3D视觉四大细分应用场景发展趋势解读.docx

《3D视觉四大细分应用场景发展趋势解读.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《3D视觉四大细分应用场景发展趋势解读.docx（5页珍藏版）》请在课桌文档上搜索。

1、机器觇党是一种应用于工业和非工业领域,以相应的机器觇觉埋件和相关处理蚱法首代人般做出桧测和判断的综合性技术，其主要功能为捕洪井处理图像.它的出现大大提鬲了生产自动化程度，增加了侦量检测的薪效准确性，为设需执行提供操作指导，是智能制造的先锋力麻,目前主要应用于制造业，以!着我国的科技水平不断发展.机器视觉技术为了更好的适应社仝需求，也在不断的在优化升拨，开辟了不少新领域。接卜来就跟防新战略的脚步，一起探索3D视觉未来主要发力领域及发展趋势.机器视觉行业产业链环节较长,上游由机器视觉系统硬件和软件制法构成，中游为谀备商和系统集成商主要鱼贵软件的二次开发和设爵制造，卜游应用场竞和行业广泛.1.EIX

2、CCB.CSK1.Sf*Ma*M4*CMAW统*宜*TZTEKW*JUTZW1.USTERMnn1.!*勿吗1H*4*M4.amazonCAT1.T1.B1.R机SS视觉产业摄图出目前，中国机搭觇觉行业域大的市场主要是工业领域，其销售占比己超过整体80%,其中机器视觉渗透率较高的行业有电子制造、显示面板、汽车、印刷、半导体、食从饮料包袋等,交通、国防安防等行业近些年也开始发展3D技术。根据过去几年中国机器视觉消费占比情况以及全国工业市场发展趋势，我们认为3C电子、汽车制造、半导体、锂电此四大褰道是值得机器视觉企业深度关注重点行业3C电子欧美等国家的3C电子产业正在向发展中国家转移，消费电子作为

3、典型的技术由集型、资木密集型和劳动力密集型产业，产品变化大，迭代速度快，导诙制程不标准，且近年来在在招工难.招工贵严重吞噬企业利润.同时.消费电子产品集中度高,制造环节长.传统作业方式也导致大量不合格品，进一步挤压企业利润空间.在当前行业增速短期放缓的盘整阶段.头部玩家正在积极推动产线智能化转型升级,目标是通过智能奘备替换人工、半自动化设备,实现生产智能化、数字化甚至柔性制造，这也是机器视觉产业is一步提裔行业海透率的机会,3C电子行业发展趋势t1 .市场雷求增加3C产品生命周期短.制造商需购能采购谀备这将带动持续的机器视觉的需求.2 .产品多环节应用3C产品趋于复杂化.产线对生产效率及加工相

4、度的要求日益提开，更多的3C而将机器视觉应用在制造环节中,3 .3C制造更款换代快本土高智能手机的市献大，安卓系厂商手机对加工效率和制度的要求也在持续提升，机器视觉在安卓系产线内的渗透率存在较大提升空间。汽车行业机涔视觉应用兴起于汽车制造,机器视觉羟过数十年在汽车制造行业的发展，其应用已经贯穿整个汽车车身制造过程，从初始原科质法检测发展到汽车等部件的测崎，再对制造过程中的焊接、涂胶、冲孔等工艺进行把控,最后对车身出厂质价进行把关.我国汽车制造业高速发展，汽车产销曜均居全球前列：汽车制造行业自动化程度较高，各类工业机零人在生产制造多数环节.中已代替人力进行工作,同时,汽车制造业所涉及的新技术范圉

5、广、数家多，不断需要各种技术的革新来推动汽华制造行业的进步，进而促进机器视觉技术的发展，汽车行业未来扩展方向车辆行人检嚣应用车辆检测系统借助机器视觉技术.可以利用各种传野器探测周边车辆的相关信息.包括前后方车辆速度、位置以及障碍物的大小位置等.行人检测系统也是以同样的原理展开应用，通过机器视觉技术检测出行人的位?1.疲劳监制应用1：1前与咬病劳监测系统研究中,多采用车载机器视觉系统监测人体姿态和操作行为,根据系统反馈怙息来判别欧劳状态,当驾驶员处于疲劳状态时，通过声音、光线、振动等刺激驾驶员，使其快发清租状态，在定范国内，极大地减少了因驾驶人员疲劳而造成的交通意外事故.半导体2022年全球半导

6、体销偌额达S735亿美元中国区的售额为1803亿美元,占比31.43%是全环最大的半导体销售市场，半导体产业具有集成度、精细度高的特点，是机器凝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中的应用涉及到半导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等的检测，尤其是晶圈制作中的检测定位、切割、封装过程全程都需应用机器视觉技术.半导体行业爱展痛点、突破及未来趋势痛点，技术：半导体芯片检测设备，结合了光、机，电、峰、软等技术应用，尤其是微纳米及纳米级2D.3D光学成像技术，目前基本常押在国外手中在国际竞争中，J能会来自国外的限制,需要加大力度投入国内的基础光学器件的研

7、发集成:视觉检测是结合生产工艺来优化生产，与工厂生产工艺强相关，另外基于A1.的视觉律法，数据量越大,检测效果越好.标准化:检测设的还未仃国家标准.主要是针对不同的12开发.后期需要推动建立相应的半导芯台检测设备国家标准.技术突破：基于A1.的缺陷检能算法平台:为实现技术产品标准化提高立法在不同应用场景间的迁移能力、提高缺陷的检测能力和分析能力,开发基于A1.的块陷检测算法平台.高速高精度光学成像系统:为解决品同的亚微米级(02pm)缺陷的高速成像以及表面高度的默米欲测后和封奘段金税和焊点的高度测hi,研发鬲度而精度2D/3D光学成像系统.高速、肉精度XY运动胤艮平台架构:为解决晶IH1.的亚

