進入2022年，智能制造成為政府“兩會”中的熱門詞匯。

　　一方面，國家發(fā)改委、工業(yè)部、科技部等八部門發(fā)布了關(guān)于印發(fā)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》的通知，提出國家級的頂層設(shè)計;另一方面，各地方政府，如北上廣深等一線城市，都已經(jīng)出臺相應(yīng)政策細(xì)則，為推進智能制造提供制度保障。

　　而在實現(xiàn)智能制造、推動產(chǎn)業(yè)升級過程中，機器視覺作為不可或缺的技術(shù)，承擔(dān)起讓機械“看得懂、看得細(xì)、抓得牢、送得快”的橋梁作用。

　　換句話說，要讓機器代替人力，首先要給機器裝上“雙眼”，使之能夠“看得見”，然后才能像人一樣工作，這就是機器視覺。

　　作為人工智能的一個分支，機器視覺具備人所不能擁有的優(yōu)勢：精度高、可適用于危險工作環(huán)境，并且識別效率高，可無間斷工作等等。實際上，機器視覺并非新事物，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在外觀檢測與識別、貨物分揀等工業(yè)流程之中。

　　目前的機器視覺仍以2D為主，即通過攝像頭拍到物體平面的照片，然后通過圖像分析或比對來識別物體，其局限在于只能觀測到物體平面的特征，成像精度容易受照明條件影響，因而適合一些對技術(shù)要求不高的中低端制造業(yè)。

　　在一些高端制造領(lǐng)域，例如生物科技、精密半導(dǎo)體等對測量精度要求極高的產(chǎn)業(yè)，傳統(tǒng)的2D解決方案已經(jīng)不能滿足需求，3D視覺正逐漸崛起，成為市場新寵。

　　1、3D機器視覺應(yīng)用于各行各業(yè)

　　目前，機器視覺在制造業(yè)質(zhì)量控制領(lǐng)域是至關(guān)重要的技術(shù)，尤其在汽車制造行業(yè)有大量的應(yīng)用案例，包括汽車零部件尺寸、外觀、形狀缺陷檢測，以及視覺引導(dǎo)定位等。還有，在食品行業(yè)和電子行業(yè)和醫(yī)療行業(yè)需要使用機器視覺系統(tǒng)。

　　(1)汽車制造的應(yīng)用

　　在汽車制造業(yè)中，機器視覺使用非接觸式測量技術(shù)逐漸發(fā)展為在線測量系統(tǒng)，例如固定在線測量站和機器人柔性在線測量站，它們可以嚴(yán)格監(jiān)控車身尺寸波動并提供數(shù)據(jù)支持。 除了傳統(tǒng)的三坐標(biāo)測量和激光在線測量之外，藍光掃描測量，表面缺陷測量和其他視覺測量方法還可以執(zhí)行更精確的測量，并提供對車身基本特征尺寸，車身的高精度監(jiān)控 組裝效果和缺陷。

　　(2)食品加工行業(yè)的應(yīng)用

　　在食品加工業(yè)里一直在使用二維機器視覺技術(shù)利用高線速來進行對水果蔬菜的分類。但對于食品的表面特征，如食品的體積、高度等，用二維技術(shù)很難獲取這些信息。為了精確測量食品的體積，企業(yè)把三維激光檢查系統(tǒng)和二維視覺檢查系統(tǒng)結(jié)合起來使食品加工達到最優(yōu)化，滿足對包裝食品越來越嚴(yán)厲的視覺要求。這種系統(tǒng)使用底面格列式的電荷耦合器(CCD)來捕捉反射的激光線。圖像處理算法是根據(jù)食品的激光位移采用三角網(wǎng)法來確定Z坐標(biāo)軸上的信息，也就是高度，然后與激光檢查系統(tǒng)得到的X，Y坐標(biāo)軸上的信息結(jié)合在一起算出食品的形狀和體積。

