一起探索3D视觉未来主要发力领域及发展趋势

机器视觉是一种应用于工业和非工业领域，以相应的机器视觉硬件和相关处理算法替代人眼做出检测和判断的综合性技术，其主要功能为捕获并处理图像。它的出现大大提高了生产自动化程度，增加了质量检测的高效准确性，为设备执行提供操作指导，是智能制造的先锋力量，目前主要应用于制造业，随着我国的科技水平不断发展，机器视觉技术为了更好的适应社会需求，也在不断的在优化升级，开辟了不少新领域。接下来就跟随新战略的脚步，一起探索3D视觉未来主要发力领域及发展趋势。

机器视觉行业产业链环节较长，上游由机器视觉系统硬件和软件算法构成，中游为设备商和系统集成商主要负责软件的二次开发和设备制造，下游应用场景和行业广泛。

目前，中国机器视觉行业最大的市场主要是工业领域，其销售占比已超过整体80%，其中机器视觉渗透率较高的行业有电子制造、显示面板、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装等，交通、国防安防等行业近些年也开始发展3D技术。根据过去几年中国机器视觉消费占比情况以及全国工业市场发展趋势，我们认为3C电子、汽车制造、半导体、锂电此四大赛道是值得机器视觉企业深度关注重点行业。

3C电子

欧美等国家的3C电子产业正在向发展中国家转移，消费电子作为典型的技术密集型、资本密集型和劳动力密集型产业，产品变化大，迭代速度快，导致制程不标准，且近年来存在招工难，招工贵严重吞噬企业利润。同时，消费电子产品集中度高，制造环节长，传统作业方式也导致大量不合格品，进一步挤压企业利润空间。

在当前行业增速短期放缓的盘整阶段，头部玩家正在积极推动产线智能化转型升级，目标是通过智能装备替换人工、半自动化设备，实现生产智能化、数字化甚至柔性制造，这也是机器视觉产业进一步提高行业渗透率的机会。

3C电子行业发展趋势：

1.市场需求增加3C产品生命周期短，制造商需频繁采购设备这将带动持续的机器视觉的需求。

2.产品多环节应用3C产品趋于复杂化，产线对生产效率及加工精度的要求日益提升，更多的3C商将机器视觉应用在制造环节中。

3.3C制造更新换代快本土高端智能手机的市场扩大，安卓系厂商手机对加工效率和精度的要求也在持续提升，机器视觉在安卓系产线内的渗透率存在较大提升空间。

汽车行业

机器视觉应用兴起于汽车制造。机器视觉经过数十年在汽车制造行业的发展，其应用已经贯穿整个汽车车身制造过程，从初始原料质量检测发展到汽车零部件的测量，再对制造过程中的焊接、涂胶、冲孔等工艺进行把控，最后对车身出厂质量进行把关。

我国汽车制造业高速发展，汽车产销量均居全球前列；汽车制造行业自动化程度较高，各类工业机器人在生产制造多数环节中已代替人力进行工作，同时，汽车制造业所涉及的新技术范围广、数量多，不断需要各种技术的革新来推动汽车制造行业的进步，进而促进机器视觉技术的发展。

汽车行业未来扩展方向

车辆行人检测应用

车辆检测系统借助机器视觉技术，可以利用各种传感器探测周边车辆的相关信息，包括前后方车辆速度、位置以及障碍物的大小位置等。行人检测系统也是以同样的原理展开应用，通过机器视觉技术检测出行人的位置。

疲劳监测应用

目前驾驶疲劳监测系统研究中，多采用车载机器视觉系统监测人体姿态和操作行为，根据系统反馈信息来判别疲劳状态。当驾驶员处于疲劳状态时，通过声音、光线、振动等刺激驾驶员，使其恢复清醒状态。在一定范围内，极大地减少了因驾驶人员疲劳而造成的交通意外事故。

半导体

2022年全球半导体销售额达 5735 亿美元中国区销售额为1803亿美元，占比31.43%是全球最大的半导体销售市场，半导体产业具有集成度、精细度高的特点，是机器视觉技术最早大规模应用的领域之一。机器视觉在半导体行业中的应用涉及到半导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等的检测，尤其是晶圆制作中的检测、定位、切割、封装过程全程都需应用机器视觉技术。

半导体行业发展痛点、突破及未来趋势

痛点：

技术：半导体芯片检测设备，结合了光、机，电、算、软等技术应用，尤其是微纳米及纳米级2D、3D 光学成像技术，目前基本掌握在国外手中在国际竞争中，可能会来自国外的限制，需要加大力度投入国内的基础光学器件的研发

集成:视觉检测是结合生产工艺来优化生产，与工厂生产工艺强相关，另外基于 AI 的视觉算法，数据量越大，检测效果越好。

标准化:检测设备还未有国家标准，主要是针对不同的工艺开发，后期需要推动建立相应的半导芯台检测设备国家标准。

技术突破：

基于AI的缺陷检测算法平台:为实现技术产品标准化提高算法在不同应用场景间的迁移能力、提 高缺陷的检测能力和分析能力，开发基于 AI 的缺陷检测算法平台。

高速高精度光学成像系统:为解决晶圆的亚微米级( 0.2μm)缺陷的高速成像以及表面高度的微 米级测量和封装段金线和焊点的高度测量，研发高度高精度2D/3D 光学成像系统。

