有公開數(shù)據(jù)顯示，在 2018 年，全球用于工業(yè)自動化領(lǐng)域的機(jī)器視覺技術(shù)市場規(guī)模達(dá) 44．4 億美元，預(yù)計(jì) 2023 年將達(dá) 122．9 億美元，年復(fù)合增長率高達(dá) 21％，市場需求巨大。

在近日的GSMA Thrive活動中，華為輪值董事長郭平在演講中也分享了這樣一個(gè)有關(guān)機(jī)器視覺的應(yīng)用場景：

在飛機(jī)機(jī)體的制造中使用了大量的碳纖維材料，多達(dá)70層的疊加材料，每層材料拼縫間隙要求小于2mm。采用傳統(tǒng)人工檢查，每層檢測需花費(fèi)40分鐘，不合格品要整層重新鋪貼。人工質(zhì)檢耗時(shí)費(fèi)力還檢測不準(zhǔn)，浪費(fèi)物資。上海商飛采用了5G＋AI的“智眼”檢測，檢測時(shí)間從40min縮小到1min以內(nèi)，另外還減少了90％以上的物資浪費(fèi)。

萬物互聯(lián)與人工智能時(shí)代，機(jī)器視覺已經(jīng)成為備受全球科技巨頭關(guān)注與重點(diǎn)投入的新基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)。華為也不例外，正如日前華為安防突然官宣：將“華為安防”更名為“華為機(jī)器視覺”，說不準(zhǔn)哪天華為機(jī)器視覺就從“智能安防”領(lǐng)域拓展到工業(yè)領(lǐng)域。

誰占據(jù)了工業(yè)機(jī)器視覺的半壁江山？

機(jī)器視覺在工業(yè)生產(chǎn)中主要應(yīng)用在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合。除此之外，在大批量的工業(yè)生產(chǎn)過程中，人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，采用機(jī)器視覺檢測可以大幅提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。

在工業(yè)4．0和制造業(yè)轉(zhuǎn)型，數(shù)字化建設(shè)項(xiàng)目持續(xù)推進(jìn)的背景下，制造業(yè)總體規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大、智能化水平不斷提高，下游行業(yè)對機(jī)器視覺的需求度和認(rèn)知度也在逐步提升，帶動了中國機(jī)器視覺市場穩(wěn)定增長的基礎(chǔ)。

機(jī)器視覺目前主要應(yīng)用在消費(fèi)電子、汽車制造、食品包裝、制藥業(yè)等領(lǐng)域，其中又以消費(fèi)電子和汽車制造領(lǐng)域?yàn)橹鳌?/p>

根據(jù)gongkong市場研究顯示：中國機(jī)器視覺行業(yè)市場仍然保持高度集中，電子制造行業(yè)以59．0％的市場份額占整體市場的半壁江山。2019年，電子制造、汽車、制藥、食品與包裝機(jī)械、印刷機(jī)械五大應(yīng)用行業(yè)的市場份額高達(dá)80％以上。

在汽車制造行業(yè)，機(jī)器視覺幾乎涉及所有系統(tǒng)和部件的制造流程，例如車身裝配檢測、面板印刷和質(zhì)量檢測、零件尺寸的精密測量、工業(yè)零部件表面缺陷檢測等。在消費(fèi)電子行業(yè)，機(jī)器視覺應(yīng)用于高精度制造和質(zhì)量檢測，包括圓晶切割、3C表面檢測、觸摸屏制造、AOI 光學(xué)檢測、PCB 印刷電路、電子封裝等。

總結(jié)來說，機(jī)器視覺在工業(yè)中的應(yīng)用主要包括三個(gè)功能：視覺測量、視覺引導(dǎo)和視覺檢測。

視覺測量技術(shù)通過測量產(chǎn)品關(guān)鍵尺寸、表面質(zhì)量、裝配效果等，可以確保出廠產(chǎn)品合格；

視覺引導(dǎo)技術(shù)通過引導(dǎo)機(jī)器完成自動化搬運(yùn)、最佳匹配裝配、精確制孔等，可以顯著提升制造效率和裝配質(zhì)量；

視覺檢測技術(shù)可以監(jiān)控制造工藝的穩(wěn)定性，同時(shí)也可以用于保證產(chǎn)品的完整性和可追溯性，有利于降低制造成本。

機(jī)器視覺在汽車制造行業(yè)的應(yīng)用

機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用已貫穿了整個(gè)汽車車身制造過程，包括從初始原料質(zhì)量檢測發(fā)展到汽車零部件100％在線測量，再對制造過程中的焊接、涂膠、沖孔等工藝過程進(jìn)行把控，最后對車身總成、出廠的整車質(zhì)量進(jìn)行把關(guān)。

機(jī)器視覺引入非接觸測量技術(shù)，逐步發(fā)展成固定式在線測量站與機(jī)器人柔性在線測量站等在線測量系統(tǒng)，可嚴(yán)格監(jiān)控車身尺寸波動，提供數(shù)據(jù)支持。

視覺引導(dǎo)技術(shù)逐漸滲透到汽車制造的全過程，例如引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行最佳匹配安裝、精確制孔、焊縫引導(dǎo)及跟蹤、噴涂引導(dǎo)、風(fēng)擋玻璃裝載引導(dǎo)等。

機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)可以對產(chǎn)品進(jìn)行制造工藝檢測、自動化跟蹤、追溯與控制等，包括通過光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)獲取車身零件編碼以保證零件在整個(gè)制造過程中的可追溯性，通過識別零件的存在或缺失以保證部件裝配的完整性，以及通過視覺技術(shù)識別產(chǎn)品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保證生產(chǎn)質(zhì)量。

市場：2019年，傳統(tǒng)汽車行業(yè)產(chǎn)能由于政策調(diào)整，目前產(chǎn)能嚴(yán)重過剩，新增產(chǎn)能進(jìn)入瓶頸期，行業(yè)項(xiàng)目主要集中在維護(hù)改造。而油品升級導(dǎo)致車型更換對整車產(chǎn)能擴(kuò)張影響力有限。此外，新能源汽車也增長乏力，行業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益有所回落。汽車市場的整體下滑，對機(jī)器視覺在汽車行業(yè)的應(yīng)用深化或產(chǎn)生一定影響。