机器视觉自动检测应用场景向非标准化领域拓展 2027年市场规模有望超30亿美元

2024-05-03 10:13

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一、自动检测是机器视觉重要下游应用

根据观研报告网发布的《中国机器视觉自动检测市场现状深度调研与未来投资分析报告（2024-2031年）》显示，机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，即用机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

人工智能行业持续增长，带动国内外机器视觉市场发展。2021 年全球机器视觉市场规模达到 879.17 亿元，我国机器视觉市场规模达到168.88 亿元；预计2024年全球机器视觉市场规模达到 1119.34 亿元，我国机器视觉市场规模达到251.84 亿元。

数据来源：观研天下数据中心整理

自动检测是机器视觉重要下游应用，有利于提高产品质量降低人工成本。机器视觉检测系统是结合采用光学系统、工业数字相机和图像处理工具等，来模拟人类的视觉能力，进而做出相应的决策。在大批量重复性工业生产的过程中，人工视觉检测产品质量效率低且精度不高，利用机器视觉检测的方法可以大幅减少人工需求，提高生产的效率和自动化程度。

机器视觉自动检测优势

优势	介绍
效率优势	人工视觉检测的效率严重受制于人员的经验和数量，而机器视觉检测能时刻保持高速率检测，人工检测会因测试员疲劳而降低检测效率。
质量优势	视觉检测设备只要设定好标准，检测结果统一，能有效保证产品品质一致性，且机器视觉检测在精度上有明显优势。人工检测受检测员主观影响，不同检测员之间标准也有差异，无法保证产品一致性。
成本优势	机器视觉检测前期投入大，人工成本相对较低。长远来看，机器视觉检测是一次性投入便能长期性获得回报，且随着技术发展，设备价格下降，最终成本会更低。
产品优势	终端厂商对上游电子元器件外观缺陷方面的检测越来越严格，高效精确、性能稳定、智能自动的视觉检测设备成为越来越多电感与电子变压器企业的选择。

资料来源：观研天下整理

二、机器视觉自动检测在工业领域的作用愈发重要

机器视觉自动检测优势明显，已广泛应用于消费电子、汽车制造、半导体、光伏等标准化领域。在标准化的工业环境中，机器视觉主要运用于产品质量检测、装配检测和包装检测等环节。这些环节的检测任务具有高度的规律性和标准化，因此，常常采用模式匹配、特征识别等技术，根据预设的规则进行决策。机器视觉自动检测在工业领域的作用愈发重要，2020年我国机器视觉核心产品在工业领域的市场规模达21亿元，预计2026年我国机器视觉核心产品在工业领域的市场规模将超60亿元。

数据来源：观研天下数据中心整理

三、机器视觉自动检测应用场景向非标准化领域拓展

伴随AI技术发展，机器视觉亦取得了底层技术的突破。从算法、技术到应用，AI技术极大程度赋能机器视觉在图像模型上的智能化应用，优化了图像识别的复杂度及精度，实现万物识别。在此背景下，机器视觉自动检测应用场景从标准化领域拓展到非标准化领域，如煤矿矸石检测、槟榔检测等。随着行业进步与技术发展，2D视觉向3D 视觉迈进，由此拓展出更多的新领域，如机械臂引导、AGV导航等。机器视觉自动检测将逐步切入过去未曾涉足的领域，如物流、医疗、安防、农业等非工业场景，实现进一步增长。

机器视觉自动检测标准化和非标准化应用情况

类别	应用领域	应用情况
标准化	3C消费电子	整体来看，在3C电子行业，元器件、部件和成品的制作各环节都需要机器视觉的协助，其中70%的机器视觉产品用于检测环节，由于技术工艺的高要求，3C电子行业设备制造对机器视觉技术存在刚性需求。
	动力电池	从市场端来看，国内头部电池企业一般采用分段招标方式引入机器视觉供应商，机器视觉在锂电池各环节生产过程中渗透率逐渐提升。同时，机器视觉与锂电设备整线融合的趋势也日渐凸显。由于动力电池的安全性要求，过去离线式抽检已无法满足要求，正快速被在线式全检替代。在模组和PACK段：以视觉检测装备为主，主要应用于底部蓝胶检测、BUSBAR焊缝检测、侧焊缝检测、模组全尺寸检测、PACK检测等。
	光伏	光伏检测方案主要用于光伏产品检测，是保障光伏产品生产效率和产品质量的重要途径。按光伏组件的加工工艺区分，主要有电池串 EL 检测、叠焊后二次铺设前外观检测、层压前 EL 及外观检测、层压后 EL 检测、层压后削边后外观翻转检验、接线盒焊接及检测、以及出货前终检等几个检测环节。
非标准化	煤矿矸石检测	煤炭开采中混合大量矸石，增加入洗成本，且矸石燃烧利用率低。人工手动分选原煤、矸石效率低、成本高、环境恶劣用工难。机器视觉技术 + 机器人代替人工作业：采用深度学习技术与3D 技术，实现机械手自动选矸的智能设备。借助视觉对煤和矸石进行数据特征采集，利用卷积神经网络技术对煤和矸石进行深度学习的标注、训练，利用获取的训练模型来识别煤和矸石。采用先进的六自由度机械手模拟人工抓取，利用 PLC 技术精确控制信号达到最终整个系统的流程控制。
非标准化	槟榔检测	目前通过机器视觉+深度学习实现槟榔在检测尺寸的基础上突破，光头精准分类达97% 以上。在视觉系统下，在保护槟榔的完好性下检测槟榔的尺寸，同时能检测槟榔是否光皮，检测分类精准度高达97%，完全达到企业采用机器视觉进行槟榔尺寸分类和外观视觉检测的所有需求，无须人工进行多次分级，为企业省人工、降低成本、把控品质。