機器視覺光伏行業應用情況分析

機器視覺光伏行業應用情況太陽能電池作為光伏產業應用的核心部件之一，從原料到實際應用的電池組件分別要經過硅料、硅片、電池片、電池組件四個大環節，其中硅錠、硅片質量及加工鍍膜工藝等都會影響太陽能電池片的光電轉換效率。例如硅片在運輸過程中很容易產生缺角、碎片、隱裂等缺陷；在生產過程中電池片會產生如碎片、電池片隱裂、表面污染、電極不良、劃傷等缺陷。這些缺陷影響了電池的光電轉化效率和使用壽命，造成電池片等級降低或報廢。為了保證電池片的光電轉換效率和良品率，相關產線需要采用有效的缺陷檢測方法以提高電池片的成品質量。近年來，機器視覺技術憑借著檢測精度高、可靠性強、速度快的特點，逐步被應用于太陽能電池生產線的質量缺陷檢測與控制環節。具體來說，機器視覺系統將在太陽能電池產線的每個工藝段提供相對應的光電視覺模組器件（相機、光源、鏡頭等），通過這些視覺組件進行硅片、過程片、成品片的缺陷圖像采集，然后配合圖像處理軟件進行缺陷分類及統計，從而達到可快速配置，提供高質量的視覺成像效果的目標。整體來看，配備有機器視覺系統的生產線不僅可以使檢測結果更加客觀可靠、準確率高，而且能夠長時間重復進行檢測，生產效率顯著提升，還能夠大大降低太陽能電池的廢品率，從而減少生產能耗、提高太陽能電池片產出比，使太陽能利用更加高效。根據國家統計局數據，2021年我國太陽能電池產量達到23，405．4萬千瓦，較2020年增長了48．8%，產量及增速均創歷史新高。未來，隨著太陽能行業的競爭愈發激烈，電池片質量也將變得愈發重要，客戶對視覺檢測系統的成本、檢測效果、穩定性要求也越來越高，相關機器視覺檢測產業的需求將不斷增加，行業整體將迎來新一輪的發展機遇。中國機器視覺行業現狀中國市場已成為全球機器視覺市場規模增長最快的市場之一。據統計，2018-2021年，中國機器視覺市場規模由102億元增至181億元，期間CAGR為21．07%。出于宏觀經濟回暖、新基建投資增加、數據中心建設加速、制造業自動化等推進因素，預計2021年至2025年，中國機器視覺行業市場規模將以21．4%的復合增長率增長，至2025年將達393億元，下游應用拓展為行業主要增長點，市場潛力巨大。資本推動是機器視覺行業高速發展的重要因素之一。機器視覺領域是近幾年融資熱點領域，近年來國內主要機器視覺生產研究參與者多次獲得大額融資，大量的資本投入加速了行業的研發過程，并進一步帶動市場拓展。2015年以來，我國機器視覺領域的投融資事件數量和融資金額整體上呈增長態勢。據IT桔子數據，2021年，我國機器視覺行業投融資事件達到91起，較2020年增加30起，完成投融資金額193．4億元，同比增長72．9%。國內機器視覺行業起步于20世紀90年代，最開始主要從事國外產品代理，進入21世紀后，隨著本土廠商技術和經驗的積累，國內機器視覺企業開始憑借更定制化的本土服務和顯著的成本優勢參與市場競爭，自主研發產品比例不斷擴大，國產化進程加快。2019-2021年，中國機器視覺行業自主業務銷售額由85．9億元增長至134．7億元，自主業務占比由76．5%增長至83．2%。中國機器視覺自主研發產品比例不斷上升，在鏡頭、光源、工業相機等技術上不斷突破和創新，取得實質性進展，發展態勢良好。機器視覺行業技術發展趨勢機器視覺技術是實現工業智能化的必要手段。隨著深度學習、機器學習、3D技術和機器視覺互聯互通技術的快速發展，機器視覺智能化水平不斷提升，機器視覺技術在工業智能領域的應用會朝著智能識別、智能檢測、智能測量以及智能互聯的完整智能體系方向發展，從而更好地發揮其高精準度、高效率的作用，為中國智能產業開啟智慧之眼。機器視覺技術的發展還面臨很多問題。解決這些問題是機器視覺技術進一步發展的關鍵，也是未來機器視覺技術發展的趨勢。國內在智能相機與傳感器研發中，結合光學物理學科是機器視覺系統中的相機及傳感器發展的一個重要突破口。在工業鏡頭與光源上，研發高分辨率鏡頭和更小的光源是關鍵。視覺軟件會縮短開發周期并降低對開發技術人員的要求。由于與之相匹配的算法工具發展有限，導致機器視覺技術在智能性方面達不到工業場景應用要求，因此需加快相關算法的升級創新，從而進一步提升機器視覺系統的智能性，其中模塊化的通用軟件平臺和結合AI技術軟件平臺是視覺軟件的發展方向。隨著算法算力的不斷提升，為使機器視覺應用于更多復雜工業場景中，如基于機器視覺的三維重建及修補技術、三維掃描以及3D識別等技術對3D視覺技術有更高的要求。可將機器學習的算法應用于機器視覺軟件，提升系統運算處理能力。可將深度學習的特征學習能力和特征表達能力與機器視覺的實時性和高效性相結合，提升機器視覺的工作效率。