高速、高精度 XYθ运动隔震平台架构:为解决晶圆的亚微米级( 0.2μm)缺陷的高速成像的稳定性，研发 套高速、高精度 XYθ动隔震平台，实现图像的快速稳定采集。

行业未来趋势：

与芯片厂商深度合作，实现MINILED芯片外观检测开发；更高效、低成本、提高检出率技术积累，取得国际厂商认可实现更高要求的5G芯片、激光芯片等检测。

锂电行业

2月23日，工信部发布2022年全国锂离子电池行业运行情况。据行业规范公告企业信息及研究机构测算，2022年全国锂离子电池产量达750GWh，同比增长超过130%。我国锂电产业蓬勃发展的同时也带来了机器视觉装备需求井喷。

在锂电行业，机器视觉广泛应用于动力电池声场过程中各关键工艺的缺陷检测、尺寸测量和定位。锂电在机器视觉的应用场景、制作工艺复杂，多个工序需要机器视觉检测系统。随着电芯、模组、PACK 测量要求的不断提高，被测物体条件愈发复杂，全线视觉检测已逐步成为动力电池厂商标配。

锂电行业发展痛点及应对之策

痛点：

速度与精度难兼顾:动力电池大规模制造时代来临，物体检测愈发复杂，市场要求愈发精细化，如何提高生产效率、降低产品缺陷率成为行业共同的挑战

机器视觉技术迭代速度较慢:多元化应用场景加速动力电池需求分化，对材料、工艺的选择千差万别，磷酸锰铁、硅基负极、高镍三元等新材料不新推出，大圆柱电池、CTC、CTB等新工艺应用提速。

数据反哺能力弱:钾电机器视觉应用于电池生产，经历了从无到有、从差到好的过程，但自始至终检测数据这一宝库没有得到较好利用

应对之策：

技术层面:推出轻量化语义模型，赋予算法大余量，让机器面对新工艺时具有较强的应对能力研发出面向钾电行业的质量仲裁机、具备多维多角度的稳定成像系统

产能布局:工业人工智能算法与软件平台研发项目、先进光学与计算成像研发项目及科技与发展储备资金，以扩充自身可配置视觉系统与智能视觉装备业务的产能。

产品矩阵:规划重点发力原材料隔膜检测，极片电极段的激光切和切鲁一体检测以及后工序段的焊接检测

2023中国机器视觉发展趋势

随着国家经济迅速发展，制造行业不断更新换代，我们对机器视觉的要求也越来越高，行业整体朝着国产替代化、标准一体化的趋势发展。

01

国产替代化

当前我国国产机器视觉替代率达50%，但多局限于2D机器视觉领域。未来随着国产品牌协作共赢，产品功能专业、种类精细化，替代率将逐步升高。行业将趋向于专业化分工，自主化视觉平台、视觉系统与装备将协同作战，国产化替代成为主旋律，逐步超越国外品牌，成长为中国智能制造工业视觉的主力军。

国产化替代三大趋势：

硬件：光源、相机国产化较高，镜头有待突破光源是机器视觉的照明系统，决定了成像质量和算法效果，也可以认为光源以及其成像的基础。光源领域国产化替代率较高，市场集中度较高。相机有望实现全面国产化替代，目前中国已经拥有一批有规模、有竞争力的国产品牌。镜头是机器视觉图像采集的重要部件，目前海外厂商优势依旧明显。我国虽起步晚，但已经开始涌现出一些优秀的本土企业。

软件及数据：软件作为机器视觉的大脑，其本质就是数据的积累和算法的升级。

打造数据优化、算法升级闭环:数据算法更多的数据更优的算法。随着国家政策导向，新能源行业自动化的普及和深入也推进着本土机器视觉企业，新兴行业对于机器视觉技术要求更高，为国产替代提供了弯道超车的机会。

创新：3D视觉潜力巨大，技术升级打开市场

除了原有工业基础上的应用外，消费级应用也存在着巨大的潜在市场，3D 视觉传感器可以被搭载在 3D 空间扫描设备、服务型机器人、AR/VR设备等终端上以实现传统 2D相机无法实现的功能。例如三维重建、避障导航等。目前3D 视觉仍处于探索初期，具备核心技术的厂商有望率先受益。随着5G 技术的推广普及，人工智能和物联网应用将迎来快速发展，推动视觉技术加速从 2D 成像向 3D 视觉感知跨越。

02

标准一体化

机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用“标准化技术”，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。

在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。另外，由于用户的需求是多样化的，且要求程度也不相同。那么，个性化方案和服务在竞争中将日益重要，即用特殊定制的产品来代替标准化的产品也是机器视觉未来发展的一个取向。机器视觉的应用也将进一步促进自动化技术向智能化发展。

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审核编辑：刘清