机器视觉的发展前景怎样，工业镜头呢
发布时间：2023年02月22日
相比人眼，机器视觉具有精度高、速度快、适应强等显著优势。机器视觉代替人眼 可以在多种场景下实现多种功能，广泛应用在智能制造、高端装备、自动化设备等 行业，是先进制造的重要组成部分。
机器视觉，一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，能够捕获并处理图像，为机器人等执行设备提供操作指导，是目前智能制造的先锋力量，主要应用于制造业的前端环节如电子制造和汽车等领域。
我国的机器视觉行业起步较许多发达国际晚了许多，大约启蒙于20世纪90年代，最初主要以代理国外机器视觉产品为主，一直到21世纪后少数本土机器视觉企业开启自主研发之路。
CBInsight数据显示，当前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，包括机器视觉设备在内，国产化率约为40%，预计2022年国产化率能提升至55%。
目前，整个机器视觉行业处于快速成长阶段。2020年开始，机器视觉行业全球市场规模就已经超过100亿美元。但是中国机器视觉行业规模依旧不大，但增速较快，发展可观。
在人工成本压力、精密制造发展、工业生产效率等大趋势下，机器视觉在我国长期广阔的发展前景。相比人眼视觉，机器视觉具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应性强、客观性高、持续工作稳定性高等优势，因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化。
尽管作用颇大，但在实际应用当中，市场渗透率并不高，作用无法充分发挥。想要提升机器视觉的渗透率，还要从整个产业链下手。
上游亟待国产化突破
机器视觉是由多个部件组成，每个部件的原材料都不同，因此产业链上游涉及的行业范围较为宽广，主要有LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件等原材料。光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像，视觉控制系统负责对成像结果进行处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。
除了光源部分国产企业竞争较激烈之外，其余各环节国产化率较低，产业链国产化亟待突破。
中游应推进核心软硬件进口替代
机器视觉中游是产业链核心环节，包括部件制造和成套系统集成两个环节。国内集成商发展迅速，市场主要集中在外资较少的领域或者非标定制，但是进行二次开发利润空间较小，想要盈利还是要依靠核心软硬件领域进口替代。
此外，成套系统集成环节在机器视觉中占有至关重要的地位，根据美国自动成像协会（AIA），北美机器视觉行业销售额中，机器视觉成套系统（包括智能相机）占86%，机器视觉部件仅占14%。因此，除了集成商，许多厂家也结合下游实际场景，以整体解决方案的模式提供成套系统，以整体方案打开市场。毕竟在整个机器视觉系统中，软件以及系统是核心，有更高的溢价空间，因此不少国产厂商也开始在软件领域发力。
下游应用拓展
机器视觉部署成本高、更适用于高精度的行业，因此在目前阶段，下游需求结构相对单一，半导体及电子制造、汽车行业等高科技、精密零件的应用仍占半壁江山，占比分别为46.6%和10.2%。同时医药、食品等领域的应用也在兴起。
但是，以食品为例，机目前应用于检测和分拣等，但主要是大型食品企业使用，在行业内整体渗透率并不高，因此未来智能制造大趋势下，渗透率逐步加深可期。
除了具体的应用场景，机器视觉的部署往往需要与工厂智能化配套，但是当前90%制造业企业有自动生产线，但仅40%实现数字化管理，5%打通工厂数据，1%使用智能化技术，多数场景下仍靠人工或简单设备进行识别、检测，缺乏配套的智能设备，机器视觉也无法发挥实力。好在机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等，因此还有巨大的市场空间，需要与智能制造进程一起，等待被探索和发掘。
产业布局需优化
从机器视觉市场竞争格局来看，行业内全球主要玩家有基恩士、康耐视、CCS、海康机器人、中国大恒、茉丽特株式会社、奥普特等。其中，基恩士过去十年的毛利率、息税前利润率、净利润率平均水平为80%、50%、35%。由于机器视觉行业“技术密集”与“工艺密集”这两大特性，行业壁垒较高，玩家相对较少，市场主要由几家龙头企业占据，竞争格局和行业生态还未形成。
展望未来，我们认为我国机器视觉行业仍有较大的成长空间，是黄金成长赛道。人口老龄化+ 人工成本提升+机器视觉先天优势+政策扶持智能制造给我国机器视觉行业持续发展提供重要 驱动力，而下游不断成熟的机器视觉产品技术以及持续的国产化趋势反过来又给我国机器视觉 行业发展提供了重要支撑。
机器视觉发展至今，早已不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分，这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立的视觉应用。在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在我国制造业转型升级的背景下，未来需要投入大量工业机器人等自动化设备。当然，市场和需求的增加，同样也对机器视觉本身提出了更高的技术要求，数字化、智能化、实时化逐渐成为企业未来发展方向，与其他技术的融合和跨领域合作成为机器视觉必须要踏出的一步，只有做好了这些，才能在耕耘好主要市场的情况下，开拓出更多的增长点。
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