2024智能检测装备产业发展研究报告：机器视觉篇-中国电子技术标准化研究院

5432逐步提供一体化解决方案和服务推动底层核心软硬件技术攻关通过软件算法优势进军产业与供应商合作挖掘场景，研发设备持续深入中国行业场景，研制相关解决方案零部件供应商传统视觉供应商互联网和IT企业生产企业130智能检测装备产业发展研究报告——机器视觉篇第三章 机器视觉检测装备技术发展趋势机器视觉检测装备正处于快速发展时期。作为光学、机械自动化、电子信息、人工智能技术、软件行业的交叉领域，机器视觉检测装备的最前沿技术既是在不同行业各类真实需求的推动下不断实现并落地的，同时又被人工智能、软硬件等前沿科技的突破而影响。需求侧驱动装备革新，标志性技术成果不断涌现需求侧驱动力未来工厂不断向数字化、智能化、高质量和成本最优的方向发展，是推动机器视觉检测装备发展的最大驱动力。该驱动力分为以下四方面：效率维度：工厂不断提升数字化水平、推进数字工厂和智能工厂建设的过程中，开展机器视觉检测是效率提升的重要一环。生产效率是生产制造的核心要求。新型的数字化工厂正积极运用最先进的自动化控制、数字孪生产品设计、实时供应链管理等先进技术和管理理念，大幅提升生产效率。调研显示，各行业最先进智能工厂的生产效率普遍高于行业水平 50%乃至数倍以上。机器视觉检测装备已成为智能工厂中稳定生产运行、保障产品质量、提升制造效率、确保服役安全的核心手段。工厂数字化提升效率AI 重新定义视觉对生产质量的机制追求计算成像柔性生产与大规模定制ICT 技术（云计算、边缘计算）成本最优大数据技术需求侧机器视觉检测装备技术侧第三章 机器视觉检测装备技术发展趋势31质量维度：对质量的极致追求不断推动智能制造应用最先进的技术，机器视觉检测装备是质量的关键保障。《制造业卓越质量工程实施意见》要求大力增强质量意识，视质量为生命，以高质量为追求。卓越质量要求制造企业对全员、全要素、全过程、全数据的质量管理和产品全生命周期质量进行系统重构，驱动质量管理范式向数字化、体系化、系统化、精益化、零缺陷转型。这一趋势对产品质量检测提出了更严峻的要求。机器视觉检测装备具有检测精度高、工作效率高及不受人为因素干扰等优势，在满足大批量检测连续性、一致性和可靠性要求的同时，能将人从恶劣检测环境、高机械性重复性的劳动中解放出来，并且可以很好地适应各种工业应用场景，极大地提高工业产品质量以及检测过程的高度柔性化和智能化水平。生产流程维度：柔性生产和大规模定制生产愈加主流，倒逼检测设备更加灵活、轻量化和模块化。柔性生产和大规模定制生产的实现，需要兼顾高敏捷性、低成本和高复杂性。一方面，软件系统要足够灵活，将新产品生产需求变为参数和程序指令；另一方面，供应链要足够精益和柔性。作为整体生产设备的一环，智能检测设备需要高度适应性这种变化，在检测速度和精度上，能快速灵活适配生产调整，同时力求小型化、模块化，快速适应产线和产品的调整。成本维度：激烈竞争必然带来的生产成本最优，机器视觉检测装备则很好地顺应了这一趋势。随着国内劳动力成本不断提高，制造业逐渐淘汰劳动密集型生产方式。在精度检32智能检测装备产业发展研究报告——机器视觉篇测方面，机器视觉可凭借高分辨率的图像采集设备和计算机软件算法提高检测效率。在生产环境要求方面，机器视觉可适应全天候工作，并且效果稳定，同时对于部分艰、难、险的工作环境，也有较强的适应能力。在成本方面，规模化的机器视觉应用将低于持续升高的人工成本，可以最大程度的实现制造业企业自动化降本。技术侧驱动力技术变革重塑着机器视觉检测装备的技术模块和形态机器视觉检测装备从信息处理功能来讲，可概括为“信息感知”“信息互联与管理”“信息分析”“决策与执行”等四大模块。