行业动态

机器视觉发展历史及现状趋势分析

 

  机器视觉发展历史
  机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支,自起步发展至今,机器视觉已经有20多年的历史,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。
  20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别。
  60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究。
  70年代中,MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”的课程。

  80年代开始,开始了全球性的研究热潮,机器视觉获得了蓬勃发展,新概念、新理论不断涌现。

  初级阶段为1990~1998年,期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。1990年以前,仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初,一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司,开发了第一代图像处理产品,人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。尽管这些公司用视觉技术成功地解决了一些实际问题,例如多媒体处理,印刷品表面检测,车牌识别等,但由于产品本身软硬件方面的功能和可靠性还不够好,限制了他们在工业应用中的发展潜力。另外,一个重要的因素是市场需求不大,工业界的很多工程师对机器视觉没有概念,另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。
  第二阶段1998~2002年定义为机器视觉概念引入期。自从1998年,越来越多的电子和半导体工厂,包括香港和台湾投资的工厂,落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。随着这股潮流,一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备,这是真正的机器视觉市场需求的开始。设备制造商或OEM厂商需要更多来自外部的技术开发支持和产品选型指导,一些自动化公司抓住了这个机遇,走了不同于上面提到的图像公司的发展道路——做国际机器视觉供应商的代理商和系统集成商。他们从美国和日本引入最先进的成熟产品,给终端用户提供专业培训咨询服务,有时也和他们的商业伙伴一起开发整套的视觉检测设备。
  经过长期市场开拓和培育,不仅仅是半导体和电子行业,而且在汽车、食品、饮料、包装等行业中,一些顶级厂商开始认识到机器视觉对提升产品品质的重要作用。在此阶段,许多著名视觉设备供应商,如:Cognex, Basler , Data TranslaTIon, TEO,SONY开始接触中国市场寻求本地合作伙伴,但符合要求的本地合作伙伴寥若晨星。
  第三阶段从2002年至今,我们称之为机器视觉发展期,从下面几点我们可以看到中国机器视觉的快速增长趋势:
  1、在各个行业,越来越多的客户开始寻求视觉检测方案,机器视觉可以解决精确的测量问题和更好地提高他们的产品质量,一些客户甚至建立了自己的视觉部门。
  2、越来越多的本地公司开始在他们的业务中引入机器视觉,一些是普通工控产品代理商,一些是自动化系统集成商,一些是新的视觉公司。虽然他们绝大多数尚没有充分的回报,但都一致认为机器视觉市场潜力很大。资深视觉工程师和实际项目经验的缺乏是他们面临的最主要的问题。
  3、一些有几年实际经验的公司逐渐给自己定位,以便更好的发展机器视觉业务。他们或者继续提高采集卡、图像软件开发能力,或者试图成为提供工业现场方案或视觉检查设备的领袖厂商。单纯的代理仍然是他们业务的一部分,但他们已经开始开发自己的技术或者诀窍,在元件和系统的层次上。4.经过几年寻找代理的过程,许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。通常他们在北京、上海、广东、深圳等建立自己在中国的分支机构,来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。

  机器视觉发展现状
  机器视觉发展至今,早已不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分,这就对系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统,而非独立的视觉应用。在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

  主要地区机器视觉产业现状
  随着全球制造中心向中国转移,中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后,成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。目前包括中国和日本在内的亚太地区占全球的比重突破20%已经超过欧洲,位居全球第二大区域市场。
  机器视觉市场发展趋势
  从产业发展生命周期来看,国际机器视觉产业已经处于成熟期,在诸如工业4.0等市场热点的推动下,预期未来3~5年内,欧美日机器视觉技术仍将不断有创新,国际机器视觉市场有望保持现有市场规模,并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期,从2014、2015年情况来看,我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验,已步入快速发展阶段。
  从全球市场角度来看,机器视觉行业已经走向成熟,近年来(2006-2015年)国外机器视觉市场专利数量逐年下降。全球机器视觉专利分布主要集中在美国、欧洲、日本等发达国家,欧美在机器视觉领域的技术处于统治地位。
  国内专利申请现状:年产专利数量稳步攀升 专利人集中在东南沿海 2009-2015年国内机器视觉专利数量总体趋势(截止2016年1月)
  中国产业调研网发布的2016-2022年中国机器视觉市场现状研究分析与发展趋势预测报告认为,国内机器视觉专利数量逐年增加,各大高校及企业纷纷投入精力在机器视觉领域进行研究,国内机器视觉行业正处于一个飞速发展的阶段。国内机器视觉产业主要集中沿海发达省份及北京地区,江苏、广东、浙江、北京、上海五省市专利数量占到全国总申请数量的75%。 

  产业企业数量:目入中国的国际机器视觉品牌已超100多家,中国自己的机器视觉企业除了维视图像这样的老品牌之外也超过102家,机器视觉产品代理商超过200家,专业的机器视觉系统集成商超过50家,涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡以及智能相机等所有机器视觉产业链产品。
  企业分布情况
  目前国内机器视觉企业主要位于珠三角、长三角及环渤海地区,企业重点分布在广东、浙江、江苏、上海和北京等省市。  

 

