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从2D到3D,是替代之路还是并行之路?

2022/1/10 11:54:21 浏览:999

物联网、工业5.0和大规模定制等大趋势推动着2D3D嵌入式光学解决文案呈指数级增长,有不少人会基于目前2D视觉的市场规模来预测未来3D视觉具备的成长空间。2D视觉与3D视觉并不存在着绝对的替代关系,二者都将在各自适合的场景下,最大限度解决用户生产难点,3D视觉被认为是机器视觉领域新的技术突破,亦是新的商业风口。


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机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉是在上世纪 50 年代从统计模式识别开始的,当时的工作主要集中在二维图像分析和识别。随着 5GAI 等技术的不断发展,行业应用需求的不断提升,机器视觉从二维向三维过渡不但成为可能,更是必然的方向。


2D视觉的基础上,3D视觉增加了物理空间的深度信息,更全面、更真实地记录了物理世界。不过,2D视觉依然是当前工业领域应用的主流,只是伴随着测量精度要求越来越高,被测物体条件越来越复杂,3D视觉被认为是机器视觉领域新的技术突破,亦是新的商业风口。


根据gongkong®市场调研数据显示,未来随着5G的发展和制造业的不断升级,中国机器视觉市场需求将不断增长。预计到2023年,我国机器视觉市场规模将达到66.8亿,每年增长率接近20%3D视觉将更趋于智能化、集成化、实时性、高性能、多场景应用等方向。


3D未来会取代2D吗?


有不少人会基于目前2D视觉的市场规模来预测未来3D视觉具备的成长空间。在我们看来,关注2D视觉与3D视觉的市场应用比例比市场规模更具实际参考意义。目前,2D视觉与3D视觉的应用占比大约在100:12D视觉的用量远超3D视觉;未来经过两三年的时间发展,这一比例或将演变成50:1,而在最终的行业格局上,据图漾科技CEO费浙平判断,2D视觉与3D视觉的应用占比大致会维持在10:1的水平。

 

这也意味着,2D视觉与3D视觉并不存在着绝对的替代关系;二者都将在各自适合的场景下,最大限度解决用户生产难点。例如,在一些相对简单的应用领域中,对终端用户来说,但凡用2D能够解决的问题基本不会考虑用3D替代。这里面存在着产品力与ROI的双重逻辑,一般而言越是简单的技术产品稳定性更佳,应用更简便,也对应着成本更低。


而所有的生产制造活动追求的无非是成本与效率的最优平衡。从这一本质上也可判断,3D视觉未来的发展路径不是绞尽脑汁去替代2D视觉,更应该立足于解决2D视觉做不好或干不了的领域。只是,瞄准解决2D视觉做不好或干不了的事情,需要满足两个大前提。一个是,3D视觉技术需要持续迭代趋于成熟,自身具备解决问题的能力;第二个大前提是,能够吸引用户尝试新技术,也就是在产品好用的基础上平衡用户投入成本问题,让产品实现高性价比。



3D视觉行业的发展机遇


在工业自动化领域,3D机器视觉技术与机器人的结合更被业内认为是未来的重要发展趋势。以焊接引导为例,目前焊接机器人主要用于汽车等高端行业的盲焊工艺,每年5万台左右销量;引入3D激光焊接视觉后,大大降低机器人在焊接领域的使用难度,未来将达到每年几十万台的销量规模。3D工业视觉,赋予机器人智能,客户端的价值是更易用、更柔性,将激发每年百万台工业机器人和千万台服务机器人的市场规模。

 

质量控制(QC)和检验是3D机器视觉技术在工业领域的另一个重要应用场景。配备视觉的机器能够识别产品或物体中的异常或缺陷,并将其标记为不符合某些质量保证规范。例如,硬币字符检测、电路板检测,以及机器视觉的定位检测,饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题,产品的条码字符的检测识别,玻璃瓶的缺陷检测等。3D视觉技术可以满足工业级精度要求,实现智能3D扫描,获取精准三维数据,高效剔除瑕疵品,帮助机器完成各种复杂任务。

 

