机器视觉正在加速向产业端渗透

机器视觉正在加速向产业端渗透。根据前瞻研究院数据，中国机器视觉行业规模预计从2018年的104亿成长到2023年的197亿（平均年复合增长率13.63%）。其中，电子和汽车贡献主要需求，占比分别为47%和15%。

从技术路线上看，3D机器视觉作为传统2D视觉的补充，近年来市场需求激增，国内外创业公司也比较踊跃。在核心传感器研发方面，3D视觉当前分为单双目、结构光、激光、TOF这几种主流路径。36氪接触到的苏州小优智能科技有限公司（以下简称“小优智能”）就是一家3D机器视觉公司，专注于研发、生产及销售基于动态结构光技术的3D机器视觉模组。

小优智能近日已宣布完成千万级preA轮融资，投资方为赤子基金、同创伟业、石湖基金。公司表示，本轮融资资金将主要用于高精度3D MEMS动态结构光人脸识别方案技术升级和市场推广。

不同于目前市场其他机器视觉技术路线，小优智能副总经理代启强表示，公司研发的视觉模组是基于编码结构光方案，相较于普遍使用的散斑结构光方案，其精度更高，可达0.2mm，而散斑结构光方案或TOF的普遍精度在2-3mm左右。

小优智能自主开发的3D机器视觉模组包含MEMS微振镜、动态结构光、三维成像算法等软硬件技术，其原理是将线光源投射到MEMS微振镜上，利用MEMS微振镜每秒几千次的振动，再控制生成被编码的正弦性动态结构光图案。

编码结构光投影扫描到被测物体表面后，在物体表面产生相应的形变，双目工业相机会同步采集与物体表面形变一致的动态结构光图案，借助自主研发的视觉算法，基于三角测距原理，解析相位变化，该视觉模组会重建出物体表面结构的三维点云坐标信息，实现对物体三维结构的重建。

目前小优智能的视觉模组产品的主要领域为消费领域中的3D人脸识别场景和医疗美容场景，工业领域及安防领域。副总经理代启强表示，公司接下来将加大对消费场景的开发。

小优智能在消费领域主要瞄准需要高精度识别、防伪性要求更高的人脸识别场景，例如机场、火车站安检、医院、银行支付等，特别是可以对佩戴口罩及在光照不足情形下的人脸进行识别。未来小优智能还会将产品进一步小型化，以更好地应用于手机人脸识别场景。

消费领域的3D识别和其他领域的需求特点有所不同，在一些人流量较大场景需要更快速地识别出相应结果，因此视觉模组需要在精度和速度之间做出相应的平衡。

编码结构光较散斑结构光需要投射更多的结构光图案来形成3D数据，小优智能通过在相机、算法等软硬件方面的改进，逐步实现在保持编码结构光高精度的优势下采样识别速度可接近散斑结构光方案的速度。

在工业领域，由于小优智能基于MEMS微振镜芯片的视觉模组产品具有体积小、低功耗、可随身携带的特点，所以质检人员可使用该产品用于部分间断性检测工作方面。对于长时间运行的3D无序抓取、拆垛码垛、上下料、3D检测等工业场景，小优智能也开发出相应的视觉模组产品。

小优智能目前与中车、西门子集团在轨道交通检测系统、智能巡检机器人、自动加油机等项目展开合作，为其提供3D视觉识别服务；与ABB、库卡、爱普生等机器人本体厂商合作，为终端客户提供整体解决方案，目前已经完成鞋、服点胶产线改造等项目。

此外，在安防刑侦领域，小优智能开发的便携式现场痕迹提取仪可以最大限度的复原物体遗留痕迹的三维信息，通过对三维信息的对比分析可提高公安部门技术人员侦破案件的效率，主要客户为公安部等司法部门。

小优智能预计今年在消费领域的出货量可达到10k级以上，2021年整体将达到30k以上的出货量。

未来发展规划方面，小优智能将进一步提高MEMS微振镜芯片的性能、研发改进光源，将视觉模组产品的识别精度由0.2mm提升至0.1mm以内；市场方面，公司将打造市场推广团队，扩大产品销售规模。