1969年，第一片CCD圖像傳感器在美國貝爾實驗室誕生，為工業(yè)視覺行業(yè)開啟了數(shù)碼圖像的大門。自此生活、生產(chǎn)的各個領(lǐng)域都開始與圖像和視覺連接。

機器視覺領(lǐng)域也開始發(fā)芽成長：從黑白到彩色、從低分辨率到高分辨率、從靜態(tài)圖像到動態(tài)影像。而今天我們做到讓機器理解現(xiàn)實的三維立體空間，并將立體圖像視覺呈現(xiàn)在眼前，而這也是行業(yè)內(nèi)人士所說的第四次視覺革命。第四次視覺革命的視覺升維關(guān)鍵是3D傳感行業(yè)的迅猛發(fā)展。

機器視覺從之前的2D平面進化到3D立體“視界”，我們常見常用的刷臉支付、Face ID、VR、無人便利店、智能機器人等產(chǎn)品技術(shù)，背后關(guān)鍵的科技便是3D視覺技術(shù)。而第四次的視覺革命與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，也讓實體經(jīng)濟與技術(shù)價值最大化，開始逐步向真實的產(chǎn)業(yè)場景、生產(chǎn)效率與產(chǎn)業(yè)可行性進發(fā)。

如果用一句話來描述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與3D機器視覺的關(guān)系，描述最貼合的是這句話：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的未來是基于3D機器視覺的控制和AI認知系統(tǒng)的處理。機器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用并不是什么新鮮的事物，已經(jīng)發(fā)展了三十多年的歷史，而隨著工業(yè)3D視覺技術(shù)的崛起，其在工業(yè)制造領(lǐng)域占據(jù)的分量也越來越重。

從單場景到賦能全產(chǎn)線

工業(yè)視覺的技術(shù)在自動化生產(chǎn)中最早采用的2D視覺技術(shù)，但由于2D視覺通常只能解決平面上的問題，對于有高度信息的物體，比如涉及到曲面、有弧度的產(chǎn)品，2D視覺難以發(fā)揮作用，由此促進了3D視覺的興起。相較于2D視覺，3D視覺對環(huán)境光變化不敏感，精度和可靠性更高，在生產(chǎn)線中可以檢測快速移動目標并獲得形狀、顏色對比度、空間坐標等信息。3D視覺可以滿足以往2D視覺難以滿足的更多工業(yè)場景應(yīng)用，對2D視覺起到補充作用。再加上近年來消費電子、汽車、半導(dǎo)體等精密制造行業(yè)對于精度要求的不斷提高，高精度3D視覺技術(shù)成為市場的熱點。

工業(yè)3D視覺主要集中在尺寸與缺陷檢測、智能制造、自主導(dǎo)航三大類應(yīng)用。工業(yè)3D視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的使用近兩年最大的變化就是從單場景比如質(zhì)檢中發(fā)展到為全產(chǎn)線生產(chǎn)的賦能。

在生產(chǎn)線上，工業(yè)3D視覺的引入之前都是單一場景的應(yīng)用，比如最廣泛使用的質(zhì)檢。拿智能手機的生產(chǎn)流程舉例來說，涉及到尺寸與缺陷檢測的環(huán)節(jié)主要在主板、零部件組裝、包裝出貨三大部分。那么質(zhì)檢的工業(yè)3D視覺系統(tǒng)主要也是在這三個流程中涉及。而現(xiàn)在隨著工業(yè)3D視覺系統(tǒng)的集成變化，整個產(chǎn)線的上料生產(chǎn)到封裝檢測環(huán)節(jié)都可以跨環(huán)節(jié)跨場景地應(yīng)用。比如生產(chǎn)線上下料以及零部件的焊接、噴涂、裝配等場景都可以應(yīng)用到工業(yè)3D視覺系統(tǒng)。

而對于時下流行的柔性制造的需求，柔性制造下生產(chǎn)環(huán)境更為復(fù)雜，對于智能化作業(yè)的需求更高。在柔性生產(chǎn)模式下，工業(yè)機器人及自動化設(shè)備需要按照生產(chǎn)需求來靈活變化以生產(chǎn)多種型號產(chǎn)品，在上下料、分揀、搬運等環(huán)節(jié)需根據(jù)產(chǎn)品種類的不同實時規(guī)劃并完成作業(yè)任務(wù)，傳統(tǒng)的工業(yè)機器人或自動化設(shè)備根本無法實現(xiàn)，而工業(yè)3D視覺系統(tǒng)的引入讓柔性生產(chǎn)的模式更加絲滑。只有跳出傳統(tǒng)自動化小集合的解決方案，實現(xiàn)真正的全兼容智能作業(yè)才能解決這個使用需求，這是柔性生產(chǎn)對智能化視覺系統(tǒng)的典型需求。