8、微米缴0.2Pm)跳陷的商速成像的枪定性,研发套高速、商精度XYe动隔馥平台，实现图像的快速稳定采集。行业未来劣：与芯片厂商深度合作,实现M1.N1.1.ED芯片外观检测开发：更高效、低成本、提高检出率技术积累,取寿国际厂商认可实现更鬲要求的5G芯片、激光芯片等检测.保电行业2月23日，工信部发布2022年全国押离干电池行业运行情况。据行业规范公告企业信息及研究机构测算,2022年全国锂离子电池产量达750GWh,同比增长超过130%,我国馋电产业蓬勃发展的同时也带来了机器视觉装在衙求井喷.在程也行业，机器视觉广泛应用于动力电池出场过程中各关键工艺的缺陷检测、尺寸测敏和定位。锂电在机器视觉的应

9、用场景、制作工艺或杂，多个工序需要机器视觉检测系统。随后电芯、模姐、PACK测加要求的不断提高，被测物体条件愈发复杂，全畿视觉检测己逐步成为动力电池厂商标配.1电行业发展痛点及应对之策速度与精度充蒙动力电池大规模制造时代来检，勒体检测愈发双杂，市场要求愈发精细化.如何提而生产效率、降低产品洪陷率成为行业共同的挑战.机IMMt技术迭代速度较慢：多元化应用场景加速动力电池需求分化，对材料、工艺的选择千差万别,磷酸锭铁、硅基负极.高怏三元等新材料不新推出.大同柱电池、CTC、CTB等新工艺应用提速.数据反嘀能力蜀:钾电机渊视觉应用于电池生产.经Jr从无到有、从差到好的过程,但百始至终检测数据这一宝库

10、没有得到较好利用.应对之策：技术层面:推出轻气化语义模型,赋予算法大余洋,让机器面对新工之时具有较强的应对能力研发出面向仲电行业的胡信件裁机、具备多维多角度的稳定成像系统.产能布局:工业人工智能算法与软件平台研发项目.先进光学与计算成像研发项目及科技与发展储备资金，以犷充自身可配置视觉系统与科能视觉装备业务的产能.产品矩阵：观划屯点发力原材料隔版检测，极片电极段的激光切和切科体检测以及后工序段的焊接检测.2023中国机器视觉发展趋势的着国家经济迅速发展，制造行业不呼更新换代，我们对机器视觉的要求也越越高，行业整体期着国产昔代化、标准一体化的趋势发展。国产代化当前我国国产机器视觉替代率达50%.

11、但多局限于2D乱战视觉领域.未来随着国产品牌协作共融，产品功能专业、种类精细化，替代率珞逐步升高.行业将趋向于专业化分_E,自主化视觉平台、视觉系统与装备将由同作战，国产化侨代成为主旋律，逐步招越国外品牌.成长为中国智能制造工业视觉的主力军.国产化代三大趋势I硬件：光源、相机国产化较i,镜头有恃突破。光源是机器初觉的照明系统，决定了成像质疑和W法效果,也可以认为光源以及其成像的基础。光源轴域国产化杵代率较高，市场集中度较高.相机布不实现全面国产化昔代，目前中国已经押有一枇行规模、有竞争力的国产品牌.镀头是机潜视觉图像采集的重要那件.目前海外厂商优势依旧明显.我国虽起步晚,但已经开始涌现出一些优

12、秀的本土企业得软件及数据：软件作为机器视觉的大脏.其本质就是数据的积累和算法的升级.打造数据优化、算法升级由环:数据算法更多的数据更优的算法.随着国家政策导向,新能源行业自动化的普及和深入也推进本土机器视觉企业，新兴行业对于机器视觉技术要求更高，为国产昔代提供了弯道出车的机会。创新：3D视觉潜力巨大，技术升级打开市场.除原有工业基础上的应用外,消费级应用也存在着巨大的潜在:巾场.3D觇觉传感擀可以被搭蚊在3D空间扫描设备、服务型机器人、AR/VRi殳备等终决上以实现传统2D相机无法实现的功能，例如三维正建、避障导航等，目前3D视觉仍处于探索初期，具备核心技术的厂商有望率先受益，随着5G技术的推

13、广普及.人工智能和初联网应用将迎来快速发展，推动视觉技术加速从2D成像向3D视觉感知跨越.标准一体化机涔觇党是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统,无论是用户还是坡件供附商都将机器视党产品作为生产线上信总收佻的工具，这就要求机器视觉产品大麻采用标准化技术”，直观的说就是要随箱自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的御求进行,.次开发。当今，自动化企业正在倡桥软硬一体化解决方窠，机器视觉的厂商在未来56年内也应该不单纯是只提供产品的供应商.而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进.在未来的几年内,随著中国加工制造业的发展，而于机器视觉的需求也逐渐增多：随着机器视党产品的增多,技术的提高,国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端.山于机器视觉的介入，自动化将朝者更智能、更快速的方向发展.另外，由于用户的辐求是多样化的，且要求程度也不相同。那么，个性化方案和服务在竞争中将H益虫要，即用特殊定制的产品来代替标准化的产品也是机器视觉未来发展的一个取向。机器视觉的应用也将进一步促进自动化技术向智能化发展.