視覺檢測行業市場發展現狀 視覺檢測行業發展策略分析

• 吳澳燕 2023年2月10日 來源：互聯網 788 48
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視覺檢測就是用機器代替人眼來做測量和判斷。視覺檢測是指通過機器視覺產品(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，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽

視覺檢測就是用機器代替人眼來做測量和判斷。視覺檢測是指通過機器視覺產品(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，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。是用于生產、裝配或包裝的有價值的機制。它在檢測缺陷和防止缺陷產品被配送到消費者的功能方面具有不可估量的價值。

目前，機器視覺系統廣泛應用于食品飲料包裝生產與檢測中，機械化產業線能夠解決人工制造與檢測效率不夠的問題。通過輸送鏈將待檢測空瓶依次傳送到視覺成像工位，獲取圖像，圖像經工控機處理后，執行機構剔除不合格產品，完成產品質量檢測。

視覺檢測行業市場發展現狀

機器視覺市場規模穩定擴張，國產替代顯現，國家政策助力行業穩定發展機器視覺應用場景廣泛，規模穩定擴張，國產品牌逐漸崛起。機器視覺相較于人眼視覺有較多優勢，如在觀測精度方面，機器視覺具備更細致的觀測能力，可觀測至微米級的目標;在觀測速度方面，機器視覺快門速度可達??10??微秒左右，使其具有高速且穩定的分析處理圖像的能力。除此之外，機器視覺系統在感光范圍、對環境的要求、效果客觀性及可靠性方面均強于人眼視覺，這也是機器視覺廣泛應用的重要原因。

由于機器視覺在精確度和重復性上有著人眼不可比擬的優勢，隨著核心技術的不斷完善，機器視覺的下游應用領域也不斷拓展。目前機器視覺的主要應用領域包括電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥、印刷等，其中電子設備和汽車是當前機器視覺最重要的應用領域。電子及半導體產業貢獻了約 47%的市場需求，汽車產業則貢獻了約 15%的市場需求。

中國機器視覺市場處于快速發展的黃金階段。預計未來3年中國機器視覺市場將保持30%的復合增長率，在2025年達到415.92億元的市場規模。其中3D機器視覺檢測的市場規模將達到104.35億元，占比超過25%。

機器視覺檢測行業的主要企業有德國伊斯拉、德國申克博士、美國康耐視、日本基恩士等國外知名企業，以及天準科技、矩子科技、浙江雙元等國內企業。國外各企業的技術水平先進，在各自的細分市場占據一席之地，國內企業主要定位于智能視覺檢測的中低端市場。

視覺檢測行業發展策略分析

近年來，在制造業向自動化、智能化升級轉型的趨勢下，機器視覺已成為其中一個極其重要且應用廣泛的領域，擁有著千億規模的市場前景。而智能制造的一個核心就是機器視覺系統。相比人眼，機器視覺具有精度高、速度快、適應強等顯著優勢。機器視覺代替人眼可以在多種場景下實現多種功能，廣泛應用在智能制造、高端裝備、自動化設備等行業。

在以往大批量工業生產過程中，主要靠人工視覺對產品進行測量、識別和分析。由于人工視覺處理時，效率低，穩定性差且精度不高，用機器視覺可以大幅度提高處理效率和自動化程度。 　　同時，在一些不適合人工作業的危險工作環境或人眼難以滿足要求的場合，也常用機器視覺來替代人眼，如核電站監控、晶圓缺陷檢測。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術之一。

國際能源署IEA最新預測，到2030年，電動汽車電池的需求將從目前的340GWh左右增至3500GWh以上。需求大幅增長帶來機遇的同時，也無疑增加了鋰電供貨端的壓力，除了技術革新、擴充產能等外，對原有產線的智能化改造也成為重要的一環，尤其是目前主要采用人工檢測的品控環節。

目前，鋰電池制造過程仍有很多檢測環節依靠人工檢測，但視覺檢測技術也在加速滲透中。對比人工檢測，視覺檢測技術的使用可帶來諸多優勢：避免人工操作帶來的污染，提高檢測效率及精度，及時截斷批量不良品流向終端，保持良率的穩定，為工藝改進方向和品質優化提供數據支持和決策依據等。

當下，通過機器視覺技術推動品控環節的升級正成為一種趨勢，隨著機器視覺在鋰電池制造測量和缺陷檢測的大規模應用，2021年中國鋰電機器視覺檢測系統市場規模達13.1億元，同比增長81.4%，預計2022年將達20億元。

機器視覺具有系統實時性好、定位精度高等優點，能有效地增加機器人的靈活性與智能化程度，是實現工業自動化和智能化的重要手段之一。因此，機器視覺系統技術的研究為工業機器人的產業發展奠定了基礎。在當下生活中，機器視覺技術已經逐漸融入各項產業發展過程中，在一定程度上改善了人們的生活質量，提高了生產力與自動化水平。自動化設備的發展將在機器視覺技術的不斷進步下更智能、更迅速，同時在各下游領域中，機器視覺的作用將呈現出更可靠、更高效的趨勢。

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