機器視覺（MachineVision）是一種應用于工業(yè)和非工業(yè)領域的硬件和軟件組合，其主要功能為捕獲并處理圖像，為設備執(zhí)行提供操作指導，是智能制造的先鋒力量，主要應用于制造業(yè)的前端環(huán)節(jié)如電子制造和汽車等領域。

機器視覺

國內(nèi)機器視覺行業(yè)啟蒙于20世紀90年代，起初代理國外機器視覺產(chǎn)品，進入21世紀后少數(shù)本土機器視覺企業(yè)逐漸開啟自主研發(fā)之路。

根據(jù)CBInsight數(shù)據(jù)，當前中國已是繼美國、日本之后的第三大機器視覺領域應用市場，囊括機器視覺設備在內(nèi)，國產(chǎn)化率約為40%，預計2022年國產(chǎn)化率提升至55%。

機器視覺行業(yè)如今仍處于快速成長階段。2020年，機器視覺行業(yè)全世界市場規(guī)模超100億美元。

作為新興技術和產(chǎn)業(yè)，中國機器視覺行業(yè)規(guī)模仍較小，但增速遠快于全世界，處于快速成長的階段。

在人工成本壓力、精密制造發(fā)展、工業(yè)生產(chǎn)效率等大趨勢下，機器視覺在我國長期廣闊的發(fā)展前景。

機器視覺系統(tǒng)主要囊括成像和圖像處理兩大部分。

前者依靠機器視覺系統(tǒng)的硬件部分完成，后者在前者的基礎上，通過視覺控制系統(tǒng)完成。具體來看，主要囊括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統(tǒng)（視覺處理分析軟件及視覺控制器硬件）等。

機器視覺具有識別、測量、定位和檢測四項重要功能，其中檢測技術難度最高。

這四項功能在速度、精度和適應性等方面優(yōu)于人類視覺，是推進工業(yè)企業(yè)智能化的重要工具。

在工業(yè)領域，機器視覺相對人眼視覺存在顯著優(yōu)勢。

相比人眼視覺，其具有圖像采集和分析速度快、觀測精度高、環(huán)境適應性強、客觀性高、持續(xù)工作穩(wěn)定性高等優(yōu)勢，因而可幫助終端使用者進行產(chǎn)品增質、成本降低以及生產(chǎn)數(shù)字化。

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業(yè)構成。

上游：零部件原材料

機器視覺是由多個部件組成，每個部件的原材料都不同，故此產(chǎn)業(yè)鏈上游觸及的行業(yè)范圍較為寬廣，主要有LED、CCD、CMOS、光學材料、電子元器件等原材料。

在一個典型的機器視覺系統(tǒng)中，光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責成像，視覺控制系統(tǒng)負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執(zhí)行機構。

光源

光源的好壞在于對比度、亮度和對位置變化的敏感程度，機器視覺行業(yè)主要采用LED光源產(chǎn)品。

如今沒有通用的機器視覺照明設備，針對每個特定的應用實例有個性化的方案，以達到最佳效果。

鏡頭

鏡頭相當于人眼的晶狀體，是機器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點，所使用的的鏡頭為工業(yè)級鏡頭。

中國工業(yè)鏡頭市場正以遠超全世界市場的增速迅速擴張，高速擴張的背后主要是相關生產(chǎn)研發(fā)工藝的不斷提升，助推鏡頭生產(chǎn)的質效不斷提升，如鍍膜技術的發(fā)展提高了鏡頭的良率、計算機輔助軟件的發(fā)展提升了鍍膜工程師在光學設計領域的效率、自動組立機的投入是的組裝環(huán)節(jié)由人工轉為自動組裝，提升了組裝效率和產(chǎn)品穩(wěn)定性。

工業(yè)相機

相機是機器視覺中的圖像采集單元，相當于人眼的視網(wǎng)膜，將光信號轉變?yōu)殡娦盘枴Ｍㄟ^鏡頭的光學聚集于像平面、生成圖像，采集圖像后輸出模擬或數(shù)字信號，這些信號在視覺控制系統(tǒng)中重建為灰度或彩色矩陣圖像。

工業(yè)相機以歐美進口為主，國產(chǎn)品牌從低端市場開始逐步進口替代。

考慮到工業(yè)場景對機器視覺的精度、穩(wěn)定性要求較高，無論是軟件，還是光源、鏡頭、相機等硬件，都有較高的研發(fā)難度，且考慮到下游行業(yè)和需求多樣化，硬件型號以及軟件算法非常繁雜，全面的產(chǎn)品線布局需要較長時間的積累。

另外，為了滿足新的行業(yè)與新的需求，諸多廠商前瞻性布局3D、機器學習等創(chuàng)新性技術。

中游：部件制造和成套系統(tǒng)集成

機器視覺中游是產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)，囊括部件制造和成套系統(tǒng)集成兩個環(huán)節(jié)。國內(nèi)廠商在集成端發(fā)展迅速，尤其是在一些外資還沒有布局的領域、亦或非標自動化領域如3C等。

國內(nèi)集成廠商單純進行二次開發(fā)利潤空間較小，在某一行業(yè)下游完成良好布局之后，會嘗試逐步向上游底層開發(fā)延伸，進行核心軟硬件的進口替代。

機器視覺開發(fā)工具主要有兩種類型，一種是包羅多種處理算法的工具包，另一種是專門實現(xiàn)某一類特殊工作的應用軟件。

除了自主研發(fā)、生產(chǎn)并銷售標準化的機器視覺核心部件，機器視覺廠商也深度結合下游實際場景，以整體解決方案的模式提供成套系統(tǒng)。

成套系統(tǒng)集成環(huán)節(jié)在機器視覺中占有至關重要的地位，根據(jù)美國自動成像協(xié)會（AIA），北美機器視覺行業(yè)銷售額中，機器視覺成套系統(tǒng)（囊括智能相機）占86%，機器視覺部件僅占14%。

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈下游：終端應用

受高精度要求機器視覺的下游需求結構相對單一，半導體及電子制造、汽車行業(yè)應用仍占半壁江山。

伴隨新能源行業(yè)的快速發(fā)展，成為新的增長極；同時醫(yī)藥、食品等領域的應用也在興起。

以食品行業(yè)為例，機器視覺如今應用于檢測和分揀等，但主要是伊利、蒙牛等大型食品企業(yè)使用較多，在行業(yè)內(nèi)整體滲透率并不高，故此未來智能制造大趨勢下，滲透率逐步加深可期。

綜上所述，機器視覺的應用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。