工業(yè)自動(dòng)化概述
---機(jī)器視覺(jué)
1. 智能制造工程
制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國(guó)之本、興國(guó)之器、強(qiáng)國(guó)之基。十八世紀(jì)中葉開(kāi)啟工業(yè)文明以來(lái)，世界強(qiáng)國(guó)的興衰史和中華民族的奮斗史一再證明，沒(méi)有強(qiáng)大的制造業(yè)，就沒(méi)有國(guó)家和民族的強(qiáng)盛。打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的制造業(yè)，是我國(guó)提升綜合國(guó)力、保障國(guó)家安全、建設(shè)世界強(qiáng)國(guó)的必由之路。
為此，中國(guó)提出了《中國(guó)制造2025》規(guī)劃。該規(guī)劃由百余名院士專(zhuān)家著手制定，為中國(guó)制造業(yè)未來(lái)10年設(shè)計(jì)頂層規(guī)劃和路線圖，通過(guò)努力實(shí)現(xiàn)中國(guó)制造向中國(guó)創(chuàng)造、中國(guó)速度向中國(guó)質(zhì)量、中國(guó)產(chǎn)品向中國(guó)品牌三大轉(zhuǎn)變，推動(dòng)中國(guó)到2025年基本實(shí)現(xiàn)工業(yè)化，邁入制造強(qiáng)國(guó)行列。
其中，智能制造工程是該規(guī)劃的五大核心工程之一。緊密?chē)@重點(diǎn)制造領(lǐng)域關(guān)鍵環(huán)節(jié)，開(kāi)展新一代信息技術(shù)與制造裝備融合的集成創(chuàng)新和工程應(yīng)用。支持政產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合攻關(guān)，開(kāi)發(fā)智能產(chǎn)品和自主可控的智能裝置并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。依托優(yōu)勢(shì)企業(yè)，緊扣關(guān)鍵工序智能化、關(guān)鍵崗位機(jī)器人替代、生產(chǎn)過(guò)程智能優(yōu)化控制、供應(yīng)鏈優(yōu)化，建設(shè)重點(diǎn)領(lǐng)域智能工廠/數(shù)字化車(chē)間。在基礎(chǔ)條件好、需求迫切的重點(diǎn)地區(qū)、行業(yè)和企業(yè)中，分類(lèi)實(shí)施流程制造、離散制造、智能裝備和產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)新模式、智能化管理、智能化服務(wù)等試點(diǎn)示范及應(yīng)用推廣。建立智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系和信息安全保障系統(tǒng)，搭建智能制造網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)平臺(tái)。
2. 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)
與傳統(tǒng)制造工程不同，智能制造工程通過(guò)MES系統(tǒng)，視覺(jué)傳感系統(tǒng)，其它傳感系統(tǒng)以及工業(yè)互聯(lián)系統(tǒng)將生產(chǎn)過(guò)程中的人，機(jī)，料，法，環(huán)整合起來(lái)，極大地提高了生產(chǎn)效率。
機(jī)器視覺(jué)（Machine Vision）指的是通過(guò)光學(xué)的裝置（工業(yè)鏡頭、視覺(jué)光源）和非接觸的傳感器（工業(yè)相機(jī)）自動(dòng)的接收和處理真實(shí)物體的圖像（圖像處理軟件），以獲得所需信息或控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的裝置，通俗的說(shuō)就是應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域的視覺(jué)傳感系統(tǒng)。
機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通常分為基于PC的視覺(jué)系統(tǒng)（工業(yè)相機(jī)+工業(yè)電腦）和基于嵌入式智能相機(jī)（智能相機(jī)）的視覺(jué)系統(tǒng)。嵌入式智能相機(jī)系統(tǒng)（智能相機(jī)）憑借體積小，安裝方便，穩(wěn)定性好等優(yōu)勢(shì)占據(jù)了較大的市場(chǎng)份額。
近年來(lái)，機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模發(fā)展非常快。根據(jù)咨詢(xún)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，2018 年全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模超88 億美元，國(guó)內(nèi)超100 億元；預(yù)計(jì)2019 年全球市場(chǎng)規(guī)模將近100 億美元，國(guó)內(nèi)將近125 億元。其中電子和汽車(chē)是主要需求下游，占比分別為47%和15%。隨著技術(shù)突破、人力成本提升，我們認(rèn)為對(duì)機(jī)器視覺(jué)在智能制造中的地位將逐漸從“可選”向“必選”邁進(jìn)。
