機器視覺是一種應用于工業和非工業領域，以相應的機器視覺硬件和相關處理算法替代人眼做出檢測和判斷的綜合性技術，其主要功能為捕獲并處理圖像。它的出現大大提高了生產自動化程度，增加了質量檢測的高效準確性，為設備執行提供操作指導，是智能制造的先鋒力量，目前主要應用于制造業，隨著我國的科技水平不斷發展，機器視覺技術為了更好的適應社會需求，也在不斷的在優化升級，開辟了不少新領域。接下來就跟隨新戰略的腳步，一起探索3D視覺未來主要發力領域及發展趨勢。

機器視覺行業產業鏈環節較長，上游由機器視覺系統硬件和軟件算法構成，中游為設備商和系統集成商主要負責軟件的二次開發和設備制造，下游應用場景和行業廣泛。

目前，中國機器視覺行業最大的市場主要是工業領域，其銷售占比已超過整體80%，其中機器視覺滲透率較高的行業有電子制造、顯示面板、汽車、印刷、半導體、食品飲料包裝等，交通、國防安防等行業近些年也開始發展3D技術。根據過去幾年中國機器視覺消費占比情況以及全國工業市場發展趨勢，我們認為3C電子、汽車制造、半導體、鋰電此四大賽道是值得機器視覺企業深度關注重點行業。

3C電子

歐美等國家的3C電子產業正在向發展中國家轉移，消費電子作為典型的技術密集型、資本密集型和勞動力密集型產業，產品變化大，迭代速度快，導致制程不標準，且近年來存在招工難，招工貴嚴重吞噬企業利潤。同時，消費電子產品集中度高，制造環節長，傳統作業方式也導致大量不合格品，進一步擠壓企業利潤空間。

在當前行業增速短期放緩的盤整階段，頭部玩家正在積極推動產線智能化轉型升級，目標是通過智能裝備替換人工、半自動化設備，實現生產智能化、數字化甚至柔性制造，這也是機器視覺產業進一步提高行業滲透率的機會。

3C電子行業發展趨勢：

1.市場需求增加3C產品生命周期短，制造商需頻繁采購設備這將帶動持續的機器視覺的需求。

2.產品多環節應用3C產品趨于復雜化，產線對生產效率及加工精度的要求日益提升，更多的3C商將機器視覺應用在制造環節中。

3.3C制造更新換代快本土高端智能手機的市場擴大，安卓系廠商手機對加工效率和精度的要求也在持續提升，機器視覺在安卓系產線內的滲透率存在較大提升空間。

汽車行業

機器視覺應用興起于汽車制造。機器視覺經過數十年在汽車制造行業的發展，其應用已經貫穿整個汽車車身制造過程，從初始原料質量檢測發展到汽車零部件的測量，再對制造過程中的焊接、涂膠、沖孔等工藝進行把控，最后對車身出廠質量進行把關。

我國汽車制造業高速發展，汽車產銷量均居全球前列；汽車制造行業自動化程度較高，各類工業機器人在生產制造多數環節中已代替人力進行工作，同時，汽車制造業所涉及的新技術范圍廣、數量多，不斷需要各種技術的革新來推動汽車制造行業的進步，進而促進機器視覺技術的發展。

汽車行業未來擴展方向

車輛行人檢測應用

車輛檢測系統借助機器視覺技術，可以利用各種傳感器探測周邊車輛的相關信息，包括前后方車輛速度、位置以及障礙物的大小位置等。行人檢測系統也是以同樣的原理展開應用，通過機器視覺技術檢測出行人的位置。

疲勞監測應用

目前駕駛疲勞監測系統研究中，多采用車載機器視覺系統監測人體姿態和操作行為，根據系統反饋信息來判別疲勞狀態。當駕駛員處于疲勞狀態時，通過聲音、光線、振動等刺激駕駛員，使其恢復清醒狀態。在一定范圍內，極大地減少了因駕駛人員疲勞而造成的交通意外事故。

半導體

2022年全球半導體銷售額達 5735 億美元中國區銷售額為1803億美元，占比31.43%是全球最大的半導體銷售市場，半導體產業具有集成度、精細度高的特點，是機器視覺技術最早大規模應用的領域之一。機器視覺在半導體行業中的應用涉及到半導體外觀缺陷、尺寸、數量、平整度、距離、定位、校準、焊點質量、彎曲度等的檢測，尤其是晶圓制作中的檢測、定位、切割、封裝過程全程都需應用機器視覺技術。

半導體行業發展痛點、突破及未來趨勢

痛點：

技術：半導體芯片檢測設備，結合了光、機，電、算、軟等技術應用，尤其是微納米及納米級2D、3D 光學成像技術，目前基本掌握在國外手中在國際競爭中，可能會來自國外的限制，需要加大力度投入國內的基礎光學器件的研發

集成:視覺檢測是結合生產工藝來優化生產，與工廠生產工藝強相關，另外基于 AI 的視覺算法，數據量越大，檢測效果越好。

標準化:檢測設備還未有國家標準，主要是針對不同的工藝開發，后期需要推動建立相應的半導芯臺檢測設備國家標準。

技術突破：

基于AI的缺陷檢測算法平臺:為實現技術產品標準化提高算法在不同應用場景間的遷移能力、提 高缺陷的檢測能力和分析能力，開發基于 AI 的缺陷檢測算法平臺。

高速高精度光學成像系統:為解決晶圓的亞微米級( 0.2μm)缺陷的高速成像以及表面高度的微 米級測量和封裝段金線和焊點的高度測量，研發高度高精度2D/3D 光學成像系統。