3D人脸识别是一个方兴未艾的应用领域。人脸识别以前主要应用在门禁考勤系统、防盗门等,目前电子护照及身份证也大量采用该项技术。公安、司法和刑侦利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕逃犯。在金融业务上,电子商务、智慧银行采用人脸识别,也成了企业增强市场竞争力的手段。 

 

从落地来看,目前3D主要应用于大型工业制造业企业、物流、智慧城市监控,以及少部分消费应用场景等,从探索到突破,在落地的路上逐显繁荣。

 

近日,多家3D视觉企业完成融资。其中,上海芯歌智能宣布完成过亿元B轮融资,以支持机器视觉行业的研发,同时加速团队建设和市场布局。深圳宝链智能完成千万级别的Pre-A轮融资,将主要用于多工艺场景的算法落地、团队扩充、市场渠道覆盖。高精度3D相机研发商知象光电宣布完成数千万元B+轮融资,继续投入新产品研发、市场拓展及产能建设。

 

可以看到,这些企业融资主要目标,一则加速技术研发,二则推进市场布局。这与当前3D视觉市场现状密切关联。在3D视觉产业智能化升级进程不断加速的背景下,各企业都致力于基于3D视觉不同技术路线,拓展细分市场,实现相关产品的区别化应用落地。特别是面对市场内还未出现龙头企业的现状,未来一段时间,对于3D视觉企业卡位具有至关重要的意义。


 3D视觉赋能工业机器人

 

工业机器人是中国制造业发展的重要支撑,而3D视觉作为工业机器人的“眼睛”,它影响着工业机器人的行业应用前景。通过3D视觉控制技术可以提高工业机器人工作的精度、速度及可靠性,3D视觉+工业机器人配套发展已经成为业内人士关注的焦点。

 

当前,智能机器人在工业自动化领域中,搬运、焊接、装配环节占比70%以上,电子汽车,物流、金属加工则占比67.8%

 

机器视觉对于提高工业机器人的灵活性和可操作性具有重要意义,在大批量工业生产过程中,3D视觉助力机器人实现更多高精度动作,拓宽其应用场景,也大大提高了生产效率和柔性化程度。

 

虽然目前3D视觉+工业机器人渗透率较低,但随着工业加工越来越精细,对设备的要求越来越高,3D视觉配合工业机器人解决方案将越来越多,渗透率也将逐年增高。

 

3D视觉+工业机器人配套发展,可以为工业机器人开拓更多应用场景以及功能,但随着市场发展,一些问题和难点也逐渐显现出来。


难点一 软件及协同策略

1)对识别非预期性缺陷等情况,3D视觉系统的学习能力和处理能力;23D视觉系统和机器臂的信号传输协同能力。


难点二 硬件的配置

硬件的不成熟对软件的限制:1)夹爪能抓取工件的种类;2)机器人固有最高节拍;3)环境光以及反光等情况对视觉采集的影响等情况。


难点三 市场的成熟度

1)新兴产业,批量应用的行业和整体的市场规模还小;2)价格较贵,成本承受能力较强的客户才会导入;3)对于设备故障,相关技术人员的经验能力不足等。

虽然目前行业发展存在难点,但3D视觉+工业机器人未来发展前景依然被看好。20213D视觉领域融资热度不减,据不完全统计,截至202110月,融资事件已有十多起。相信有众多资金的注入,未来行业会加快研发进程、实现快速发展。

 

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20213D视觉领域融资事件表


总而言之,在3D视觉+工业机器人领域,所有企业面临着相同的窗口期,谁能率先规模化落地,积累起大量客户与典型案例,谁就能占据先发优势。


结语:3D视觉这片热土上,本土创业厂商除了需要与基恩士、康耐视等国际大厂竞争,亦无法回避海康、大华等国内知名厂商,如何在重重竞争中脱颖而出?

 

在这种局面下,本土厂商最可控的事情就是专注于自身,做好产品、跑通商业模式、保证完美生产与交付第二点则是陪伴客户与产业共同成长,3D视觉作为创新产品,正处于快速发展迭代过程中,与之对应的客户需求也在持续发生变化,精准把握客户需求至关重要。

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