為什么需要工業(yè)視覺
所謂工業(yè)視覺主要指機(jī)器視覺在工業(yè)上的應(yīng)用，機(jī)器視覺系統(tǒng)主要由圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示三部分組成。在工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)器代替人眼的優(yōu)勢是非常明顯的，例如機(jī)器視覺空間分辨力強(qiáng)，灰度分辨率強(qiáng)，速度快，可以連續(xù)工作等等。所以如果能很好的做到“減員增效”，機(jī)器視覺在勞動力密集的制造企業(yè)可以很快代替人工。
機(jī)器視覺所實(shí)現(xiàn)的功能可以分為引導(dǎo)和定位、檢測和測量、識別與分析三大類。涉及的核心構(gòu)件和應(yīng)用的分解如下圖：
在應(yīng)用行業(yè)中，占比最大的是半導(dǎo)體和電子制造，半導(dǎo)體上機(jī)器視覺應(yīng)用的最早，半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展也推動了機(jī)器視覺的發(fā)展。汽車制造業(yè)目前是第二大應(yīng)用市場，可以應(yīng)用的工藝也很多，比如面板印刷質(zhì)量檢測、精密測量、工件表面缺陷檢測、自有曲面檢測等。此外在醫(yī)藥和食品檢測、包裝領(lǐng)域也有一些應(yīng)用，但是相對滲透率都很低。
從應(yīng)用的功能形式上來看，我劃分為兩種主要的類型：
一種是和機(jī)器人相配合，實(shí)現(xiàn)分揀、裝配、印刷等工藝，或者是用在核電等不適合工作人員的環(huán)境，典型的例子如庫伯特的協(xié)作機(jī)器人。因為工業(yè)機(jī)器人抓手的變動是在三維空間內(nèi)，除了識別之外，由于對于作業(yè)精度和作業(yè)速度的需求，難點(diǎn)主要在于定位標(biāo)定（圖像坐標(biāo)系與外部坐標(biāo)系的映射）精確度與定位速度的提升。
另外一大類是和高性能、精密組件的設(shè)備制造相關(guān)，主要應(yīng)用在半導(dǎo)體領(lǐng)域，工藝主要是和視覺的檢測和測量有關(guān)，而且對精密程度往往有很高的需求，一旦有偏差可能付出高昂的成本，比如錫膏印刷工序這一步有偏差，如果在最后的測試時發(fā)現(xiàn)，返修成本會是原成本100倍以上。針對每一步工序，往往會定制化生產(chǎn)相應(yīng)的檢測設(shè)備，例如AOI (Automatic Optic Inspection)設(shè)備能夠進(jìn)行SMT電路板的焊點(diǎn)及元器件檢測。
可以看到對于這兩類的應(yīng)用，在視覺領(lǐng)域相應(yīng)的技術(shù)要求也有差異性，檢測是未來工業(yè)視覺主要的應(yīng)用領(lǐng)域，檢測環(huán)節(jié)也是生產(chǎn)線上取代人工最多的環(huán)節(jié)，工業(yè)視覺也可以推動信息集成，實(shí)現(xiàn)計算機(jī)集成制造，后面文字也會略側(cè)重工業(yè)視覺在檢測上的應(yīng)用。
機(jī)器視覺應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)并不是十分新鮮的事情，國外起步較早，發(fā)展有30多年的時間，而且逐漸也掌握了核心技術(shù)，代表性的有美國康耐視（Cognex）和日本基恩士（Keyence）。全球的制造業(yè)逐漸向中國轉(zhuǎn)移之后，國內(nèi)的機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)雖然起步晚，也在近十年快速發(fā)展。從全球市場來看，總體的市場規(guī)模并不大，各機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計估計總體的規(guī)模大概現(xiàn)在是50億美元左右，其中北美份額最大，占61%，其次是日本（9.5%）和中國（約8%）。但是如果從制造業(yè)總體規(guī)模粗略地來看，中國已經(jīng)超過了美國，是世界第一，簡單對比來看，我們在工業(yè)視覺的滲透上還是比美國低很多。