高速、高精度 XYθ運動隔震平臺架構:為解決晶圓的亞微米級( 0.2μm)缺陷的高速成像的穩定性，研發 套高速、高精度 XYθ動隔震平臺，實現圖像的快速穩定采集。

行業未來趨勢：

與芯片廠商深度合作，實現MINILED芯片外觀檢測開發；更高效、低成本、提高檢出率技術積累，取得國際廠商認可實現更高要求的5G芯片、激光芯片等檢測。

鋰電行業

2月23日，工信部發布2022年全國鋰離子電池行業運行情況。據行業規范公告企業信息及研究機構測算，2022年全國鋰離子電池產量達750GWh，同比增長超過130%。我國鋰電產業蓬勃發展的同時也帶來了機器視覺裝備需求井噴。

在鋰電行業，機器視覺廣泛應用于動力電池聲場過程中各關鍵工藝的缺陷檢測、尺寸測量和定位。鋰電在機器視覺的應用場景、制作工藝復雜，多個工序需要機器視覺檢測系統。隨著電芯、模組、PACK 測量要求的不斷提高，被測物體條件愈發復雜，全線視覺檢測已逐步成為動力電池廠商標配。

鋰電行業發展痛點及應對之策

痛點：

速度與精度難兼顧:動力電池大規模制造時代來臨，物體檢測愈發復雜，市場要求愈發精細化，如何提高生產效率、降低產品缺陷率成為行業共同的挑戰

機器視覺技術迭代速度較慢:多元化應用場景加速動力電池需求分化，對材料、工藝的選擇千差萬別，磷酸錳鐵、硅基負極、高鎳三元等新材料不新推出，大圓柱電池、CTC、CTB等新工藝應用提速。

數據反哺能力弱:鉀電機器視覺應用于電池生產，經歷了從無到有、從差到好的過程，但自始至終檢測數據這一寶庫沒有得到較好利用

應對之策：

技術層面:推出輕量化語義模型，賦予算法大余量，讓機器面對新工藝時具有較強的應對能力研發出面向鉀電行業的質量仲裁機、具備多維多角度的穩定成像系統

產能布局:工業人工智能算法與軟件平臺研發項目、先進光學與計算成像研發項目及科技與發展儲備資金，以擴充自身可配置視覺系統與智能視覺裝備業務的產能。

產品矩陣:規劃重點發力原材料隔膜檢測，極片電極段的激光切和切魯一體檢測以及后工序段的焊接檢測

2023中國機器視覺發展趨勢

隨著國家經濟迅速發展，制造行業不斷更新換代，我們對機器視覺的要求也越來越高，行業整體朝著國產替代化、標準一體化的趨勢發展。

01

國產替代化

當前我國國產機器視覺替代率達50%，但多局限于2D機器視覺領域。未來隨著國產品牌協作共贏，產品功能專業、種類精細化，替代率將逐步升高。行業將趨向于專業化分工，自主化視覺平臺、視覺系統與裝備將協同作戰，國產化替代成為主旋律，逐步超越國外品牌，成長為中國智能制造工業視覺的主力軍。

國產化替代三大趨勢：

硬件：光源、相機國產化較高，鏡頭有待突破光源是機器視覺的照明系統，決定了成像質量和算法效果，也可以認為光源以及其成像的基礎。光源領域國產化替代率較高，市場集中度較高。相機有望實現全面國產化替代，目前中國已經擁有一批有規模、有競爭力的國產品牌。鏡頭是機器視覺圖像采集的重要部件，目前海外廠商優勢依舊明顯。我國雖起步晚，但已經開始涌現出一些優秀的本土企業。

軟件及數據：軟件作為機器視覺的大腦，其本質就是數據的積累和算法的升級。

打造數據優化、算法升級閉環:數據算法更多的數據更優的算法。隨著國家政策導向，新能源行業自動化的普及和深入也推進著本土機器視覺企業，新興行業對于機器視覺技術要求更高，為國產替代提供了彎道超車的機會。

創新：3D視覺潛力巨大，技術升級打開市場

除了原有工業基礎上的應用外，消費級應用也存在著巨大的潛在市場，3D 視覺傳感器可以被搭載在 3D 空間掃描設備、服務型機器人、AR/VR設備等終端上以實現傳統 2D相機無法實現的功能。例如三維重建、避障導航等。目前3D 視覺仍處于探索初期，具備核心技術的廠商有望率先受益。隨著5G 技術的推廣普及，人工智能和物聯網應用將迎來快速發展，推動視覺技術加速從 2D 成像向 3D 視覺感知跨越。

02

標準一體化

機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺，機器視覺軟硬件產品正逐漸成為協作生產制造過程中不同階段的核心系統，無論是用戶還是硬件供應商都將機器視覺產品作為生產線上信息收集的工具，這就要求機器視覺產品大量采用“標準化技術”，直觀的說就是要隨著自動化的開放而逐漸開放，可以根據用戶的需求進行二次開發。當今，自動化企業正在倡導軟硬一體化解決方案，機器視覺的廠商在未來5-6年內也應該不單純是只提供產品的供應商，而是逐漸向一體化解決方案的系統集成商邁進。

在未來的幾年內，隨著中國加工制造業的發展，對于機器視覺的需求也逐漸增多；隨著機器視覺產品的增多，技術的提高，國內機器視覺的應用狀況將由初期的低端轉向高端。由于機器視覺的介入，自動化將朝著更智能、更快速的方向發展。另外，由于用戶的需求是多樣化的，且要求程度也不相同。那么，個性化方案和服務在競爭中將日益重要，即用特殊定制的產品來代替標準化的產品也是機器視覺未來發展的一個取向。機器視覺的應用也將進一步促進自動化技術向智能化發展。

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審核編輯：劉清