工业机器视觉的四大应用领域及三大未来趋势
机器视觉是人工智能领域快速发展的一个分支。 它用机器代替人眼进行测量和判断。 它通过光学器件和非接触式传感器，自动接收并处理真实物体的图像，以获得所需的信息或使用控制机器人运动的装置。 工业机器视觉的核心是用“机器眼”代替人眼对物体进行识别、测量和判断。
从机器视觉产业链来看，机器视觉产业链环环相扣。 上游由机器视觉系统硬件和软件算法组成。 中游是设备商和系统集成商，主要负责软件二次开发和设备制造。 下游应用场景广泛、行业广泛。 工业是目前我国机器视觉行业最大的下游应用领域，占销售额的81.2%。 工业行业包括电子制造、显示面板、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装等行业。 其他以交通运输、娱乐业、国防安全业为补充。
工业机器视觉四大应用
据亿欧智库研究结果显示，随着行业深度和应用广度的快速发展，目前工业机器视觉应用领域值得关注的四大赛道为3C电子、半导体、锂电池、光伏。
赛道一：3C行业是工业视觉行业应用的标杆，现阶段仍有技术难点需要攻克
当前全球3C电子产业正在向发展中国家转移。 凭借3C行业高精度、快速更新换代的特点，正在助推机器视觉技术的迭代。 应用场景的延伸和品类的拓展有望持续推动机器视觉在我国3C行业的渗透率。
从行业和产品属性综合来看，机器视觉是3C电子行业最成熟的应用。 3C电子的行业属性和产品属性决定了机器视觉在该行业的渗透率会更高。
赛道二：半导体行业未来将实现机器视觉全流程技术支撑
机器视觉在半导体行业的应用，未来有望实现机器视觉的全流程技术支撑。 2019年，全球半导体设备市场销售额为576亿美元，其中中国市场规模为129亿美元，占比22.4%。 预计未来几年中国半导体投资将位居全球第一。
半导体行业具有高集成度、高精度的特点，是机器视觉技术最早大规模应用的领域之一。 机器视觉在半导体行业的应用涉及半导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、曲率等的检测，特别是晶圆中的检测、定位、切割等生产。 整个包装过程都需要机器视觉技术。
赛道三：新能源汽车产业快速发展，锂电池行业需求激增，机器视觉应用场景拓展
机器视觉广泛应用于动力电池声场工艺中关键工序的缺陷检测、尺寸测量和定位等。 随着锂电池行业持续蓬勃发展，新能源汽车蓬勃发展，电池工厂的扩建带来了机器视觉设备的需求激增。 同时，锂电池复杂的工艺也让机器视觉的应用场景更加丰富。 国家统计局数据显示，2021年我国锂电池产量达到232.6亿只，同比增长23.4%。 锂电池产能的快速增长带动了机器视觉的快速发展。 2021年市场规模将达到17.7亿元，2019-2021年复合年增长率高达110%。
锂电池在机器视觉中的应用场景和生产流程复杂，多个流程都需要机器视觉检测系统。 随着电芯、模组、PACK的测量要求不断提高，被测物的情况更加复杂，全线目视检测逐渐成为动力电池厂商的标配。
赛道四：光伏产业持续加速增长，硅片质量检测是太阳能电池质量保障和发展的关键。
2021年，中国太阳能电池产量复合年增长率将达到35%，2021年同比增速将达到42%。 行业将迎来加速增长期。 同期，驱动机器视觉的光伏产业应用规模从2019年的2.6亿元快速增长至2021年的6.5亿元，复合年增长率高达58%。
在整个电池生产过程中，硅片来料质量监控、工艺电池缺陷监控、成品电池质量检验是生产高品质电池的保障。 电池生产质量监控系统的每个工艺段均配备相应的光机视觉模块（相机、光源、镜头等），可快速配置，提供高质量的视觉成像效果。
工业机器视觉的未来趋势
随着工业4.0的到来，工业场景对机器视觉技术的需求不断推动工业机器视觉技术的发展。 这包括：3D技术要求的提高、本地化替代逐渐占据主导地位、碎片化场景的整合等。
趋势一：巨大的应用场景，3D技术将发展更加成熟和通用
随着2D视觉的发展，3D技术也在兴起。 从目前趋势来看，3D机器视觉的发展势头远大于2D。 虽然目前工业机器视觉的发展已经比较成熟，但3D技术在国内仍处于发展的早期阶段。 国外企业和产品在显微高精度检测方面领先于国内企业，占据大部分市场份额。 国内企业在硬件和软件方面开始逐步取代国外企业。
趋势二：国产化替代成为主旋律，中外厂商竞争进一步加剧，市场格局重构
目前机器视觉替代率达到50%，但大多仅限于2D机器视觉领域。 未来，随着国产品牌的合作共赢，产品功能专业化、类型精细化，替代率将逐步提高。 行业将趋于分工专业化，自主视觉平台、视觉系统和设备将共同努力，逐步超越国外品牌，成长为中国智能制造产业视觉的主力军。
国产化取代的三大技术领域趋势：
趋势三：整合碎片场景、标准化集成设备将是下一代机器视觉发展方向
随着工业自动化规模的逐步扩大，智能制造模式下的产品呈现多品种、小批量、个性化的特点。 企业开始转向大规模定制生产。 但机器视觉技术只能对自动化生产线上的少量产品进行识别和分类，难以满足碎片化场景。 为了解决这一现状，整合碎片化场景、打造一体化装备，将极大促进信息技术与运营技术的快速融合。 同时，打造全流程数字化闭环也将是重要举措之一。