　　(3)消費電子行業(yè)的應(yīng)用

　　在消費電子領(lǐng)域，機器視覺主要用于PCB / FPCAOI檢查，組件和整機外觀檢查，組裝引導(dǎo)等應(yīng)用，并呈現(xiàn)出越來越多的新應(yīng)用場景?？梢哉f，消費電子制造業(yè)的興起帶動了機器視覺市場。

　　PCB缺陷檢測主要包括兩個部分：焊點缺陷檢測和組件檢測。傳統(tǒng)的人工目視檢查方法容易遺漏檢查，效率低，成本低。機器視覺PCB的優(yōu)點是確保操作員可以在添加PCB之前及時處理相關(guān)問題。另外，當(dāng)發(fā)現(xiàn)缺陷時，可以有效地避免維修或丟棄，操作者可以及時得到反饋，以判斷操作中的印刷工藝是否運行良好，從而達到防止生產(chǎn)不良的目的。

　　此外，在服務(wù)領(lǐng)域，未來很多硬件產(chǎn)品都會擁有3D視覺技術(shù)，很多產(chǎn)品都會有視覺的需求，它可能是2D和3D的融合，也有可能是新的人工智能技術(shù)與新的硬件技術(shù)，相互之間把視覺技術(shù)聯(lián)合起來，讓智能硬件產(chǎn)品更加智能。在智能家居場景中，人臉識別、物體識別也開始應(yīng)用，這些場景都是需要用到視覺技術(shù)，未來3D視覺技術(shù)很快就會被串聯(lián)起來用到各個領(lǐng)域，充當(dāng)更多硬件產(chǎn)品的眼睛。

　　2、3D視覺之難：場景、成本

　　和消費類電子不同，3D視覺在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用，由于場景碎片化，顯得更為復(fù)雜。

　　熵智科技創(chuàng)始人趙青在接受雷峰網(wǎng)采訪時曾表示，3D視覺技術(shù)的應(yīng)用落地面臨兩大難點：

　　3D視覺技術(shù)對于應(yīng)用場景要有強適應(yīng)能力;

　　3D視覺技術(shù)和運動規(guī)劃技術(shù)的銜接。

　　首先，制造業(yè)的生產(chǎn)場景非常復(fù)雜，3D視覺在實驗室中的效果，可能在實際場景中無法體現(xiàn)，這就要求3D視覺對于應(yīng)用場景具備強適應(yīng)能力。例如，在反光、暗黑、覆膜和遠(yuǎn)距離等條件下是否依然可以準(zhǔn)確感知、識別出物體。

　　其次，3D視覺在感知到物體的三維信息后，需要與運動規(guī)劃技術(shù)進行銜接來完成任務(wù)。這又涉及避碰檢測、手眼坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、節(jié)拍優(yōu)化和力控等技術(shù)。

　　但機器本身很難像人一樣，大腦發(fā)出指令就能完成動作;機器需要對輸入的信息進行解讀，并且將指令傳送到各個部分，進而執(zhí)行命令。其中一個環(huán)節(jié)出錯，就會導(dǎo)致任務(wù)失敗。

　　最后，技術(shù)本身很難通過標(biāo)準(zhǔn)化來實現(xiàn)對各場景的適配，甚至在同一場景上，對技術(shù)的要求都各不相同。比如，在產(chǎn)品的缺陷檢測上，廠商的標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的，對于缺陷的定義也各不相同，很難做一個標(biāo)準(zhǔn)化的缺陷檢測工藝。

　　除了場景化難題之外，3D視覺所依賴的傳感器(主要為攝像頭)也還無法實現(xiàn)在保證抗環(huán)境光干擾能力強、測距精度高、分辨高的同時，降低成本，提高性價比。

　　因此，目前 3D 視覺的應(yīng)用主要依據(jù)使用場景和預(yù)算來選擇相機，然后根據(jù)相機成像結(jié)果來進行定制化的算法開發(fā)。這種成本高、周期久的開發(fā)模式嚴(yán)重限制了 3D 視覺在實際場景中的應(yīng)用。

