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從2016年開始，在“中國製造2025”的催化下，中國機器視覺市場持續升溫，已經進入爆發的“拐點”。GGII數據顯示，2017年中國機器視覺市場規模42億元，全球佔比18%，增速為26%，高於全球平均水平。
2017年以來，機器視覺領域的融資事件接踵而至，包括埃爾森、梅卡曼德、阿丘科技、精銳視覺等企業都獲得了融資，延續2017年受資本青睞的態勢，據不完全統計，2018年上半年，機器視覺領域相關企融資事件已達9起，幾乎佔了機器人行業融資事件的一半。
具體來說，1月3日，艾利特獲5000萬元A輪融資；1月31日，遠形時空完成千萬級人民幣Pre-A輪融資；2月27日，精銳視覺完成數千萬Pre-A輪融資；5月10日，高仙完成A輪千萬級美元融資；5月18日，深圳奧比中光科技有限公司完成超過2億美金的D輪融資等。
■ 爭相入局
都說資本是逐利的，在資本流向機器視覺領域的同時，不難看出這個市場巨大的前景，不僅僅新進入的企業增多，也有不少自動化企業開始加碼佈局。
這兩年各大展會中，機器視覺企業成為參展的熱點，數量也是一年比一年多。而從這兩年國際自動化企業的動作中，也不難看出這一領域的競爭激烈。
2017年2月，ABB收購了專門從事白光3D檢測技術研發的西班牙3D檢測先鋒NUB3D；9月，歐姆龍以1.57億美元收購英國思百吉旗下子公司——工業條碼閱讀器和機器視覺專家邁思肯；12月，羅克韋爾成功收購了英國Odos Imaging公司，該公司主要為工業生產提供3D TOF傳感器系統。
在去年紐倫堡舉行的 SPS IDC Drive 上，西門子以全新的 MV540 高性能工業相機，擴充了其原有的視覺產品線。Beckhoff在其最新版本的 TwinCAT 3 中，集成了多種機器視覺功能；ABB 旗下品牌的 B&R，更是推出了首款機器視覺產品。
目前，境內國際機器視覺品牌大約100家，國內機器視覺品牌也接近100家，產品代理商超過200家，專業機器視覺系統集成商超過50家，涵蓋從光源、工業相機、工業鏡頭、圖像採集卡和智能相機等所有機器視覺行業鏈產品。
■ 首先爆發：物流分揀
有不少業內人士都表示，機器視覺在物流快遞領域將首先實現爆發，而今年就是爆發的“拐點”。
2017年，整個中國的快遞包裹總量是400億件，相當於平均每天有1億個包裹在郵寄，在前不久在杭州召開的物流會議上，馬雲表示，在未來的5—8年之內，這個數量會翻十倍，達到每天10億個包裹，而這個行業核心競爭力就是速度，影響速度的核心環節就是物流分揀。
物流行業正從人工分揀向智能化、自動化方向快速演進，基於3D視覺引導的機器人物流分揀系統被廣泛應用。
6月5日，京東與新時達簽訂戰略合作框架協議；6月12日，京東又與埃夫特簽訂了戰略合作協議。一週之內，京東接連合作兩大國產機器人廠商，而在今年年初，又領投了智能倉儲機器人馬路創新的A輪融資。如此頻繁的動作下，不難看出智慧物流將成為各大電商的競爭點，並且已經進入到搶佔市場的關鍵期。
劉強東近期表示，目前京東的業績增長主要還是來自零售業務，但在未來，以物流為載體的供應鏈服務與技術驅動將成為拉動京東業績增長的新動能。
在今年的5月份，菜鳥舉辦的智慧物流峰會上，阿里巴巴集團董事局主席馬更是指出，菜鳥要全力以赴建設國家智能物流骨幹網，通過智能、協同為製造業創造利潤空間。為此，阿里巴巴和菜鳥將投資上千億元。
華睿科技總經理李銘表示，單單在快遞行業，今年華睿科技工業相機的量就可以達到幾萬臺，而這僅僅只是冰山一角。
而另一家機器視覺產品企業海康威視也在不斷持續加碼物流分揀領域的佈局，6月26日，海康機器人與藍英裝備簽署了《戰略合作協議》，先期開展專用物流系統基於視覺的智能終端產品研發並提供解決方案。
早在去年，埃爾森AT-S1000機器人3D定位系統就已經應用在了京東的“無人倉”中，今年，埃爾森自主研發的適用於電商物流倉儲的“無人化”高速物流分揀方案也在展會上展出。
當前，梅卡曼德已經和一些物流和機器人本體企業合作落地了不少項目，也在通過一些機器人和物流裝備集成商落地出貨。為更好的擴展機器人視覺的適用範圍和能力，梅卡曼德還在朝著改造場景的方向努力。
■ 關鍵：與自動化技術的融合
隨著應用範圍地擴大，機器視覺由過去單純的採集、分析、傳遞數據、判斷動作逐漸朝著開放性的方向發展，這一趨勢也預示著機器視覺將與自動化更進一步的融合。
當下主流的機器視覺技術已經比較成熟，但它們在設備系統中基本上都還是相對獨立的，有時甚至可以說是非常封閉的，視覺產品與控制系統之間的接口極為有限，也談不上什麼信息和數據的相互共享。
在易視智瞳科技CEO黃卜夫看來，除了機器視覺和控制系統本身的技術難度之外，還涉及到系統架構、運動控制、執行機構三個環節的有機結合，這個難度也很大。
而梅卡曼德CEO邵天蘭則表示，現在視覺系統使用起來普遍太麻煩了，往往需要專業的集成商甚至是一個小型研發團隊，使用的門檻太高，而這也導致使用的成本過高，推廣變得困難。
若要將機器視覺整合到設備控制系統中，除了需要有一套集成視覺功能的設備控制器和系統軟件，統一的現場總線網路也是必不可少的；並且，這個網絡系統還必須具備足夠的實時確定性，以確保系統運行時各組件之間時鐘同步。
在自動化廠商不斷完善和升級視覺產品的同時，也需要積極採取各種應對策略，例如：在產品中融入標準的總線協議、開放視覺產品接口、尋求與自動化廠商的合作等。
工業視覺有五大應用場景：測量、定位、檢測、引導、識別。其中，因為瑕疵種類多、分佈位置隨機性等，導致“檢測”這一環節難度比較高，一直是工業視覺領域未被解決的問題。
然而在高工機器人近兩年的巡迴調研中，我們發現，終端企業的檢測需求可以說非常巨大，特別是在手機行業，集中表現在手機外觀和功能檢測以及SMT前段測試。
黃卜夫表示，機器視覺在檢測方案中應用難點主要在於非標性，不同場景不同材料，技術路線可能完全不一樣，沒有一勞永逸的標準解決方案。
此外，數據的共享和處理也很重要。利珀科技創始人、董事長王旭龍琦表示，視覺檢測設備最大的意義就是提供數據，並且進行分析。機器視覺不僅僅是讓機器看生產，更是讓機器看懂生產，解決這個“懂”靠的就是數據分析，所以利珀除了提供機器視覺先進的檢測技術以外，還提供數據服務和移動端的數據的查看，包括提供工藝流程的反饋分析。
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