中國機器視覺技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀分析及工業(yè)級和消費級機器視覺對比分析[圖]

    機器視覺技術(shù)是屬于人工智能的重要分支。人工智能的研究核心圍繞在如何使機器具備人類智能，其架構(gòu)可分為基礎(chǔ)支持層、技術(shù)層、應(yīng)用層。基礎(chǔ)支持層包括大數(shù)據(jù)、計算力和算法，基礎(chǔ)支持層中的數(shù)據(jù)可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的發(fā)動機，數(shù)據(jù)量、運算能力提升以及深度學習算法促進了人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展；技術(shù)層側(cè)重人類智能的某一方面，包括視覺類技術(shù)（機器視覺、計算機視覺）、語音類技術(shù)（語音識別、機器翻譯等）、自然語言處理類技術(shù)、人機交互等；應(yīng)用層則是人工智能技術(shù)的具體落地，可以是具體的產(chǎn)品、裝備（如智能檢測裝備），也可以是一類解決方案（如人臉識別）。從機器視覺的架構(gòu)來看，從底層的傳感、到算法集成應(yīng)用，隸屬于人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

    為什么機器視覺技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造生產(chǎn)領(lǐng)域。我們認為有兩點重要原因：（1）可靠性原則，機器視覺技術(shù)是基于人工智能的架構(gòu)，其底層是以數(shù)據(jù)傳感和核心算法作為支撐的，機器視覺設(shè)備自身集成了自動化定位、識別、判定的軟硬件平臺，對于標準批量化產(chǎn)品，可以做到較高的可靠性；（2）經(jīng)濟性原則，機器視覺產(chǎn)品的應(yīng)用對人工的替代性具備明顯的成本優(yōu)勢，而且具有更高的一致性要求。

    根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，機器視覺是通過光學裝置和非接觸式的傳感器，自動地接受和處理一個真實物體地圖像，以獲得所需信息用于控制機器人運動的裝置。機器視覺技術(shù)主要采用適合被測物體的多角度光源及傳感器獲取檢測對象地圖像，通過計算機從圖像中提取信息，進行分析、處理，最終用于實際檢測和控制?？偟膩砜矗瑱C器視覺是一門涉及機械、電子、光學、自動控制、人工智能、計算機科學、圖像處理和模式識別等諸多領(lǐng)域的交叉學科。

    機器視覺在國外人工智能應(yīng)用技術(shù)中占比

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

    機器視覺在國內(nèi)人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)中占比

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

    機器視覺技術(shù)在國內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)中占比超過40%，是各類應(yīng)用技術(shù)中應(yīng)用最廣的一類。視覺占據(jù)人類信息獲取超過80%，是人類最重要的感覺器官，而機器視覺技術(shù)將人類強大、復(fù)雜的視覺感官賦予機器，能夠?qū)崿F(xiàn)計算機系統(tǒng)對于外界環(huán)境的觀察、識別以及判斷等功能，是人工智能范疇最重要的前沿分支之一。

    機器視覺算法、軟件以及視覺傳感器和精密驅(qū)控是機器視覺行業(yè)的核心技術(shù)，是天準科技作為裝備制造商區(qū)別于系統(tǒng)集成商的關(guān)鍵。機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈包括上游零部件供應(yīng)商、中游裝備廠商以及下游應(yīng)用行業(yè)構(gòu)成。其中機器視覺的核心零部件包括視覺軟件、各類傳感器，以及光源、鏡頭等其他與傳感器相關(guān)的零部件，產(chǎn)業(yè)鏈利潤多集中在上游零部件領(lǐng)域。那些具有零部件核心技術(shù)的企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)較高的行業(yè)地位，往往享受高利潤率，同時產(chǎn)品覆蓋面廣泛，具備發(fā)展成大型企業(yè)的潛力。此外，除了提供上游零部件產(chǎn)品，這些企業(yè)自身還可以提供機器視覺裝備，或者通過系統(tǒng)集成商完成裝備生產(chǎn)，從而在中游領(lǐng)域亦具備一定影響力。

    系統(tǒng)集成商通常直接采購視覺軟件、傳感器、驅(qū)控系統(tǒng)等核心零部件，通過簡單的二次開發(fā)和組裝完成設(shè)備生產(chǎn)，不具備自由機器視覺算法、軟件以及視覺傳感器和精密驅(qū)控等核心技術(shù)，通常不具備整臺裝備的設(shè)計生產(chǎn)能力，一般是在客戶要求下在自動化生產(chǎn)線上集成機器視覺機構(gòu)，或者形成簡單的工業(yè)視覺裝備。

    二、工業(yè)級和消費級機器視覺比較

    除了以機器視覺為代表的視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)制作外，在消費級領(lǐng)域，隨著數(shù)據(jù)量上漲、運算力提升和深度學習算法的發(fā)展，計算機視覺技術(shù)越來越多地被應(yīng)用在各類消費級應(yīng)用場景中，典型的如人臉識別服務(wù)，具體包括人臉檢測、人臉關(guān)鍵特征點、人臉對比、人臉搜索、人臉屬性、人臉聚類、人力活體檢測等。計算機視覺是指用計算機實現(xiàn)人的視覺功能，對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解。計算機視覺與研究人類或動物的視覺不同，它借助于幾何、物理和學習技術(shù)來構(gòu)筑模型，從而用統(tǒng)計的方法來處理數(shù)據(jù)。

