數(shù)據(jù)顯示，2019年中國(guó)制造業(yè)年平均工資近8萬(wàn)元，信息傳輸業(yè)達(dá)到16萬(wàn)元，增速在10%左右。一般工業(yè)企業(yè)每條流水線需要2-4個(gè)品檢員，而一套機(jī)器視覺系統(tǒng)價(jià)格大約在幾十萬(wàn)左右。在勞動(dòng)力成本上升、人口紅利逐步消失的大趨勢(shì)下，制造業(yè)企業(yè)面臨成本壓力，實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺普及是大勢(shì)所趨。
2020年下半年開始，工業(yè)企業(yè)月利潤(rùn)同比增速由負(fù)轉(zhuǎn)正，四季度回暖態(tài)勢(shì)明顯，10月、11月同比增速逐漸增加到20%以上，工業(yè)回暖趨勢(shì)明顯。制造業(yè)順周期發(fā)展，企業(yè)盈利回暖有助于提升智能化需求，機(jī)器視覺需求有望釋放。
據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)到2025年全球機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模將突破130億美元，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)機(jī)器視覺的發(fā)展也極為活躍。另?yè)?jù)預(yù)測(cè)，到2026年我國(guó)機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模將突破300億元。目前，機(jī)器視覺主要用于制造業(yè)的前端環(huán)節(jié)，是智能制造的先鋒力量，在人工成本壓力、精密制造發(fā)展、工業(yè)生產(chǎn)效率等大趨勢(shì)下，機(jī)器視覺長(zhǎng)期發(fā)展前景廣闊。對(duì)于機(jī)器視覺需求較旺盛的電子、汽車等行業(yè)，行業(yè)整體利潤(rùn)增速也均呈現(xiàn)回暖態(tài)勢(shì)，主要應(yīng)用行業(yè)景氣度回升有望直接帶動(dòng)機(jī)器視覺需求釋放。
那么對(duì)全球領(lǐng)先的圖像傳感器廠商安森美（ON SEMI）半導(dǎo)體而言，在工業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)，哪些是快速增長(zhǎng)的市場(chǎng)，且其增長(zhǎng)背后的驅(qū)動(dòng)力又是什么？對(duì)此安森美半導(dǎo)體智能感知部市場(chǎng)總監(jiān)郗蘊(yùn)俠博士指出：“平板檢測(cè)、新能源檢測(cè)等是安森美當(dāng)前主要關(guān)注的市場(chǎng)，其中平板檢測(cè)是整個(gè)工業(yè)機(jī)器視覺行業(yè)中對(duì)圖像傳感器最具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。從1K、2K、4K到8K，像素在逐漸擴(kuò)大，人們對(duì)平板的需求越來(lái)越多。我們周邊的電子設(shè)備幾乎都會(huì)帶一個(gè)可視化的屏，例如車載的屏幕也越來(lái)越大；新能源檢測(cè)領(lǐng)域，隨著中國(guó)新能源，半導(dǎo)體的發(fā)展，光伏檢測(cè)，鋰電池，晶圓檢測(cè)，3C檢測(cè)這些需求都比以往有成倍的增長(zhǎng)。”此外，郗蘊(yùn)俠博士進(jìn)一步指出，3D市場(chǎng)的檢測(cè)需求增長(zhǎng)，越來(lái)越多的檢測(cè)只用2D信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要深度或者厚度，高度的信息，比如模具加工，手機(jī)裝配等。人工智能(AI)已用于60％以上的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序中，而AI在制造應(yīng)用程序中的增長(zhǎng)已超過(guò)50％年復(fù)合增長(zhǎng)率。人工智能是我們需要的新工具，用于管理來(lái)自工業(yè)成像的不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集，以實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0。還有就是邊緣人工智能，如新零售、智慧農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)和農(nóng)業(yè)，用到人臉支付，人臉門禁，新冠后疫情時(shí)期出現(xiàn)了一些趨勢(shì)：一是遠(yuǎn)程化，遠(yuǎn)程教學(xué)、遠(yuǎn)程醫(yī)療越來(lái)越普遍；二是無(wú)人化，包括無(wú)人送貨車、無(wú)人商店等。
與此同時(shí)，中國(guó)制造業(yè)正處于高端轉(zhuǎn)型階段，在此背景之下，在工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用方面，相機(jī)系統(tǒng)做出快速精準(zhǔn)決策的關(guān)鍵就是圖像能夠清晰準(zhǔn)確的提供這些信息。不同的檢測(cè)應(yīng)用對(duì)圖像的分辨率，清晰度，噪聲，以及相機(jī)的幀率，系統(tǒng)成本等都有不同的要求。比如屏檢、光伏、半導(dǎo)體檢測(cè)，需要滿足超大分辨率以及高速的圖像傳感器；各種工業(yè)掃碼，物流等領(lǐng)域需要經(jīng)濟(jì)型全局快門的圖像傳感器；在3D應(yīng)用方面，除了所需的圖像傳感器，還有需要測(cè)量精確的直接飛行時(shí)間(dToF)解決方案。郗蘊(yùn)俠博士認(rèn)為“未來(lái)的圖像傳感器依然會(huì)追求高分辨率，高畫質(zhì)，低成本�！�
