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[Table_Main]产业研究月报
[Table_Title]
2023.08.20
机器人产业深度(四):机器人的眼睛——3D工业视觉
[Table_Summary]
摘要:
从2D视觉到3D视觉是一次技术的跃升。3D视觉针对工业自动化应用上的“痛点”,提升缺陷识别的
精度和自动化产线在线检测的速度,加速在机器人引导和移动机器人环境感知场景落地。针对不同自动
化领域的专业化定制是3D工业视觉的主要特征,视觉大模型赋能3D工业视觉,降低定制化开发的成
本,提升定制化开发的效率,有效拓展应用场景。2022年中国3D工业相机市场规模18.4亿元
/yoy+59.9%,GGII预计2027年接近160亿元,复合增速53.8%。
3D视觉技术满足工业领域更高精度、更高速度、更柔性化的需求,扩大工业自动化的场景。2D视觉
技术基于物体平面轮廓,无法获得曲度、空间坐标等三维参数,检验精度低。激光三角测量、结构光、
ToF、多目视觉等技术共同推动了3D视觉发展。高精度缺陷检测场景(如:半导体有图形晶圆检测)
技术要求最高,主要采用激光三角测量、干涉和共聚焦技术;生产线在线检测和装配最难,需要复杂的
解决方案来适应不同的生产场景,并在振动和环境光干扰下实现高速度和高精度,主要技术是激光三角
测量和结构光。仓库自动化(尺寸测量、环境感知、手势识别、随机拣箱)主要采用结构光和立体视觉。
移动机器人视觉引导最具前景的场景,主要技术包括结构光、ToF、立体视觉。环境感知具备宽视场、
高速度(用于实时视觉伺服)、高精度的要求,技术路径尚未确定。特斯拉Optimus的3D传感模块以
多目视觉为主,全身搭载8个摄像头,自研SoC芯片FSD,纯视觉方案硬件成本低,对软件算法要求
高。国内外其余厂商多采用3D相机+激光雷达方案,优必选WALKERX的视觉模块采用多目视觉,小
米CyberOne的Mi-Sense采用iToF+RGB,追觅采用ToF+结构光,智元A1采用RGBD相机。
从深度学习到通用视觉大模型,AI助力机器视觉提升效率,拓展应用场景。过去工业机器视觉主要针
对垂直场景的少量数据进行小模型训练,模型处理问题的复杂程度受限。23年4月Meta发布通用图
像分割大模型SAM,视觉大模型赋能3D视觉,可以实现:a.大模型在广泛下游场景中具备优势,有
望降低定制化开发成本,提升机器视觉产品毛利率,快速拓展应用场景。B.大模型在零样本或少量样本
上表现优秀,机器视觉将在这些领域得以拓展,如从代码驱动变为视觉驱动的机器人、流程工业场景。
在精密检测及测量场景中,原2D视觉头部厂商优势较大;在机器人引导类场景中,内资初创型厂商以
快速设计并落地方案的优势,处于领先地位。在精密检测及测量场景中,3D通常是与1D、2D技术融
合使用,现有2D视觉领导厂商依靠成熟的供应链以及深厚的行业Know-How,依然会主导行业发展,
领先的企业有:基恩士、奥普特、大恒图像、凌云光等。国内3D工业视觉企业主要集中设备组装和集
成环节,依靠性价比、深度定制以及服务能力赢得市场,但其主要核心零部件(机器人运动算法、应用
工艺包,3D工业相机)主要为外购。在移动机器人引导应用中,内资初创型3D视觉厂商处于领先地
位。目前大部分企业集中在机械臂进行分拣、上下料等场景,代表企业:梅卡曼德、图漾科技、熵智科
技、迈德威视、知象光电、埃尔森、海康机器人、迁移科技、如本科技等。以视觉为主要导航方式的移
动机器人在国内还较少,有:海康机器人、灵动科技、马路创新、蓝芯科技等。
风险提示:新技术的应用速度低于预期。
请务必阅读正文之后的免责条款部分
目录
产业链梳理3
1.视觉:为机器人装上眼睛4
1
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