工業(yè)自動化概述
---機器視覺
1. 智能制造工程
制造業(yè)是國民經(jīng)濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。十八世紀(jì)中葉開啟工業(yè)文明以來，世界強國的興衰史和中華民族的奮斗史一再證明，沒有強大的制造業(yè)，就沒有國家和民族的強盛。打造具有國際競爭力的制造業(yè)，是我國提升綜合國力、保障國家安全、建設(shè)世界強國的必由之路。
為此，中國提出了《中國制造2025》規(guī)劃。該規(guī)劃由百余名院士專家著手制定，為中國制造業(yè)未來10年設(shè)計頂層規(guī)劃和路線圖，通過努力實現(xiàn)中國制造向中國創(chuàng)造、中國速度向中國質(zhì)量、中國產(chǎn)品向中國品牌三大轉(zhuǎn)變，推動中國到2025年基本實現(xiàn)工業(yè)化，邁入制造強國行列。
其中，智能制造工程是該規(guī)劃的五大核心工程之一。緊密圍繞重點制造領(lǐng)域關(guān)鍵環(huán)節(jié)，開展新一代信息技術(shù)與制造裝備融合的集成創(chuàng)新和工程應(yīng)用。支持政產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合攻關(guān)，開發(fā)智能產(chǎn)品和自主可控的智能裝置并實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。依托優(yōu)勢企業(yè)，緊扣關(guān)鍵工序智能化、關(guān)鍵崗位機器人替代、生產(chǎn)過程智能優(yōu)化控制、供應(yīng)鏈優(yōu)化，建設(shè)重點領(lǐng)域智能工廠/數(shù)字化車間。在基礎(chǔ)條件好、需求迫切的重點地區(qū)、行業(yè)和企業(yè)中，分類實施流程制造、離散制造、智能裝備和產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)新模式、智能化管理、智能化服務(wù)等試點示范及應(yīng)用推廣。建立智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系和信息安全保障系統(tǒng)，搭建智能制造網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)平臺。
2. 機器視覺系統(tǒng)
與傳統(tǒng)制造工程不同，智能制造工程通過MES系統(tǒng)，視覺傳感系統(tǒng)，其它傳感系統(tǒng)以及工業(yè)互聯(lián)系統(tǒng)將生產(chǎn)過程中的人，機，料，法，環(huán)整合起來，極大地提高了生產(chǎn)效率。
機器視覺（Machine Vision）指的是通過光學(xué)的裝置（工業(yè)鏡頭、視覺光源）和非接觸的傳感器（工業(yè)相機）自動的接收和處理真實物體的圖像（圖像處理軟件），以獲得所需信息或控制機器人運動的裝置，通俗的說就是應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域的視覺傳感系統(tǒng)。
機器視覺系統(tǒng)通常分為基于PC的視覺系統(tǒng)（工業(yè)相機+工業(yè)電腦）和基于嵌入式智能相機（智能相機）的視覺系統(tǒng)。嵌入式智能相機系統(tǒng)（智能相機）憑借體積小，安裝方便，穩(wěn)定性好等優(yōu)勢占據(jù)了較大的市場份額。
近年來，機器視覺市場規(guī)模發(fā)展非常快。根據(jù)咨詢機構(gòu)數(shù)據(jù)，2018 年全球機器視覺市場規(guī)模超88 億美元，國內(nèi)超100 億元；預(yù)計2019 年全球市場規(guī)模將近100 億美元，國內(nèi)將近125 億元。其中電子和汽車是主要需求下游，占比分別為47%和15%。隨著技術(shù)突破、人力成本提升，我們認(rèn)為對機器視覺在智能制造中的地位將逐漸從“可選”向“必選”邁進。
機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈可以分為底層開發(fā)商（視覺光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等）、設(shè)備開發(fā)商（測量設(shè)備和非標(biāo)檢測自動化專機等）和集成服務(wù)商（二次開發(fā)），其中底層圖像處理軟件是最核心壁壘。目前國內(nèi)機器視覺行業(yè)中底層軟件、高端工業(yè)鏡頭以及高端工業(yè)相機領(lǐng)域還基本被國外品牌壟斷，低端鏡頭和工業(yè)相機領(lǐng)域逐漸有國產(chǎn)廠商涉及，視覺光源國內(nèi)競爭比較激烈，系統(tǒng)集成和視覺專用設(shè)備發(fā)展迅速。
