國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)市場(chǎng)
摘?要:在2019年8月的“北京機(jī)器視覺(jué)助力智能制造創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)”上,機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席潘津介紹了中國(guó)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2018年度的企業(yè)調(diào)查報(bào)告,并對(duì)未來(lái)3年進(jìn)行了展望,探討了未來(lái)的技術(shù)趨勢(shì)和熱點(diǎn)。
關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺(jué);3D;檢測(cè);嵌入式視覺(jué)
1 回顧2018年機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)
2018年我國(guó)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值是84億元,從2016年到2018年,年復(fù)合增長(zhǎng)率是31%。圖1下是2016年到2018年機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的凈利潤(rùn)額,可見(jiàn)從2016年到2018年是持續(xù)增長(zhǎng)的,凈利潤(rùn)額從6.3億元增長(zhǎng)至9.9億元,年均復(fù)合增長(zhǎng)率為24.9%,2018年行業(yè)凈利潤(rùn)額增速放緩,為13.2%,同比下降了24.5個(gè)百分點(diǎn)。
雖然2018年行業(yè)的增長(zhǎng)率降低了很多。但是從全球角度,中國(guó)還是發(fā)展最快的國(guó)家。例如2019年5月,潘津主席去歐洲參會(huì),了解到北美2018年的銷售額增長(zhǎng)率在10%到12%左右。
從2016年到2018年,盡管我們的產(chǎn)值營(yíng)業(yè)額在增長(zhǎng),但是2018年利潤(rùn)在下降,原因有多個(gè):宏觀經(jīng)濟(jì)的增速放緩,以及國(guó)際貿(mào)易環(huán)境惡化,人民幣匯率波動(dòng),市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇,人工及生產(chǎn)成本上漲等原因影響,導(dǎo)致行業(yè)整體盈利能力有所下降,凈利潤(rùn)率下降至11.8%。
圖2分析了不同規(guī)模企業(yè)的凈利潤(rùn)情況??梢?jiàn)不是企業(yè)規(guī)模越大,凈利潤(rùn)越好。由圖2可見(jiàn),銷售額在5 000萬(wàn)到1億元的企業(yè)凈利潤(rùn)率最高,2018年是19.2%。其次是銷售額從1 000萬(wàn)到3 000萬(wàn)的是17.3%。值得注意的是,銷售額在1 000萬(wàn)元以下的企業(yè),由于多處于成立初期,仍處于虧損狀態(tài),2018年凈利潤(rùn)率為-14.7%。
在研發(fā)投入方面,這兩年在不斷的增加,如圖3。
圖4是自主產(chǎn)品和代理產(chǎn)品的銷售產(chǎn)品的占比。很多企業(yè)不僅有自己研發(fā)的產(chǎn)品,同時(shí)也代理一些國(guó)外的產(chǎn)品。這幾年自主品牌的產(chǎn)品的比例上來(lái)了。而且自主產(chǎn)品的利潤(rùn)率較高。
圖5再分得更細(xì)一點(diǎn),從產(chǎn)品的大類分。例如第一類是特定應(yīng)用視覺(jué)系統(tǒng),第二類分為幾部分:相機(jī)、光學(xué)、照明、智能相機(jī)緊湊型系統(tǒng)/視覺(jué)傳感器,第三類是軟件、線纜、其他配件、采集卡。從銷售額來(lái)看,最大的是視覺(jué)系統(tǒng)。實(shí)際上這是粗略統(tǒng)計(jì),如果按更嚴(yán)格的方法統(tǒng)計(jì),這個(gè)數(shù)據(jù)會(huì)更大,因?yàn)楹芏嘧鲆曈X(jué)系統(tǒng)的企業(yè)可能不在機(jī)器視覺(jué)行業(yè),而是在其他行業(yè)做設(shè)備或做視覺(jué)系統(tǒng)的部門(mén),此圖沒(méi)有把這部分業(yè)務(wù)計(jì)算在內(nèi)。
如圖5,第二大部分是相機(jī),第三是光學(xué)鏡頭。這些業(yè)務(wù)雖然銷售額沒(méi)有前者高,但利潤(rùn)率反而是上升的。線纜市場(chǎng)雖然量不大,但利潤(rùn)率最高。