對行業(yè)未來的增長來說，大家普遍還是持樂觀態(tài)度，Transparency Market Research市場報告顯示，2015年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模約3.5億美元，增速為全球首位，約22.2%，遠(yuǎn)高于全球的8.4%平均水平，這和Tractica給出的預(yù)測相近。今年3月份上海慕尼黑光電展就吸引了大批海外做工業(yè)視覺的廠商，大家也是看好未來的中國市場。
推動工業(yè)視覺主要的發(fā)展因素有這么幾方面：
1.適齡勞動力減少，人工成本不斷上升
一方面是勞動年齡人口比例不斷下降，我國2012年至14年勞動年齡人口比例從69.2%降至67%。這里還有一個現(xiàn)象，日本和韓國在上世紀(jì)80年代末期和2010年前后分別出現(xiàn)了機(jī)器人大量增長，當(dāng)時對應(yīng)的65歲以上的人口都剛過10%，我國2015年65歲以上人口也首次超10%，這預(yù)示我們或許也要迎來機(jī)器代替人的浪潮。另外一方面，用工成本不斷升高，2014年城鎮(zhèn)居民可支配收入年增長9%，超過GDP的7.4%的增長，BCG《全球制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)大挪移》報告中也指出，中國的制造業(yè)成本正在接近美國，在國內(nèi)許多地域都出現(xiàn)了用工荒的難題。
2.機(jī)器視覺在國內(nèi)起步較晚，滲透率還處在較低水平。
2006年以前，國內(nèi)的機(jī)器視覺產(chǎn)品主要在外資制造企業(yè)，規(guī)模很小，從2011年左右開始進(jìn)入快速發(fā)展階段，半導(dǎo)體和電子行業(yè)之外的汽車制造領(lǐng)域也在加快滲透，現(xiàn)在大部分行業(yè)只有約2-3%的滲透率，現(xiàn)有的檢測仍主要采用人工的辦法，未來隨著人力成本的逐步走高，機(jī)器代替人將成為主流。只是單看國內(nèi)的蘋果手機(jī)零部件的組裝生產(chǎn)線，機(jī)器視覺組件的需求就超過20萬套。
3.智能化制造發(fā)展，對產(chǎn)品質(zhì)量要求不斷提高
中國的制造業(yè)不斷和國際接軌，全球高端制造向中國轉(zhuǎn)移，國家也對于高端制造業(yè)的激勵政策也頻頻出臺，國際市場對中國制造的產(chǎn)品質(zhì)量要求不斷提高，這樣倒逼機(jī)器視覺應(yīng)用在生產(chǎn)過程中控制生產(chǎn)精度和產(chǎn)品質(zhì)量。
4.硬件和算法的進(jìn)步
高清工業(yè)相機(jī)，高端鏡頭，以及算法技術(shù)的不斷進(jìn)步，提高了識別的準(zhǔn)確度，降低了硬件的成本和大小，進(jìn)而拓展了在行業(yè)中的應(yīng)用的范圍。
國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司有沒有機(jī)會
從全球來看，在機(jī)器視覺工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，行業(yè)的集中度非常高，康耐視和基恩士是無可爭議的霸主，二者在國內(nèi)機(jī)器視覺銷售市場各占了40%份額，而且他們由于在關(guān)鍵核心技術(shù)上的壁壘，整體的利潤率非常高。2015年康耐視營收4.51億美金，凈利率24%；基恩士2015年營收27億美元，凈利率36%。那么國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司還是否有機(jī)會呢，我認(rèn)為還是有的，有這么幾方面原因：
1.機(jī)器視覺在國內(nèi)整體滲透率低，增長速度快