作為技術(shù)領(lǐng)先的圖像傳感器供應(yīng)商，安森美半導(dǎo)體致力于為客戶提供更好的方案，其也會(huì)對(duì)不同的領(lǐng)域有自己的規(guī)劃。CMOS圖像傳感器分為全局曝光和卷簾曝光兩大類。兩類產(chǎn)品各有優(yōu)勢(shì)，安森美半導(dǎo)體會(huì)持續(xù)在這兩類產(chǎn)品上的研發(fā)。（為了提升感光度，區(qū)別于FSI（前照式），BSI（背照式）技術(shù)也被引進(jìn)到圖像傳感器中。）據(jù)郗蘊(yùn)俠進(jìn)一步介紹：“安森美半導(dǎo)體完全掌握了上述兩種技術(shù)并且有產(chǎn)品在售。公司會(huì)繼續(xù)推出滿足超大分辨率以及高速的圖像傳感器，經(jīng)濟(jì)型全局快門的圖像傳感器，以及基于硅光電倍增器（SiPM）,單光子雪崩二極管（SPAD）陣列單點(diǎn)，線陣及面陣的dToF解決方案。高分辨率、高畫質(zhì)、低成本是安森美半導(dǎo)體圖像傳感器不斷推陳出新的目標(biāo)。”
以RSL10智能拍攝相機(jī)平臺(tái)為例，該平臺(tái)匯集了安森美半導(dǎo)體的多項(xiàng)創(chuàng)新，包括提供超低功耗藍(lán)牙低功耗技術(shù)的RSL10 SIP，以及ARX3A0 Mono 65°DFOV IAS模塊。該模塊是緊湊的原型，用于開發(fā)基于ARX3A0 CMOS圖像傳感器的360幀/秒(fps)黑白成像的緊湊型攝像機(jī)。這些技術(shù)輔以先進(jìn)的運(yùn)動(dòng)和環(huán)境傳感器以及電源和電池管理，提供了完整的方案，可用于自動(dòng)捕獲圖像并識(shí)別其中的物體。毫無(wú)疑問(wèn)，這對(duì)于開發(fā)者而言是非常便利的，是否對(duì)用戶來(lái)說(shuō)意味著增加成本？對(duì)此安森美半導(dǎo)體亞太方案中心市場(chǎng)營(yíng)銷工程師賈鵬回復(fù)道：“RSL10智能相機(jī)平臺(tái)可以說(shuō)是‘免費(fèi)’的。RSL10智能相機(jī)平臺(tái)是安森美半導(dǎo)體提供給大家的參考設(shè)計(jì)方案，無(wú)論是供生產(chǎn)使用的布板(Layout)圖紙和物料單(BoM)，還是RSL10的開發(fā)環(huán)境和工具、相機(jī)平臺(tái)的CMSIS Pack都是免費(fèi)公開給大家的，除此之外，我們還能夠提供工程師支持服務(wù)�！�
據(jù)悉，安森美最新推出的RSL10智能拍攝相機(jī)平臺(tái)將云端AI與超低功耗圖像捕捉和識(shí)別相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)新一代IoT端點(diǎn)，如監(jiān)控?cái)z像機(jī)、受限區(qū)域、工廠自動(dòng)化、智能農(nóng)業(yè)和智能家居。配套的智能手機(jī)應(yīng)用程序?yàn)樵撈脚_(tái)提供用戶接口，并作為基于云的、AI賦能的物體識(shí)別服務(wù)的網(wǎng)關(guān)。
跨界合作與技術(shù)融合是當(dāng)前整個(gè)機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)與機(jī)遇所在。郗蘊(yùn)俠博士表示：“因?yàn)檫吘売?jì)算、人工智能(AI)、深度學(xué)習(xí)、嵌入式視覺、5G+都是未來(lái)發(fā)展的行業(yè)趨勢(shì)，因此安森美半導(dǎo)體都會(huì)關(guān)注，”
郗蘊(yùn)俠博士指出：“如今，AI已用于60％以上的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序中，而AI在制造應(yīng)用程序中的增長(zhǎng)已超過(guò)50％年復(fù)合增長(zhǎng)率。人工智能是我們需要的新工具，用于管理來(lái)自工業(yè)成像的不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集，以實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0。”
據(jù)悉，用于成像的AI決策已從云過(guò)渡到邊緣-遷移到與成像系統(tǒng)本身相鄰或并入其中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。例如把人工智能的訓(xùn)練環(huán)節(jié)保留在GPU或云端，利用堆棧工藝可以將決策或甚至與之相關(guān)的一些預(yù)處理集成到圖像傳感器本身上。在傳感器上集成用于圖像識(shí)別的低層或者小算力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。這些AI功能集成在圖像傳感器中都將會(huì)實(shí)現(xiàn)。
5G網(wǎng)絡(luò)提供了便捷、高速、高帶寬、低延遲、高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸通道，這點(diǎn)對(duì)于機(jī)器視覺來(lái)說(shuō)很有意義。通常，圖像傳感器的數(shù)據(jù)量都比較大，例如，安森美一顆1200萬(wàn)像素的圖像傳感器，一幀畫面的數(shù)據(jù)量就有144Mb（12bit/pixel）。如果沒有高速，高可靠性的網(wǎng)絡(luò)，這樣的數(shù)據(jù)量就只能在終端直接處理，限制了信息的處理和交互能力。在5G網(wǎng)絡(luò)的支持下，可以把數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，能夠?qū)崿F(xiàn)更加復(fù)雜的運(yùn)算并且實(shí)時(shí)返回結(jié)果，比如在抗疫情期間，5G和視覺的結(jié)合讓我們都當(dāng)了一次“云監(jiān)工”。郗蘊(yùn)俠博士進(jìn)一步補(bǔ)充道：“我們?cè)诟兄a(chǎn)品中就會(huì)考慮到這些新技術(shù)的需求，在接口、計(jì)算、尺寸、功耗、工藝等做更好的改進(jìn)。
”
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