圖6是地區(qū)市場(chǎng)細(xì)分。海外市場(chǎng)含港澳臺(tái)。可見(jiàn)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占大部分比例——90%。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中,分成東部沿海區(qū)域和中西部區(qū)域,可見(jiàn)東部沿海區(qū)域明顯地遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)中西部區(qū)域。
從利潤(rùn)水平看,海外市場(chǎng)凈利潤(rùn)率較高,為15.9%,而國(guó)內(nèi)市場(chǎng)凈利潤(rùn)率相對(duì)較低,為11.3%。
國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中,中西部地區(qū)雖然銷售額較低,但是凈利潤(rùn)率高于東南沿海地區(qū),分別為13.5%和10.8%,說(shuō)明東部比較成熟,競(jìng)爭(zhēng)也比較激烈。行業(yè)平均利潤(rùn)率為11.8%。
再?gòu)牧硗庖暯莵?lái)看,把世界產(chǎn)品分成制造業(yè)和非制造業(yè)。
制造業(yè)指電子、平板顯示、汽車、電池、印刷、機(jī)器人、半導(dǎo)體、包裝、食品飲料、通用零部件等(如圖7)。很明顯,電子特別是消費(fèi)電子占的比例很大,其次是平板顯示,二者占了24%份額,可見(jiàn)這是機(jī)器視覺(jué)現(xiàn)在應(yīng)用比較多的一領(lǐng)域。其他領(lǐng)域較為平均。
但是若把圖7與前幾年比較,可以發(fā)現(xiàn):現(xiàn)在應(yīng)用領(lǐng)域更多了。前幾年多是集中在前三塊:電子、消費(fèi)電子、平板顯示。因?yàn)楫?dāng)時(shí)的新能源電池還是指手機(jī)電池,那時(shí)新能源汽車電池還沒(méi)有很多。
非制造業(yè)包括鐵路、國(guó)防、生命科學(xué)、智能交通、物流、安防等,利潤(rùn)較高的是顯微鏡及生命科學(xué)。
2 未來(lái)3年展望
2018年我國(guó)的產(chǎn)值是84億元,預(yù)計(jì)到2019年達(dá)到100億元(如圖8),到2020年到123億元左右,2021年到153億元,年均增長(zhǎng)率達(dá)到23.5%,將成為全球增長(zhǎng)最快的機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)。
機(jī)器人、新能源、半導(dǎo)體行業(yè),加上機(jī)器視覺(jué),是未來(lái)三年增長(zhǎng)最快的行業(yè)。
3 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和熱點(diǎn)
3.1 機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)中的總體趨勢(shì)
目前比較熱的技術(shù)趨勢(shì)是:3D視覺(jué)、嵌入式視覺(jué)、深度學(xué)習(xí),此外還有高光譜視覺(jué)、OPC UA標(biāo)準(zhǔn)等。
3D視覺(jué)處于成長(zhǎng)階段。嵌入式視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)處于創(chuàng)建階段。這個(gè)觀點(diǎn)來(lái)自德國(guó)的一位分析人士。
這位德國(guó)分析師認(rèn)為機(jī)器視覺(jué)業(yè)處于成熟階段?;仡櫄v史,1985—2000年是創(chuàng)建階段:當(dāng)時(shí)有需求了,很多公司是從應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)始做起。2000—2015年進(jìn)入成長(zhǎng)階段,這時(shí)候產(chǎn)生了分化,有些做系統(tǒng)集成,專門(mén)做行業(yè)產(chǎn)品和應(yīng)用系統(tǒng);有一部分變成了部件(相機(jī)、光源、軟件)研發(fā)生產(chǎn)商。他們通過(guò)以客戶為導(dǎo)向的差異化產(chǎn)品去獲得市場(chǎng)份額。在這個(gè)發(fā)展階段,大家都在成長(zhǎng)。只不過(guò)有的成長(zhǎng)得更快一點(diǎn),有的稍微慢一點(diǎn)。2015年后就進(jìn)入成熟階段了,此時(shí)差異化縮小了,無(wú)非就是分辨率變高一點(diǎn),速度更快一點(diǎn),因此價(jià)格壓力就增大了。例如潘津主席2019年夏接觸了一些廣東會(huì)員,會(huì)員們反映競(jìng)爭(zhēng)的壓力很大。