比如在智慧物流中，3D視覺算法帶來的柔性提升，通過“AI+3D視覺”能實現(xiàn)對海量SKU的貨品的精準識別并進行分揀，特別是視覺識別和機器人軌跡規(guī)劃、抓取、移動等控制的交互，可以突破智慧物流增長的瓶頸，極大拓寬客戶覆蓋的邊界。

當然在工業(yè)制造領(lǐng)域也并沒有完全淘汰掉2D視覺系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用。3D視覺系統(tǒng)技術(shù)也會作為2D技術(shù)的補充，這種混合的解決方案也會用在元器件的測量中，例如檢查手機上的 SIM 卡卡槽、電池模組、攝像頭模組的尺寸大小和位置安裝等，廠商大多會提供2D/3D混合的解決方案。

無論是單一場景的應(yīng)用還是跨環(huán)節(jié)或者是多技術(shù)方案的混合，3D機器視覺在工業(yè)制造領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用。不過在高精度檢測領(lǐng)域所需的核心零部件研發(fā)方面，與國外相比技術(shù)的差距還是較大，短時間內(nèi)難以超越。

“模糊”工業(yè)3D視覺視野的障礙

實際上國內(nèi)外在工業(yè)級3D視覺技術(shù)的起步時間基本都是在2014年前后開始興起。隨著國內(nèi)不斷的遷入并升級改造產(chǎn)業(yè)鏈，國內(nèi)研發(fā)商逐漸加大了對3D視覺技術(shù)的投入。但是涉及到工業(yè)領(lǐng)域的落地，由于行業(yè)種類繁多，技術(shù)壁壘和場景不同，大部分廠商基本都是從某個垂直領(lǐng)域切入。3D視覺相關(guān)的硬件技術(shù)能力有限，而不斷崛起的AI算法實力可以滿足部分的高精度檢測需求，在一定程度上彌補了硬件的不足，但工業(yè)3D視覺的發(fā)展之路上需要解決的問題不少。

1．技術(shù)與產(chǎn)品需要持續(xù)升級。工業(yè)3D 機器視覺成像技術(shù)不斷發(fā)展，但在底層的視覺硬件設(shè)備中繞不開的卡脖子技術(shù)就是芯片和光學鏡頭，這部分仍然是國外廠商的主場。而集成的3D機器視覺目前依然沒有具備抗環(huán)境光干擾能力強、測距精度高、分辨高和成本低等優(yōu)點于一身的 3D 傳感器。目前 3D 視覺的應(yīng)用還是依據(jù)具體的使用場景和預(yù)算來選擇相機，然后根據(jù)相機成像結(jié)果來進行算法定制開發(fā)。這種成本高、周期久的應(yīng)用模式嚴重限制了 3D 視覺在實際場景中的使用。

2.成本與市場培育的難平衡。在3D視覺市場中，參與的廠商們都在進行價格內(nèi)卷，無論是為了后期獲得融資的好看數(shù)據(jù)，還是搶占市場，雖然價格戰(zhàn)間接培育了市場，但也對市場秩序造成破壞，低價下的用戶體驗無法保障。但對于潛在的種子用戶來說，影響其自動化改造的難度之一就是成本的考量。成本如果超過了其預(yù)算，市場的培育也無法施展，目前工業(yè)3D視覺的市場滲透率并不高。

3.市場與供應(yīng)鏈的不成熟、不完善。對于一些需要采購3D視覺的產(chǎn)品的廠商來說，前期的產(chǎn)品量需求較少，在這種情況下，工業(yè)3D視覺廠商無法通過規(guī)模化的手段分攤產(chǎn)品成本，而市場中有很大的一部分潛在用戶都是對價格以及供應(yīng)鏈敏感的用戶，處于早期發(fā)展階段的工業(yè)3D視覺產(chǎn)品撬動市場較困難。

4.產(chǎn)線的適配與周期長。千行百業(yè)的產(chǎn)線定制化需求使得設(shè)備具備非標性，通用性差，對于工廠來說不同的業(yè)務(wù)場景、生產(chǎn)環(huán)節(jié)，甚至不同工廠之間的需求都不盡相同，制造過程中的多品種、小批量影響企業(yè)的改造難度。設(shè)備交付之后還需要經(jīng)過一段時間的調(diào)試，最終與產(chǎn)線適配才可以，存在一定的周期影響著企業(yè)的自動化改造積極性。

從選取工業(yè)3D視覺產(chǎn)品的客戶來看，用戶選取的標準與工廠自身的特點、預(yù)算情況而定，而這也就意味著工業(yè)3D視覺廠商必須在提供適配產(chǎn)品能力的前提下也要具有吸引力的價格，雙方的成本與預(yù)算需要磨合到一個合適的平衡點。

