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近日，Meta AI在官網發布了基礎模型 Segment Anything Model（SAM）并開源，其本質是用GPT的方式（基于Transform 模型架構）讓計算機具備理解了圖像里面的一個個“對象”的通用能力。

SAM模型建立了一個可以接受文本提示、基于海量數據訓練而獲得泛化能力的圖像分割大模型。

圖像分割是機器視覺中的一項重要任務，其有助于識別和確認圖像中的不同物體，把它們從背景中分離出來，這在自動駕駛（檢測其他汽車、行人和障礙物）、醫學成像（提取特定結構或潛在病灶）等應用中特別重要。

(資料圖片僅供參考)

機器視覺（MachineVision）是人工智能正在快速發展的一個分支。

根據CBInsight數據，當前中國已是繼美國、日本之后的第三大機器視覺領域應用市場。

從市場規模方面來看，作為新興技術和產業，中國機器視覺行業規模仍較小，但增速遠快于全球，處于高速成長的階段。GGII預計至2025年機器視覺市場規模將超過1200億元，行業有長期廣闊的發展前景。

機器視覺全景結構圖：

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機器視覺行業概覽

根據美國制造工程師協會(SME)機器視覺分會對機器視覺的定義，機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。

機器視覺是由人工智能、計算機科學、圖像處理和模式識別等諸多領域合作完成的。

通過計算機、圖像傳感器及其他相關設備模擬人類視覺功能的技術，以賦予機器“看”和“認知”的能力。

機器視覺設備一般包括兩個部分。1）“視”，即系統的硬件組成部分，主要包括：光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡；2）“覺”，即系統的視覺處理軟件。

機器視覺包括識別、測量、定位和檢測四大功能，其中檢測技術難度最高。

機器視覺工作流程:

在工業領域，機器視覺相對人眼視覺存在顯著優勢。

機器視覺擁有精度高、速度快、適應性強、可靠性高、效率高等人工視覺無法比擬的優勢。

在我國人工成本增加、數字化轉型、制造業效率和質量要求提高的大背景下，正在逐步替代人工。

機器視覺和人眼視覺對比：

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機器視覺產業鏈

機器視覺可分為上游（硬件、算法軟件）、中游（視覺系統、視覺裝備集成）和下游終端應用。

上游涉及的行業范圍較為寬廣，主要包括光源、工業鏡頭、工業相機、圖像采集卡和軟件及算法平臺等環節；中游是機器視覺產業鏈最核心的環節，由視覺系統和視覺裝備集成構成；下游為應用領域，廣泛應用到電子、半導體、機器人、汽車、醫療等各行各業。

資料來源：《中國工業機器視覺產業發展白皮書》

在一個典型的機器視覺系統中，光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責成像，視覺控制系統負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。

機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。

光源及光源控制器

光源控制器與光源二者搭配使用，光源控制器為光源供電，控制光源的照明狀態（亮/滅）、亮度、頻閃等。

光源的好壞在于對比度、亮度和對位置變化的敏感程度，機器視覺行業主要采用LED光源產品。

目前沒有通用的機器視覺照明設備，針對每個特定的應用實例有個性化的方案，以達到最佳效果。

光源行業高端市場由CCS和AI等外企主導，中低端市場國產化率超過90%，國產化程度高，競爭比較激烈。

國內廠商中奧普特是市占率最大的企業，主要參與廠商還包括沃德普和緯朗光電、大族激光、義眾實業等。

國內外光源主要企業：

工業鏡頭

鏡頭相當于人眼的晶狀體，是機器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點，所使用的的鏡頭為工業級鏡頭。需要更小的光學畸變、足夠高的光學分辨率、豐富的光譜響應選擇等，以滿足不同場合視覺系統的應用需求。