  国内机器视觉从上世纪80年代萌芽以来,通过艰难的概念引入,至2002年迈入发展期,特别在2012年,工业和信息化部印发了《高端装备制造业“十二五”发展规划》,规划明确将智能制造装备列入现阶段高端装备制造业发展的重点方向之一。2013年~2015年间,随着“工业4.0”、“中国制造2025”等概念的兴起,国内机器视觉公司如雨后春笋般发展起来,国内机器视觉产业发展速度明显加快。预计国内机器视觉发展期可持续到2020年前后,之后进入产业成熟期。
  中国机器视觉产业起步晚,市场基数小,但发展速度快(2009年以后进入快速发展期),已成为继美国之后全球第二大机器视觉市场。2016年中国市场规模33亿元,全球占比14.9%,增速为28.57%,高于全球平均水平,GGII预计2017年中国机器视觉规模将达到42亿元,增长速度超25%,到2020年将超100亿元。
  3D视觉的翘楚
  在自动化工业质量控制和在线检测领域,2D和3D技术都具有重要的作用。2D视觉技术相对成熟,主要应用于检测、编码、条码识别。而3D视觉则更接近人眼,能提供的深度测量信息,由于物体位置(距传感器的距离)而导致的误差不再可能,这意味着物体可以在传感器的测量体积内的任何位置移动,并仍能得到准确的结果。
  在3D视觉领域,微链科技以其先进的技术而为业界称道。
  微链科技的WELINKIRT VISION微链3D机器人技术,可以通过一个摄像机让机器人实现3D识别,从图像传导到机器人,只需要0.1秒,精度可以达到20微米,比市场同类产品成本更低,精度更高,速度更快。安装了WELINKIRT VISION的机器人可以在不同的地方准确快速地定位物体,同时增加产量,降低成本,提高质量,使工厂的自动化率大大提高。
  为机器人插上人工智能的眼睛
  在许多人的既有印象中,工业机器人的智能化程度最低,只能在生产线上从事制造类的工作,再加上外形和“人”字相差甚远,因此大众对工业机器人的关注程度也远不及服务机器人或特种机器人。
  微链科技则希望用自己的技术改变这种状况。微链科技经过15年来在 IT业务的深耕,成功的把IT(信息技术)与RT(机器人技术)相融合,推动了社会智能化的发展。
  冉祥说:“大数据、云计算、机器深度学习最终一定是引导社会向智能化发展的。传统的工业自动化仅仅是设备的自动化,工业机器人并没有认知的能力,只会固定做‘点到点’的动作。”怎样实现自动化设备的智能化呢?冉祥认为,一定要通过信息科技与机器人技术的结合,“软件定义机器人。我们有优异的智能设备信息数据采集技术,可以让机器人通过这些数据积累经验,不断学习。我们的智能设备数据采集技术已经应用在国际知名的某手机生产实验室了。将来,所有的手机出厂检测都会用到我们的设备,不需要再依靠人工检测了。通过我们的技术,不仅可以发现产品备件的缺陷,而且可以发现工艺设计的缺陷。我们可以模拟手机用户跑一遍所有的应用,用来观察硬件的承受度。这样就可以避免像某些手机一样因为电池过热而爆炸。把一切错误都扼杀在出厂前。”
  对当下最热门的大数据、人工智能,微链科技有着深刻的见解,对于机器人未来的发展方向也有独到的认识——赋予自动化设备智能。这和国家的宏观战略不谋而合:
  12月26日,国家发改委印发了智能机器人关键技术产业化实施方案,旨在推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,提高智能机器人产业技术水平和核心竞争力。这意味着用人工智能技术为机器人赋能,将成为未来机器人领域的一大发展趋势。
  WELINKIRT VISION是认知技术,他可以像人类一样看到,思考和工作。
  微链的WELINKIRT VISION不仅是视觉技术,更是认知技术,借助工业大数据、机器深度学习等人工智能技术,它不仅可以让机器人像人类一样看到,还可以像人类一样思考和工作。  

        机器视觉发展趋势

  机器视觉可以说是人工智能的最下层的基础设施层, 在人工智能产业行业应用最主要几个应用领域中,机器视觉的应用领域非常深、非常多,从整个产业链的全景图来讲,中国的人工智能产业处在快速的生态的构建期。
  从整个机器视觉的领域来讲,它是处在快速的重构期,通过市场分析来看,机器视觉并不是特别新兴的领域,这从最早图像处理衍生到现在,市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕,他们最开始不是做机器视觉、人脸识别起家的,在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。
  赛迪顾问预测到2018年中国人工智能市场规模会超过406亿,这个复合增长率会达到25.8%,增速是快于全球的整个增长率的。在市场结构上来讲,也是存在着整体的情况。投资规模来讲,在去年一年,从投资的整个额度包括投资笔数都呈快速增加的态势,而且很多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地增加。

  未来,通过人工智能方面利好的政策,在这四个领域会有比较大的机遇,安防、交通,金融,消费电子这是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。
  第一是现在巨头做机器视觉,包括人工智能演进,他们都是呈开元化,这在中国来讲比如华为,对他们来说开源的思路,到底开源怎么用,有很多理念上跟国外还是有一定的差距,很多开源做完代码自己封装自己用了,其实从整个思路来讲,国外开源理念上是更先进的。当然有其背后的原因,很多企业基本上在提交人工智能代码上走着开源化部署道路。
  整个产业的演进方向,目前处在快速回报期。整个产业和产品技术演进会存在周期的波动,机器视觉领域以及计算机视觉,仍是处在快速的回报期,也就是说它的技术已经得到成熟,市场关注度也在快速地回升,它是未来能够得到快速回报的重点产品和领域。
  最后就是在目前中国整个市场发展,包括政府的规划中,智慧城市这个话题又重新火热起来了,很多年前建设了很多,但是发展都不是特别顺利,现在随着人工智能整个产业发展,这个动力和热潮,主要原因就是技术实力能够解决真正的刚需和真正的问题,在数据方面我们预测今年中国智慧城市建设数量超过500个,在整个智慧城市的产业定义上来讲,机器视觉领域需求量特别大的,很多的包括智慧城市的定义就是说,什么叫智慧城市,就是摄象头数量多少个,这是一个很刚性的标准,对智能,包括具备人脸识别功能摄象头需求量未来是非常大的。

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