中國機(jī)器視覺的規(guī)模已經(jīng)是全球第三大市場，受半導(dǎo)體和汽車行業(yè)增長的推動，以及政府層面對智能制造的支持，未來有很好的成長空間。雖然外資廠商占主導(dǎo)地位，但是他們服務(wù)的大多是的自動化水平較高的國際跨國公司，這些公司對工業(yè)視覺檢測的應(yīng)用已經(jīng)比較成熟了。未來整個市場的增量部分將來源于更多的生產(chǎn)線有待改造的國有、民營企業(yè)，而國內(nèi)機(jī)器視覺公司對于服務(wù)這部分市場有下面的優(yōu)勢。
2.國內(nèi)機(jī)器視覺公司在系統(tǒng)集成和設(shè)備制造上具備定制化優(yōu)勢
因為工業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性，所以非標(biāo)服務(wù)需求較大，由于國內(nèi)企業(yè)對客戶工藝更加熟悉，國內(nèi)商家可根據(jù)用戶的要求提供非標(biāo)服務(wù)，進(jìn)行集成和軟件開發(fā)，能夠提供更便捷的服務(wù)。但是市場產(chǎn)品代理和二次開發(fā)利潤空間較小，近幾年也看到一些商家如奧普光電，創(chuàng)科視覺，超音速等向價值鏈上游的核心原件和底層開發(fā)走。
3.巨頭難以全面滲透工業(yè)視覺產(chǎn)業(yè)鏈節(jié)點(diǎn)
工業(yè)視覺的產(chǎn)業(yè)鏈上下游環(huán)節(jié)較多，雖然基恩士和康耐視的市場份額很大，但是很多硬件同時也應(yīng)用于其他領(lǐng)域，加上二者的體量還沒有過大，所以對產(chǎn)業(yè)鏈上游還不會有過強(qiáng)的議價能力；同時他們也遇到了增長瓶頸，以基恩士為例，2014年至2016年總的營業(yè)額增長也只有3%左右，遠(yuǎn)低于行業(yè)的平均增長速度。如果看國外其他各家情況，也能發(fā)現(xiàn)他們在產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和細(xì)分行業(yè)上都有自己的技術(shù)優(yōu)勢，在工業(yè)視覺行業(yè)中形成相對比較穩(wěn)固利益格局。所以國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)公司也可以尋求在產(chǎn)業(yè)鏈中的單點(diǎn)上突破，逐步建立自己的壁壘。
4.國內(nèi)機(jī)器視覺公司現(xiàn)階段多數(shù)較低端，缺乏競爭力
國內(nèi)機(jī)器視覺公司可以劃分為產(chǎn)品代理商、元器件制造商、底層系統(tǒng)開發(fā)商、系統(tǒng)集成和設(shè)備制造商（二次開發(fā)）。其中底層開發(fā)商很少，主要以產(chǎn)品代理和系統(tǒng)集成及設(shè)備制造為主，我國的機(jī)器視覺品牌眾多，已超100多家，機(jī)器視覺產(chǎn)品代理商超過200家，集成商超過50家，但是大家多是面向低端市場，利潤水平低。國內(nèi)類似像大恒圖像、大樹智能這樣能在光學(xué)檢測、自動化控制和電氣控制等方面都掌握一定核心技術(shù)的公司非常少(上述這兩家年營業(yè)額過億，凈利率也做到了25%左右)。創(chuàng)業(yè)公司可以先從高端市場入手，在有了一定技術(shù)積累和利潤空間之后，再向較低端市場延伸。
創(chuàng)業(yè)投資的機(jī)會有哪些？
先來看工業(yè)視覺的成本結(jié)構(gòu)，其中零部件和軟件開發(fā)占據(jù)80%，而工業(yè)相機(jī)成本占視覺硬件系統(tǒng)的50%左右。核心零部件技術(shù)和底層軟件開發(fā)能力將是未來在行業(yè)中核心的壁壘，硬件領(lǐng)域相對較成熟，工業(yè)相機(jī)傳感器被日本壟斷；光源由于沒有核心技術(shù)，國產(chǎn)化最充分；鏡頭日本、德國等老牌廠家占主導(dǎo)，低端產(chǎn)品部分國產(chǎn)化。
