)擴大，預計到2025年全球機器視覺市場規(guī)模將達到130億美元。機器視覺率先發(fā)生和發(fā)展在基礎科學和技術水平領先的北美、歐洲和日本等發(fā)達地區(qū)。從2020年的區(qū)域分布上看，歐洲地區(qū)是全球最大的機器視覺市場，占比達37%。北美、亞太地區(qū)緊隨其后，占比分別為29%、25%。與德美相比，中國機器視覺行業(yè)滲透率尚有巨大提升空間。定義機器視覺密度=機器視覺市場規(guī)模/當年制造業(yè)增加值。數(shù)據(jù)顯示，2019年，德國、美國、全球、中國機器視覺密度分別為0．16%、0．12%、0．07%、0．03%，中國機器視覺密度遠低于德美。在中國制造業(yè)高端轉型進程中，中國機器視覺滲透率有望持續(xù)提升，未來發(fā)展空間廣闊。機器視覺行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀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(chǎn)品牌智能制造設備商實力的增強，國產(chǎn)品牌機器視覺企業(yè)可以利用更為先進的生產(chǎn)制造技術不斷加快產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度。同時，國產(chǎn)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(jù)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。機器視覺是指利用計算機視覺技術、圖像處理技術、模式識別技術等，實現(xiàn)機器自動獲取外界圖像信息并作出相應反應的技術。機器視覺的應用可以大大提高工廠的生產(chǎn)效率，從而提升企業(yè)的競爭力。中國機器視覺行業(yè)發(fā)展前景廣闊，未來將繼續(xù)保持良好發(fā)展態(tài)勢。隨著人工智能技術的發(fā)展，機器視覺行業(yè)將會受到更多的關注，從而推動其發(fā)展。機器視覺行業(yè)全球發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)數(shù)據(jù)，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(xiàn)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(jù)GIR（GlobalInfoResearch）機構按收入統(tǒng)計調研數(shù)據(jù)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(jù)QYResearch、東莞證券研究所數(shù)據(jù)，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%。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(jù)中國機器視覺產(chǎn)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(jīng)濟回暖、新基建投資增加、數(shù)據(jù)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(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計，機器視覺已經(jīng)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(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2021年我國國內生產(chǎn)總值突破114．37萬億元，為全球第二大經(jīng)濟體；而作為經(jīng)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(xiàn)自動化和智能化，是現(xiàn)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(chǎn)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(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)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(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的關鍵核心技術，機器視覺也已經(jīng)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)技術發(fā)展趨勢機器視覺技術是實現(xiàn)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(chǎn)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(chǎn)品的通用性很低。需出