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從2D到3D,是替代之路還是并行之路?

從2D到3D,是替代之路還是并行之路?

2022/1/10 11:54:21

物聯網、工業5.0和大規模定制等大趨勢推動著2D3D嵌入式光學解決文案呈指數級增長,有不少人會基于目前2D視覺的市場規模來預測未來3D視覺具備的成長空間。2D視覺與3D視覺并不存在著絕對的替代關系,二者都將在各自適合的場景下,最大限度解決用戶生產難點,3D視覺被認為是機器視覺領域新的技術突破,亦是新的商業風口。

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機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器,配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能,從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。機器視覺是在上世紀 50 年代從統計模式識別開始的,當時的工作主要集中在二維圖像分析和識別。隨著 5G、AI 等技術的不斷發展,行業應用需求的不斷提升,機器視覺從二維向三維過渡不但成為可能,更是必然的方向。

2D視覺的基礎上,3D視覺增加了物理空間的深度信息,更全面、更真實地記錄了物理世界。不過,2D視覺依然是當前工業領域應用的主流,只是伴隨著測量精度要求越來越高,被測物體條件越來越復雜,3D視覺被認為是機器視覺領域新的技術突破,亦是新的商業風口。

根據gongkong?市場調研數據顯示,未來隨著5G的發展和制造業的不斷升級,中國機器視覺市場需求將不斷增長。預計到2023年,我國機器視覺市場規模將達到66.8億,每年增長率接近20%。3D視覺將更趨于智能化、集成化、實時性、高性能、多場景應用等方向。

3D未來會取代2D嗎?

有不少人會基于目前2D視覺的市場規模來預測未來3D視覺具備的成長空間。在我們看來,關注2D視覺與3D視覺的市場應用比例比市場規模更具實際參考意義。目前,2D視覺與3D視覺的應用占比大約在100:1,2D視覺的用量遠超3D視覺;未來經過兩三年的時間發展,這一比例或將演變成50:1,而在最終的行業格局上,據圖漾科技CEO費浙平判斷,2D視覺與3D視覺的應用占比大致會維持在10:1的水平。

 

這也意味著,2D視覺與3D視覺并不存在著絕對的替代關系;二者都將在各自適合的場景下,最大限度解決用戶生產難點。例如,在一些相對簡單的應用領域中,對終端用戶來說,但凡用2D能夠解決的問題基本不會考慮用3D替代。這里面存在著產品力與ROI的雙重邏輯,一般而言越是簡單的技術產品穩定性更佳,應用更簡便,也對應著成本更低。

而所有的生產制造活動追求的無非是成本與效率的最優平衡。從這一本質上也可判斷,3D視覺未來的發展路徑不是絞盡腦汁去替代2D視覺,更應該立足于解決2D視覺做不好或干不了的領域。只是,瞄準解決2D視覺做不好或干不了的事情,需要滿足兩個大前提。一個是,3D視覺技術需要持續迭代趨于成熟,自身具備解決問題的能力;第二個大前提是,能夠吸引用戶嘗試新技術,也就是在產品好用的基礎上平衡用戶投入成本問題,讓產品實現高性價比。

3D視覺行業的發展機遇

在工業自動化領域,3D機器視覺技術與機器人的結合更被業內認為是未來的重要發展趨勢。以焊接引導為例,目前焊接機器人主要用于汽車等高端行業的盲焊工藝,每年5萬臺左右銷量;引入3D激光焊接視覺后,大大降低機器人在焊接領域的使用難度,未來將達到每年幾十萬臺的銷量規模。3D工業視覺,賦予機器人智能,客戶端的價值是更易用、更柔性,將激發每年百萬臺工業機器人和千萬臺服務機器人的市場規模。

 

質量控制(QC)和檢驗是3D機器視覺技術在工業領域的另一個重要應用場景。配備視覺的機器能夠識別產品或物體中的異?;蛉毕?,并將其標記為不符合某些質量保證規范。例如,硬幣字符檢測、電路板檢測,以及機器視覺的定位檢測,飲料瓶蓋的生產是否合格、是否有問題,產品的條碼字符的檢測識別,玻璃瓶的缺陷檢測等。3D視覺技術可以滿足工業級精度要求,實現智能3D掃描,獲取精準三維數據,高效剔除瑕疵品,幫助機器完成各種復雜任務。