目前影响较大且快速发展的技术包括人工智能（AI）、计算成像技术、ICT 技术（新一代通讯技术、云计算等）、大数据大模型技术等，其共同重塑着机器视觉检测装备的技术模块和形态。算法的发展提升了机器视觉检测装备的检测精度和速度1. 算法创新未来将进一步探索新的算法和模型，以提高机器视觉技术的精度和稳定性。例如，深度学习算法已经被广泛应用于图像分类、日标检测等任务，未来可以进一步研究如何将其应用于更复杂的机器视觉任务。第三章 机器视觉检测装备技术发展趋势332. 算力需求随着算法的不断复杂化，对计算资源的需求也越来越高。为了满足实际应用的需求，未来将需要研究更高效的计算和存储解决方案，如利用 GPU 进行加速计算、利用云端进行数据存储等。3. 数据采集数据是机器视觉技术的核心资源之一。未来将需要研究更高效的数据采集和处理方法，以提高数据的质量和数量。例如，可以利用多视角、多光照条件下的数据采集方法，以提高数据的多样性和适应性。4. 应用场景拓展未来将需要探索更多的机器视觉应用场景，以推动机器视觉技术的发展。例如，可以将机器视觉技术应用于智能交通智慧城市等领域，以提高城市管理的智能化水平5. 大模型技术探索企业从非标的算法开发逐步变为通用的深度学习和大模型算法开发，这是由于小样本学习技术、预训练、预适应非常适合于工业检测场景，机器视觉装备将从这场技术革命中受益，但工业场景与生俱来的碎片化、样本量少等特点，也对大模型的应用提出了挑战。技术发展趋势之一：检测数据的深度挖掘推动装备突破传统功能和定位面对构建智能工厂过程要求的感知、认知、决策等需求，企业将有能力借助机器视觉检测装备进一步开展数据挖掘。可以预见，机器视觉检测装备的功能和定位将发生变化，将从减工降本、提质增效的功能，转向通过监控工厂运行流程，对各类生产要素进行分析评估，助力企业开展决策，形成闭环的质量管理方式。通过机器视觉检测装备开展质量管控的现状和痛点1. 整体数据孤岛，如检测图片散落在各个独立的设备上难以进行排查，难以回溯，数据容易丢失，而且也不好做相应的改善和优化。34智能检测装备产业发展研究报告——机器视觉篇2. 质量管控和上游的生产工艺无法形成一个回溯关联，没有办法从源头改善品质，这是由于产量大，工艺控制点非常多，检测繁杂，极限制造对于精度和品控要求越来越高，随着产线速度越来越快，对整个检测的效率要求越来越高，缺陷种类非常复杂细小，区分度比较低。3. 对于制造企业来说，品质部跟市场部具有不同的关注点，品质部关心的是质量怎样能够满足相应的要求，到生产部关心的是生产的量，存在天然的矛盾。质量闭环系统构建的三个层次针对上述问题，供应商和企业逐步了解到构建整个企业数字化质量和品质闭环的价值：能够保障品质检查的一致性、保障品质数据的可视化、可预警、统一化处理，实现缺陷精准分类和工艺改善、建立真正的无忧的质量保障系统，构建人、机、AI 复合质量检查体系。质量闭环系统构建的三个层次：随着工业 4.0 和智能制造的推进，智能工厂的构建已经成为制造业的核心议题。在满足感知、认知和决策需求的过程中，机器视觉检测装备通过分析生产数据，为改进工艺和提升生产效率扮演着重要角色。随着工业自动化的规模逐渐扩大，智能制造模式下的场景多样、工艺复杂、产品多品种、小批量、个性化生产要求高。为解决需求，整合碎片化场景、打造全流程数字化闭环的一体化设备将会极大地促进信息技术与运营技术的快速融合。在感知方面，通过高精度的传感器和先进的图像处理技术，机器视觉检测装备对生产线上的产品进行实时检测和数据采