簡單的，我們可以把機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈可以分為底層開發(fā)商（核心零部件和軟件提供商）、集成和軟件服務(wù)商（二次開發(fā)），核心零部件及軟件又可以再細分為光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等。在目前的整個機器視覺系統(tǒng)成本構(gòu)成中，零部件及軟件開發(fā)占據(jù)了80%的比例，是產(chǎn)業(yè)鏈中絕對的核心環(huán)節(jié)和價值獲取者。

從技術(shù)壁壘來看，1）軟件是主要壁壘，底層算法庫是核心。目前是外資企業(yè)壟斷，做得好例如康耐視以及MVTec，主要是靠國外幾十年的自動化進程培養(yǎng)起來的；國內(nèi)自動化進程時間不長，軟件算法還多處于研發(fā)階段，應(yīng)用做得好的不多，2）應(yīng)用層面的技術(shù)也非常關(guān)鍵，主要是要掌握不同應(yīng)用環(huán)境的Know-How，做出適應(yīng)性的產(chǎn)品。

目前來看，國內(nèi)機器視覺行業(yè)的市場參與者主要有四種類型：國際綜合自動化公司、國際專業(yè)機器視覺公司、國內(nèi)專業(yè)機器視覺公司以及國內(nèi)自動化設(shè)備公司。其中，在底層開發(fā)商層面還是國際企業(yè)占主導(dǎo)地位，國內(nèi)公司更多是在附加值更低的二次開發(fā)層面布局(形式包括系統(tǒng)集成以及組裝生產(chǎn)自動化專機)，并在此基礎(chǔ)上逐漸向上游核心環(huán)節(jié)進行嘗試。

▲機器視覺系統(tǒng)成本構(gòu)成

1.光源

光源是國產(chǎn)化最充分環(huán)節(jié)。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。目前沒有通用的機器視覺照明設(shè)備，針對每個特定的應(yīng)用實例有個性化的方案，以達到最佳效果 。目前光源行業(yè)國產(chǎn)化程度高，競爭比較激烈。

▲內(nèi)外光源參與企業(yè)

2.鏡頭

低端鏡頭國內(nèi)企業(yè)具備一定競爭力，高端鏡頭基本依賴進口。鏡頭的基本功能是實現(xiàn)光束調(diào)制，將目標成像在圖像傳感器的光敏面上完成信號傳遞。工業(yè)鏡頭主要可以分為定焦鏡頭、定倍鏡頭、遠心鏡頭、連續(xù)變倍鏡頭等，不同的鏡頭根據(jù)要求應(yīng)用于不同的工業(yè)現(xiàn)場，價格差距也較大。

▲國內(nèi)外鏡頭參與企業(yè)

3.工業(yè)相機

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。工業(yè)相機是工業(yè)視覺系統(tǒng)的核心部件，其本質(zhì)功能完成是將光信號轉(zhuǎn)變成電信號的過程，要求更高的傳輸力、抗干擾力以及穩(wěn)定的成像能力。

▲國內(nèi)外工業(yè)相機參與企業(yè)

4.圖像采集卡

圖像采集卡國內(nèi)發(fā)展較為完善和成熟，也稱為視頻抓取卡，這個部件通常是一張插在 PC 上的卡。這張采集卡的作用將攝像頭與 PC 連接起來。它從攝像頭中獲得數(shù)據(jù)（模擬信號或數(shù)字信號），然后轉(zhuǎn)換成PC 能處理的信息。

5. 圖像處理軟件

圖像處理軟件基本被國外企業(yè)壟斷，國內(nèi)企業(yè)在二次開發(fā)中有所布局。工業(yè)視覺軟件則對數(shù)字信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作，自動完成對圖像采集、顯示、存儲和處理。當前比較流行的開發(fā)模式是“軟件平臺+視覺開發(fā)包”，開發(fā)包是基于軟件平臺對常用各種圖像處理算法進行了封裝，軟件工程師可以直接調(diào)用封裝好的算法實現(xiàn)各種復(fù)雜的圖像處理功能，降低二次開發(fā)難度和工作量。

▲國內(nèi)外圖像處理軟件參與企業(yè)

6.系統(tǒng)集成

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(lǐng)域、或者非標自動化領(lǐng)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。

機器視覺最重要下游

機器視覺廣泛應(yīng)用于電子及半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域，其中電子汽車和電子是當前機器視覺最重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

▲全球機器視覺下游需求結(jié)構(gòu)

1.下游應(yīng)用領(lǐng)域——電子

根據(jù)前瞻研究院數(shù)據(jù)，電子行業(yè)貢獻了機器視覺近50%左右的需求，主要用于晶圓切割、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、絲網(wǎng)印刷、SMT表面貼裝、SPI錫膏檢測、半導(dǎo)體對位和識別等的高精度制造和質(zhì)量檢測。以iPhone為例，其生產(chǎn)全過程就需70套以上系統(tǒng)。未來在全球智能手機、平板電腦和可穿戴設(shè)備等消費電子領(lǐng)域的需求有望爆發(fā)。

