2025工业机器视觉生态地图

序言 Preface 在制造业数字化转型的关键时刻，机器视觉作为“电子眼”正扮演着至关重要的角色。它不仅改变了自动化生产的方式，还成为了推动制造业变革的核心力量。机器视觉通过模拟人类视觉系统，结合光学成像，图像处理和人工智能技术，能够实现对生产过程的实时监控、质量检测和自动化操作。相比传统的人工检测，机器视觉具有更高的精度、速度和可靠性，尤其在精密制造领域，其优势更为明显。 如今，随着技术的进步和成本的降低，机器视觉的应用范围已逐步覆盖到更多行业，从汽车，电子、半导体制造到新能源、光伏制造等。为了帮助读者更好的了解这一领域，e-works特别推出《工业机器视觉生态地图》：这份地图重点聚焦于机器视觉领域的厂商分布与生态格局，详细梳理了从软硬件组件到集成商的全产业链参与者，为读者呈现一个清晰的产业生态全景。 目录 Contents 工业机器视觉概述1工业机器视觉系统构成2三工业机器视觉产业链4四工业机器视觉生态地图5五机器视觉在工业领域的应用6六工业机器视觉市场格局8七①结语15 、工业机器视觉概述 工业机器视觉，简单来说，是运用图像处理技术模拟人类视觉功能，实现对工业场景中物体的精准感知、深入分析以及快速决策。 3.输出结果与执行：经过处理分析得出的结果。将被传输至执行机构。如机器人、自动化生产线设备等。执行机构根据这些结果进行下一步操作，诸如分炼、装配、调整等。这一环节确保了机器视觉系统的决策能够快速、准确地转化为实际的工业操作，从而实现生产过程的自动化和智能化。 其工作流程一般包括以下几个步骤： 1，图像获取：相机在特定光源的照射下，对工业产品戏场景进行图像采集。这一过程中，相机、镜头、光源的选择都对成像质量影响深远。 工业机器视觉的工作流程不仅体现了技术的先进性，还展示了其在实际应用中的高效性和灵活性。从图像获取到量终的执行操作，每一个环节都紧密相连。相互协作，共同构成了一个完整的自动化解决方案。这种高效的工作模式不仅提高了生产效率，还降低了生产成本，推动了制造业向智能化、数字化方向发展。 2.图像处理：工业机器视觉的核心环节，包含了图像预处理、特征提取、决策分析等。在这一过程中人工智能算法如深度学习、机器学习发挥着越来越重要的作用。例如，深度学习中的卷积神经网络（CNN)能够对复杂物体和场景进行高精度识别。此外，图像处理技术还涉及对图像的增强、复原、校正等操作，以满足不同工业场景的需求。 二、工业机器视觉系统构成 机则通过逐行扫描获取高分辨率图像，适用于需要精细检测的场景。按工作波长，相机还可分为可见光相机和非可见光相机，后者可用于特定的检测需求，如红外检测或紫外成像。 通过工业机器视觉的工作流程，可以看到，一个典型的工业机器视觉系统通常由工业相机、镜头、光源、图像采集卡、外部执行设备等硬件组件，以及底层算法平台、应用开发软件等机器视觉软件构成。 （1）工业相机 (2）镜头 影响成像质量的关键光学组件，其性能指标包括焦距、光圈和景深等。焦距决定了视角和放大倍率，影响图像的视野范国；光圈则控制进入镜头的光量，同时对景深产生重要影响，决定了前景和背景的清晰程度。 图像获取的关键设备，具有一系列关键性能指标，包括分辨率、慎率、灵敏度、接口类型等。其中，分辨率决定了图像的清晰度，顿率反映了相机捕捉动态物体的能力，灵敏度则体现了相机对光线的敏感程度，接口类型则直接影响数据传输的速度和距离。常见的接口类型有GigE、USB、CameraLink等，它们在传输速度和距离上各有优势，适用于不同的工业场量， 镜头类型丰富多样，常见的有定焦镜头、变焦镜头、远心镜头、微距镜头、广角镜头等。定焦镜头以其较高的成像质量和光学性能，适用于固定场景的拍摄，能够提供更清断、更锐利的像；变焦镜头则允许在不同焦距之间灵活切换，方便对不同距离的物体进行拍摄，适合多变的拍摄环境。远心镜头在高精度测量中具有重要应用，能够有效消除透视误差，确保测量结果的准码性。