國內機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)市場(chǎng)

　　摘?要：在2019年8月的“北京機器視覺(jué)助力智能制造創(chuàng )新發(fā)展大會(huì )”上，機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席潘津介紹了中國機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2018年度的企業(yè)調查報告，并對未來(lái)3年進(jìn)行了展望，探討了未來(lái)的技術(shù)趨勢和熱點(diǎn)。

　　關(guān)鍵詞：機器視覺(jué)；3D；檢測；嵌入式視覺(jué)

　　1 回顧2018年機器視覺(jué)市場(chǎng)

　　2018年我國機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值是84億元，從2016年到2018年，年復合增長(cháng)率是31%。圖1下是2016年到2018年機器視覺(jué)行業(yè)的凈利潤額，可見(jiàn)從2016年到2018年是持續增長(cháng)的，凈利潤額從6.3億元增長(cháng)至9.9億元，年均復合增長(cháng)率為24.9%，2018年行業(yè)凈利潤額增速放緩，為13.2%，同比下降了24.5個(gè)百分點(diǎn)。

　　雖然2018年行業(yè)的增長(cháng)率降低了很多。但是從全球角度，中國還是發(fā)展最快的國家。例如2019年5月，潘津主席去歐洲參會(huì )，了解到北美2018年的銷(xiāo)售額增長(cháng)率在10%到12%左右。

　　從2016年到2018年，盡管我們的產(chǎn)值營(yíng)業(yè)額在增長(cháng)，但是2018年利潤在下降，原因有多個(gè)：宏觀(guān)經(jīng)濟的增速放緩，以及國際貿易環(huán)境惡化，人民幣匯率波動(dòng)，市場(chǎng)競爭加劇，人工及生產(chǎn)成本上漲等原因影響，導致行業(yè)整體盈利能力有所下降，凈利潤率下降至11.8%。

　　圖2分析了不同規模企業(yè)的凈利潤情況?？梢?jiàn)不是企業(yè)規模越大，凈利潤越好。由圖2可見(jiàn)，銷(xiāo)售額在5 000萬(wàn)到1億元的企業(yè)凈利潤率最高，2018年是19.2%。其次是銷(xiāo)售額從1 000萬(wàn)到3 000萬(wàn)的是17.3%。值得注意的是，銷(xiāo)售額在1 000萬(wàn)元以下的企業(yè)，由于多處于成立初期，仍處于虧損狀態(tài)，2018年凈利潤率為-14.7%。

　　在研發(fā)投入方面，這兩年在不斷的增加，如圖3。

　　圖4是自主產(chǎn)品和代理產(chǎn)品的銷(xiāo)售產(chǎn)品的占比。很多企業(yè)不僅有自己研發(fā)的產(chǎn)品，同時(shí)也代理一些國外的產(chǎn)品。這幾年自主品牌的產(chǎn)品的比例上來(lái)了。而且自主產(chǎn)品的利潤率較高。

　　圖5再分得更細一點(diǎn)，從產(chǎn)品的大類(lèi)分。例如第一類(lèi)是特定應用視覺(jué)系統，第二類(lèi)分為幾部分：相機、光學(xué)、照明、智能相機緊湊型系統/視覺(jué)傳感器，第三類(lèi)是軟件、線(xiàn)纜、其他配件、采集卡。從銷(xiāo)售額來(lái)看，最大的是視覺(jué)系統。實(shí)際上這是粗略統計，如果按更嚴格的方法統計，這個(gè)數據會(huì )更大，因為很多做視覺(jué)系統的企業(yè)可能不在機器視覺(jué)行業(yè)，而是在其他行業(yè)做設備或做視覺(jué)系統的部門(mén)，此圖沒(méi)有把這部分業(yè)務(wù)計算在內。

　　如圖5，第二大部分是相機，第三是光學(xué)鏡頭。這些業(yè)務(wù)雖然銷(xiāo)售額沒(méi)有前者高，但利潤率反而是上升的。線(xiàn)纜市場(chǎng)雖然量不大，但利潤率最高。

　　圖6是地區市場(chǎng)細分。海外市場(chǎng)含港澳臺?？梢?jiàn)國內市場(chǎng)占大部分比例——90%。國內市場(chǎng)中，分成東部沿海區域和中西部區域，可見(jiàn)東部沿海區域明顯地遠遠超過(guò)中西部區域。