國(guó)際上主要有三類機(jī)器視覺(jué)公司:①一些財(cái)團(tuán)把機(jī)器視覺(jué)公司買下來(lái),組成一個(gè)項(xiàng)目組來(lái)做;②做自動(dòng)化的公司把機(jī)器視覺(jué)作為其產(chǎn)品線的補(bǔ)充;③專業(yè)的機(jī)器視覺(jué)公司,把產(chǎn)品線不斷豐富。當(dāng)然還有一些小公司,他們也在找自己的出路,因?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)盡管不是一塊非常大的市場(chǎng),但應(yīng)用很豐富,各行各業(yè)里還有很多細(xì)分的需要用到機(jī)器視覺(jué)的地方,需要在這方面做一些研究和產(chǎn)品。
3.2 3D 視覺(jué)
3D視覺(jué)有3個(gè)主要應(yīng)用領(lǐng)域(如圖9)。
1)度量。例如齒輪的測(cè)量,這是3D模型的建立,類似于過(guò)去的反向工程,或者類似三坐標(biāo)測(cè)量的產(chǎn)品?,F(xiàn)在很多地方可以用到一些非接觸的光電測(cè)量,諸如電路板的電路測(cè)量。
2)缺陷和完整性檢測(cè)。例如接插件的高度檢測(cè)。
3)機(jī)器人應(yīng)用。這部分是新涌現(xiàn)的,而且發(fā)展前景好。其中一個(gè)應(yīng)用是跟蹤,例如在一些涂膠、焊接中的應(yīng)用,還有碼垛、拆箱、搬移、裝箱等。
如圖10,現(xiàn)在工業(yè)上主要應(yīng)用的3D技術(shù),按照原理可分為3類:第1類是飛行時(shí)間法(ToF)。第2種是基于三角測(cè)量原理的三維測(cè)量。第3種是光譜共焦和白光干涉。從第1類到第3類,分辨率越來(lái)越高。
飛行時(shí)間法(ToF)有兩種方式。一種通過(guò)計(jì)算脈沖,然后算時(shí)間、相位變化。第二種通過(guò)發(fā)連續(xù)波,然后進(jìn)行計(jì)算。ToF用起來(lái)很簡(jiǎn)單,但精度有限。
基于三角測(cè)量原理又分為主動(dòng)和被動(dòng)。被動(dòng)有被動(dòng)三角法、雙目視覺(jué)。雙目就是通過(guò)兩個(gè)項(xiàng)來(lái)匹配,但最大的問(wèn)題是要找到物體表面的反射光,即需要光源。新的主動(dòng)方法可加一個(gè)頭——隨機(jī)的投影,投到被測(cè)物的表面,因此不用再去找物體表面的反射光,通過(guò)投影的點(diǎn)去匹配。還有一種基于結(jié)構(gòu)光的,包括用熟悉的激光、編碼的。其中激光是最早的方法,約在2010年前后出現(xiàn),當(dāng)時(shí)很多展會(huì)上展示這種方法,例如測(cè)輪胎尺寸、上面的刻字等。之后出現(xiàn)了編碼結(jié)構(gòu)光。
接下來(lái)出現(xiàn)了光譜共焦和白光干涉。光譜共焦可測(cè)一個(gè)點(diǎn)、一條線,還有一個(gè)突出的特點(diǎn)是可以做透明物體的測(cè)量,包括玻璃的厚度等。白光干涉可以做一些特別陡的臺(tái)階、洞孔的測(cè)量。精確性高,但測(cè)量范圍比以前小很多。
可見(jiàn),3D測(cè)量技術(shù)有很多種,前期推進(jìn)的速度較慢。前期推廣中的一個(gè)較大問(wèn)題是:不像傳統(tǒng)技術(shù)就一個(gè)框,大家的路徑是差不多的。3D測(cè)量的方法有很多種,沒(méi)有一種能覆蓋所有的項(xiàng)目,需要根據(jù)不同的項(xiàng)目,選擇不同的方法。
例如需要根據(jù)工作距離和景深,XY方向分辨率,Z方向精度,采集條件和處理時(shí)間,被測(cè)物表面特性(諸如閃光、漫射、黑的、透明的、半透明的)等,來(lái)選擇不同的型號(hào)。
未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì):提高速度、分辨率;軟件使用更加友好、方便;新的硬件技術(shù);新的3D方法的引入;2D與3D的互補(bǔ)。
關(guān)于新的3D方法的引入和新的硬件技術(shù),潘津主席2018年曾參加過(guò)一次德國(guó)的斯圖加特展會(huì),看到一家廠商介紹其3D項(xiàng)目中有定制的芯片,做出了平行光結(jié)構(gòu)方法,類似于ToF,該公司對(duì)這個(gè)芯片進(jìn)行了特殊處理,使得不像上文介紹的結(jié)構(gòu)光,同時(shí)分辨率也能達(dá)到新水平。
另外一個(gè)值得一提的方面是3D與2D的互補(bǔ)。新的3D方法,未來(lái)可能有突破的方面是把各種方法結(jié)合在一起,包括一些小公司在這方面做得好。最后一點(diǎn)是2D依然很重要;3D不是萬(wàn)能的、并非什么都能做。
3.3 嵌入式視覺(jué)
嵌入式視覺(jué)是現(xiàn)在特別熱門(mén)的一個(gè)話題。還出現(xiàn)了嵌入式視覺(jué)聯(lián)盟,一些大型的IT企業(yè),包括英特爾都在聯(lián)盟里。這實(shí)際上是由人工智能推動(dòng)的。
為什么現(xiàn)在嵌入式視覺(jué)高速發(fā)展?