　　3、國產(chǎn)3D視覺技術(shù)之路：困難重重

　　根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的統(tǒng)計，國內(nèi)機器視覺行業(yè)以中小企為主，銷售額在1億元以下的企業(yè)占據(jù)83.5%，而基恩士的銷售額早已突破百億(2020年為321.61億元)，相比較而言，國內(nèi)過億營收的企業(yè)為奧普特(2020年為6.42億元，僅為基恩士的2%)。

　　可以說，在以2D視覺為主的機器視覺領(lǐng)域，全球市場已經(jīng)形成基恩士和康耐視壟斷的局面，而3D視覺技術(shù)的出現(xiàn)，被視為改變當(dāng)前格局的技術(shù)推力。

　　作為新技術(shù)，3D視覺所面臨的場景化難點，是所有企業(yè)都必須解決的問題。目前無論是國外的基恩士、康耐視，還是國內(nèi)的安防巨頭，如?？低?亦或者諸多AI視覺公司、機器視覺公司，在3D視覺技術(shù)領(lǐng)域，都處于同一起跑線上。

　　不過，相較于國外巨頭，國內(nèi)企業(yè)先天性存在三個不足。

　　對場景的理解。

　　不論是基恩士，還是康耐視，都已經(jīng)成立數(shù)十年，且占據(jù)著機器視覺的絕大部分市場;多年的積累使其在探索3D視覺的應(yīng)用時更具優(yōu)勢，許多場景難點都可以基于以往經(jīng)驗做試探，減少不必要開支。

　　國內(nèi)企業(yè)成立時間較短，對場景的理解需要一步步探索，甚至多走彎路，為此付出高昂的時間、資金成本。

　　缺乏硬件能力。

　　機器視覺的主要邏輯是，對收集到的圖像信息進行分析處理，智能設(shè)備根據(jù)處理的信息做出相應(yīng)判斷。這一過程中，鏡片以及鏡頭的質(zhì)量對獲取圖像信息的準(zhǔn)確性起到非常關(guān)鍵的作用。

　　國內(nèi)多數(shù)公司以軟件算法切入，集中在應(yīng)用層，缺少相應(yīng)的硬件能力。國內(nèi)3D視覺的核心相機大部分為外購，包括IDS、康耐視、基恩士、佳能等，而在鏡頭方面，高端市場仍為徠卡、施耐德、尼康、富士等國外品牌所壟斷。

　　穩(wěn)定的客戶群體。

　　對于客戶而言，隨意更換合作伙伴，很容易增加試錯成本。即便是新技術(shù)，客戶也往往愿意選擇已經(jīng)有過合作的技術(shù)供應(yīng)商。顯然，國外巨頭具備絕對優(yōu)勢，而國內(nèi)企業(yè)要發(fā)展，只能一步一步“升級打怪”，以技術(shù)和產(chǎn)品獲取用戶信任，逐漸建立起屬于自己的客戶群。

　　這反映出一個深刻的現(xiàn)實：在新技術(shù)面前，企業(yè)都是平等的，但老牌企業(yè)仍然可以依據(jù)自身的業(yè)務(wù)生態(tài)，對新(小)企業(yè)實施降維打擊。

　　因此，國內(nèi)企業(yè)要追趕國外巨頭，除了技術(shù)突破以外，還需要建立起穩(wěn)定的生態(tài)圈，這是一個漫長而艱難的過程。

　　4、工業(yè)3D視覺的未來“視界”

　　作為工業(yè)生產(chǎn)線機器設(shè)備的重要感知部分，近年來在工業(yè)4.0的升級改造背景中，工業(yè)3D視覺技術(shù)作為核心技術(shù)單元之一產(chǎn)業(yè)化進展迅速，目前加速在多個制造行業(yè)中滲透，整個產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模也呈現(xiàn)加速擴容的情形。