　　從利潤水平看，海外市場(chǎng)凈利潤率較高，為15.9%，而國內市場(chǎng)凈利潤率相對較低，為11.3%。

　　國內市場(chǎng)中，中西部地區雖然銷(xiāo)售額較低，但是凈利潤率高于東南沿海地區，分別為13.5%和10.8%，說(shuō)明東部比較成熟，競爭也比較激烈。行業(yè)平均利潤率為11.8%。

　　再從另外視角來(lái)看，把世界產(chǎn)品分成制造業(yè)和非制造業(yè)。

　　制造業(yè)指電子、平板顯示、汽車(chē)、電池、印刷、機器人、半導體、包裝、食品飲料、通用零部件等（如圖7）。很明顯，電子特別是消費電子占的比例很大，其次是平板顯示，二者占了24%份額，可見(jiàn)這是機器視覺(jué)現在應用比較多的一領(lǐng)域。其他領(lǐng)域較為平均。

　　但是若把圖7與前幾年比較，可以發(fā)現：現在應用領(lǐng)域更多了。前幾年多是集中在前三塊：電子、消費電子、平板顯示。因為當時(shí)的新能源電池還是指手機電池，那時(shí)新能源汽車(chē)電池還沒(méi)有很多。

　　非制造業(yè)包括鐵路、國防、生命科學(xué)、智能交通、物流、安防等，利潤較高的是顯微鏡及生命科學(xué)。

　　2 未來(lái)3年展望

　　2018年我國的產(chǎn)值是84億元，預計到2019年達到100億元（如圖8），到2020年到123億元左右，2021年到153億元，年均增長(cháng)率達到23.5%，將成為全球增長(cháng)最快的機器視覺(jué)市場(chǎng)。

　　機器人、新能源、半導體行業(yè)，加上機器視覺(jué)，是未來(lái)三年增長(cháng)最快的行業(yè)。

　　3 技術(shù)發(fā)展趨勢和熱點(diǎn)

　　3.1 機器視覺(jué)在工業(yè)中的總體趨勢

　　目前比較熱的技術(shù)趨勢是：3D視覺(jué)、嵌入式視覺(jué)、深度學(xué)習，此外還有高光譜視覺(jué)、OPC UA標準等。

　　3D視覺(jué)處于成長(cháng)階段。嵌入式視覺(jué)和深度學(xué)習處于創(chuàng )建階段。這個(gè)觀(guān)點(diǎn)來(lái)自德國的一位分析人士。

　　這位德國分析師認為機器視覺(jué)業(yè)處于成熟階段?；仡櫄v史，1985—2000年是創(chuàng )建階段：當時(shí)有需求了，很多公司是從應用系統開(kāi)始做起。2000—2015年進(jìn)入成長(cháng)階段，這時(shí)候產(chǎn)生了分化，有些做系統集成，專(zhuān)門(mén)做行業(yè)產(chǎn)品和應用系統；有一部分變成了部件（相機、光源、軟件）研發(fā)生產(chǎn)商。他們通過(guò)以客戶(hù)為導向的差異化產(chǎn)品去獲得市場(chǎng)份額。在這個(gè)發(fā)展階段，大家都在成長(cháng)。只不過(guò)有的成長(cháng)得更快一點(diǎn)，有的稍微慢一點(diǎn)。2015年后就進(jìn)入成熟階段了，此時(shí)差異化縮小了，無(wú)非就是分辨率變高一點(diǎn)，速度更快一點(diǎn)，因此價(jià)格壓力就增大了。例如潘津主席2019年夏接觸了一些廣東會(huì )員，會(huì )員們反映競爭的壓力很大。

　　國際上主要有三類(lèi)機器視覺(jué)公司：①一些財團把機器視覺(jué)公司買(mǎi)下來(lái)，組成一個(gè)項目組來(lái)做；②做自動(dòng)化的公司把機器視覺(jué)作為其產(chǎn)品線(xiàn)的補充；③專(zhuān)業(yè)的機器視覺(jué)公司，把產(chǎn)品線(xiàn)不斷豐富。當然還有一些小公司，他們也在找自己的出路，因為機器視覺(jué)盡管不是一塊非常大的市場(chǎng)，但應用很豐富，各行各業(yè)里還有很多細分的需要用到機器視覺(jué)的地方，需要在這方面做一些研究和產(chǎn)品。

　　3.2 3D 視覺(jué)

