機器視覺引發的智能制造領域變革

　　1、面向工業的視覺和圖像分析技術逐步成熟，制造業信息獲取能力不斷增強

　　隨著柔性制造系統的推廣和傳感、模式識別等技術的發展，針對工業需求的視覺和圖像技術逐步成熟，制造業信息獲取能力加強。視覺和圖像技術搭載在攝像頭、傳感器、雷達等智能硬件內，能夠實現圖像信息的獲取和分析。信息從傳統的單一維度數據拓展為包含速度、尺寸、色譜等信息的多維度立體海量數據，并同設計信息和加工控制信息集成，為后續工況監測、質量檢驗等生產環節提供數據支撐。制造業信息獲取渠道得到拓展，信息獲取效率大幅提升。華?？萍及l布多系列面陣相機、高分辨率定焦鏡頭產品以及讀碼、結構光3D相機等最新產品，通過isp算法保證圖像質量，可廣泛應用于工業生產領域。

　　2、機器視覺結合信息網絡技術催生新服務內容，生產監控智能化水平得到提升

　　信息通訊技術不斷向機器視覺領域滲透，企業以“信息獲取+數據分析”模式開展服務內容創新，輔助提升生產監控智能化水平。在工業應用方面，機器視覺一般用于物品的識別、外觀檢測和定位，隨著信息網絡技術不斷發展，機器視覺與大數據、云計算等信息網絡技術相結合，實現了數據獲取后的服務功能延伸，從簡單的生產檢測應用中衍生出新的服務內容。企業開始利用機器視覺技術獲取數據信息，并通過信息網絡技術開展大數據計算，輔助進行設備的運營監測和產品的質量分析，推動提升生產線智能化水平。永創智能出資2000萬人民幣設立機器視覺科技子公司，探索以機器視覺為核心的產品質量大數據分析及機械運行在線監測大數據分析的產業化應用。

　　3、機器視覺技術嵌入式應用于工業生產領域，自動化系統解決方案實現優化

　　制造業自動化需求凸顯，推動機器視覺技術在工業生產領域的應用，自動化系統解決方案得到優化。隨著圖像處理能力和速度的增強、光器件性能的提高以及成本相對降低，機器視覺逐步應用于工業生產領域，并成為自動化系統的重要組成部分之一。機器視覺配合邏輯控制、運動控制、數據采集、通信網絡等其他功能，能夠完成圖像識別、檢測、視覺定位、物體測量和分揀等作業內容，特別是將機器視覺技術嵌入工業機器人控制系統，通過精準化的識別和抓取，大幅提高了生產過程的柔性和靈活性，自動化系統解決方案實現優化。4月19日，維視機器人自動化有限公司與ABB達成了以工業機器人、機器視覺為首要發展的共識，維視將加快工業機器人領域的產品升級，加強以智能視覺為核心的智能制造競爭優勢。

　　下一步發展趨勢

　　1、軟硬件技術不斷突破，企業將以智造需求為導向加速研發工業視覺解決方案

　　企業加速布局機器視覺硬件產品和軟件服務，將圍繞智能制造需求，重點研發工業視覺解決方案。目前，機器視覺軟硬件技術不斷取得突破，以工業相機、圖像采集卡、光源及圖像處理軟件為核心的視覺產品日益完善，并逐漸應用于電子制造、汽車制造、機械加工、包裝與印刷等行業。隨著智能制造全面啟動實施，各行各業對采用機器視覺的工業自動化、智能化需求日益凸顯，市場發展潛力巨大。數據顯示，2015年全球機器視覺系統及部件市場超過153億美元，市場復合年增長率達9.3%。需求量的逐年增加將擴大機器視覺的發展空間，企業將從產品供應商向系統解決方案提供商轉型，以智能制造需求為導向，加速研發與生產線或測試控制系統配合使用的工業視覺解決方案，助力制造業轉型升級。

　　2、機器視覺與多種技術融合逐步深入，將成為提升產業自動化水平的重要抓手

　　機器視覺與多種技術融合，將不斷提升智能制造自動化水平。制造業轉型升級步伐加快，機器視覺技術與產品的需求逐步增多，應用領域逐漸擴大，將推動企業加速開展產品功能創新，以滿足用戶個性化需求。機器視覺將融合3D監測、彩色圖像處理、人工智能、運動控制、信息網絡等多種技術，由單一的檢測、定位、測量功能向大數據分析、智能控制方向發展?；跈C器視覺的自動化監測、智能控制系統將廣泛應用于工業生產各個領域，并主要從中端生產線向前端制造和后端物流環節延伸，成為提升產業自動化水平的重要抓手。

　　3、企業加速布局機器視覺產業化應用，將以智能視覺為核心推動智慧工廠建設

　　企業加速拓展機器視覺產業化應用，通過嵌入機器視覺技術的自動化設備輔助智慧工廠建設。目前，機器視覺技術日益成熟，軟硬件產品不斷豐富，并逐步在工業生產中發揮重要作用。例如，基于機器視覺的檢測系統可以對產品進行自動檢測并控制產品質量；將具備機器視覺功能的智能化機器人和機械手臂應用于自動化生產線上，能夠實現碼垛、焊接、涂裝、裝配等功能；EMS系統與機器視覺定位技術整合后，可應用在物料、條形碼管理和成品檢測領域。未來，企業將加速布局機器視覺的產業化應用，重點研發針對具體產業應用的專用視覺系統，并逐步發展為一般通用系統，通過在加工、裝配、檢測、包裝、物流等環節嵌入機器視覺技術，提高系統集成度，推動智慧工廠建設。

　　思考與建議

　　1、加快配套政策出臺，加強相關標準制定

　　圍繞當前機器視覺產業發展瓶頸、制約因素、關鍵技術和零部件研發需求，結合機器視覺技術在智能制造方面的戰略布局，以應用為導向，盡快出臺相關配套政策，明確行業關鍵技術，制定細分行業發展規劃。加強頂層設計，確定重點標準化方向和領域，加速通信協議、數據接口、系統運營標準統一，提高機器視覺技術產業化應用水平。

　　2、加快核心技術積累，突破產業發展瓶頸

　　制定機器視覺技術研發規劃，鼓勵企業和高校加快芯片、光源、鏡頭等關鍵零部件的研發，重點攻關底層算法、圖像處理等核心技術。加大對圖像處理、運動控制等基礎技術的科研投入，推動機器視覺與信息網絡、人工智能等技術的融合發展，提高信息運算存儲能力和圖像的多特征提取水平，提高機器視覺監測、引導、識別、測量的精度，突破產業發展瓶頸。

　　3、促進產業聯盟成立，引導產業有序發展

　　聯合企業、政府、研究機構和高校成立產業聯盟，促進產學研用結合，重點攻克關鍵技術，協調整合零部件供應商、系統集成商等多方資源，完善產業創新體系。積極探索以機器視覺為核心的智慧工廠建設創新樣板項目，為機器視覺軟硬件技術研發、產品創新、應用服務等上下游產業鏈提供對接服務，引導產業有序發展。