　　GGII數(shù)據(jù)顯示，隨著機器視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，預(yù)計到2023年我國機器視覺市場規(guī)模將達到208.6億元，其中3D視覺市場規(guī)模將達到34.28億元;預(yù)計至2025年我國3D視覺市場規(guī)模將超過100億元。

　　工業(yè)3D視覺，為智能制造打開新視域

　　隨著智能制造、精密加工對于生產(chǎn)流程和檢測標(biāo)準(zhǔn)提出更高要求，3D視覺系統(tǒng)也向著更加廣泛的機器“視界”領(lǐng)域演進，這些變化和要求使得3D視覺應(yīng)用被打開，加速了3D機器視覺在制造業(yè)的廣泛落地。下一步在工業(yè)和智能化深度融合的過程中，也會有這些趨勢變化呈現(xiàn)。

　　① 工業(yè)3D視覺技術(shù)的發(fā)展趨勢趨于高性能、多場景。

　　隨著3D成像技術(shù)的不斷迭代，機器視覺技術(shù)的性能也會水漲船高往高性能方向發(fā)展。主要表現(xiàn)為工業(yè)相機成像分辨率不斷提高，圖像采集速度以及傳輸?shù)目煽啃圆粩嘣鰪?，同時光源從可見光向非可見光擴展，相機從單光譜項多、高光譜延伸，擴充機器視覺的應(yīng)用場景。

　　② 向智能化，實時性發(fā)展。

　　智能化主要以云計算，大數(shù)據(jù)，人工智能等新技術(shù)為依托，運用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)提高工業(yè)3D視覺技術(shù)處理、分析的能力，智能化將是未來工業(yè)3D視覺系統(tǒng)的核心賣點之一，不斷提高企業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量一致性。而在數(shù)字基建中作為核心發(fā)展的5G技術(shù)將與工業(yè)3D視覺技術(shù)結(jié)合，依托5G大帶寬、低時延、高可靠性的性能為工業(yè)3D視覺提供實時的計算、高數(shù)據(jù)安全性，同時降低網(wǎng)絡(luò)中斷帶來的風(fēng)險。

　　③ 工業(yè)3D視覺系統(tǒng)向集成化，小型化方向發(fā)展。

　　隨著工業(yè)3D視覺系統(tǒng)核心零部件制造工藝和光學(xué)性能的不斷提升，未來工業(yè)3D視覺系統(tǒng)會逐漸往小型化，集成化方向發(fā)展，光學(xué)模組、通信模組和計算模組，會不斷集成到一個單一設(shè)備中，集成化的設(shè)備也拓寬了機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　第四代的視覺技術(shù)的革新才剛剛開始，在超高精度測量等領(lǐng)域，國內(nèi)的企業(yè)逐漸邁出了步伐，未來還有非常廣闊的上升空間。第四次視覺革命為工業(yè)生產(chǎn)線的設(shè)備賦予了一雙雙智慧立體的眼睛，隨著硬件設(shè)備技術(shù)不斷進步，算法與軟件持續(xù)優(yōu)化，機器除了能看清立體的三維世界，也會更能看“懂”世界。

　　工業(yè)3D視覺廠商在升級打怪的道路上也會不斷地完善技術(shù)體系，看得更快更清晰。無論是產(chǎn)業(yè)界，還是投資界，都在這個快速增長的市場中給予工業(yè)3D視覺系統(tǒng)視覺信息正反饋的升維，更重要的是工業(yè)3D視覺在全球競爭格局里不斷迭代，蹚出了一條中國化的競爭力升維。

　　在這場轟轟烈烈的視覺革命中，低成本、高性能的工業(yè)3D視覺系統(tǒng)技術(shù)將作為未來工廠智能硬件設(shè)備的核心，支撐AIOT智能硬件的快速發(fā)展，助推工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)萬物互聯(lián)開啟。