 

3D人臉識別是一個方興未艾的應用領域。人臉識別以前主要應用在門禁考勤系統、防盜門等,目前電子護照及身份證也大量采用該項技術。公安、司法和刑偵利用人臉識別系統和網絡,在全國范圍內搜捕逃犯。在金融業務上,電子商務、智慧銀行采用人臉識別,也成了企業增強市場競爭力的手段。 

 

從落地來看,目前3D主要應用于大型工業制造業企業、物流、智慧城市監控,以及少部分消費應用場景等,從探索到突破,在落地的路上逐顯繁榮。

 

近日,多家3D視覺企業完成融資。其中,上海芯歌智能宣布完成過億元B輪融資,以支持機器視覺行業的研發,同時加速團隊建設和市場布局。深圳寶鏈智能完成千萬級別的Pre-A輪融資,將主要用于多工藝場景的算法落地、團隊擴充、市場渠道覆蓋。高精度3D相機研發商知象光電宣布完成數千萬元B+輪融資,繼續投入新產品研發、市場拓展及產能建設。

 

可以看到,這些企業融資主要目標,一則加速技術研發,二則推進市場布局。這與當前3D視覺市場現狀密切關聯。在3D視覺產業智能化升級進程不斷加速的背景下,各企業都致力于基于3D視覺不同技術路線,拓展細分市場,實現相關產品的區別化應用落地。特別是面對市場內還未出現龍頭企業的現狀,未來一段時間,對于3D視覺企業卡位具有至關重要的意義。

 3D視覺賦能工業機器人

 

工業機器人是中國制造業發展的重要支撐,而3D視覺作為工業機器人的“眼睛”,它影響著工業機器人的行業應用前景。通過3D視覺控制技術可以提高工業機器人工作的精度、速度及可靠性,3D視覺+工業機器人配套發展已經成為業內人士關注的焦點。

 

當前,智能機器人在工業自動化領域中,搬運、焊接、裝配環節占比70%以上,電子汽車,物流、金屬加工則占比67.8%。

 

機器視覺對于提高工業機器人的靈活性和可操作性具有重要意義,在大批量工業生產過程中,3D視覺助力機器人實現更多高精度動作,拓寬其應用場景,也大大提高了生產效率和柔性化程度。

 

雖然目前3D視覺+工業機器人滲透率較低,但隨著工業加工越來越精細,對設備的要求越來越高,3D視覺配合工業機器人解決方案將越來越多,滲透率也將逐年增高。

 

3D視覺+工業機器人配套發展,可以為工業機器人開拓更多應用場景以及功能,但隨著市場發展,一些問題和難點也逐漸顯現出來。

難點一 軟件及協同策略

1)對識別非預期性缺陷等情況,3D視覺系統的學習能力和處理能力;23D視覺系統和機器臂的信號傳輸協同能力。

難點二 硬件的配置

硬件的不成熟對軟件的限制:1)夾爪能抓取工件的種類;2)機器人固有最高節拍;3)環境光以及反光等情況對視覺采集的影響等情況。

難點三 市場的成熟度

1)新興產業,批量應用的行業和整體的市場規模還??;2)價格較貴,成本承受能力較強的客戶才會導入;3)對于設備故障,相關技術人員的經驗能力不足等。

雖然目前行業發展存在難點,但3D視覺+工業機器人未來發展前景依然被看好。20213D視覺領域融資熱度不減,據不完全統計,截至202110月,融資事件已有十多起。相信有眾多資金的注入,未來行業會加快研發進程、實現快速發展。

 

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20213D視覺領域融資事件表

總而言之,在3D視覺+工業機器人領域,所有企業面臨著相同的窗口期,誰能率先規?;涞?,積累起大量客戶與典型案例,誰就能占據先發優勢。

結語:3D視覺這片熱土上,本土創業廠商除了需要與基恩士、康耐視等國際大廠競爭,亦無法回避???、大華等國內知名廠商,如何在重重競爭中脫穎而出?

 

在這種局面下,本土廠商最可控的事情就是專注于自身,做好產品、跑通商業模式、保證完美生產與交付;第二點則是陪伴客戶與產業共同成長,3D視覺作為創新產品,正處于快速發展迭代過程中,與之對應的客戶需求也在持續發生變化,精準把握客戶需求至關重要。

審核編輯(
周晶
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