機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈可以分為底層開(kāi)發(fā)商（視覺(jué)光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等）、設(shè)備開(kāi)發(fā)商（測(cè)量設(shè)備和非標(biāo)檢測(cè)自動(dòng)化專(zhuān)機(jī)等）和集成服務(wù)商（二次開(kāi)發(fā)），其中底層圖像處理軟件是最核心壁壘。目前國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)中底層軟件、高端工業(yè)鏡頭以及高端工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域還基本被國(guó)外品牌壟斷，低端鏡頭和工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域逐漸有國(guó)產(chǎn)廠商涉及，視覺(jué)光源國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)比較激烈，系統(tǒng)集成和視覺(jué)專(zhuān)用設(shè)備發(fā)展迅速。
3. 機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)中的應(yīng)用
目前，機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)制造中的應(yīng)用主要可以分為四大類(lèi)：模式識(shí)別/計(jì)數(shù)、視覺(jué)定位、尺寸測(cè)量和外觀檢測(cè)，當(dāng)前的應(yīng)用也基本是基于這四大類(lèi)功能來(lái)展開(kāi)。
u 模式識(shí)別/計(jì)數(shù)主要指對(duì)已知規(guī)律的物品進(jìn)行分辨，比較容易的包含外形、顏色、圖案、數(shù)字、條碼等的識(shí)別，也有信息量更大或更抽象的識(shí)別如人臉、指紋、虹膜識(shí)別等。
u 視覺(jué)定位主要指在識(shí)別出物體的基礎(chǔ)上精確給出物體的坐標(biāo)和角度信息。定位在機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中是非常基礎(chǔ)且核心的功能，一個(gè)軟件的好壞大概率與其定位算法的好壞密切相關(guān)。
u 尺寸測(cè)量主要指把獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確的計(jì)算出需要知道的幾何尺寸。優(yōu)勢(shì)在于對(duì)高精度、高通量以及復(fù)雜形態(tài)的測(cè)量，例如有些高精度的產(chǎn)品由于人眼測(cè)量困難以前只能抽檢，有了機(jī)器視覺(jué)后就可以實(shí)現(xiàn)全檢了。
u 外觀檢測(cè)主要檢測(cè)產(chǎn)品的外觀缺陷，最常見(jiàn)的包括表面裝配缺陷（如漏裝、混料、錯(cuò)配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形狀缺陷（如崩邊、凸起、凹坑等）。由于產(chǎn)品外觀缺陷一般情況下種類(lèi)繁雜，所以檢測(cè)在機(jī)器視覺(jué)中的應(yīng)用中屬于相對(duì)較難的一類(lèi)。
從技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度上來(lái)說(shuō)，識(shí)別、定位、測(cè)量、檢測(cè)的難度是遞增的，而基于四大基礎(chǔ)功能延伸出的多種細(xì)分功能在實(shí)現(xiàn)難度上也有差異。因此，與人眼直接檢測(cè)相比，機(jī)器視覺(jué)在識(shí)別，定位和測(cè)量方面的優(yōu)勢(shì)較為明顯。隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展，在檢測(cè)方面也逐漸趕上人眼的水平。
考慮到機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)線標(biāo)準(zhǔn)化的要求較高，因此機(jī)器視覺(jué)廣泛應(yīng)用于電子及半導(dǎo)體、汽車(chē)制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域，其中電子汽車(chē)和電子是當(dāng)前機(jī)器視覺(jué)最重要的應(yīng)用領(lǐng)域。其中，電子行業(yè)貢獻(xiàn)了機(jī)器視覺(jué)近50%左右的需求，主要用于晶圓切割、3C表面檢測(cè)、觸摸屏制造、AOI光學(xué)檢測(cè)、PCB印刷電路、電子封裝、絲網(wǎng)印刷、SMT表面貼裝、SPI錫膏檢測(cè)、半導(dǎo)體對(duì)位和識(shí)別等的高精度制造和質(zhì)量檢測(cè)。以iPhone為例，其生產(chǎn)全過(guò)程就需70套以上系統(tǒng)。未來(lái)在全球智能手機(jī)、平板電腦和可穿戴設(shè)備等消費(fèi)電子領(lǐng)域的需求有望爆發(fā)。