1) 驅(qū)動(dòng)力之一是高性能、低功耗、低成本的處理器。不論基于Arm SoC、DSP、FPGA,還是協(xié)處理器GPU等,發(fā)展都非???。據(jù)統(tǒng)計(jì),現(xiàn)在有50多家在研發(fā)深度學(xué)習(xí)處理器,包括我們國(guó)內(nèi)好多家。
2) 深度學(xué)習(xí)的算法。過(guò)去我們做系統(tǒng)很累,需要分析曲線的特征,用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言把它描述出來(lái),再把它做檢測(cè)。但在實(shí)際應(yīng)用中,發(fā)現(xiàn)材料不同、工藝變化,會(huì)產(chǎn)生不同的缺陷。因此,還得去修改程序、參數(shù)等。深度學(xué)習(xí)很好,通過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)算法。因此有人把深度學(xué)習(xí)稱作機(jī)器視覺(jué)的一次革命。
3) 硬件和軟件的模塊化。實(shí)際上嵌入式系統(tǒng)/智能相機(jī)在20年前就有了,但那時(shí)和現(xiàn)在不一樣,現(xiàn)在攝像頭模塊可以直接與嵌入式處理板連接,同時(shí)支持嵌入式平臺(tái)上的圖像處理庫(kù)。
3.4 三個(gè)熱點(diǎn)話題
1) 面對(duì)來(lái)勢(shì)洶洶的嵌入式視覺(jué)浪潮,傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)?一致的觀點(diǎn)是:嵌入式視覺(jué)為機(jī)器視覺(jué)帶來(lái)了一種新的架構(gòu)和顛覆性變化,我們應(yīng)該擁抱和充分利用這一變化。因?yàn)闄C(jī)器人視覺(jué)和智能制造的分布式視覺(jué)需要高性能、低成本、低功耗、小體積的視覺(jué)產(chǎn)品。
2) 嵌入式視覺(jué)可否取代傳統(tǒng)的PC平臺(tái)?有的廠商認(rèn)為現(xiàn)在的高性能機(jī)器視覺(jué)還需要PC平臺(tái)。但是嵌入式發(fā)展很快,性能很高,慢慢地有些已經(jīng)轉(zhuǎn)向嵌入式了。因此,傳統(tǒng)企業(yè)接下來(lái)要做的事情是去采納它、擁抱它?,F(xiàn)在歐洲已經(jīng)開(kāi)始這樣做。
3) 標(biāo)準(zhǔn)化。機(jī)器視覺(jué)行業(yè)跟消費(fèi)類不一樣。例如安防做個(gè)產(chǎn)品要考慮有多少需求。機(jī)器視覺(jué)行業(yè)都是小批量。因此為了適應(yīng)這個(gè)特點(diǎn),業(yè)內(nèi)應(yīng)該做標(biāo)準(zhǔn)化,目前的工作是:①軟件框架基于GenICam,利用已成熟的GenICam SDK和GenTL,已成立工作組。②相機(jī)模塊與嵌入式處理板接口:MIPI CS2和SLVS-EC接口標(biāo)準(zhǔn),現(xiàn)在已成立了工作組。
3.5 O PC U A(統(tǒng)一架構(gòu))
要做到智能制造,前提條件是得有數(shù)據(jù)、大量的數(shù)據(jù)。過(guò)去是各家有自己的通訊協(xié)議、平臺(tái)。OPC UA是一套安全、可靠且獨(dú)立于制造商和平臺(tái)的、用于工業(yè)通訊的數(shù)據(jù)交互規(guī)范,使得不同操作系統(tǒng)和不同制造商的設(shè)備之間可以進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。2017年7月12日,我國(guó)推薦性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 33863.1~.8-2017《OPC統(tǒng)一架構(gòu)》正式發(fā)布。
這意味著我國(guó)會(huì)采用這套標(biāo)準(zhǔn),放入了框架??梢?jiàn)今后做機(jī)器視覺(jué),系統(tǒng)已經(jīng)成為不可缺一的部分。就數(shù)據(jù)量而言,機(jī)器視覺(jué)是最豐富的,是工業(yè)4.0實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。
從機(jī)器視覺(jué)行業(yè)來(lái)看,機(jī)器視覺(jué)組件的工業(yè)相機(jī)接口技術(shù)以及通信與連網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)很完備了,現(xiàn)在只缺少用戶層面的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通用接口。
利用機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),機(jī)器視覺(jué)不僅僅是一套檢測(cè)系統(tǒng),而且是真正的生產(chǎn)優(yōu)化控制系統(tǒng)。
OCF讓不同的行業(yè)聚在一起,因?yàn)榛A(chǔ)不同、數(shù)據(jù)不同,還有自己不同的配套規(guī)范。2018年年底,德國(guó)、美國(guó)等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)組織經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的認(rèn)證,形成了OPC UA Machine Vision Companion Specification(OPC統(tǒng)一架構(gòu)機(jī)器視覺(jué)配套系統(tǒng)規(guī)范)。
?。ū疚膩?lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第9期第3頁(yè),歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用,并注明出處。)
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