2018年机器视觉市场分析调研报告

2017年机器视觉市场分

析调研报告

目录

第一章机器视觉发展背景 (3)

1.1 机器视觉综述 (3)

1.1.1 机器视觉定义及组成 (3)

1.1.2 行业发展阶段 (5)

1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6)

1.2 机器视觉行业发展特性 (7)

1.3 产业链分析 (8)

1.4 行业发展环境分析 (9)

1.4.1 行业政策环境 (9)

1.4.2 行业技术环境分析 (10)

第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11)

2.1 市场发展规模 (11)

2.1.1 产业发展历程 (11)

2.1.2 应用现状分析 (12)

2.1.3 产业市场规模和格局 (13)

2.2 行业分布状况和发展趋势 (14)

2.2.1 产业地区分布情况 (14)

2.2.2 发展趋势预测 (16)

第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18)

3.1 发展现状及市场规模 (18)

3.1.1 产业发展历程 (18)

3.1.2 市场规模 (19)

3.2 行业竞争现状 (21)

3.2.1 行业竞争主体 (21)

3.2.2 企业分布状况 (26)

3.3 发展趋势 (27)

第四章机器视觉的应用 (29)

4.1 应用领域分布 (29)

4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30)

4.2.1 在工业领域中的应用 (30)

4.2.2 在农业领域中的应用 (34)

4.2.3 在医药行业中的应用 (36)

4.2.4 在交通领域中的应用 (37)

第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39)

5.1 发展前景及进入壁垒 (39)

5.2 投资机会和风险 (41)

第一章机器视觉发展背景

1.1 机器视觉综述

1.1.1机器视觉定义及组成

机器视觉就是用机器来代替人眼来做测量个判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需特征信息或者根据判断分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。

一个典型的机器视觉系统包括：照明（光源）、镜头、相机（CCD或CMOS）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建机器视觉系统时，用户需要采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分组件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种情况下，组件机器视觉系统需要大量的时间和精力来选购不同厂家的产品，无论在人力还是资源寻找成本上都会付出很多。

图1：机器视觉组成

一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：

照明（光源）：

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常

用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

镜头

FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）。镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

视觉检测中如何确定镜头的焦距，为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：

·视野- 被成像区域的大小。

·工作距离（WD）- 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。

·CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。

·这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的CCD 规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，最后再转换为毫米。

高速相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。

要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机；

按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机；

按分辨率划分，像素数在38万以下的为普通型，像素数在38万以上的高分辨率型；

按光敏面尺寸大小划分，可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机；

按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机）；

按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。

图像采集卡

图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。

比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。

视觉处理器

视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。

1.1.2 行业发展阶段

机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。

第一阶段为初级阶段。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，和一些简单的图像处理软件库，并在大学的实验室和一些工业场合得到了应用，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。但是当时的市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。这种状况一直持续到1998年。期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。

第二阶段为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套