微距镜头能够提供比普通FA镜头更高的成像质量和更低的畸变率，它适合需要高分辨率和近距离检测的应用。广角镜头则适用于需要捕捉大视野范围的场合，如物流、安防、机器人等领域。 此外，工业相机还可根据传感器类型、像素排列方式和工作波长等进一步分类。例如，按传感器类型可以分为CCD（电荷耦合器件）相机和CMOS（互补金属氧化物半导体）相机。CCD相机以高灵敏度、低噪声和优异的图像质量著称，适合对图像质量要求极高的应用场景，但其功耗较高、成本较高；CMOS相机则具有低功耗、高速度和高集成度的特点，适合对成本敏感或需要快速成像的场合。按像素排列方式，相机可分为面阵相机和线阵相机，面阵相机适合二维图像采集，适用于快速捕提整个场景的场合；线阵相 例如，对于高分辨率、长距离传输或连接多个相机的应用场最，推荐选择带宽更高的采集卡。 (3)光源 光源旨在通过提供适当的光照强度、均匀性和色彩特性，来增强目标物体与背景之间的对比度，从而突出物体特征。其性能指标包括光照强度、均匀性、稳定性和色彩特性等。 【5】外部执行设备 依据视觉系统处理分析后的结果执行相应动作，是实现工业生产自动化控制的末筛执行单元。外部执行设备的性能指标主要包括：精度、速度、负载能力，灵活性等。 光源类型也丰富多样，可根据不同维度分类。按光谱波段，常见的有可见光、红外光、紫外光等。可见光适用于大多数常规检测场景：红外光带用于热成像和穿透检测；紫外光则用于荧光检测和高对比度成像。按发光机制，有LED光源、荧光灯等。LED光源因其高效能、长寿命和快速响应特性，成为工业视觉中最常用的光源类型；荧光灯则适用于需要大面积均匀照明的场景。按形状，有环形、条形等设计。环形光源常用于中心对称的物体检测：条形光源则适合线性检测场景。按要装位置和使用方式，可分为前光源、侧光源、背光源等。前光源直接照射物体表面，适用于表面检测：侧光源从侧面照射，适合检测物体的轮扇和边缘；背光源则通过从物体背面照射，形成高对比度的轮扇，适用于尺寸测量和缺陷检测。 常见的外部执行设备包括机械手臂、自动化输送带、机器人未端执行器等。这些设备通过与机器视觉系统的协同工作，能够显著提升生产效率、减少人工干预，并确保生产过程的一致性和可靠性。 （6）底层算法平台 机器视觉软件的核心基础，为开发者提供了一系列丰富的基础围像处理幽数和工具。这些工具涵盖了图像滤波、边源检测、特征提取、目标识别等多个关键领域，为上层应用开发提供了强大的支持。开发者可以借助这些平台，快速搭建起自已的机器视觉应用程序，从而显著缩短开发周期，提高开发效率。 （7）应用开发软件 （4）图像集卡 针对不同的工业应用场景开发的专用软件，在满足特定的生产需求，并提高工作效率。例如，检测软件专注于对工业产品的缺陷检测，能够快速准确地识别出产品表面的划痕、裂纹等缺陷；测量软件则主要用于对物体的尺寸进行精确测量，可实现对长度，宽度、高度等各种几何尺寸的测量。 连接工业相机与计算机的关键部件，负责传辅信号、预处理图像数据，并提供相机的触发与同步功能确保工业相机与其他设备的精确协同工作。性能指标主要包括带宽（数据传输速率）、图像预处理能力（噪声过滤、像素格式转换等）、触发模式（外部触发、软件触发等）、接口类型等， 在选择图像采集卡时，需考虑相机的接口类型、传输带宽需求、相机数量以及软件兼容性等因素。 三、工业机器视觉产业链 机器视觉产业链主要由上游核心软硬件厂商，中游产品制造商以及下游终端应用组成。 (1）上游 硬件厂商：从事工业相机、镜头、光源、图像采集卡、图像处理芯片、控制器等硬件的研制，为整机制造和系统集成提供基础支撑。 软件厂商：从事视觉算法、软件库、开发工具等的研发，为视觉系统提供图像分析、处理、识别、测量等功能的算法和软件支持。 （2）中游 设备制造商：研制面向具体应用场景的机器视觉设备，为生产制造环节提供视觉检测、测量、识别等服务的供应商。