相對于來說成熟的硬件來說，底層算法庫更為核心一些，德國的MVTec、美國的Cognex在標(biāo)準(zhǔn)化通用工業(yè)領(lǐng)域有壟斷性質(zhì)，國內(nèi)也有大學(xué)在做能用在生產(chǎn)線上，但是連續(xù)工作的算法還沒有，國內(nèi)較強(qiáng)的底層算法公司出現(xiàn)可能需要5年以上時間。
可以看出，工業(yè)視覺的高利潤核心環(huán)節(jié)基本還是被國外廠家把控的，國內(nèi)廠家滲透地很少，那么潛在的國內(nèi)創(chuàng)業(yè)投資機(jī)會在哪里
個人認(rèn)為以下幾個方面值得關(guān)注：
1.高性能相機(jī)組件
機(jī)器視覺檢測首先最重要的是要能得到高質(zhì)量的圖片，工業(yè)相機(jī)也是硬件中最核心的部分，核心技術(shù)大部分都被國外把持，這部分的競爭是全球化的，競爭非常激烈。國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司可以尋求在某核心部件上尋求突破，比如圖像傳感器公司Cista，自稱正在做全世界暗電流最低，動態(tài)范圍最大的圖像傳感器，當(dāng)然這樣的難度也是非常大的。
2.軟件算法層面突破
國內(nèi)過去做視覺檢測的廠家往往是做集成商起家，部分在硬件上有一定研發(fā)能力，但是國內(nèi)現(xiàn)有的軟件的發(fā)展水平不如硬件快，和國外有不少差距，未來在識別算法上具備強(qiáng)的研發(fā)實(shí)力的創(chuàng)業(yè)公司會很有競爭力。此外在一些應(yīng)用場景下利用如深度學(xué)習(xí)做識別的還非常少，或許有彎道超車的機(jī)會，瑞士的ViDi將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在工業(yè)檢測的思路可以值得借鑒，工業(yè)檢測的目標(biāo)很可能是復(fù)雜多變的，ViDi利用深度學(xué)習(xí)可以很快地完成對新場景下檢測的學(xué)習(xí)，并提高檢測的準(zhǔn)確性。Google Robotics現(xiàn)在也在采用深度學(xué)習(xí)對機(jī)器人抓取進(jìn)行訓(xùn)練。不過在國內(nèi)實(shí)際應(yīng)用層面還要考慮實(shí)際檢測的需求，樣本數(shù)對于深度學(xué)習(xí)是否充足，如何把技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場等問題。另外二次應(yīng)用開發(fā)方面國內(nèi)有較大成本優(yōu)勢，未來我國有望憑借工程師紅利后來居上。
3.針對行業(yè)和制造工藝的深度定制
這是國內(nèi)多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司采取的路徑。不同行業(yè)、不同生產(chǎn)流程對工業(yè)視覺的需求的差異性很大，不同情況下對應(yīng)的光源、鏡頭選擇，安裝布置，自動化集成，環(huán)境因素考量，節(jié)拍的考慮，工件狀態(tài)變化等等都會影響檢測的效率和可靠性，所以創(chuàng)業(yè)公司需要從細(xì)分領(lǐng)域甚至細(xì)分檢測環(huán)節(jié)切入。創(chuàng)業(yè)公司切入時需要考慮的因素有：對應(yīng)細(xì)分應(yīng)用的市場商業(yè)化空間；團(tuán)隊對生產(chǎn)線流程的理解；能不能在檢測環(huán)節(jié)做到減員增效；團(tuán)隊自身工程化的能力等。例如如三固科技團(tuán)隊在面板行業(yè)深耕多年，專注于3C面板行業(yè)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的機(jī)器視覺自動化設(shè)備，面向未來沖壓件百億件以上的檢測需求。超音速針對鋰電池行業(yè)、手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈制造工藝推出視覺檢測設(shè)備。大樹智能做專業(yè)的煙草產(chǎn)品在線檢測領(lǐng)域，應(yīng)用在煙葉分級、異物剔除、包裝檢測、配送等環(huán)節(jié)。