3. 機器視覺在工業(yè)中的應(yīng)用
目前，機器視覺在工業(yè)制造中的應(yīng)用主要可以分為四大類：模式識別/計數(shù)、視覺定位、尺寸測量和外觀檢測，當(dāng)前的應(yīng)用也基本是基于這四大類功能來展開。
u 模式識別/計數(shù)主要指對已知規(guī)律的物品進行分辨，比較容易的包含外形、顏色、圖案、數(shù)字、條碼等的識別，也有信息量更大或更抽象的識別如人臉、指紋、虹膜識別等。
u 視覺定位主要指在識別出物體的基礎(chǔ)上精確給出物體的坐標(biāo)和角度信息。定位在機器視覺應(yīng)用中是非常基礎(chǔ)且核心的功能，一個軟件的好壞大概率與其定位算法的好壞密切相關(guān)。
u 尺寸測量主要指把獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確的計算出需要知道的幾何尺寸。優(yōu)勢在于對高精度、高通量以及復(fù)雜形態(tài)的測量，例如有些高精度的產(chǎn)品由于人眼測量困難以前只能抽檢，有了機器視覺后就可以實現(xiàn)全檢了。
u 外觀檢測主要檢測產(chǎn)品的外觀缺陷，最常見的包括表面裝配缺陷（如漏裝、混料、錯配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形狀缺陷（如崩邊、凸起、凹坑等）。由于產(chǎn)品外觀缺陷一般情況下種類繁雜，所以檢測在機器視覺中的應(yīng)用中屬于相對較難的一類。
從技術(shù)實現(xiàn)難度上來說，識別、定位、測量、檢測的難度是遞增的，而基于四大基礎(chǔ)功能延伸出的多種細分功能在實現(xiàn)難度上也有差異。因此，與人眼直接檢測相比，機器視覺在識別，定位和測量方面的優(yōu)勢較為明顯。隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展，在檢測方面也逐漸趕上人眼的水平。
考慮到機器視覺系統(tǒng)對產(chǎn)線標(biāo)準(zhǔn)化的要求較高，因此機器視覺廣泛應(yīng)用于電子及半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域，其中電子汽車和電子是當(dāng)前機器視覺最重要的應(yīng)用領(lǐng)域。其中，電子行業(yè)貢獻了機器視覺近50%左右的需求，主要用于晶圓切割、3C表面檢測、觸摸屏制造、AOI光學(xué)檢測、PCB印刷電路、電子封裝、絲網(wǎng)印刷、SMT表面貼裝、SPI錫膏檢測、半導(dǎo)體對位和識別等的高精度制造和質(zhì)量檢測。以iPhone為例，其生產(chǎn)全過程就需70套以上系統(tǒng)。未來在全球智能手機、平板電腦和可穿戴設(shè)備等消費電子領(lǐng)域的需求有望爆發(fā)。
汽車行業(yè)貢獻了機器視覺15%左右的需求，主要用于車身裝配檢測、面板印刷質(zhì)量檢測、字符檢測、零件尺寸的精密測量、工件表面缺陷檢測、自由曲面檢測、間隙檢測等幾乎所有系統(tǒng)和部件的制造流程。目前一條產(chǎn)線大概配備十幾個機器視覺系統(tǒng)，未來隨著汽車質(zhì)量把控、汽車智能化、輕量化趨勢對檢測提出更高要求，對機器視覺技術(shù)的需求還會逐步提高。
4. 國內(nèi)機器視覺發(fā)展及趨勢
機器視覺核心零部件及軟件可以細分為視覺光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等。在目前的整個機器視覺系統(tǒng)成本構(gòu)成中，零部件及軟件開發(fā)占據(jù)了80%的比例，是產(chǎn)業(yè)鏈中絕對的核心環(huán)節(jié)和價值獲取者。
從技術(shù)壁壘來看
1）軟件是主要壁壘，底層算法庫是核心。目前是外資企業(yè)壟斷，做得好例如康耐視以及MVTec，主要是靠國外幾十年的自動化進程培養(yǎng)起來的；國內(nèi)自動化進程時間不長，軟件算法還多處于研發(fā)階段，應(yīng)用做得好的不多，
2）應(yīng)用層面的技術(shù)也非常關(guān)鍵，主要是要掌握不同應(yīng)用環(huán)境的Know-How，做出適應(yīng)性的產(chǎn)品。
目前來看，國內(nèi)機器視覺行業(yè)的市場參與者主要有四種類型：國際綜合自動化公司（如歐姆龍）、國際專業(yè)機器視覺公司（如康耐視）、國內(nèi)專業(yè)機器視覺公司以及國內(nèi)自動化設(shè)備公司。其中，在底層開發(fā)商層面還是國際企業(yè)占主導(dǎo)地位，國內(nèi)公司更多是在附加值更低的二次開發(fā)層面布局(形式包括系統(tǒng)集成以及組裝生產(chǎn)自動化專機)，并在此基礎(chǔ)上逐漸向上游核心環(huán)節(jié)進行嘗試。
