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联为智能教育|国内机器视觉产业链全分析

【联为智能教育|国内机器视觉产业链全分析】国内机器视觉产业链全分析
简单来说 ， 我们可以把机器视觉产业链分为底层开发者(核心组件和软件提供商)、集成和软件服务提供商(二次开发) ， 核心组件和软件可以细分为光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等 。 在目前整个机器视觉系统的成本结构中 ， 零部件和软件开发占80% ， 是产业链中绝对的核心环节和价值获取者 。
从技术壁垒的角度来看：
1)软件是主要屏障 ， 底层算法库是核心 。 目前被康耐视、MVTec等外资企业垄断 ， 主要靠国外几十年的自动化培养；国内自动化进程不长 ， 软件算法还处于研发阶段 ， 很少有应用做得好的 。
2)应用层面的技术也很关键 ， 主要是掌握不同应用环境的诀窍 ， 做出适应性强的产品 。
目前 ， 国内机器视觉行业的市场参与者主要有四种类型：国际综合自动化公司、国际专业机器视觉公司、国内专业机器视觉公司和国内自动化设备公司 。 其中 ， 在底层开发者层面 ， 国际企业占主导地位 ， 国内公司多部署在附加值较低的二次开发层面(包括系统集成和装配生产自动化专机) ， 并在此基础上逐步尝试上游核心环节 。
1.光源
光源是定位最充分的环节 。 光源的质量在于对比度、亮度和对位置变化的敏感度 。 LED光源产品主要用于机器视觉行业 。 目前还没有通用的机器视觉照明设备 ， 每个具体的应用实例都有个性化的方案来达到最佳效果 。 目前光源行业本土化程度高 ， 竞争激烈 。
2.镜头
国内有低端镜片的企业有一定的竞争力 ， 高端镜片基本靠进口 。 透镜的基本功能是实现光束调制 ， 将目标成像在图像传感器的光敏面上 ， 完成信号传输 。 工业镜头可分为定焦镜头、定光焦度镜头、远心镜头和连续可变光焦度镜头等 。 不同的工业领域根据需求使用不同的镜片 ， 价格差距也很大 。
3.工业相机
工业相机主要从欧美进口 ， 国产品牌逐渐从低端市场进口替代 。 工业相机是工业视觉系统的核心部件 ， 其本质功能是将光信号转换成电信号 ， 对传输力、抗干扰力和稳定的成像能力要求较高 。
4.图像采集卡
图像采集卡在国内的发展相对完善和成熟 ， 也称为视频采集卡 。 这部分通常是插入PC的卡 。 这个采集卡的功能是连接摄像头和PC 。 它从摄像机获取数据(模拟信号或数字信号) ， 然后将其转换成可由PC处理的信息 。 5.图像处理软件
图像处理软件基本被国外企业垄断 ， 国内企业在二次开发上有一定布局 。 工业视觉软件对数字信号进行各种运算 ， 提取目标的特征 ， 然后根据判别结果控制现场设备的动作 ， 自动完成图像采集、显示、存储和处理 。 目前流行的开发模式是“软件平台视觉开发包”(SoftwarePlatformVisionDevelopmentPackage) ， 它封装了基于软件平台的各种常用图像处理算法 。 软件工程师可以直接调用封装的算法实现各种复杂的图像处理功能 ， 降低了二次开发的难度和工作量 。
6.系统综合
国内制造商在集成方面发展迅速 ， 特别是在一些尚未安排外资的领域 ， 或者在非标准自动化领域 ， 如3C 。 国内集成厂商只有二次开发的利润空间很小 。 在某个行业的下游完成一个好的布局后 ， 他们会尝试逐步向上游底层拓展 ， 导入和替换核心软硬件 。
机器视觉最重要的下游
机器视觉广泛应用于电子半导体、汽车制造、食品包装、医药等领域 ， 其中电子汽车和电子是目前机器视觉最重要的应用领域 。
1.下游应用领域——电子
根据前瞻研究所的数据 ， 电子行业贡献了机器视觉约50%的需求 ， 主要用于高精度制造和质量检测 ， 如晶圆切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI焊膏检测、半导体对准和识别 。 以iPhone为例 ， 整个生产过程需要70多个系统 。 未来 ， 全球对智能手机、平板电脑和可穿戴设备等消费电子产品的需求预计将激增 。


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