以3C行業(yè)為例，我們判斷未來行業(yè)的機器視覺需求還會持續(xù)較快增長，主要需求來自幾個方面：1）視覺技術(shù)進步（現(xiàn)在好多玻璃、屏的缺陷檢測技術(shù)上還不能實現(xiàn)）推動適用領(lǐng)域拓寬；2）隨著國內(nèi)智能手機逐漸中高端化帶來手機廠商利潤率提升，視覺檢測在國產(chǎn)手機產(chǎn)線中的應(yīng)用有望推廣開來。

▲機器視覺在SMT裝配線上的典型應(yīng)用

2.下游應(yīng)用領(lǐng)域——汽車

根據(jù)前瞻研究院數(shù)據(jù)，汽車行業(yè)貢獻了機器視覺15%左右的需求，主要用于車身裝配檢測、面板印刷質(zhì)量檢測、字符檢測、零件尺寸的精密測量、工件表面缺陷檢測、自由曲面檢測、間隙檢測等幾乎所有系統(tǒng)和部件的制造流程。目前一條產(chǎn)線大概配備十幾個機器視覺系統(tǒng)，未來隨著汽車質(zhì)量把控、汽車智能化、輕量化趨勢對檢測提出更高要求，對機器視覺技術(shù)的需求還會逐步提高。

例如，3D視覺系統(tǒng)可以以高精度測量間隙并對準每一輛車，并對裝配的所有車門和車身進行全面檢測。3D 視覺系統(tǒng)還能幫助底盤制造商使貨架中車身板件的上架、下架和檢測實現(xiàn)自動化，在自動設(shè)備拾取缺陷元件之前檢測貨架上是否存在缺陷元件，從而減少將缺陷元件焊接到一起。

▲機器視覺在車身檢測領(lǐng)域的應(yīng)用

3.下游應(yīng)用領(lǐng)域——制藥

根據(jù)前瞻研究院數(shù)據(jù)，制藥行業(yè)貢獻了機器視覺7%左右的需求，主要應(yīng)用在藥瓶封裝缺陷檢測、膠囊封裝質(zhì)量檢測、藥粒卻是檢測、生產(chǎn)日期打碼檢測、藥片顏色識別及分揀等。目前大多數(shù)企業(yè)流水線上有1-2套機器視覺系統(tǒng)，而實際需求至少應(yīng)該在5處，未來隨著制藥行業(yè)自動化升級改造提速，滲透率會持續(xù)提升。

例如，在藥品包裝后的檢測環(huán)節(jié)中，可以利用機器視覺快速、準確地檢測到對象是否完好無缺，通過設(shè)定圖像傳感器，獲取包裝后的對象圖片信息，通過預(yù)先設(shè)定的面積參數(shù)對每個藥?；蛘咚幤窟M行檢測對比，這樣，破損的藥?；蛘呷逼康陌b都將被檢測出來，正確的正常通過。

▲藥粒泡罩檢測示意圖

▲缺瓶檢測示意圖

4 .下游應(yīng)用領(lǐng)域——食品

食品及包裝也是機器視覺應(yīng)用的重要下游領(lǐng)域，主要用于高速檢測、外觀封裝檢測、食品封裝缺漏檢測、外觀和內(nèi)部質(zhì)量檢測、分揀與色選等，單條產(chǎn)線用量在不同產(chǎn)品中差異較大。目前機器視覺在大型食品企業(yè)（如伊利、蒙牛）中應(yīng)用較多，而在行業(yè)整體的滲透率并不高。

例如，歐洲鮮貨市場廣泛使用食品分揀器，一般采用多臺攝像機捕獲產(chǎn)品整個表面影像。當產(chǎn)品基本為圓形時，在漏洞內(nèi)設(shè)有機構(gòu)，讓產(chǎn)品在攝像機下進行旋轉(zhuǎn)。形狀可以根據(jù)最大直徑和最小直徑、比例關(guān)系等進行分選。顏色一般根據(jù)已掃描的整個表面情況來決定。鑒定方法如簡單百分比、強度值直方圖、定義最大面積或最小面積等。

▲機器視覺在食品行業(yè)中的典型應(yīng)用示意圖

展望未來，機器視覺行業(yè)主要有幾個發(fā)展趨勢：

1）更多更快的圖像數(shù)據(jù)傳輸、更先進的軟件算法帶來實現(xiàn)數(shù)字化、實時化和智能化的性能提升；

2）硬件性能的提升（更高分辨率、更快掃描率等）和產(chǎn)品軟件價格的下降推動機器視覺滲透率提升；

3）產(chǎn)品向著小型化、集成化發(fā)展。