机器视觉系统在工业应用上的催化剂：3D机器视觉技术

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随着技术创新以前所未有的速度发展，许多曾经昂贵的技术正在以更低的成本制造出来。在3D机器视觉领域，这一点更为真实。虽然机器视觉不是新技术的发展，但更便宜的3D成像相机和传感器的出现最近成为该技术的一系列新应用的催化剂。
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' ?6 h% q' j0 x1 ]6 @新基建”对于工业机器视觉在工业互联网，智能制造等领域的应用不仅仅是促进作用，更是它的地基和支撑。毕竟，无论是工业物联网、工业4.0或者智能制造，其核心都在于如何建立一个具备高度智能、高度柔性的体系，来进一步打破生产型企业固有的边界效应。传感、网络、决策、执行是整个体系的关键环节，而更高性能、更高集成度的传感器则是整个体系自洽的基石。从小来讲，传感器是自动化智能设备进行数据传输的关键部件，从大来讲，传感器更是实现工业互联的基础与核心，将在工业新基建时代大有可为。3D机器视觉技术的出现正好成为了机器视觉系统在工业应用上的催化剂。

# |9 s! I$ Y3 @就艾迈斯半导体进一步发展而言，3D机器视觉技术的应用与普及不仅为工业相机的设计提供了新的发展方向，也能让工业自动化更好地适应层出不穷的应用新需求。但这一切，仍然需要以有吸引力的成本为前提。尤以产业链中游的集成商为例，一款进口3D工业相机价格一般在10万元及以上，即使是国产3D相机，价格也一般在5-7万元人民币；而在高精密制造领域，进口设备的单价可达几百万甚至上千万元，即便比进口产品价格一般低30%的国产设备，也并非普通的生产类企业所能摊付。比如消费电子行业中的玻璃检测环节，当前国内市场基本被德国申克博士的检测设备垄断，设备单价近千万元，国内只有像蓝思光学这种大厂才能负担得起。

当然，这其中的影响因素有很多，而且成本价格也始终处于动态平衡的状态中，例如设备的上游芯片或者元器件出现供货紧张或者下游的应用市场和渠道拓展受阻都会带来成本的波动。另外，环境所造成的成本影响也在所难免。所以要解决成本问题，更多的是要采取主动的一些措施。例如产品和方案就可以应用到自身的生产流程中，帮助企业提高效率节省成本，达到学以致用的效果。特别随着产业的不断持续发展，后续先进视觉传感器及AI计算平台的普及将逐渐摊薄硬件成本，而且传感器及算法的进步和提升也将解决方案的通用性问题，降低定制开发成本。因为工业领域的应用非常散，现在很多地方都需要做定制化开发，如果能有一个通用性的方案，对于降低成本来说是大有裨益。
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9 s& e) a. D! f1 {  y; H( F  a. g8 I因此总体来看，这波“新基建”大潮为整个工业视觉产业链都创造了海量的市场机遇。正所谓“机不可失、时不再来”，对于国际半导体巨头们来说，国内有大量的中游集成类产品市场，其中很多客户均处在产品研发、小批量产阶段，为了后续发展上市以及提升规模化能力，这类厂商往往对于优质的核心半导体器件和相关传感器方案有着莫大的刚需，但也受限于规模化能力，对成本会较为敏感；而对于国内厂商来说，要想进一步打开市场，提升3D机器视觉产品在工业市场的份额，当前最急需弥补的还是技术研发类问题，本土企业大可利用国内优秀的AI技术资源来推进自身在软件、算法层面的突破，通过软硬件结合优势来实现产品差异化，提升研发能力；此外，在价格优势的基础上，合理利用自身资源，去贴合客户需求做更多的本地化服务，才能真正打开工业3D视觉市场，为本土品牌赢得口碑。