【圖】機器視覺賦能智能制造：三維視覺數字化引領行業變革

　　摘要：隨著全球工業化進程的加速，工業自動化技術成為制造業轉型升級的核心驅動力。機器視覺作為與工業應用緊密結合的人工智能技術之一，憑借其對圖像的智能分析能力，賦予工業裝備識別與分析的“慧眼”，在智能制造中扮演著不可或缺的角色。從二維機器視覺到三維視覺數字化的演進，更是為工業檢測、測量與自動化控制等領域帶來..

　　隨著全球工業化進程的加速，工業自動化技術成為制造業轉型升級的核心驅動力。機器視覺作為與工業應用緊密結合的人工智能技術之一，憑借其對圖像的智能分析能力，賦予工業裝備識別與分析的“慧眼”，在智能制造中扮演著不可或缺的角色。從二維機器視覺到三維視覺數字化的演進，更是為工業檢測、測量與自動化控制等領域帶來了革命性的變革，推動著制造業向更高精度、更高效率和更智能化的方向發展。

　　一、機器視覺：智能制造的核心驅動力

　　（一）技術原理與系統構成

　　機器視覺系統通過模擬人類視覺功能，利用光學非接觸式感應設備捕獲真實場景的圖像，并借助硬件和軟件對圖像進行處理與分析，從而為設備執行功能提供操作指導。其硬件主要包括光源、鏡頭、相機等，軟件則涵蓋標準數字圖像處理算法及基于深度學習的圖像處理算法。工作時，硬件系統首先將外界圖像捕捉并轉換成數字信號反饋給計算機，隨后軟件算法對數字圖像信號進行處理，實現對被測物體的識別、測量、定位和檢測等功能。

　　（二）技術優勢

　　機器視覺相較于人工視覺，在多個方面展現出顯著優勢。在識別精確度方面，機器視覺系統能夠通過精密算法和高精度成像設備實現微米級別的測量精度，其重復性遠超人工操作，確保了產品質量的一致性。例如，在半導體行業，機器視覺技術可實現每小時數千個芯片的檢測速度，大幅提高生產效率的同時，將錯誤檢測率降低至極低水平。此外，機器視覺系統不受光照、溫度等外部因素影響，能在各種惡劣環境下穩定工作，適應性強。其還可通過與物聯網、大數據等技術融合，實現數據的遠程訪問和分析，支持預測性維護、遠程監控等先進工業應用，為智能制造提供有力支撐。

　　（三）應用領域拓展

　　機器視覺的應用領域廣泛，涵蓋工業自動化、消費電子、半導體、醫療制藥等多個行業。在工業自動化領域，其占據機器視覺行業81.2%的市場份額，涉及電子制造、顯示面板、汽車、印刷、食品飲料包裝等行業，用于質量控制、產品分類、生產線自動化等方面。如在汽車制造行業，機器視覺系統能夠檢測焊接質量、涂裝均勻性等問題，提升產品質量。在消費電子領域，機器視覺技術被用于掃碼識別、生物識別、安防監控等場景，為人們的生活帶來更多便利。

　　二、三維視覺數字化：機器視覺的升級之路

　　（一）技術原理與優勢

　　三維視覺數字化通過光學原理，在不接觸物體的情況下，以多種方式掃描物體后，識別收集視野內空間每個點位的三維坐標信息，使計算機得到空間的三維數據，并將實物三維信息轉換成為三維數字化模型。相比二維視覺，三維視覺數字化能1:1還原真實物體三維空間尺寸，全面展現物體的空間數據結構，便于用戶通過多視角觀察其外觀并獲取更加全面準確的認知。其可獲取空間形貌、幾何尺寸、位姿等多維信息，彌補了二維成像技術在空間維度數據及信息不足上的缺點，可用于實現更復雜、更智能的功能，如精準測量、復雜曲面檢測等，在航空航天、汽車制造及工程機械等高端先進制造業中展現出獨特優勢。

　　（二）行業產業鏈分析

　　三維視覺數字化產品行業的產業鏈上游主要包括原材料及生產設備供應商，如零部件提供商、軟件服務提供商和生產設備提供商等。中游為三維視覺數字化產品提供商，根據產品不同的應用場景和下游終端客戶的不同需求，提供用于工業領域的三維視覺測量產品以及用于專業級等領域的萬物數字化產品。下游終端用戶則涵蓋汽車制造、工程機械、航空航天等工業級領域，以及醫療健康、教學科研、文物雕塑、3D打印等專業級領域，還包括虛擬世界、游戲娛樂、3D感知等眾多細分下游行業領域，為終端用戶實現物體三維信息的收集、分析、比對、可視化以及模型重建等功能，廣泛應用于產品開發設計、質量檢測、零部件測量、數字化展示、科研支持等眾多場景。

　　（三）市場增長趨勢

　　近年來，三維視覺數字化市場呈現出快速增長的態勢。隨著工業智能化水平的不斷提升，機器視覺檢測的需求從簡單的有無檢測、瑕疵檢測升級為三維尺寸檢測、復雜曲面檢測，推動了三維視覺數字化技術的廣泛應用。據 Markets and Markets 研究數據，2022年全球機器視覺市場收入規模約880億元人民幣，高工機器人產業研究所（GGII）預計到2025年該全球市場規模將超過1,200億元人民幣。其中，三維視覺數字化相關產品在工業級及專業級復雜場景中的應用不斷拓展，市場需求持續攀升。

　　三、政策支持與市場機遇

　　（一）政策扶持力度加大

　　機器視覺作為實現智能制造的關鍵、核心技術之一，長期以來一直受到國家產業政策的鼓勵和支持。2021年，國務院發布《“十四五”智能制造發展規劃》明確提出到2025年，規模以上制造業企業大部分實現數字化網絡化，智能制造裝備和工業軟件技術水平和市場競爭力顯著提升，研發數字化非接觸精密測量、在線無損檢測、激光跟蹤測量等智能檢測裝備等。2022年，科技部發布《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》提出充分發揮人工智能賦能經濟社會發展的作用，圍繞構建全鏈條、全過程的人工智能行業應用生態，支持一批基礎較好的人工智能應用場景，為機器視覺行業的發展提供了政策保障和發展機遇。

　　（二）市場機遇與挑戰并存

　　在政策支持和市場需求的雙重驅動下，機器視覺行業尤其是三維視覺數字化領域迎來了廣闊的發展空間。然而，行業也面臨著一些挑戰，如算法復雜性高，需要深入的計算機科學和圖像處理知識，設計和開發高質量的機器視覺系統需要大量的時間和資源。此外，處理大量的圖像和視頻數據需要強大的計算能力和高效的算法，對硬件設備和軟件優化提出了更高要求。同時，隨著應用場景的不斷拓展，機器視覺系統需要面對復雜的場景、光照變化、遮擋、視角變化等問題，對其算法的魯棒性和穩定性提出了很高的要求。

　　四、結論與展望

　　中智林指出，機器視覺作為智能制造的核心技術，正以其高效性、準確性、自動化、穩定性和可擴展性等優勢，推動著工業生產的智能化升級。從二維視覺到三維視覺數字化的轉變，不僅提升了工業檢測與測量的精度和效率，還為高端先進制造業的發展提供了有力支持。在國家政策的扶持和市場需求的推動下，機器視覺行業尤其是三維視覺數字化領域將迎來更為廣闊的發展前景。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的進一步拓展，機器視覺將在智能制造、智慧醫療、智能交通等領域發揮更加重要的作用，為經濟社會的高質量發展注入新的動力。

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