视觉检测行业市场发展现状 视觉检测行业发展策略分析

• 吴澳燕 2023年2月10日 来源：互联网 788 48
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视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽

视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。

目前，机器视觉系统广泛应用于食品饮料包装生产与检测中，机械化产业线能够解决人工制造与检测效率不够的问题。通过输送链将待检测空瓶依次传送到视觉成像工位，获取图像，图像经工控机处理后，执行机构剔除不合格产品，完成产品质量检测。

视觉检测行业市场发展现状

机器视觉市场规模稳定扩张，国产替代显现，国家政策助力行业稳定发展机器视觉应用场景广泛，规模稳定扩张，国产品牌逐渐崛起。机器视觉相较于人眼视觉有较多优势，如在观测精度方面，机器视觉具备更细致的观测能力，可观测至微米级的目标;在观测速度方面，机器视觉快门速度可达  10  微秒左右，使其具有高速且稳定的分析处理图像的能力。除此之外，机器视觉系统在感光范围、对环境的要求、效果客观性及可靠性方面均强于人眼视觉，这也是机器视觉广泛应用的重要原因。

由于机器视觉在精确度和重复性上有着人眼不可比拟的优势，随着核心技术的不断完善，机器视觉的下游应用领域也不断拓展。目前机器视觉的主要应用领域包括电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药、印刷等，其中电子设备和汽车是当前机器视觉最重要的应用领域。电子及半导体产业贡献了约 47%的市场需求，汽车产业则贡献了约 15%的市场需求。

中国机器视觉市场处于快速发展的黄金阶段。预计未来3年中国机器视觉市场将保持30%的复合增长率，在2025年达到415.92亿元的市场规模。其中3D机器视觉检测的市场规模将达到104.35亿元，占比超过25%。

机器视觉检测行业的主要企业有德国伊斯拉、德国申克博士、美国康耐视、日本基恩士等国外知名企业，以及天准科技、矩子科技、浙江双元等国内企业。国外各企业的技术水平先进，在各自的细分市场占据一席之地，国内企业主要定位于智能视觉检测的中低端市场。

视觉检测行业发展策略分析

近年来，在制造业向自动化、智能化升级转型的趋势下，机器视觉已成为其中一个极其重要且应用广泛的领域，拥有着千亿规模的市场前景。而智能制造的一个核心就是机器视觉系统。相比人眼，机器视觉具有精度高、速度快、适应强等显著优势。机器视觉代替人眼可以在多种场景下实现多种功能，广泛应用在智能制造、高端装备、自动化设备等行业。

在以往大批量工业生产过程中，主要靠人工视觉对产品进行测量、识别和分析。由于人工视觉处理时，效率低，稳定性差且精度不高，用机器视觉可以大幅度提高处理效率和自动化程度。 　　同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，也常用机器视觉来替代人眼，如核电站监控、晶圆缺陷检测。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。

国际能源署IEA最新预测，到2030年，电动汽车电池的需求将从目前的340GWh左右增至3500GWh以上。需求大幅增长带来机遇的同时，也无疑增加了锂电供货端的压力，除了技术革新、扩充产能等外，对原有产线的智能化改造也成为重要的一环，尤其是目前主要采用人工检测的品控环节。

目前，锂电池制造过程仍有很多检测环节依靠人工检测，但视觉检测技术也在加速渗透中。对比人工检测，视觉检测技术的使用可带来诸多优势：避免人工操作带来的污染，提高检测效率及精度，及时截断批量不良品流向终端，保持良率的稳定，为工艺改进方向和品质优化提供数据支持和决策依据等。

当下，通过机器视觉技术推动品控环节的升级正成为一种趋势，随着机器视觉在锂电池制造测量和缺陷检测的大规模应用，2021年中国锂电机器视觉检测系统市场规模达13.1亿元，同比增长81.4%，预计2022年将达20亿元。

机器视觉具有系统实时性好、定位精度高等优点，能有效地增加机器人的灵活性与智能化程度，是实现工业自动化和智能化的重要手段之一。因此，机器视觉系统技术的研究为工业机器人的产业发展奠定了基础。在当下生活中，机器视觉技术已经逐渐融入各项产业发展过程中，在一定程度上改善了人们的生活质量，提高了生产力与自动化水平。自动化设备的发展将在机器视觉技术的不断进步下更智能、更迅速，同时在各下游领域中，机器视觉的作用将呈现出更可靠、更高效的趋势。

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