机器视觉行业企业竞争态势

发布时间: 2018/06/25
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  1、机器视觉行业概况

  所谓机器视觉,即采用机器代替人眼来做测量与判断,是工业自动化(智能装备制造业)的一个重要组成部分。

  机器视觉通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能,实现人视觉的延伸。更为重要的是,机器视觉系统具备人脑的一部分功能,能够从客观事物的图像中提取信息,处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。

  完整的机器视觉系统一般包括光源、镜头、相机、图像采集卡或图像处理单元、核心软件、监视器、通讯或输入输出单元等。通过相机等图像摄取装臵,机器视觉系统将被摄取目标转换成图像信号,传送到图像处理系统;图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息,将图像信号转变成数字化的信号;处理软件对这些信号进行各种运算以抽取目标的特征,进而根据判别的结果控制现场的设备动作。

  机器视觉在国内起步较晚,在最近的十几年内才真正实现在工业领域的应用,因而,行业的渗透率较低,同时具有较高的成长性。

  机器视觉行业在我国已有一定的应用,但无论是就其应用范围还是应用的数量与规模而言,行业的渗透率都仍处于较低的水平。以下游应用最为领先的电子行业为例,目前也只有20-30%的组装线配备了视觉检测设备,即便是配备视觉检测设备的电子制造企业,绝大多数也只是在生产线的最后配一台进行全检。而根据国际经验,每条生产线至少配备三台视觉检测设备在不同的测试工位,以实现过程中以及最终的检测。可见,即便在机器视觉应用最领先的电子行业,渗透率还非常低。



机器视觉机器视觉.png


  目前进入中国市场的国际机器视觉品牌已经超过100多家,中国本土的机器视觉企业也超过100家,产品代理商超过200家,专业的机器视觉系统集成商超过50家,涵盖了从光源、工业镜头、相机、图像采集卡等多种机器视觉产品。

  2、机器视觉行业特点

  机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性,在重复性和机械性的工作中具有较大的应用价值。

  (1)客观、高效

  在重复性的工作环境中,人眼的检测往往会受到疲劳、或是人的主观情绪的影响。而机器视觉系统却能够连续、不知疲倦地进行大量重复性的工作,从而有效地保证了生产过程中检测的高效和客观,提高了测量的准确性与持续性。

  (2)精度高

  机器视觉的出现使得对于微小尺寸的精密测量成为可能。机器视觉系统尺寸测量采用的是相对测量法,通过倍率标定、屏幕图像测量等来推算实物的大小。通过高倍工业镜头或显微镜头,从细小的机械零件到微小的生物细胞都可以利用机器视觉进行测量。除此之外,由于机器视觉通常具备较宽的光谱响应范围,还能够捕捉到人眼所无法识别的细节,因而其检测更加精确有效。

  (3)自动化

  机器视觉自动化的特点有助于完成在恶劣环境中的工作。在很多工作人员无法进入的场合,机器视觉系统可以代替其进入危险区域,完成工业生产任务。

  (4)非接触

  机器视觉技术采用非接触的测量技术。由于不需要接触产品,这一技术可以避免对检测过程中对被测对象造成的损害。此外,对于不可接触被测物体的检测,如在高温、高压等环境下或是针对非固定产品,也能够通过机器视觉技术实现检测。这在极大程度上扩大了工业生产中的检测范围,提高了产品的生产质量。

  3、行业周期性

  机器视觉行业无明显周期性,与下游制造行业发展的状况有紧密的关联。我国制造业的技术升级、结构转型给本行业带来高速发展的机会。但下游制造行业通常属于资金密集型企业,易受宏观经济周期波动和国家政策的影响。因此宏观经济的周期性波动和国家政策的周期性调整将直接或间接影响本行业产品的市

  场需求。

  4、机器视觉行业竞争态势

  工业自动化设备行业中,企业主要分布于自动化软硬件制造、自动化系统集成等领域。在自动化软硬件产品领域,目前中高端市场几乎全部由国外著名品牌产品垄断,并将在近年仍维持此种局面;在自动化系统集成领域,跨国公司占据制造业的高端,具有深厚行业背景的公司在相关行业系统集成业务中占据主动,具有丰富应用经验的系统集成公司充满竞争力;在机器视觉领域,如基恩士(日本)、康耐视(美国)等国外著名品牌均占据市场主导地位。总体来说,大型跨国公司在本行业占据了行业价值链的高端,拥有较为稳定的市场份额和利润水平;国内企业主要在中低端市场进行竞争,相对来说利润水平偏低,但是部分深耕细分领域的企业依靠对客户需求的深刻理解和丰富的经验也拥有良好的生存发展空间。


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