    從學科上，機器視覺（MachineVision,MV）與計算機視覺（ComputerVision,CV）都被認為是人工智能的下屬科目。兩者既有聯(lián)系又有區(qū)別。首先，機器視覺與計算機視覺有很多相似之處，在架構(gòu)上都是基礎(chǔ)層+技術(shù)層+應(yīng)用層；并且兩者的基本理論框架、底層理論、算法等是相似的，因此機器視覺與計算機視覺在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上會有一定重疊。

    計算機視覺產(chǎn)業(yè)鏈

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

    計算機視覺是采用圖像處理、模式識別、人工智能技術(shù)相結(jié)合的手段，著重于一幅或多幅圖像的計算機分析。圖像可以由單個或者多個傳感器獲取，也可以是單個傳感器在不同時刻獲取的圖像序列。

    機器視覺則偏重于計算機視覺技術(shù)工程化，能夠自動獲取和分析特定的圖像，以控制相應(yīng)的行為。具體的說，計算機視覺為機器視覺提供圖像和景物分析的理論和算法基礎(chǔ)，機器視覺為計算機視覺的實現(xiàn)提供傳感器模型、系統(tǒng)構(gòu)造和實現(xiàn)手段。二者共用一套理論系統(tǒng)，只是發(fā)展的方向不同，機器視覺側(cè)重于在工業(yè)領(lǐng)域的實際應(yīng)用，而計算機視覺側(cè)重理論算法的研究。

工業(yè)級機器視覺和消費級計算機視覺的區(qū)別和聯(lián)系

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

    從應(yīng)用領(lǐng)域上，機器視覺大多應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域上，具體應(yīng)用包括計量與檢測、智能制造等；除了在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用外，在消費領(lǐng)域的眾多場景中，多是計算機視覺的具體應(yīng)用。由于理論的研究發(fā)展速度往往快于實踐應(yīng)用，即計算機視覺的發(fā)展遠遠超過了其時間實踐。目前掌握的具體計算機視覺任務(wù)的方法，也僅僅適用于狹隘的人臉識別、指紋識別等簡單任務(wù)，無法廣泛的應(yīng)用于不同場合。

    從組成上看，機器視覺系統(tǒng)包含硬件和軟件諸多元素，除了算法與軟件是系統(tǒng)核心內(nèi)容外，如傳感器、控制器等也是核心組成部分。以天準科技為例，其成本90%以上是原材料，而原材料中，傳感器類（鏡頭、相機、傳感器）、機械類成本分別占41.5%、37.1%。在機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈中，除了視覺系統(tǒng)、傳感器、光源、鏡頭等零部件廠商外，中游還包括具備核心技術(shù)的裝備制造商、以及其他眾多的系統(tǒng)集成商。

    由于機器視覺側(cè)重工程的應(yīng)用，因而強調(diào)實時性、高精度和高速度，以及算法的可靠性、系統(tǒng)的穩(wěn)定性。從技術(shù)變革趨勢來看，3D視覺、多光譜成像、高速成像與處理、深度學習是機器視覺持續(xù)改善性能的重要方向。當前機器視覺輸入的圖像仍以2D信息為主，后續(xù)結(jié)合新型傳感器的3D視覺技術(shù)有望大幅提升機器視覺的應(yīng)用范圍。其次，高光譜和多光譜成像能夠同時處理多個不同品類的產(chǎn)品檢測，也是未來機器視覺演進的重要方向。另外，以線掃描為代表的高速成像技術(shù)能夠提升成像速度，進而提升檢測效率。最后，深度學習+機器視覺能夠不斷優(yōu)化檢測參數(shù)、增加檢測靈活性，也是后續(xù)機器視覺創(chuàng)新的重要方向。

    工業(yè)級機器視覺和消費級機器視覺有本質(zhì)的區(qū)別，在應(yīng)用側(cè)重點、結(jié)構(gòu)上有著明顯的差別，但是工業(yè)機器視覺和消費級機器視覺都源自人工智能的技術(shù)，感知和算法是核心技術(shù)，也就意味著產(chǎn)品和技術(shù)在各個領(lǐng)域的可延展性是比較強的。機器視覺是比較通用的底層技術(shù)，可以廣泛應(yīng)用在工業(yè)和非工業(yè)領(lǐng)域，對當前制造業(yè)的改造和升級，起到了至關(guān)重要的作用。機器視覺，以其可靠性和經(jīng)濟性正在廣泛應(yīng)用各個工業(yè)制造場景，未來的增長前景廣泛。

    相關(guān)報告：智研咨詢發(fā)布的《2020-2026年中國機器視覺行業(yè)市場供需形勢及未來前景規(guī)劃報告》