在下游系统集成中，视觉是最重要的一环，本篇专门讲视觉。
十三、视觉
机器视觉（Machine Vision）被称为机器人的眼睛，通过计算机来模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作
57． 功能：识别、定位、测量、检测
机器视觉的诸多应用场景和功能，均可归为四种基本功能
识别（Identify）甄别目标物体的物理特征，例如外形、颜色、字符、条码、人脸、指纹、虹膜等，关键在于高准确度和快速识别
定位（Guide）获取目标物体的坐标和角度信息，关键在于精度和速度 测量（Gauge）把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确的计算出目标物的几何尺寸，尤其是小尺寸、高精度、复杂形态
检测（Inspect）主要检测产品的外观缺陷，包括表面装配缺陷（漏装、混料、错配等）、表面印刷缺陷（多印、漏印、重印等）以及表面形状缺陷（崩边、凸起、凹坑等）
机器视觉的四类功能相比人眼视觉，具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应性强、客观性高、持续工作稳定性高等优势，因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化
58． 市场：全球 700 亿，中国 100 亿
作为新兴技术和产业，机器视觉行业目前仍处于快速成长阶段，2019年市场规模全球100亿美元，中国103亿元
目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的 7％
59． 应用：电子 47％、汽车 10％、食品 10％、医疗 10％
机器视觉目前主要应用在消费电子、汽车、食品、制药等领域，其中消费电子46．60％，汽车 10．20％
60． 产业链：上游零部件、中游系统、下游行业
61． 结构：光源、相机、软件
机器视觉的构成仿照人类视觉。人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成，类似，机器视觉的组成可分为硬件和软件两部分，硬件负责成像，相当于人的“眼睛”，包括光源及光源控制器、镜头和工业相机；软件负责图像处理分析，相当于人的“视觉皮层”
工业相机与工业镜头：属于成像器件，镜头采集被摄物体信息，相当于“晶状体”。工业相机将光信号转变为有序的电信号，相当于“视网膜”
光源及光源控制器：辅助成像器件，共同为机器提供“看”的环境
图像采集卡＋PC＋视觉处理软件：图像采集卡把相机输出的图像输送给电脑主机，视觉处理软件通过编写合适的算法，进行图像的处理和分析，最终实现机器视觉功能目标，相当于“视觉皮层”，通常基于PC使用
62． 光源：日本 CCS，中国奥普特
光源是指用于为工业机器视觉应用场景提供照明的系统，主要包括光源和控制器
按形状可划分为环形光源、条形光源、平面光源、 线光源、点光源、同轴光源等，不同的形状结构可提供不同的亮度、强度、照射角度、照射面积及颜色组合等，适用于不同的机器视觉应用场景
日本CCS（OPTEX子公司）占据全球机器视觉光源市场 30％，Moritex 、美国Ai（Advancedillumination）、法国Phlox光源等，国内奥普特为龙头，沃德普、康视达、锐视光电、纬朗光电等能够与国际 品牌进行竞争
63． 工业相机：德国巴斯勒
全球工业相机规模 40 亿元，中国 10 亿元
CCD 图像传感器是一个由光电二极管和存储区构成的矩阵，每一个感光元件在将光线转化为电荷后，直接输出到下一个感光元件的存储单元，依此类推到最后一个感光元件形成统一的输出，再由放大器放大电信号以及专门的模数转换芯片将模拟信号转换为数字信号。
CMOS 传感器中每一个感光元件都直接整合了放大器和模数转换逻辑（ADC），当感光二极管接受光照、产生模拟的电信号之后，电信号首先被该感光元件中的放大器放大，然后直接转换成对应的数字信号，CMOS 传感器的分辨率和图像质量正在逼近 CCD 传感器，并且凭借高速度（帧速率）、高分辨率（像素数）、低功耗 以及最新改良的噪声指数、量子效率及色彩观念等各方面优势，在工业图像处理的众多领域正逐步取代 CCD
机器视觉相机龙头为德国巴斯勒，凭借低成本和高稳定性占有全球20％的销量份额，美国特利丹DALSA、康耐视、日本基恩士、索尼、德国Allied Vision、韩国Vieworks等，国内海康威视、大华科技、大恒科技、维视图像
64． 镜头：德系、日系
镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上，主要参数有焦距、景深（Depth of Field）、分辨率、工作距离、视场（Field of View）等，全球市场规模 33 亿元