汽車(chē)行業(yè)貢獻(xiàn)了機(jī)器視覺(jué)15%左右的需求，主要用于車(chē)身裝配檢測(cè)、面板印刷質(zhì)量檢測(cè)、字符檢測(cè)、零件尺寸的精密測(cè)量、工件表面缺陷檢測(cè)、自由曲面檢測(cè)、間隙檢測(cè)等幾乎所有系統(tǒng)和部件的制造流程。目前一條產(chǎn)線大概配備十幾個(gè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，未來(lái)隨著汽車(chē)質(zhì)量把控、汽車(chē)智能化、輕量化趨勢(shì)對(duì)檢測(cè)提出更高要求，對(duì)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的需求還會(huì)逐步提高。
4. 國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)發(fā)展及趨勢(shì)
機(jī)器視覺(jué)核心零部件及軟件可以細(xì)分為視覺(jué)光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等。在目前的整個(gè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)成本構(gòu)成中，零部件及軟件開(kāi)發(fā)占據(jù)了80%的比例，是產(chǎn)業(yè)鏈中絕對(duì)的核心環(huán)節(jié)和價(jià)值獲取者。
從技術(shù)壁壘來(lái)看
1）軟件是主要壁壘，底層算法庫(kù)是核心。目前是外資企業(yè)壟斷，做得好例如康耐視以及MVTec，主要是靠國(guó)外幾十年的自動(dòng)化進(jìn)程培養(yǎng)起來(lái)的；國(guó)內(nèi)自動(dòng)化進(jìn)程時(shí)間不長(zhǎng)，軟件算法還多處于研發(fā)階段，應(yīng)用做得好的不多，
2）應(yīng)用層面的技術(shù)也非常關(guān)鍵，主要是要掌握不同應(yīng)用環(huán)境的Know-How，做出適應(yīng)性的產(chǎn)品。
目前來(lái)看，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的市場(chǎng)參與者主要有四種類(lèi)型：國(guó)際綜合自動(dòng)化公司（如歐姆龍）、國(guó)際專(zhuān)業(yè)機(jī)器視覺(jué)公司（如康耐視）、國(guó)內(nèi)專(zhuān)業(yè)機(jī)器視覺(jué)公司以及國(guó)內(nèi)自動(dòng)化設(shè)備公司。其中，在底層開(kāi)發(fā)商層面還是國(guó)際企業(yè)占主導(dǎo)地位，國(guó)內(nèi)公司更多是在附加值更低的二次開(kāi)發(fā)層面布局(形式包括系統(tǒng)集成以及組裝生產(chǎn)自動(dòng)化專(zhuān)機(jī))，并在此基礎(chǔ)上逐漸向上游核心環(huán)節(jié)進(jìn)行嘗試。
機(jī)器視覺(jué)行業(yè)在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間都將會(huì)是一個(gè)有較強(qiáng)成長(zhǎng)性的行業(yè)，行業(yè)天花板很高。且隨著制造業(yè)從機(jī)械化向自動(dòng)化、再向智能化升級(jí)的過(guò)程中，機(jī)器視覺(jué)在其中的地位和發(fā)揮的作用將越來(lái)越重要（視覺(jué)是人工智能的重要基礎(chǔ)）。而中國(guó)作為全球最大的工業(yè)制造國(guó)，在未來(lái)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的過(guò)程中將有望釋放巨大的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)需求。對(duì)標(biāo)另一個(gè)對(duì)智能制造至關(guān)重要的領(lǐng)域——激光，國(guó)內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了諸如大族激光等具備全球或國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)力、已經(jīng)走出來(lái)的全產(chǎn)業(yè)鏈或核心零部件企業(yè)，我們相信未來(lái)在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域也有望走出上體量國(guó)產(chǎn)廠商，出現(xiàn)中國(guó)版“康耐視”、“基恩士”。
目前國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)相關(guān)公司多分布在長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)，一般為做系統(tǒng)集成的企業(yè)（多數(shù)體量不大，很多只有幾千萬(wàn)收入）或者做自動(dòng)化專(zhuān)機(jī)（體量更大，如AOI檢測(cè)設(shè)備、色選機(jī)）的企業(yè)；也逐步出現(xiàn)布局中上游、具備較強(qiáng)軟件算法能力的企業(yè)。
