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工业级和消费级机器视觉技术应用比较:技术同源,但场景差异

发布时间:2020-04-09  来源:立鼎产业研究网  点击量: 1968 

立鼎产业研究中心发布的《2020年版中国机器视觉行业市场研究报告》研究显示,工业级视觉技术应用与消费级视觉技术的对比。除了以机器视觉为代表的视觉技术广泛应用于工业制作外,在消费级领域,随着数据量上涨、运算力提升和深度学习算法的发展,计算机视觉技术越来越多地被应用在各类消费级应用场景中,典型的如人脸识别服务,具体包括人脸检测、人脸关键特征点、人脸对比、人脸搜索、人脸属性、人脸聚类、人力活体检测等。计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉与研究人类或动物的视觉不同,它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型,从而用统计的方法来处理数据。

从学科上,机器视觉(MachineVision, MV)与计算机视觉(Computer Vision, CV)都被认为是人工智能的下属科目。两者既有联系又有区别。首先,机器视觉与计算机视觉有很多相似之处,在架构上都是基础层+技术层+应用层;并且两者的基本理论框架、底层理论、算法等是相似的,因此机器视觉与计算机视觉在技术和应用领域上会有一定重叠。

计算机视觉产业链


资料来源:公开资料

但两者确实是相互区别的,机器视觉与计算机视觉是两个不同的概念,并且侧重点不同。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段,着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由单个或者多个传感器获取,也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。

机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化,能够自动获取和分析特定的图像,以控制相应的行为。具体的说,计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论和算法基础,机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。二者共用一套理论系统,只是发展的方向不同,机器视觉侧重于在工业领域的实际应用,而计算机视觉侧重理论算法的研究。

工业级机器视觉和消费级计算机视觉的区别和联系


资料来源:公开资料

机器视觉工业级与消费级对比


资料来源:公开资料

从应用领域上,机器视觉大多应用在工业领域上,具体应用包括计量与检测、智能制造等;除了在工业领域应用外,在消费领域的众多场景中,多是计算机视觉的具体应用。由于理论的研究发展速度往往快于实践应用,即计算机视觉的发展远远超过了其时间实践。目前掌握的具体计算机视觉任务的方法,也仅仅适用于狭隘的人脸识别、指纹识别等简单任务,无法广泛的应用于不同场合。

从组成上看,机器视觉系统包含硬件和软件诸多元素,除了算法与软件是系统核心内容外,如传感器、控制器等也是核心组成部分。以天准科技为例,其成本90%以上是原材料,而原材料中,传感器类(镜头、相机、传感器)、机械类成本分别占41.5%37.1%。在机器视觉产业链中,除了视觉系统、传感器、光源、镜头等零部件厂商外,中游还包括具备核心技术的装备制造商、以及其他众多的系统集成商。

天准科技各类原材料采购金额占比


来源:天准科技招股说明书

而在消费级领域的应用,企业多提供解决方案,其中以算法与软件为核心,硬件成本不高。以旷视科技为例,2016-2017年公司业务以个人物联网解决方案(手机安全、手机摄影等)为主,其成本构成中,数据源成本与云端服务成本在2016-2017年占比分别为37.4%12.2%;而硬件成本的占比在2016-2017年分别为12.5%23.9%。硬件包括芯片、摄像头、边缘服务器、云端服务器等。由于硬件成本占比低,旷视科技的规模效应明显,2016-2018年的毛利率分别为31.0%52.1%65.2%,规模效应明显。

旷视科技营业收入与销售成本(百万元)及占收入比重


来源:旷视科技招股说明书

由于机器视觉侧重工程的应用,因而强调实时性、高精度和高速度,以及算法的可靠性、系统的稳定性。从技术变革趋势来看,3D视觉、多光谱成像、高速成像与处理、深度学习是机器视觉持续改善性能的重要方向。当前机器视觉输入的图像仍以2D信息为主,后续结合新型传感器的3D视觉技术有望大幅提升机器视觉的应用范围。其次,高光谱和多光谱成像能够同时处理多个不同品类的产品检测,也是未来机器视觉演进的重要方向。另外,以线扫描为代表的高速成像技术能够提升成像速度,进而提升检测效率。最后,深度学习+机器视觉能够不断优化检测参数、增加检测灵活性,也是后续机器视觉创新的重要方向。

天准科技、基恩士、旷视科技产品参数对比


资料来源:公开资料

工业级机器视觉和消费级机器视觉有本质的区别,在应用侧重点、结构上有着明显的差别,但是工业机器视觉和消费级机器视觉都源自人工智能的技术,感知和算法是核心技术,也就意味着产品和技术在各个领域的可延展性是比较强的。机器视觉是比较通用的底层技术,可以广泛应用在工业和非工业领域,对当前制造业的改造和升级,起到了至关重要的作用。机器视觉,以其可靠性和经济性正在广泛应用各个工业制造场景,未来的增长前景广泛。

 


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