機器視覺行業(yè)在未來很長一段時間都將會是一個有較強成長性的行業(yè)，行業(yè)天花板很高。且隨著制造業(yè)從機械化向自動化、再向智能化升級的過程中，機器視覺在其中的地位和發(fā)揮的作用將越來越重要（視覺是人工智能的重要基礎(chǔ)）。而中國作為全球最大的工業(yè)制造國，在未來產(chǎn)業(yè)升級的過程中將有望釋放巨大的機器視覺系統(tǒng)需求。對標(biāo)另一個對智能制造至關(guān)重要的領(lǐng)域——激光，國內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了諸如大族激光等具備全球或國內(nèi)競爭力、已經(jīng)走出來的全產(chǎn)業(yè)鏈或核心零部件企業(yè)，我們相信未來在機器視覺領(lǐng)域也有望走出上體量國產(chǎn)廠商，出現(xiàn)中國版“康耐視”、“基恩士”。
目前國內(nèi)機器視覺相關(guān)公司多分布在長三角和珠三角地區(qū)，一般為做系統(tǒng)集成的企業(yè)（多數(shù)體量不大，很多只有幾千萬收入）或者做自動化專機（體量更大，如AOI檢測設(shè)備、色選機）的企業(yè)；也逐步出現(xiàn)布局中上游、具備較強軟件算法能力的企業(yè)。
機器視覺涉及到的技術(shù)面非常廣。要想在激烈的市場競爭中脫穎而出，企業(yè)必須要在機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈中的某一個環(huán)節(jié)深入下去，取得該環(huán)節(jié)的相對優(yōu)勢，盡可能形成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品。產(chǎn)品越標(biāo)準(zhǔn)化越容易上量，更有助于體量快速做起來，且盈利能力會更強。
此外，底層軟件算法是機器視覺的最核心壁壘，要想做出在更多領(lǐng)域適用的機器視覺系統(tǒng)，算法的進步是最關(guān)鍵的，AI、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)已經(jīng)越來越多的應(yīng)用在3D 機器視覺里面。由此，掌握底層軟件算法的公司更容易形成壁壘，且這個壁壘的迭代性很強（需要持續(xù)且大量資源投入），不容易被后進入者輕易超越。
從未來5-10年來看，機器視覺系統(tǒng)在軟硬件和云網(wǎng)化方面還有很大的發(fā)展空間。
其中，隨著芯片集成化程度進一步提高，機器視覺硬件會往小型化和集成化方面發(fā)展。目前，已經(jīng)出現(xiàn)了集成度非常高的機器視覺系統(tǒng)產(chǎn)品，將工業(yè)相機，視覺光源，工業(yè)遠心鏡頭以及處理器都集成在一個小盒子里面。
軟件方面，傳統(tǒng)的檢測和識別算法已經(jīng)難以有較大突破，但近期熱度非常高的深度學(xué)習(xí)和人工智能方法也開始應(yīng)用到機器視覺的缺陷檢測中，取得了非常好的實用效果。
此外，隨著將來5G的應(yīng)用普及，萬物互聯(lián)極有可能在工業(yè)生產(chǎn)中得到更好的應(yīng)用。將來，所有的檢測算法可能都部署在云端服務(wù)器上，視覺系統(tǒng)只需實現(xiàn)圖像采集和通訊功能，大大降低系統(tǒng)部署和維護成本。
5. 小結(jié)
工業(yè)4.0 的核心是智能制造，智能制造的精髓是智能工廠，“中國制造2025”戰(zhàn)略亦要推動的制造業(yè)智能化和信息化升級，而智能工廠能有效的實現(xiàn)生產(chǎn)的智能化、信息化。在國家智能制造2025的方針指引下，國內(nèi)機器視覺行業(yè)在未來10年左右還會得到較快發(fā)展，在技術(shù)推動以及市場需求催生下國內(nèi)極有可能出現(xiàn)一家或幾家機器視覺行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。
在機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上，對重視研發(fā)帶來的技術(shù)壁壘和產(chǎn)品迭代是公司成功的核心，堅持有的放矢（賣產(chǎn)品而非做非標(biāo)）、充分利用產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的生產(chǎn)銷售能力、不斷開拓新下游注入增長新動能以及合理的并購也是重要助力。對于國內(nèi)企業(yè)來說，具備以下條件之一的企業(yè)更容易走出來。
1）掌握核心技術(shù)（尤其是底層軟件算法）；
2）盡量做可批量的產(chǎn)品；
3）與外資差異化競爭；
4）先機器視覺再自動化；
5）絕對資金實力等因素
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