這些要求限制了3D視覺技術(shù)在工業(yè)制造領(lǐng)域的廣泛落地。處于發(fā)展初期的工業(yè)3D視覺系統(tǒng)規(guī)?；虡I(yè)場景并不成熟，并且產(chǎn)品定制化程度高，市場整體呈現(xiàn)分散、碎片化的狀態(tài)，3D視覺系統(tǒng)技術(shù)仍然需要在這個市場中不斷摸滾打爬，在一個個細分場景中摸索與開拓，尋找差異化，完善產(chǎn)品與提升服務(wù)市場的能力，以賦能未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的升級。

工業(yè)3D視覺的未來“視界”

作為工業(yè)生產(chǎn)線機器設(shè)備的重要感知部分，近年來在工業(yè)4.0的升級改造背景中，工業(yè)3D視覺技術(shù)作為核心技術(shù)單元之一產(chǎn)業(yè)化進展迅速，目前加速在多個制造行業(yè)中滲透，整個產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模也呈現(xiàn)加速擴容的情形。

GGII數(shù)據(jù)顯示，隨著機器視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，預(yù)計到2023年我國機器視覺市場規(guī)模將達到208.6億元，其中3D視覺市場規(guī)模將達到34.28億元；預(yù)計至2025年我國3D視覺市場規(guī)模將超過100億元。

隨著智能制造、精密加工對于生產(chǎn)流程和檢測標準提出更高要求，3D視覺系統(tǒng)也向著更加廣泛的機器“視界”領(lǐng)域演進，這些變化和要求使得3D視覺應(yīng)用被打開，加速了3D機器視覺在制造業(yè)的廣泛落地。下一步在工業(yè)和智能化深度融合的過程中，也會有這些趨勢變化呈現(xiàn)。

1.工業(yè)3D視覺技術(shù)的發(fā)展趨勢趨于高性能、多場景。隨著3D成像技術(shù)的不斷迭代，機器視覺技術(shù)的性能也會水漲船高往高性能方向發(fā)展。主要表現(xiàn)為工業(yè)相機成像分辨率不斷提高，圖像采集速度以及傳輸?shù)目煽啃圆粩嘣鰪?，同時光源從可見光向非可見光擴展，相機從單光譜項多、高光譜延伸，擴充機器視覺的應(yīng)用場景。

2.向智能化，實時性發(fā)展。智能化主要以云計算，大數(shù)據(jù)，人工智能等新技術(shù)為依托，運用深度學習等技術(shù)提高工業(yè)3D視覺技術(shù)處理、分析的能力，智能化將是未來工業(yè)3D視覺系統(tǒng)的核心賣點之一，不斷提高企業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量一致性。而在數(shù)字基建中作為核心發(fā)展的5G技術(shù)將與工業(yè)3D視覺技術(shù)結(jié)合，依托5G大帶寬、低時延、高可靠性的性能為工業(yè)3D視覺提供實時的計算、高數(shù)據(jù)安全性，同時降低網(wǎng)絡(luò)中斷帶來的風險。

3. 工業(yè)3D視覺系統(tǒng)向集成化，小型化方向發(fā)展。隨著工業(yè)3D視覺系統(tǒng)核心零部件制造工藝和光學性能的不斷提升，未來工業(yè)3D視覺系統(tǒng)會逐漸往小型化，集成化方向發(fā)展，光學模組、通信模組和計算模組，會不斷集成到一個單一設(shè)備中，集成化的設(shè)備也拓寬了機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。

第四代的視覺技術(shù)的革新才剛剛開始，在超高精度測量等領(lǐng)域，國內(nèi)的企業(yè)逐漸邁出了步伐，未來還有非常廣闊的上升空間。第四次視覺革命為工業(yè)生產(chǎn)線的設(shè)備賦予了一雙雙智慧立體的眼睛，隨著硬件設(shè)備技術(shù)不斷進步，算法與軟件持續(xù)優(yōu)化，機器除了能看清立體的三維世界，也會更能看“懂”世界。

工業(yè)3D視覺廠商在升級打怪的道路上也會不斷地完善技術(shù)體系，看得更快更清晰。無論是產(chǎn)業(yè)界，還是投資界，都在這個快速增長的市場中給予工業(yè)3D視覺系統(tǒng)視覺信息正反饋的升維，更重要的是工業(yè)3D視覺在全球競爭格局里不斷迭代，蹚出了一條中國化的競爭力升維。在這場轟轟烈烈的視覺革命中，低成本、高性能的工業(yè)3D視覺系統(tǒng)技術(shù)將作為未來工廠智能硬件設(shè)備的核心，支撐AIOT智能硬件的快速發(fā)展，助推工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)萬物互聯(lián)開啟。