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机器视觉：新兴的自动化市场 |
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| http://cn.newmaker.com
10/11/2004 1:12:00 PM
佳工机电网
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“从去年开始吧，这块市场(指机器视觉)才算有了点人气。Cognex、PPT Vision、DVT等纷纷安营扎寨，Siemens、NI、Banner等也有所动作。厂家的广告渐渐多了，各种活动也频繁起来。”一位自动化公司的老总对记者说。他总结道：“这个潜力巨大的市场升温在即。”
大多数的国内从业者都有这样的感受。中国图像图形学会秘书长罗志安认为，机器视觉技术与加工制造业息息相关。尽管目前国内市场还处在开荒播种阶段，但随着全球制造中心向中国转移，这一市场前景诱人。“继北美、欧洲和日本之后，中国市场正在成为各大厂商角逐的焦点。”
日前，记者就机器视觉市场相关问题采访了罗志安。
《机电商报》：请简单介绍一下机器视觉。
罗志安：我看到这样一句广告语：为您的机器置入眼睛和大脑。这是对机器视觉非常形象的解释。简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。在现代工业自动化生产过程中，涉及到各种各样的测量、检查和识别，比如汽车零配件尺寸的检测等，过去这些工作都是靠人工来完成，我们经常在工厂的生产流水线后面看到数以百计甚至上千的检测工人，这在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)；此外，对一些不适于人工作业的危险工况或人工视觉难以满足要求的场合，用人眼根本无法进行检测，机器视觉于是应运而生。它特别适用于大批量生产过程中的测量、检查和识别，最大的应用行业包括汽车、电子与电气、制药、食品、饮料、包装等。目前，全球机器视觉市场总量在60亿~70亿美元之间，并且以每年8.8%的速度迅速增长；而在中国，视觉产业还处于起步阶段，尽管在某些局部已经有了应用，并且我们的高校、科研院所在这方面开展了多年的工作，但对大多数人来说，它还是一个新事物。
《机电商报》：目前，国内机器视觉市场现状如何？国际上的发展情况又是怎样的？
罗志安：应该说，机器视觉在国内还没有发展成一个完整的行业，从供应商到系统集成商到终端客户，整条产业链还处于培育阶段。而在国外，机器视觉作为一个产业已经相当成熟了，在有些地方，市场竞争甚至到了白热化的程度，在应用方面，国内仅仅出现了一些零星的案例，而且往往较为初级，无论是在深度上还是广度上，都与国外水平相去甚远。这与我国整体工业水平不高也有关系。当前，我国工业面临着产业结构调整的任务，所谓用信息化带动工业化，就是要用先进的技术来武装传统产业。作为协会，我们希望在这方面多做一些工作，让更多的人了解机器视觉这一技术，并推动这一市场逐步走向成熟。
《机电商报》：您如何看待国内机器视觉市场的前景？您认为它从目前的发育阶段到应用高潮的来临，大约需要多长时间？
罗志安：这一市场潜力巨大。虽然目前国内还没有这方面市场容量的统计，但是国际权威统计资料显示，全球机器视觉市场总量正在向100亿美元挺进。技术的进步是一种趋势，国内的制造技术终归要和国际接轨，所以对机器视觉的市场需求肯定会旺盛起来。至于应用高潮的来临，我认为至少需要5年左右的时间，从一个行业发展的规律来看，它必须有这样的轨迹，有些阶段也是不能逾越的，而且，这个时间更多是取决于市场需求是否旺盛，发展的大环境将起到很大作用。
《机电商报》：价格过高是否是影响需求的一个因素？
罗志安：投入产出比是企业在导入机器视觉时需要考虑的问题。过去，视觉系统的相关硬件价格昂贵，软件进入门槛高，想要导入视觉系统，所耗费的成本不是一般企业能够负担的。但是随着技术的进步，越来越多便宜、好用、方便的视觉产品纷纷面市，用户在这方面的投入并不会很大，我认为是可以接受的。从大的趋势来看，机器视觉的普及应用将会越来越广，这一技术对提高产品质量、降低生产成本有极大的助益，一个有远见的企业家，应该意识到引进先进技术对自身企业的意义。
《机电商报》：您如何看待国内外厂商之间的差距？
罗志安：目前国内做机器视觉的企业，大多数都是在代理国外的产品，拥有自主技术的厂家少之又少。国外很多企业都设有自己的研发机构，而我们在技术实力上还相当薄弱。所以在发展的初期，当我们自主研发的产品暂时满足不了市场的需要，那么显然国外的产品会在市场上占据较大份额，这是不可避免的。但是我想不会永远是这个状态吧，随着我们对国外技术的引进、消化和吸收，必将逐步发展出拥有自主知识产权的东西来。这是一个方向。不掌握核心技术，不仅在技术上没有主导权，在市场上也将丧失话语权。
《机电商报》：从目前的情况来看，国内厂家需要注意哪些问题？
罗志安：首先，要从最需要应用这一技术的行业开始推广，尽快建立起成功的应用范例，这样便于大家认识这一新技术，收到立竿见影的效果。我认为在一些比较大的行业--比如机电制造业--进行推广更容易取得成功。其次，国内厂家应该注重人才的培养，这很关键。我认为不单单是要有在实验室中做基础研究的人，更重要的是要有人进入企业，在技术的研发和应用的结合上多做一些工作。第三，要注重对国外先进技术的消化和吸收，当然不必奢求机器视觉的方方面面都靠自己来做，但是掌握一些关键技术是必要的。
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