　　3D視覺(jué)有3個(gè)主要應用領(lǐng)域（如圖9）。

　　1）度量。例如齒輪的測量，這是3D模型的建立，類(lèi)似于過(guò)去的反向工程，或者類(lèi)似三坐標測量的產(chǎn)品?，F在很多地方可以用到一些非接觸的光電測量，諸如電路板的電路測量。

　　2）缺陷和完整性檢測。例如接插件的高度檢測。

　　3）機器人應用。這部分是新涌現的，而且發(fā)展前景好。其中一個(gè)應用是跟蹤，例如在一些涂膠、焊接中的應用，還有碼垛、拆箱、搬移、裝箱等。

　　如圖10，現在工業(yè)上主要應用的3D技術(shù)，按照原理可分為3類(lèi)：第1類(lèi)是飛行時(shí)間法（ToF）。第2種是基于三角測量原理的三維測量。第3種是光譜共焦和白光干涉。從第1類(lèi)到第3類(lèi)，分辨率越來(lái)越高。

　　飛行時(shí)間法（ToF）有兩種方式。一種通過(guò)計算脈沖，然后算時(shí)間、相位變化。第二種通過(guò)發(fā)連續波，然后進(jìn)行計算。ToF用起來(lái)很簡(jiǎn)單，但精度有限。

　　基于三角測量原理又分為主動(dòng)和被動(dòng)。被動(dòng)有被動(dòng)三角法、雙目視覺(jué)。雙目就是通過(guò)兩個(gè)項來(lái)匹配，但最大的問(wèn)題是要找到物體表面的反射光，即需要光源。新的主動(dòng)方法可加一個(gè)頭——隨機的投影，投到被測物的表面，因此不用再去找物體表面的反射光，通過(guò)投影的點(diǎn)去匹配。還有一種基于結構光的，包括用熟悉的激光、編碼的。其中激光是最早的方法，約在2010年前后出現，當時(shí)很多展會(huì )上展示這種方法，例如測輪胎尺寸、上面的刻字等。之后出現了編碼結構光。

　　接下來(lái)出現了光譜共焦和白光干涉。光譜共焦可測一個(gè)點(diǎn)、一條線(xiàn)，還有一個(gè)突出的特點(diǎn)是可以做透明物體的測量，包括玻璃的厚度等。白光干涉可以做一些特別陡的臺階、洞孔的測量。精確性高，但測量范圍比以前小很多。

　　可見(jiàn)，3D測量技術(shù)有很多種，前期推進(jìn)的速度較慢。前期推廣中的一個(gè)較大問(wèn)題是：不像傳統技術(shù)就一個(gè)框，大家的路徑是差不多的。3D測量的方法有很多種，沒(méi)有一種能覆蓋所有的項目，需要根據不同的項目，選擇不同的方法。

　　例如需要根據工作距離和景深，XY方向分辨率，Z方向精度，采集條件和處理時(shí)間，被測物表面特性（諸如閃光、漫射、黑的、透明的、半透明的）等，來(lái)選擇不同的型號。

　　未來(lái)的發(fā)展趨勢：提高速度、分辨率；軟件使用更加友好、方便；新的硬件技術(shù)；新的3D方法的引入；2D與3D的互補。

　　關(guān)于新的3D方法的引入和新的硬件技術(shù)，潘津主席2018年曾參加過(guò)一次德國的斯圖加特展會(huì )，看到一家廠(chǎng)商介紹其3D項目中有定制的芯片，做出了平行光結構方法，類(lèi)似于ToF，該公司對這個(gè)芯片進(jìn)行了特殊處理，使得不像上文介紹的結構光，同時(shí)分辨率也能達到新水平。

　　另外一個(gè)值得一提的方面是3D與2D的互補。新的3D方法，未來(lái)可能有突破的方面是把各種方法結合在一起，包括一些小公司在這方面做得好。最后一點(diǎn)是2D依然很重要；3D不是萬(wàn)能的、并非什么都能做。

　　3.3 嵌入式視覺(jué)

　　嵌入式視覺(jué)是現在特別熱門(mén)的一個(gè)話(huà)題。還出現了嵌入式視覺(jué)聯(lián)盟，一些大型的IT企業(yè)，包括英特爾都在聯(lián)盟里。這實(shí)際上是由人工智能推動(dòng)的。

