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近日，Meta AI在官網(wǎng)發(fā)布了基礎(chǔ)模型 Segment Anything Model（SAM）并開源，其本質(zhì)是用GPT的方式（基于Transform 模型架構(gòu)）讓計算機具備理解了圖像里面的一個個“對象”的通用能力。

SAM模型建立了一個可以接受文本提示、基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而獲得泛化能力的圖像分割大模型。

圖像分割是機器視覺中的一項重要任務(wù)，其有助于識別和確認圖像中的不同物體，把它們從背景中分離出來，這在自動駕駛（檢測其他汽車、行人和障礙物）、醫(yī)學(xué)成像（提取特定結(jié)構(gòu)或潛在病灶）等應(yīng)用中特別重要。

(資料圖片僅供參考)

機器視覺（MachineVision）是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。

根據(jù)CBInsight數(shù)據(jù)，當(dāng)前中國已是繼美國、日本之后的第三大機器視覺領(lǐng)域應(yīng)用市場。

從市場規(guī)模方面來看，作為新興技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，中國機器視覺行業(yè)規(guī)模仍較小，但增速遠快于全球，處于高速成長的階段。GGII預(yù)計至2025年機器視覺市場規(guī)模將超過1200億元，行業(yè)有長期廣闊的發(fā)展前景。

機器視覺全景結(jié)構(gòu)圖：

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機器視覺行業(yè)概覽

根據(jù)美國制造工程師協(xié)會(SME)機器視覺分會對機器視覺的定義，機器視覺是通過光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。

機器視覺是由人工智能、計算機科學(xué)、圖像處理和模式識別等諸多領(lǐng)域合作完成的。

通過計算機、圖像傳感器及其他相關(guān)設(shè)備模擬人類視覺功能的技術(shù)，以賦予機器“看”和“認知”的能力。

機器視覺設(shè)備一般包括兩個部分。1）“視”，即系統(tǒng)的硬件組成部分，主要包括：光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡；2）“覺”，即系統(tǒng)的視覺處理軟件。

機器視覺包括識別、測量、定位和檢測四大功能，其中檢測技術(shù)難度最高。

機器視覺工作流程:

在工業(yè)領(lǐng)域，機器視覺相對人眼視覺存在顯著優(yōu)勢。

機器視覺擁有精度高、速度快、適應(yīng)性強、可靠性高、效率高等人工視覺無法比擬的優(yōu)勢。

在我國人工成本增加、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、制造業(yè)效率和質(zhì)量要求提高的大背景下，正在逐步替代人工。

機器視覺和人眼視覺對比：

02

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈

機器視覺可分為上游（硬件、算法軟件）、中游（視覺系統(tǒng)、視覺裝備集成）和下游終端應(yīng)用。

上游涉及的行業(yè)范圍較為寬廣，主要包括光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡和軟件及算法平臺等環(huán)節(jié)；中游是機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈最核心的環(huán)節(jié)，由視覺系統(tǒng)和視覺裝備集成構(gòu)成；下游為應(yīng)用領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用到電子、半導(dǎo)體、機器人、汽車、醫(yī)療等各行各業(yè)。

資料來源：《中國工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》

在一個典型的機器視覺系統(tǒng)中，光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責(zé)成像，視覺控制系統(tǒng)負責(zé)對成像結(jié)果進行處理分析、輸出分析結(jié)果至智能設(shè)備的其他執(zhí)行機構(gòu)。

機器視覺應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。

光源及光源控制器

光源控制器與光源二者搭配使用，光源控制器為光源供電，控制光源的照明狀態(tài)（亮/滅）、亮度、頻閃等。

光源的好壞在于對比度、亮度和對位置變化的敏感程度，機器視覺行業(yè)主要采用LED光源產(chǎn)品。

目前沒有通用的機器視覺照明設(shè)備，針對每個特定的應(yīng)用實例有個性化的方案，以達到最佳效果。

光源行業(yè)高端市場由CCS和AI等外企主導(dǎo)，中低端市場國產(chǎn)化率超過90%，國產(chǎn)化程度高，競爭比較激烈。

國內(nèi)廠商中奧普特是市占率最大的企業(yè)，主要參與廠商還包括沃德普和緯朗光電、大族激光、義眾實業(yè)等。

國內(nèi)外光源主要企業(yè)：

工業(yè)鏡頭

鏡頭相當(dāng)于人眼的晶狀體，是機器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點，所使用的的鏡頭為工業(yè)級鏡頭。需要更小的光學(xué)畸變、足夠高的光學(xué)分辨率、豐富的光譜響應(yīng)選擇等，以滿足不同場合視覺系統(tǒng)的應(yīng)用需求。

市場格局方面來看，外企在高端市場市占率較高國內(nèi)企業(yè)主推性價比，目前中低端市場國產(chǎn)化率近80%。

工業(yè)鏡頭環(huán)節(jié)主要布局廠商有東正光學(xué)、慕騰光、普密斯，以及聯(lián)創(chuàng)電子、聯(lián)合光電、鳳凰光學(xué)和宇瞳光學(xué)等。