需掌提光学、机械、电子、控制等多领城技术，以保证整机设备的性能和稳定性，还需具备系统集成能力，使各硬件设备协同工作。 系统集成商：根据客户的特定需求，将各种机器视觉硬件、软件以及相关自动化设备等进行整合与优化，设计并实施定制化的机器视觉解决方案提供商其核心价值在于对客户具体生产工艺和业务流程的深入理解，以及强大的系统整合能力和项目实施经验。 （3）下游： 应用终端领域，包括但不限于医疗、3C电子、汽车、物流、工业制造、智慧城市等领城，未来仍在不断拓展中。 e-Works精选了产业链上、中游的140余家企业，形成《工业机器视觉生态地图》（见下页），按其主要业务额域，划分为工业相机、镜头、光源、软件等组件以及设备制造和系统集成等几大类。这份图谱不仅帮助识别潜在合作伙伴和技术供应商，更促进跨行业合作，是投资者、企业及研究机构不可或缺的资源。 四、工业机器视觉生态地图 五、机器视觉在工业领域的应用 1.工业机器视觉四大主要功能 （3）定位 （1）识别 在识别物体的基础上，精准确定物体的坐标和角度信息，自动判别物体位置。定位功能广泛应用于贴合定位、焊接定位、AGV（自动导引车）视觉导航等场景，是实现自动化生产的重要环节。 基于特征匹配、模板匹配以及深度学习等技术对目标物体的外形、颜色或字符特征进行甄别。常用的识别技术包括光学字符识别（OCR）、二维码识别颜色识别等。这些技术广泛应用于产品标识、物流分抹和质量追溯等领域。 （4）检测 (2) 测量 对目标物体进行表面缺陷检测及内部结构探测，实现非接触式无损检测。检测功能可应用于外观缺陷检测（如划痕、聚纹）、内部缺陷检测（如材料内部裂纹）以及装配完整性检测等，是提升产品质量和生产效率的关键手段。 通过将图像像素信息标定为带用的度量单位，精准计算目标物体的几何尺寸。测量功能可用于缺陷尺寸测量、产品轮廉验证、装配精度检测等，是确保产品质量和工艺的重要工具。 2.工业机器规燃在各行业的主应用 工业机器视觉的功能主要可以归纳为四类：识别、测量、定位及检测，按照复杂度与技术挑战性逐步递增。这些功能在各类行业中有着广泛且各具特色的应用，以下介绍一些典型行业的应用场景。 六、工业机器视觉市场格局 当前工业机器视觉市场呈现出多元化和层次化的竞争格局，主要可以分为国际巨头，国内头部企业和新兴创新企业三大阵营。 与此同时，随着人工智能和深度学习技术的快速发展。一批新兴创新型企业凭借技术创新和灵活的市场策略逐渐薪露头角。例如，思谋科技通过发布全球首个面向高端制造的工业多模态大模型一。IndustryGPT，为3C消费电子和新能源领城的缺陷检测提供了高效解决方案。汇萃智能、微亿智造等企业也通过聚焦细分领城，为市场提供了更具竞争力的解决方案，成为行业发展的新生力量。此外，从近年来的投融资事件不难看出，新兴创新企业不断涌现，资本的涌入为这一领城注入了强大的发展动力。 国际机器视觉厂商凭借其在技术研发、产品成熟度和全球市场份额方面的深厚积累，继续主导高端市场和高精度应用领域。如基恩士（Keyence）、康耐视（Cognex）、宝视纳（Basler）等，以高品质、高精度的机器视觉系统和产品阅名，其产品在电子制造、汽车、半导体等行业的高端应用中占据重要地位，在国内市场上，这些厂商依然保持着显著的竞争优势。 随着国内企业技术水平的的提升和市场认知度的提高，国产机器视觉产品将在更多领城实现进口替代，进一步提升市场份额。同时，随着深度学习、人工智能和3D视觉技术的融合，未来机器视觉技术将加速向新能源、医疗等领城渗透，开辟新的应用场景和市场空间。 近年来，本土机器视觉企业凭借性价比优势和本地化服务，发展迅猛。在中低端市场，本土厂商迅速喔起并占据重要份额，同时逐步向高筛端市场涉透。相关数据显示，2020年本土品牌市场份额首次超过海外品牌，到2023年，其市场份额已达到63%。 以海康机器人、大华股份和凌云光为代表的本土厂商，在高精度检测和复杂视觉技术领城取得了显著进展，