市場格局方面來看，外企在高端市場市占率較高國內企業主推性價比，目前中低端市場國產化率近80%。

工業鏡頭環節主要布局廠商有東正光學、慕騰光、普密斯，以及聯創電子、聯合光電、鳳凰光學和宇瞳光學等。

工業相機

相機是機器視覺中的圖像采集單元，相當于人眼的視網膜，將光信號轉變為電信號。

通過鏡頭的光學聚集于像平面、生成圖像，采集圖像后輸出模擬或數字信號，這些信號在視覺控制系統中重建為灰度或彩色矩陣圖像。

工業相機以歐美進口為主，國產品牌從低端市場開始逐步進口替代。

目前奧普特、海康機器人（海康威視子公司）、大恒圖像和華睿科技（大華股份子公司）均已具備工業相機生產能力。

圖像處理軟件及算法平臺

機器視覺系統中，軟件以及系統是核心，能為整套方案帶來更高的產品溢價。

機器視覺開發工具主要有兩種類型，一種是包含多種處理算法的工具包，另一種是專門實現某一類特殊工作的應用軟件。

底層算法難度巨大，外企幾乎壟斷底層算法、本土廠商正積極突圍。目前國內僅有少數企業具有自研算法庫。

國內軟件和算法環節代表廠商包括凌云光、深科達、商湯科技、虹軟科技和云從科技等。

圖像采集卡和圖像處理器環節廠商包括維視圖像、凌云光、凌華科技、北京君正、富瀚微、高新興等。

機器視覺設備和集成

視覺裝備是在視覺系統基礎上添加自動化裝備構成。

除了自主研發、生產并銷售標準化的機器視覺核心部件，機器視覺廠商也深度結合下游實際場景，以整體解決方案的模式提供成套系統。

國內廠商在集成端發展迅速，尤其是在一些外資還沒有布局的領域、或者非標自動化領域如3C等。

當前國內集成廠商單純進行二次開發利潤空間較小，在某一行業下游完成良好布局之后，有望嘗試逐步向上游底層開發延伸，進行核心軟硬件的進口替代。

國內機器視覺設備環節主流供應商包括天準科技、凌云光、奧普特、矩子科技、美亞光電、精測電子、賽騰股份、奧比中光、勁拓股份、先導智能、康鴻智能等。

系統集成商主要布局者有凌云光、精測電子、依圖科技、智泰科技、維視圖像、格林深瞳等。

從機器視覺全球整體市場格局來看，國產品牌在中低端市場具有競爭力，高端市場仍由海外品牌主導。

基恩士、康耐視兩大巨頭壟斷全球多數市場份額，合計全球市占率超50%。

且兩大國際巨頭都有較強的盈利能力，因此也反映了機器視覺得具有較高的行業壁壘，這主要源于機器視覺行業具有“技術密集”與“工藝密集”這兩大特性。

我國自1998年開始引入機器視覺系統以來，參與機器視覺產業發展的企業逐年增長。

根據企查查數據，2010年至2019年每年新增行業內相關企業呈現逐年增長的趨勢，到達2019年時，當年新增機器視覺企業數已達819個，達到近年來新增值的頂峰。

2020年以來，受疫情影響以及行業內集中度的提升，每年新增企業數逐漸放緩，2021年共計新增278家機器視覺相關企業，市場格局仍較為分散。

機器視覺產業鏈及部分代表廠商：

資料來源：長城證券

機器視覺是智能制造裝備的關鍵零部件，當前90%制造業企業有自動生產線，但僅40%實現數字化管理，5%打通工廠數據，1%使用智能化技術，多數場景下仍靠人工或簡單設備進行識別、檢測。

根據康耐視數據，估計在全球3.6億制造業工人中，視覺質檢人員約3,500萬人，全球每年僅因視覺檢測而產生的人工成本就超過3,000億美元。

而人工成本的節約只是機器視覺為下游帶來價值增值的其中一環，若考慮產品質量和一致性的提升、數字化生產，以及機器視覺在高精度、復雜場景下的增量應用。

總體來看，中國工業增加值占全球比例正不斷提升，未來在自動駕駛、醫療成像、工業機器人等各類高速成長的行業帶動下，有望提振機器視覺行業需求，行業市場前景廣闊。

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