工業(yè)相機

相機是機器視覺中的圖像采集單元，相當(dāng)于人眼的視網(wǎng)膜，將光信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘枴?/p>

通過鏡頭的光學(xué)聚集于像平面、生成圖像，采集圖像后輸出模擬或數(shù)字信號，這些信號在視覺控制系統(tǒng)中重建為灰度或彩色矩陣圖像。

工業(yè)相機以歐美進口為主，國產(chǎn)品牌從低端市場開始逐步進口替代。

目前奧普特、海康機器人（海康威視子公司）、大恒圖像和華睿科技（大華股份子公司）均已具備工業(yè)相機生產(chǎn)能力。

圖像處理軟件及算法平臺

機器視覺系統(tǒng)中，軟件以及系統(tǒng)是核心，能為整套方案帶來更高的產(chǎn)品溢價。

機器視覺開發(fā)工具主要有兩種類型，一種是包含多種處理算法的工具包，另一種是專門實現(xiàn)某一類特殊工作的應(yīng)用軟件。

底層算法難度巨大，外企幾乎壟斷底層算法、本土廠商正積極突圍。目前國內(nèi)僅有少數(shù)企業(yè)具有自研算法庫。

國內(nèi)軟件和算法環(huán)節(jié)代表廠商包括凌云光、深科達、商湯科技、虹軟科技和云從科技等。

圖像采集卡和圖像處理器環(huán)節(jié)廠商包括維視圖像、凌云光、凌華科技、北京君正、富瀚微、高新興等。

機器視覺設(shè)備和集成

視覺裝備是在視覺系統(tǒng)基礎(chǔ)上添加自動化裝備構(gòu)成。

除了自主研發(fā)、生產(chǎn)并銷售標(biāo)準(zhǔn)化的機器視覺核心部件，機器視覺廠商也深度結(jié)合下游實際場景，以整體解決方案的模式提供成套系統(tǒng)。

國內(nèi)廠商在集成端發(fā)展迅速，尤其是在一些外資還沒有布局的領(lǐng)域、或者非標(biāo)自動化領(lǐng)域如3C等。

當(dāng)前國內(nèi)集成廠商單純進行二次開發(fā)利潤空間較小，在某一行業(yè)下游完成良好布局之后，有望嘗試逐步向上游底層開發(fā)延伸，進行核心軟硬件的進口替代。

國內(nèi)機器視覺設(shè)備環(huán)節(jié)主流供應(yīng)商包括天準(zhǔn)科技、凌云光、奧普特、矩子科技、美亞光電、精測電子、賽騰股份、奧比中光、勁拓股份、先導(dǎo)智能、康鴻智能等。

系統(tǒng)集成商主要布局者有凌云光、精測電子、依圖科技、智泰科技、維視圖像、格林深瞳等。

從機器視覺全球整體市場格局來看，國產(chǎn)品牌在中低端市場具有競爭力，高端市場仍由海外品牌主導(dǎo)。

基恩士、康耐視兩大巨頭壟斷全球多數(shù)市場份額，合計全球市占率超50%。

且兩大國際巨頭都有較強的盈利能力，因此也反映了機器視覺得具有較高的行業(yè)壁壘，這主要源于機器視覺行業(yè)具有“技術(shù)密集”與“工藝密集”這兩大特性。

我國自1998年開始引入機器視覺系統(tǒng)以來，參與機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展的企業(yè)逐年增長。

根據(jù)企查查數(shù)據(jù)，2010年至2019年每年新增行業(yè)內(nèi)相關(guān)企業(yè)呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，到達2019年時，當(dāng)年新增機器視覺企業(yè)數(shù)已達819個，達到近年來新增值的頂峰。

2020年以來，受疫情影響以及行業(yè)內(nèi)集中度的提升，每年新增企業(yè)數(shù)逐漸放緩，2021年共計新增278家機器視覺相關(guān)企業(yè)，市場格局仍較為分散。

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈及部分代表廠商：

資料來源：長城證券

機器視覺是智能制造裝備的關(guān)鍵零部件，當(dāng)前90%制造業(yè)企業(yè)有自動生產(chǎn)線，但僅40%實現(xiàn)數(shù)字化管理，5%打通工廠數(shù)據(jù)，1%使用智能化技術(shù)，多數(shù)場景下仍靠人工或簡單設(shè)備進行識別、檢測。

根據(jù)康耐視數(shù)據(jù)，估計在全球3.6億制造業(yè)工人中，視覺質(zhì)檢人員約3,500萬人，全球每年僅因視覺檢測而產(chǎn)生的人工成本就超過3,000億美元。

而人工成本的節(jié)約只是機器視覺為下游帶來價值增值的其中一環(huán)，若考慮產(chǎn)品質(zhì)量和一致性的提升、數(shù)字化生產(chǎn)，以及機器視覺在高精度、復(fù)雜場景下的增量應(yīng)用。

總體來看，中國工業(yè)增加值占全球比例正不斷提升，未來在自動駕駛、醫(yī)療成像、工業(yè)機器人等各類高速成長的行業(yè)帶動下，有望提振機器視覺行業(yè)需求，行業(yè)市場前景廣闊。

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