目前，一套機器視覺設備在實際應用中往往需要搭配與之配套的硬件設備和專用的視覺軟件，導致機器視覺產品的通用性很低。需出臺完善的行業標準，提高相關設備的通用性，降低生產成本和維修費用，從而加快機器視覺行業的發展。我國機器視覺行業市場規模隨著工業自動化技術的不斷發展，機器視覺在工業領域的應用越來越多。從全球市場來看，MarketsandMarkets數據顯示，2021年全球機器視覺市場規模約為804億元，同比增長12．15%。GGII預計至2025年該市場規模將超過1200億元。2022年至2025年復合增長率約為13%。隨著全球制造中心向中國轉移，中國已成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。2021年，國內3C電子、新能源、快遞物流等行業的蓬勃發展拉動了相關企業的擴產需求，機器視覺需求增長明顯。GGII數據顯示，2021年中國機器視覺市場規模138．16億元（該數據未包含自動化集成設備規模），同比增長46．79%。其中，2D視覺市場規模約為126．65億元，3D視覺市場約為11．51億元。根據GGII預測，至2025年我國機器視覺市場規模將達到349億元，其中，2D視覺市場規模將超過291億元，3D視覺市場規模將超過57億元。機器視覺廣泛應用于3C電子、新能源、汽車、醫藥醫療、半導體、快遞物流等眾多行業，在提高生產效率的同時，為我國制造業智能化轉型升級提供重要支撐。全球機器視覺行業現狀機器視覺市場前景廣闊。全球機器視覺市場規模近年來不斷擴張，市場規模從2016年的62億美元增長至2019年的102美元，2020年，受新冠肺炎疫情影響，全球供應鏈中斷，項目停擺，給全球機器視覺行業帶來了沖擊，市場規模下降至96億美元，同比下滑5．9%。在智能制造的浪潮下，下游應用中的消費電子市場、汽車市場、半導體市場、醫療市場等行業的不斷發展，主要國家的工業自動化水平穩步提升，機器視覺的市場規模將持續擴大，預計到2025年全球機器視覺市場規模將達到130億美元。機器視覺率先發生和發展在基礎科學和技術水平領先的北美、歐洲和日本等發達地區。從2020年的區域分布上看，歐洲地區是全球最大的機器視覺市場，占比達37%。北美、亞太地區緊隨其后，占比分別為29%、25%。與德美相比，中國機器視覺行業滲透率尚有巨大提升空間。定義機器視覺密度=機器視覺市場規模/當年制造業增加值。數據顯示，2019年，德國、美國、全球、中國機器視覺密度分別為0．16%、0．12%、0．07%、0．03%，中國機器視覺密度遠低于德美。在中國制造業高端轉型進程中，中國機器視覺滲透率有望持續提升，未來發展空間廣闊。全球機器視覺行業市場概況機器視覺的本質是為機器植入眼睛和大腦。為機器植入眼睛，代表著機器視覺利用環境和物體對光的反射來獲取及感知信息；為機器植入大腦，意味著機器視覺需要對信息進行智能處理與分析，并應用分析得到的結果來執行相應的活動。機器視覺行業的上游包括相機、鏡頭、光源等硬件及算法軟件。相機是包含完整的機器視覺組成功能模塊（光源可自帶或借用外部光源），能獨立完成機器視覺信息處理的全流程，為系統輸出有效信息；鏡頭是機器視覺圖像采集部分重要的成像部件，其作用是把被攝物體成像于攝像機內的感光元件上；光源對于機器視覺中的圖像采集部分具有重要影響，為場景提供合適的照明，突出目標的圖像特征并與背景圖像分離；機器視覺算法與軟件緊密結合，軟件平臺是實現機器視覺算法的載體，使機器視覺在處理數據量和實時檢測效率性能上不斷地突破，匹配工業智能發展的需求。機器視覺行業的下游為各行業集成應用和服務。下游應用行業的發展決定了機器視覺裝備及服務的市場需求量，目前下游應用領域以電子制造為主，其次為汽車、醫藥、印刷包裝等領域。機器視覺市場包括視覺器件、可配置視覺系統和智能視覺裝備三個細分市場。根據MarketsandMarkets統計，2015年至2020年，全球機器視覺器件市場以13．83%的復合增長率增長，市場規模至2020年達到107億美元；2021年至2025年，全球機器視覺器件市場規模將以6．56%的復合增長率增長，至2025年市場規模將達147億美元。可配置視覺系統與智能視覺裝備具備較強的行業屬性，歸屬于各下游應用行業的裝備市場，以機器視覺技術賦能于制造裝備的智能化，因此暫時沒有單獨的市場規模數據。機器視覺以視覺器件、可配置視覺系統和智能視覺裝備等形態服務各產業應用，已經被廣泛應用于新型顯示、消費電子、印刷包裝、新能源等眾多行業，成為這些行業必不可少的數字化和智能化變革的支撐。