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机器视觉的产业化演进:半导体打开想象空间金沙网www.js55.com:

在人工智能技术大规模渗透到日常生活的同时,在工业领域,尤其是占据庞大市场的手机制造环节,正吸引越来越多机器视觉类公司的目光。

巨头接连布局机器视觉,机器智能化逐渐成为现实。随着近年工业自动化中机器视觉技术的发展,视觉技术不断更新迭代,使得其在智能制造中的地位日益显现,包括生产自动化中的各种检测,定位和识别工作,以及人工智能、智能制造、无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等领域的进步,可以说机器视觉迎来黄金发展时期。

近日,在接受记者采访时,多位机器视觉公司创始人表示,安防领域的应用已经涌现诸多独角兽,工业场景尤其在质量检测环节,正成为下一个被瞄准的方向。尤其在粤港澳大湾区背景下,珠三角发达的制造业与集中在此的产学研能力正加快融合。

机器视觉的产业链可以分成上游的部件级市场、中游的集成和整装市场,以及下游的应用市场。机器视觉的上游包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件、图形交互界面、工控机等图像获取的软硬件提供商。此外还包含有电传单元、机械单元等核心零部件。

尤其国家近年对半导体行业的大力支持下,部分机器视觉类公司“瞄上”半导体封装等环节,正着手对此进行下一步的技术突破。

中游是集成和整机设备商,设备组装和集成环节考验的是企业性价比、深度定制以及服务优势;下游主要是应用在半导体设备和电子这种制造行业、汽车、印刷包装,还有烟草、交通等领域。

工业检测土壤

由于国内机器视觉起步较晚,近年来才开始发展起来,真正的开始应用,所以中国的机器视觉产业主要集中于技术含量和价值量都较低的集成及设备组装上。

从计算机视觉领域来看,其产业化落地的步伐最先从与人相关开始。

而国外部分工业视觉制造商具备全产业链优势,其基本垄断了中高端市场,视觉算法软件主要有vision pro、halcon、mil、hexsight、evision、avl等;智能相机主要有康耐视、基恩士、microscan、邦纳等。

10月25日,IDC中国高级研究经理卢言霞向记者分析道,在目前相对成熟的应用市场中,安防中细分的软件供应模块、静态人脸识别、公共区域的门禁等方面属较快增长领域;但细分到动态面部识别、比如抓拍时,仍需要一定时间迭代。此外在智慧交通领域,由城市拥堵引发的需求导致过去1-2年规模较大。

总结来说,这是一个技术称王,毛利率极高的产业。而之前由于国外厂家垄断了核心技术和服务场景较少的原因,整个行业偏窄,而现在国内厂家开始对核心技术发起冲击,同时深耕应用场景,行业规模快速扩大,价格急速降低。但短期内行业技术还是难以突破,核心利润仍然被外资掌握。

从2018年开始,手机终端和互联网端的具体应用场景开始成为显著增长点,后者包括智能建房、3D试衣等场景。“接下来在阿里、京东和其他创新公司的推动之下,预计2018-2019年新零售的AI应用场景成为下一个热点。此外医疗影像识别、自动驾驶等市场空间也很大。”

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反观机器视觉领域,卢言霞认为,从宏观来看其整体算法和应用落地尚且未到大规模爆发阶段。这最首先便是与自动化程度相关。

短期看3C,长期看整体

“计算机视觉模型的建立,需要大量数据资源,从目前国内制造业整体来看,联网程度尚不足够。但在工业应用场景中,对于AI算法的精度要求很高,否则会带来安全隐患。”她表示,因此整体看来,国内应用在制造场景的机器视觉爆发,与工业互联网推进程度强相关,或将需要2-5年时间逐步酝酿。

在应用方面,机器视觉工业应用广泛,主要具有四个功能,引导和定位、外观检测、高精度检测和识别。而从行业看,短期内电子和半导体制造仍是工业视觉核心的下游应用领域,主要因为半导体和电子设备制造对工业视觉技术存在刚性需求。

卢言霞分析道,制造行业差别很大,有自己的行业规则,也需要很深的行业理解。“据我了解目前运用在工业制造领域,真实场景下平均精准度大概在80%-90%,个别理想状态可以达到98%-99%。但更多应该还是在采集数据和训练模型阶段。因此目前会被用在对质量和精度要求没那么高的产品制造中。”

工业视觉具有高精度的特点,天然适合高性能、精密的专业设备制造。以半导体制造为例,其前、中段过程都需要工业视觉的精密定位与视觉测量,后段制程中晶圆的电器检测、切割、AOI封装、检测等过程都需要大量运用工业视觉技术。

当然珠三角的优势在于,制造业场景丰富,且推动智能制造发展的相关新型工厂正逐步在政策支持下建设起来。这也是在大湾区正涌现一批聚焦机器视觉技术落地公司的背景所在,其中手机产业链由于庞大的市场空间最受关注。

未来国内企业首要需立足于电子行业。我国早已成为世界上最大的3C产品制造国,产能约占全球70%。但3C整体自动化设备渗透率只有20%左右,导致国内机器视觉渗透也较低,因为机器视觉大都结合自动化设备同时应用。

10月19日,高视科技董事长姜涌向21世纪经济报道记者表示,工业自动化分两大领域,第一是工业生产设备,第二是工业检测设备。高视科技聚焦的正是后者。“第二个领域意味着生产自动化基本完成,这样的公司产量很大、实力很强,是很好的基础。而手机相关领域就是基数很大,迭代性强的代表行业,且利润度非常好。”

随着技术的发展和成本的下降,未来其他工业将接力3C成为行业发展的推动力。

在检测设备中运用机器视觉的诉求迫切,更与人体检测成本过高有关。从趋势来看,手机产业链中电池、盖板、屏幕等环节被优先关注。

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