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工业和自动化应用 将驱动机器视觉市场增长

来源:荣格-《智能制造纵横》 发布时间:2021-05-13 922
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2026年,全球工业和自动化相机市场将扩大到55亿美元,年复合增长率为7.4%。

迈入2021年,世界经济复苏依旧是艰难和漫长的,各种不确定因素在增大。由于科技对经济社会发展的支撑作用不断带动智能制造的兴起,机器视觉行业的助推作用也在进一步突显,而与5G、AI深度学习等技术的融合、创新,正是当前整个机器视觉行业的趋势与机遇所在。

机器视觉市场持续增长
据Yole团队发布的《2021年工业与自动化机器视觉报告》预测,2026年,全球工业和自动化相机市场将扩大到55亿美元,年复合增长率为7.4%。其中,机器视觉相机年产将达500万台,ADC(自动数据捕获)摄像模组将达到2690万台。


此外,Yole还分享了当前的技术发展趋势:CIS(接触式图像传感器)目前在工业视觉市场占据着主导地位,2020年市场销售额占了86%;其他成像方式,如3D技术和工业相机多光谱成像的发展,促进了机器视觉在行业应用的多样化,新技术的渗透率将进一步增加;CCD(电荷耦合器件)仍将是小众利基市场。


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在这样的良性循环中,机器视觉产品的应用正变得越来越广泛。这一幕后技术进一步推动了消费电子、汽车智造业等行业的整体发展。机器视觉技术进一步提高了它们的制造精度,也就意味着这些行业对机器视觉技术的需求未来将继续增加。此外,每个国家和地区的工业升级,包括工业4.0趋势,都将大大加快自动化的发展,推动机器视觉的发展。


在市场环境利好的条件下,机器视觉对工业和自动化应用的经济和技术挑战是什么?关键的驱动因素是什么?哪些公司是需要关注的关键参与者?他们在研究哪些创新技术?据Yole发布的报告显示,基恩士仍将是最大的工业相机厂商,其市场份额为17.0%;紧随其后的是占据市场份额14.0%的康耐视和市场份额为9.0%的菲力尔。


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此次新冠肺炎疫情爆发,推动了高度依赖物流自动化的电子商务登上主导地位。Yole公司光电和传感部门首席分析师Pierre Cambou表示:“除了电子商务领域,具备视觉的机器人还可以在工业行业中占有一席之地。无论检测、计数、定位还是抓取,越来越多的工业参与者都开始采用这种技术,这就将机器人行业以及相关机器视觉市场推向了新高度。”


此外,自动驾驶汽车能够感知环境,并能在没有人类参与的情况下进行操作,与视觉摄像头识别周围物体的密不可分。除了乘用车,如物流卡车等其他自动驾驶车辆对视觉摄像头也有非常多的需求。这些产品是由机器而不是人类驱动的,具有革命性意义,并将进一步推动机器视觉市场的发展。Yole公司预计,到2026年,自动驾驶领域将成为机器视觉的一个重要的细分应用市场,年复合增长率有望实现43%,达到2.11亿美元。


从Vision China(上海)2021
看未来应用

机器视觉是智能制造的眼睛,是工业生产环境中的重要一环,也是工业互联网边缘层的重要数据入口。前不久的Vision China(上海)2021展会,在巩固原有展示范围以及产品高精尖以外,还带领着行业观众向垂直行业与技术进行深入拓展。


康耐视在今年Vision China上的展示尤其突出了智能化。“最开始,我们对机器视觉的需求是越快越稳定,现在我们希望它更加聪明,能够发现不规则图形的瑕疵。而这些需求在3C电子、化妆品、医药、新能源汽车电池等领域的应用过程中愈发明显。例如,我们希望新能源电池表面是没有任何缺陷的,之前都是人工检查,在深度学习的机器视觉的帮助下,这一检查的结果会更加准确。”康耐视华东区域销售总监黄恺说道。


展会上,康耐视展示了其D900系列产品及L4000线扫激光系列产品。黄恺告诉记者,In-Sight D900系列是康耐视首款内置深度学习算法的智能相机系统,D900不仅拥有康耐视智能相机最强大的传统视觉工具,其自带的深度学习工具更为复杂字符识别,装配验证以及缺陷检查提供了完美的解决方案。D900作为一款完整的深度学习视觉系统,无需PC和GPU即可在产线部署使用。其基于电子表格的操作平台使得工程师无需编程,便可轻松完成参数调节和用户界面的规划设计。


海康机器人带来了其1.51亿万兆网光口面阵相机、2100万CXP-12超高速相机、3D激光轮廓传感器、ID2000系列高速对焦型工业读码器、VM4.0算法平台等一系列创新的产品。1.51亿万兆网光口面阵相机是海康机器人继1.51亿超高清分辨率CXP相机后重磅展出的一款产品,其最高输出帧率6.2fps,可支持16bit数据输出,保证了超清分辨率下的完美细节呈现。该相机采用万兆网技术,功耗低、距离长、系统成本低,内置多种ISP算法,广泛适用于FPD检测,PCB AOI等应用。


AI和3D是未来机器视觉的发展方向,算法、算力和数据是AI的核心三要素。海康机器人机器视觉营销总经理孔笠透露,下一步,海康机器人将重点发力算法和算力,研究适合机器视觉的小样本训练算法、无监督学习算法、迁移学习等技术,推进支持AI加速的硬件平台开发,助力AI应用落地。“目前从2D视觉到3D视觉的技术发展趋势明显,3D测量和3D无序抓取的应用也在增多,我们后续将在3D上重点投入,推出相应的产品和解决方案。”


谈及机器视觉未来新兴的应用领域,孔笠表示对新能源、医疗和汽车领域的市场比较看好。“新能源行业的增长主要是受国家政策的驱动,这几年光伏和锂电发展都很快,而且目前整个新能源行业都还在不断地增加产能;新冠疫情给医疗行业带来重大短期挑战的同时,也推动了行业的发展,资本投入的增大为医疗行业后续的发展提供了持续发展的动力;至于汽车行业,新能源汽车的产能扩充将带动整个行业未来的快速发展。”


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