機(jī)器視覺(jué)涉及到的技術(shù)面非常廣。要想在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，企業(yè)必須要在機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈中的某一個(gè)環(huán)節(jié)深入下去，取得該環(huán)節(jié)的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，盡可能形成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品。產(chǎn)品越標(biāo)準(zhǔn)化越容易上量，更有助于體量快速做起來(lái)，且盈利能力會(huì)更強(qiáng)。
此外，底層軟件算法是機(jī)器視覺(jué)的最核心壁壘，要想做出在更多領(lǐng)域適用的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，算法的進(jìn)步是最關(guān)鍵的，AI、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)已經(jīng)越來(lái)越多的應(yīng)用在3D 機(jī)器視覺(jué)里面。由此，掌握底層軟件算法的公司更容易形成壁壘，且這個(gè)壁壘的迭代性很強(qiáng)（需要持續(xù)且大量資源投入），不容易被后進(jìn)入者輕易超越。
從未來(lái)5-10年來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在軟硬件和云網(wǎng)化方面還有很大的發(fā)展空間。
其中，隨著芯片集成化程度進(jìn)一步提高，機(jī)器視覺(jué)硬件會(huì)往小型化和集成化方面發(fā)展。目前，已經(jīng)出現(xiàn)了集成度非常高的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)產(chǎn)品，將工業(yè)相機(jī)，視覺(jué)光源，工業(yè)遠(yuǎn)心鏡頭以及處理器都集成在一個(gè)小盒子里面。
軟件方面，傳統(tǒng)的檢測(cè)和識(shí)別算法已經(jīng)難以有較大突破，但近期熱度非常高的深度學(xué)習(xí)和人工智能方法也開(kāi)始應(yīng)用到機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)中，取得了非常好的實(shí)用效果。
此外，隨著將來(lái)5G的應(yīng)用普及，萬(wàn)物互聯(lián)極有可能在工業(yè)生產(chǎn)中得到更好的應(yīng)用。將來(lái)，所有的檢測(cè)算法可能都部署在云端服務(wù)器上，視覺(jué)系統(tǒng)只需實(shí)現(xiàn)圖像采集和通訊功能，大大降低系統(tǒng)部署和維護(hù)成本。
5. 小結(jié)
工業(yè)4.0 的核心是智能制造，智能制造的精髓是智能工廠，“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略亦要推動(dòng)的制造業(yè)智能化和信息化升級(jí)，而智能工廠能有效的實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的智能化、信息化。在國(guó)家智能制造2025的方針指引下，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)在未來(lái)10年左右還會(huì)得到較快發(fā)展，在技術(shù)推動(dòng)以及市場(chǎng)需求催生下國(guó)內(nèi)極有可能出現(xiàn)一家或幾家機(jī)器視覺(jué)行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。
在機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈上，對(duì)重視研發(fā)帶來(lái)的技術(shù)壁壘和產(chǎn)品迭代是公司成功的核心，堅(jiān)持有的放矢（賣(mài)產(chǎn)品而非做非標(biāo)）、充分利用產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的生產(chǎn)銷(xiāo)售能力、不斷開(kāi)拓新下游注入增長(zhǎng)新動(dòng)能以及合理的并購(gòu)也是重要助力。對(duì)于國(guó)內(nèi)企業(yè)來(lái)說(shuō)，具備以下條件之一的企業(yè)更容易走出來(lái)。
1）掌握核心技術(shù)（尤其是底層軟件算法）；
2）盡量做可批量的產(chǎn)品；
3）與外資差異化競(jìng)爭(zhēng)；
4）先機(jī)器視覺(jué)再自動(dòng)化；
5）絕對(duì)資金實(shí)力等因素
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