　　為什么現在嵌入式視覺(jué)高速發(fā)展？

　　1) 驅動(dòng)力之一是高性能、低功耗、低成本的處理器。不論基于A(yíng)rm SoC、DSP、FPGA，還是協(xié)處理器GPU等，發(fā)展都非?？?。據統計，現在有50多家在研發(fā)深度學(xué)習處理器，包括我們國內好多家。

　　2) 深度學(xué)習的算法。過(guò)去我們做系統很累，需要分析曲線(xiàn)的特征，用計算機語(yǔ)言把它描述出來(lái)，再把它做檢測。但在實(shí)際應用中，發(fā)現材料不同、工藝變化，會(huì )產(chǎn)生不同的缺陷。因此，還得去修改程序、參數等。深度學(xué)習很好，通過(guò)學(xué)習和訓練實(shí)現算法。因此有人把深度學(xué)習稱(chēng)作機器視覺(jué)的一次革命。

　　3) 硬件和軟件的模塊化。實(shí)際上嵌入式系統/智能相機在20年前就有了，但那時(shí)和現在不一樣，現在攝像頭模塊可以直接與嵌入式處理板連接，同時(shí)支持嵌入式平臺上的圖像處理庫。

　　3.4 三個(gè)熱點(diǎn)話(huà)題

　　1) 面對來(lái)勢洶洶的嵌入式視覺(jué)浪潮，傳統的機器視覺(jué)應該如何應對？一致的觀(guān)點(diǎn)是：嵌入式視覺(jué)為機器視覺(jué)帶來(lái)了一種新的架構和顛覆性變化，我們應該擁抱和充分利用這一變化。因為機器人視覺(jué)和智能制造的分布式視覺(jué)需要高性能、低成本、低功耗、小體積的視覺(jué)產(chǎn)品。

　　2) 嵌入式視覺(jué)可否取代傳統的PC平臺？有的廠(chǎng)商認為現在的高性能機器視覺(jué)還需要PC平臺。但是嵌入式發(fā)展很快，性能很高，慢慢地有些已經(jīng)轉向嵌入式了。因此，傳統企業(yè)接下來(lái)要做的事情是去采納它、擁抱它?，F在歐洲已經(jīng)開(kāi)始這樣做。

　　3) 標準化。機器視覺(jué)行業(yè)跟消費類(lèi)不一樣。例如安防做個(gè)產(chǎn)品要考慮有多少需求。機器視覺(jué)行業(yè)都是小批量。因此為了適應這個(gè)特點(diǎn)，業(yè)內應該做標準化，目前的工作是：①軟件框架基于GenICam，利用已成熟的GenICam SDK和GenTL，已成立工作組。②相機模塊與嵌入式處理板接口：MIPI CS2和SLVS-EC接口標準，現在已成立了工作組。

　　3.5 O PC U A（統一架構）

　　要做到智能制造，前提條件是得有數據、大量的數據。過(guò)去是各家有自己的通訊協(xié)議、平臺。OPC UA是一套安全、可靠且獨立于制造商和平臺的、用于工業(yè)通訊的數據交互規范，使得不同操作系統和不同制造商的設備之間可以進(jìn)行數據交互。2017年7月12日，我國推薦性國家標準GB/T 33863.1~.8-2017《OPC統一架構》正式發(fā)布。

　　這意味著(zhù)我國會(huì )采用這套標準，放入了框架?？梢?jiàn)今后做機器視覺(jué)，系統已經(jīng)成為不可缺一的部分。就數據量而言，機器視覺(jué)是最豐富的，是工業(yè)4.0實(shí)現的關(guān)鍵。

　　從機器視覺(jué)行業(yè)來(lái)看，機器視覺(jué)組件的工業(yè)相機接口技術(shù)以及通信與連網(wǎng)標準已經(jīng)很完備了，現在只缺少用戶(hù)層面的機器視覺(jué)系統通用接口。

　　利用機器視覺(jué)產(chǎn)生的數據，機器視覺(jué)不僅僅是一套檢測系統，而且是真正的生產(chǎn)優(yōu)化控制系統。

　　OCF讓不同的行業(yè)聚在一起，因為基礎不同、數據不同，還有自己不同的配套規范。2018年年底，德國、美國等行業(yè)標準組織經(jīng)過(guò)長(cháng)時(shí)間的認證，形成了OPC UA Machine Vision Companion Specification（OPC統一架構機器視覺(jué)配套系統規范）。

　?。ū疚膩?lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第9期第3頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。）