按焦距可分为定焦镜头和变焦镜头，根据光圈可分为固定光圈和可变光圈，根据视场大小可分为摄远镜头、普通镜头和广角镜头，还有远心镜头、显微镜头、微距镜头、紫外镜头和红外镜头等
镀膜、荒折（粗磨）、砂挂（精磨）、抛光、芯取（磨边）等工序构成了光学冷加工的基本工艺
全球范围德系徕卡、施耐德、卡尔蔡司，日系 CBC、Kowa、茉丽特、尼康、富士等光学巨头，国内普密斯、东正光学和慕藤光布局中低端市场
65． 软件：软件平台＋视觉开发包
机器视觉开发模式是软件平台＋视觉开发包
软件平台主要指开发环境，包括C＃、LabVIEW、MATLAB等通用工具和Halcon、Vision Pro等专用工具
开发包是基于软件平台对各种常用图像处理算法进行封装，用以实现对图像分割、提取、识别和判断等功能，例如维视图像的 MVIPS 图像处理软件
图像处理软件领域主要由美、德等国主导，主要厂商包括美国康耐视Cognex、德国Mvtec、日本欧姆龙Adept 等，软件的底层算法基本被以上厂商垄断，国内创科视觉、海康威视、奥普特、维视图像等
66． 技术路线：3D、嵌入、加速
从2D到3D：2D视觉无法获得物体的空间坐标信息，随着工业控制对精确度和自动化的要求越来越高，3D机器视觉变得更受欢迎，目前市场上涌现出标准化3D视觉软、硬件产品，产业链已初步形成
3D视觉成像可分为光学和非光学成像方法，光学方法包括ToF飞行时间、结构光投影、相机阵列、激光扫描、双目立体视觉等，后续详细介绍，请持续关注本公众号史晨星（shichenxing1）
67． 专利：全球 8．6 万，中国 1．1 万
截至 2019 年，全球累计专利数量 8．6 万项，国内 1．1 万项
68． 历史：50年代起源、70年代发展、90年代应用、21世纪各行业
20世纪50年代，Gilson 提出“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，开始研究二维图像的统计模式识别
20世纪60年代，美国学者Roberts 用计算机从2D图像中提取三维结构，开始进行三维机器视觉研究
20世纪70年代，MIT人工智能实验室开设机器视觉课程，DavidMarr开创“自下而上”通过计算机视觉捕捉物体形象方法
20世纪80－90年代，视觉公司开发出第一代图像处理产品
21世纪，机器视觉产品在下游行业得到了广泛应用，各个行业开始寻求视觉检测方案
69． 特点：非标、技术密集、工艺密集
一是非标准化，应用场景碎片化，各领域之间的技术往往难以直接替代，行业内难以出现单一的、宽广的应用场景，各单一应用领域的体量都比较小
二是技术密集，厂商研发费用率较高，工业场景对机器视觉的精度、稳定性要求较高，无论是软件，还是光源、镜头、相机等硬件，都有较高的研发难度，且由于下游行业和需求多样化，硬件型号以及软件算法非常繁杂，此外为了满足新的行业与新的需求，诸多厂商前瞻性布局3D、机器学习等创新性技术 三是工艺密集，强调对下游行业的Know－how，案例积累与服务体系构筑壁垒，“类咨询”的解决方案提供模式，定制化程度高，除了简单的通用性功能需求，大多数解决方案具有定制化属性，因而附加值高
70． 全球：日本基恩士、美国康耐视
国际机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据，美国康耐视（Cognex）、国家仪器（NI），德国巴斯勒（Basler）、伊斯拉视像（ISRA Vision），日本基恩士（Keyence）、欧姆龙（Omron）等，其中基恩士占30％，康耐视占20％，垄断了近 50％的全球市场份额
日本基恩士Keyence创立于1974年，产品包括机器视觉产品等多个产品线，2019年公司收入达到53亿美元，净利润达到19．09亿美元
美国康耐视Cognex创立于1981年，主要产品包括 2D 机器视觉系统、3D 机器视觉系统、图像处理软件以及条码读取器，2019年公司收入达到7．3亿美元，净利润达到2．04亿美元
71． 中国：天准科技、奥普特
国内机器视觉企业超过200家，包括奥普特、天准科技、矩子科技、海康、大恒、美亚光电、思泰克、征图新视、华周测控等，还有大量中小厂商
天准科技688003：中国机器视觉龙头
2005年成立，2019年 7 月公司在科创板上市，四大产品精密测量仪器、智能检测装备、智能制造系统、无人物流车，2020年营收 9．6 亿元，利润1．1亿，是国内机器视觉龙头
奥普特688686：光源龙头
2006 年成立，2020年营收6．4亿，利润2．4亿，其中光源及控制器收入占 60％，相机及镜头 30％、视觉控制系统 10％，下游 3C 行业占70％