中金普华机器视觉行业未来5年发展趋势浅析

截至2018年全国机器视觉相关政策汇总及解读

机器视觉是通过计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人类视觉功能，从客观事物的图像中提取信息进行处理，以让机器获得相关视觉信息并加以理解，最终用于实际检测和控制等领域。中金普华产业研究院数据：目前将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。

2006年2月，国务院发布《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》要求重点研究开发冶金、化工等流程工业和交通运输业等主要高耗能领域的节能技术与装备，重点研究开发工业用水循环利用技术和节水型生产工艺，重点研究开发绿色流程制造技术，高效清洁并充分利用资源的工艺、流程和设备。该《纲要》的发布，为我国机器视觉设备大规模在工业中的应用奠定了基础。

2015年5月，国务院发布《中国制造2025》，则正式将机器视觉设备在生产中的应用推向了高潮。《中国制造2025》提出，加快机械、航空、船舶、汽车、轻工、纺织、食品、电子等行业生产设备的智能化改造，提高精准制造、敏捷制造能力。统筹布局和推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品研发和产业化。

此外，随后智能制造、高端装备制造业、人工智能、工业机器人等一系列政策的发布实施，都将机器视觉提升到了国家战略的核心部分。目前，机器视觉也成了人工智能发展最快的一个分支。

高性能、精密的专业设备制造领域中机器视觉的应用十分广泛，比较典型的是国际范围内最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体行业，从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，都依赖于高精度的视觉测量对于运动部件的引导和定位。在国际市场上，半导体制造行业对于机器视觉的需求占全行业市场需求的40%-50%。

在电子制造领域，小到电容、连接器等元器件，大到手机键盘、PC主板、硬盘，在电子制造行业链条的各个环节，几乎都能看到机器视觉系统的身影。机器视觉按应用功能划分，主要是四个方面：测量、检测、识别、定位。在检测环节中，3C自动化设备应用最高，有70%的机器视觉单位应用在该环节，在实际应用中，机器视觉检测系统可以快速检测排线的顺序是误，电子元器件是否错装漏装，接插件及电池尺寸是否合规等。

具体来看，机器视觉在电子制造领域的应用主要是引导机器人进行高精度PCB定位和SMT元件放置，还有表面检测，主要应用在PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、回流焊和波峰焊等。

数据显示，2016年我国电子及半导体行业机器视觉规模为14.11亿元，2010-2016年复合增长率为23.2%。从应用领域的演变来看，最初机器视觉多用于电子及半导体行业，也有“国外机器视觉的崛起很大程度上是得益于其半导体行业发展”的说法。因为，半导体行业的诸如锡膏印刷机、贴片机、AOI检测这类的设备必须使用高性能机器视觉组件。

在半导体工业大规模集成电路日益普及的带动下，行业内对产量的要求和质量的苛求日益剧增，在需要减少生产力成本的前提下，机器视觉技术就扮演着不可或缺的角色，对机器视觉技术的要求也不断推陈出新。在这种情况下，机器视觉需要围绕半导体市场逐步渗透，扩大在其领域内的占有率，牢牢把握住这个掘金行业。

《中国半导体产业“十三五”发展规划》提出到2020年，我国集成电路产业销售收入年复合增长率为20%，达到9300亿元，我们预计其对机器视觉的需求增速将保持在22%左右，到2020年半导体领域对机器视觉的需求规模达到30亿元。

中金普华产业研究院分析

随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升，机器人与正常人之间的视觉能力差距在不断缩小，视觉技术的成熟和发展会使其在制造企业中得到越来越广泛的应用。未来，机器视觉技术将主要呈现以下三大趋势：

首先，嵌入式的机器视觉系统将成为发展趋势。嵌入式视觉系统是将先进的计算机技术、半导体技术、电子技术和各个行业的具体应用相结合后的产物。嵌入式系统可以进行实时视觉图像采集、视觉图像处理控制，具有结构紧凑、成本低、功耗低的特点，且绝大多数都采用C语言进行开发，开发效率高、周期短，产品可靠性高、易于维护和升级。

其次，机器视觉系统与其他传感技术相融合。与单传感器相比，多传感器技术在探测、跟踪和目标识别方面能够提高系统的可靠性和健壮性，增强数据的可信度，提高精度，增加系统的实时性。机器视觉系统易于向多传感器信息融合技术拓展，解决单一视觉系统的局限性。

最后，机器视觉的发展有数字化、智能化和实时化的趋势。机器视觉的数字图像处理、LED 光源控制器和目标识别等方面都需要数字化;在智能专用装备领域，机器视觉在智能化大型施工机械和农业机械方面的应用都在稳步发展;而流水线对机器视觉的实时性要求都很高。