工业3d视觉市场分析（3d工业视觉原理）

1969年，第一块CCD图像传感器在美国贝尔实验室诞生，为工业视觉行业打开了数字图像的大门。从此，生活和生产的各个领域都开始与图像和视觉联系在一起。

机器视觉领域也开始萌芽和成长：从黑白到彩色，从低分辨率到高分辨率，从静态图像到动态图像。今天，我们已经让机器能够理解真实的三维空间，并将三维图像直观地呈现在我们眼前。这也是业内人士所说的第四次视觉革命。第四次视觉革命视觉维度提升的关键是3D传感产业的快速发展。

机器视觉已经从之前的2D平面发展到3D三维“视图”。我们常用的人脸识别支付、Face ID、VR、无人便利店、智能机器人等产品技术背后的关键技术就是3D视觉技术。第四次视觉革命与工业互联网的结合也使实体经济和技术的价值最大化，开始逐步走向真实的工业场景、生产效率和工业可行性。

如果用一句话来形容工业互联网和3D机器视觉的关系，最贴切的描述就是这句话：工业互联网的未来是基于3D机器视觉的控制和AI认知系统的处理。机器视觉在工业领域的应用并不是什么新鲜事。至今已有30多年的发展历程。随着工业3D视觉技术的兴起，其在工业制造领域的重要性越来越重要。

从单一场景到赋能全产线

工业视觉技术是最早应用于自动化生产的2D视觉技术。然而，由于2D视觉通常只能解决平面上的问题，因此2D视觉很难在高信息量的物体上发挥作用，比如涉及曲面和曲率的产品。从而推动3D视觉的兴起。与2D视觉相比，3D视觉对环境光线的变化不敏感，具有更高的准确性和可靠性。在生产线上，它可以检测快速移动的目标并获取形状、颜色对比度、空间坐标等信息。 3D视觉可以满足更多以往2D视觉难以满足的工业场景应用，对2D视觉起到补充作用。加之近年来消费电子、汽车、半导体等精密制造行业精度要求不断提高，高精度3D视觉技术成为市场热点。

工业3D视觉主要集中在尺寸与缺陷检测、智能制造、自主导航三大应用领域。近两年工业3D视觉技术在工业领域的运用最大的变化是其从质检等单一场景发展到赋能全线生产。

在生产线上，在工业3D视觉引入之前，都是单一场景的应用，比如应用最广泛的质量检测。以智能手机的生产过程为例。涉及尺寸和缺陷检测的步骤主要分为三个部分：主板、元件组装、包装运输。那么用于质量检测的工业3D视觉系统主要涉及到这三个过程。如今，随着工业3D视觉系统的集成变革，从上料到包装检测的整条生产线都可以跨环节、跨场景应用。例如，生产线上的上下料以及零件的焊接、喷涂、组装等场景都可以应用于工业3D视觉系统。

就目前流行的柔性制造需求而言，柔性制造下的生产环境更加复杂，对智能化运营的需求更高。在柔性生产模式下，工业机器人和自动化设备需要根据生产需要灵活变化，生产多种型号的产品。在装卸、分拣、运输等环节，需要根据不同的产品类型实时规划和完成工作任务。传统的工业机器人或自动化设备根本无法实现这一点，而工业3D视觉系统的引入使得柔性生产模式更加顺畅。只有脱离传统的自动化小套方案，实现真正全兼容的智能操作，才能解决这一使用需求。这是柔性生产中智能视觉系统的典型要求。

例如，在智慧物流中，3D视觉算法带来的灵活性，可以通过“AI+3D视觉”实现海量货物SKU的精准识别和分拣，特别是视觉识别和机器人轨迹规划、抓取、移动。其他控件的交互可以突破智慧物流增长的瓶颈，大大拓展客户覆盖的边界。

当然，2D视觉系统技术的应用在工业制造领域并没有完全被淘汰。 3D视觉系统技术也将补充2D技术。这种混合解决方案还将用于组件的测量，例如检查手机上的SIM卡插槽、电池模块和摄像头模块的尺寸和位置。对于安装等，大多数厂商都会提供2D/3D混合解决方案。

无论是单一场景应用还是多种技术方案的交叉链接或混合，3D机器视觉在工业制造领域都发挥着重要作用。但在高精度检测领域所需的核心部件研发方面，与国外相比技术差距仍然较大，短时间内难以超越。

“模糊”工业3D视觉视觉的障碍

事实上，国内外工业级3D视觉技术的启动时间基本开始于2014年左右。随着国家不断进驻和产业链升级，国内开发商逐渐加大了对3D视觉技术的投入。但说到在工业领域的落地，由于行业种类繁多、技术壁垒不同、场景不同，大多数厂商基本都是从某个垂直领域起步。 3D视觉相关硬件的技术能力有限，而AI算法的不断走强可以满足一些高精度的检测需求，并在一定程度上弥补硬件的短板。然而，工业3D视觉的发展还存在许多问题需要解决。

