200亿市场规模有木有，都哪些厂商在机器视觉领域赚大钱

机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。
　　

机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。目前，将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
　　

机器视觉系统的出现来自繁琐劳动力的替代需求。机器视觉自动化设备可以不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。机器视觉最早应用于工业制造领域。通过机器视觉的自动识别功能，许多流水线上具有高度重复性的检测都可以依靠机器视觉系统设备完成，大大提高了检测效率和精度。

机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。诸如电路板印刷、电子封装、SMT表面贴装、电子电路焊接等，均需要使用机器视觉系统技术。机器视觉系统还在质量检测方面得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
　　

中国机器视觉市场起步较晚，行业集中度较高，部分经销商开始以代理为主转向大力推广自主品牌的产品，行业分布、渠道分销与成熟的自动化产品都有明显差异。整个中国的机器视觉市场相较成熟的自动化产品应用水平偏低，市场远未饱和。伴随着工业自动化的发展，我国配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近几年也在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。
　　

据预测，中国机器视觉市场规模到2015年将达200亿元。
　　

当前，我国机器视觉市场主要分成三大类，一类是国外强势的机器视觉企业，一类是国企视觉公司，另一类是自主开发的民营企业。相较而言，三者的产品价格有一定差距，个中原因一部分是因为主流技术的差距，另一部分则是国情需要和本土化策略。尽管在细分行业的深度技术上，我国的机器视觉还需要一段时间的追赶，但我国自主开发的机器视觉也获得了长足的进步，尤其是在应用积累上有一定优势。
　　

创科视觉：视觉软件的十年积累

创科成立于2005年，其主要产品类别包括相机类、镜头类、光源类、CKVisionBuilder软件、CKVision5.0等。目前，创科的机器视觉产品最为优势所在就是视觉软件，包含平面视觉和三维立体视觉软件。创科总经理余茂松的产品理念是：“创科的产品必须坚持一个原则，那就是技术领先市场半年以上，并且内部产品可复制性要强，意即必须有较好的实用性和通用性。
　　

万讯自控：携手丹麦Scape领先三维机器视觉技术

万讯自控与丹麦Scape携手，正在积极筹划建立深圳视科普机器人技术有限公司，专注于机器人领域中极具挑战性的Bin-Picking技术的开发，其核心技术是对料筐中散乱堆放的零件进行识别及随机抓取。该三维视觉技术在欧洲生产线上运用娴熟，而在国内则属于前沿技术。
　　

瑞松粟子谷：机器视觉行业专家

涉足机器人焊接领域、机器人自动化领域、汽车装备领域的瑞松科技有限公司，在机器人行业的成长历史达到20年。而自动化事业部总经理粟子谷先生更是在视觉领域钻研了近30年，对机器人视觉的理解堪称业内专家。
　　

元启智能：暗色背景下的视觉技术高手

代表着工业4.0的柔性化制造，以及高MTBF需求的高端制造而言，通过机器视觉增加机器人的容错性及灵活性，会给机器人操作应用带来质的提升，同时使机器人操作限制需求带来很大降低。通过视觉提高机器人自主校正功能，降低机器人非本身故障停机机会，是工业智能化视觉发展的重要的方向。元启智能已经在工业视觉方面已经耕耘多年，有非常深厚的技术积累，特别是暗色背景下的视觉辩识与手眼标定，一直是公司的技术优势。
　　

超音速：锂电池行业视觉软件遥遥领先、

超音速的产品不仅限于机器视觉软件，还包括传感器、手抓和控制器，类似于将机器人加上了明亮的眼睛、敏锐的感知、灵活的手抓和智慧的大脑，使得机器人成为一个鲜活、生动和柔性的主体。超音速的机器视觉软在锂电池行业占据领先地位，形成了特定的细分市场竞争优势。
　　

盟拓：3D机器人视觉的觉醒

盟拓在机器视觉方面主要有两大产业,一是3D机器视觉模组,利用LCOS芯片进行数字投影，投影为预先编制的条纹，条纹会按照时间和位移是按照正弦方式进行变换的;在1/16个周期时进行一次图像拍摄;然后把这16张图片进行相位展开，利用3D点云提取算法来获取每个像素的高度值;最后进行3D数据重构出一个3D图像;二是机器人的视觉系统集成,利用光源、镜头和工业数字相机拍照获取被检测物体的图像;利用“手眼标定”技术连接机器人;利用专用软件进行图像处理(处理后的图像特征点必须突出);再用专用软件进行对待检测的图像进行判定(定位、识别、测量)。