中國機器視覺行業現狀及未來展望機器視覺（MachineVision）是指利用計算機視覺技術、圖像處理技術、模式識別技術等，實現機器自動獲取外界圖像信息并作出相應反應的技術。機器視覺的應用可以大大提高工廠的生產效率，從而提升企業的競爭力。除了市場規模的增長外，中國機器視覺行業的技術水平也有了明顯提升。近年來，隨著計算機視覺技術的飛速發展，中國機器視覺行業也迎來了大變革，技術水平也有了顯著提升。目前，中國機器視覺行業的技術水平已經可以與國外行業相媲美。此外，中國機器視覺行業的發展還受到政府的大力支持。目前，政府正在大力推動機器視覺行業的發展，并對相關企業給予政策支持，促進企業投資和研發，以提高機器視覺行業的技術水平。綜上所述，中國機器視覺行業發展前景廣闊，未來將繼續保持良好發展態勢。隨著人工智能技術的發展，機器視覺行業將會受到更多的關注，從而推動其發展。同時，中國政府也將繼續加大對機器視覺行業的支持力度，以促進行業的發展。機器視覺行業發展綜述機器視覺是指通過光學裝置和非接觸傳感器自動接收并處理真實物體的圖像，分析后獲取所需信息或用于控制機器運動的裝置。通俗地說，機器視覺就是用機器代替人眼。機器視覺模擬眼睛進行圖像采集，經過圖像識別和處理提取信息，最終通過執行裝置完成操作。機器視覺的功能可歸為識別、測量、定位和檢測四類，其中檢測技術難度最高。中國機器視覺行業前景預測機器視覺雖然只有幾十年發展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產業變革浪潮的興起，機器視覺行業順勢迎來快速發展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。從產業發展生命周期來看，國際機器視覺產業已經處于成熟期，預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規模，并繼續增長。國內機器視覺產業目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗，已步入快速發展階段。機器視覺產業鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產業鏈的多個環節。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環節，例如IPhone生產全過程就需要70套以上的機器視覺系統。從廣度上看，機器視覺的下游行業眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。近期工業自動化中機器視覺技術的發展不斷更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日漸突顯，推動了工業自動化、人工智能、智能制造等行業的進步，為各個領域都帶來更強勁的發展動力。隨著工業4．0時代的到來，機器視覺在智能制造業領域的作用越來越重要，機器視覺是一門學科技術，廣泛應用于生產制造檢測等工業生產制造領域，用來保證產品質量、控制生產流程、感知環境等，也是集成自動化解決方案的核心構成要素。機器視覺的這種不斷增長的擴散正在與將工業系統連接到物聯網（IoT）的趨勢融合。隨著傳感器變得越來越智能化（部分地由支持的計算機視覺算法驅動），因此生成的數據為工業系統的運行提供了寶貴的見解。反過來，這又開辟了監視設備的新方式，將自主機器人系統（如無人機）連接到物聯網基礎設施。目前，國內機器視覺主要競爭企業包括Keyence（基恩士）、Cognex（康耐視）、TeledyneDalsa、Basler、海康機器人、華睿科技、大恒圖像、奧普特、合肥埃科光電等。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，不同權威機構對機器視覺的定義略有差異，但簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做檢測、判斷和控制。機器視覺基于仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。由于工業自動化生產日益增長的技術需求，全球機器視覺行業60年代開始興起，起步較早，90年代發展已趨于成熟，現階段繼續保持高速發展。中國機器視覺行業伴隨中國工業化進程的發展而崛起，于90年代末起步，相對全球較晚，目前正處于快速發展階段。2019年我國機器視覺市場規模65．5億元（不包含計算機視覺市場），同比增長21．8%。2014-2019年復