4.注重產(chǎn)品的成本和收益的經(jīng)濟(jì)性
機(jī)器視覺的偏低端產(chǎn)品因為門檻低、需求量大競爭激烈，但是相對于行業(yè)飽和還是有距離，主要還是受制于成本因素，比如制藥行業(yè)在一條裝配流水線上至少有5處需要配備相應(yīng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)，但目前大多數(shù)企業(yè)只有1-2套，甚至僅僅選用有限的人工手動抽檢，問題主要是成本和收益的考量。因此創(chuàng)業(yè)公司需要能夠在利潤空間較大的硬件和算法領(lǐng)域建立自己的壁壘，以應(yīng)對可能的價格戰(zhàn)風(fēng)險。另外創(chuàng)業(yè)公司可以針對行業(yè)深度定制，服務(wù)于行業(yè)更高端客戶，而國內(nèi)公司在高端領(lǐng)域相對是缺失的。
5. 3D視覺檢測技術(shù)
機(jī)器視覺在2D視覺上已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)較為滿意灰階(Grayscale)感測和彩色感測，應(yīng)用在尺寸測量、缺陷檢測等。而隨著機(jī)器人的應(yīng)用，未來對進(jìn)一步辨別物件的質(zhì)感和空間的立體位置的3D視覺感測需求攀升，國內(nèi)廠家也逐漸開始研發(fā)與3D視覺對應(yīng)的核心硬件設(shè)備，如雙目鏡頭，ToF相機(jī)等。不過如果單純靠相機(jī)實(shí)現(xiàn)的方案有可能會容易受到光源、鏡頭成像畸變等因素而影響精度，對于精確度要求較苛刻的，可以采用激光或結(jié)構(gòu)光等方案。因為3D視覺的應(yīng)用范圍廣闊，所以掌握這方面核心技術(shù)的廠家也有不錯的投資價值，近兩年也是頻頻發(fā)生3D視覺領(lǐng)域的并購。
6.未來對視覺技術(shù)公司的收購也會在工業(yè)界展開
近幾年在消費(fèi)應(yīng)用領(lǐng)域的機(jī)器視覺收購頻頻發(fā)生，例如Google收購Moodstocks，Twitter收購Magic Pony，Pinterest收購Visual Graph等等，大公司收購創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊的技術(shù)和時間也是為了補(bǔ)強(qiáng)自己在視覺上的短板，怕在未來視覺領(lǐng)域高速成長的賽道上掉隊。同樣在工業(yè)視覺領(lǐng)域，例如谷歌收購擁有工業(yè)機(jī)器人3D視覺識別技術(shù)的Industrial Perception，且僅在2016年就發(fā)生數(shù)起收購，而且主要集中在3D機(jī)器視覺領(lǐng)域，其中有康耐視公司收購EnShape和AQSense兩家3D視覺公司，埃斯頓擬收購3D機(jī)器視覺公司Euclid Labs SRL，Teledyne收購圖像傳感器公司e2v。掌握視覺核心技術(shù)的公司未來預(yù)計可以適時尋求被大公司并購，或者可以向垂直行業(yè)的下游做設(shè)備集成商，做的比較大的如博眾這樣年收入也能有數(shù)億規(guī)模。
參考:
[1]國泰君安證券.“工業(yè)眼”：“智”與“制”的點(diǎn)睛, 2016.
[2]廣發(fā)證券.機(jī)器視覺全方位解讀：未來之瞳引領(lǐng)智能發(fā)展之路, 2016.
[3]BCG.全球制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)大挪移,2016.
[4]https://www.vidi-systems.com
[5]https://research.google.com/teams/brain/robotics