1、技术和产品需要不断升级。工业3D机器视觉成像技术不断发展，但底层视觉硬件设备中无法回避的卡点技术就是芯片和光学镜头。这部分依然是国外厂商的主场。然而，集成3D机器视觉目前还没有一种集抗环境光干扰能力强、测距精度高、分辨率高、成本低等优点于一体的3D传感器。目前，3D视觉应用仍然根据具体的使用场景和预算来选择相机，然后根据相机成像结果定制和开发算法。这种高成本、长期的应用模式严重限制了3D视觉在实际场景中的使用。

2、成本与市场培育之间难以平衡。在3D视觉市场，参与厂商都在搞价格内卷，无论是为了后期融资获得好看的数据，还是抢占市场。价格战虽然间接培育了市场，但也对市场秩序造成了损害。价格低用户体验无法保证。但对于潜在的种子用户来说，影响其自动化转型的困难之一是成本考虑。如果成本超出预算，市场培育就无法进行。目前工业3D视觉的市场渗透率并不高。

3、市场和供应链不成熟、不完善。对于一些需要采购3D视觉产品的厂商来说，最初的产品需求量较小。在这种情况下，工业3D视觉厂商无法通过大规模手段来分摊产品成本，还有很大一部分潜在市场。用户对价格和供应链都很敏感。处于发展初期的工业3D视觉产品很难撬动市场。

4、生产线适应和周期长。各行业定制生产线的需求，使得设备非标，通用性差。对于工厂来说，不同的业务场景、生产环节，甚至不同的工厂都有不同的需求。多品种、小批量影响企业转型难度。设备交付后，还需要经过一段时间的调试，才能最终适应生产线。存在一定的周期，影响企业自动化改造的积极性。

从选择工业3D视觉产品的客户角度来看，用户选择的标准取决于工厂自身的特点和预算。这意味着工业3D视觉制造商必须具有吸引力，同时提供适应产品的能力。电价、双方成本和预算需要达到一个合适的平衡点。

这些要求限制了3D视觉技术在工业制造领域的广泛实施。工业3D视觉系统发展初期的大规模业务场景尚未成熟，产品定制化程度较高。整个市场是分散且碎片化的。 3D视觉系统技术仍然需要在这个市场中继续奋斗。在各个细分场景中探索发展，寻找差异化，完善产品，提升服务市场能力，赋能工业互联网未来升级。

工业3D视觉的未来“地平线”

作为工业生产线机械设备的重要传感部分，在近年来工业4.0升级转型的背景下，工业3D视觉技术作为核心技术单元之一得到了快速产业化，目前正在加速产业化。渗透到多个制造行业。全产业链规模也在加速扩张。

高工产研数据显示，随着机器视觉技术在工业领域的广泛应用，预计到2023年我国机器视觉市场将达到208.6亿元，其中3D视觉市场将达到34.28亿元；预计到2025年我国3D视觉市场规模将达到34.28亿元，规模将突破100亿元。

随着智能制造和精密加工对生产工艺和检测标准提出了更高的要求，3D视觉系统也正在向更广阔的机器“视觉”领域发展。这些变化和要求开启了3D视觉应用，加速了3D机器视觉的应用。制造业粗放实施。下一步，在工业与智能深度融合的过程中，这些趋势变化也将出现。

1、工业3D视觉技术发展趋势趋于高性能、多场景化。随着3D成像技术的不断迭代，机器视觉技术的性能也将不断提升，并向高性能方向发展。主要表现为工业相机的成像分辨率不断提高，图像采集速度和传输的可靠性不断提高。同时，光源从可见光扩展到非可见光，相机从单光谱项扩展到高光谱，扩大了机器视觉的应用场景。

2、向智能化、实时化发展。智能化主要基于云计算、大数据、人工智能等新技术。它利用深度学习等技术，提高工业3D视觉技术的处理和分析能力。智能化将是未来工业3D视觉系统的核心卖点之一。提高企业生产效率和产品质量一致性。 5G技术是数字基础设施发展的核心，将与工业3D视觉技术相结合。依托5G大带宽、低时延、高可靠的性能，将为工业3D视觉提供实时计算和高数据安全性，同时降低网络成本。中断带来的风险。

3、工业3D视觉系统正在向集成化、小型化方向发展。随着工业3D视觉系统核心部件制造工艺和光学性能的不断提高，未来工业3D视觉系统将逐步向小型化、集成化方向发展。光学模块、通信模块和计算模块将不断集成到单个设备中集成设备也拓宽了机器视觉的应用领域。

第四代视觉技术的创新才刚刚开始。在超高精度测量等领域，国内企业正在逐步迈出步伐，未来仍有非常广阔的增长空间。第四次视觉革命赋予工业生产线中的设备一双智能三维眼睛。随着硬件设备技术的不断进步以及算法和软件的不断优化，机器不仅能够看清三维世界，而且能够更好地“理解”“世界”。

工业3D视觉厂商在升级打怪的同时，也会不断完善自己的技术体系，让自己看得更快、更清晰。在这个快速增长的市场中，行业和投资界都对工业3D视觉系统的视觉信息给予了积极的反馈。更重要的是，工业3D视觉在全球竞争格局中不断迭代，开创出一条中国道路。竞争力增强。在这场蓬勃的视觉革命中，低成本、高性能的工业3D视觉系统技术将作为未来工厂智能硬件设备的核心，支撑AIoT智能硬件的快速发展，推动工业万物互联的开放。