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2022中国AI工业质检产业链分析

admin 2022-11-29 00:00:33 人看过 字号:[ ]

2022中国AI工业质检产业链分析(图1)


机器视觉为各行业集成应用和服务,其中包括了基于机器视觉发展的AI工业质检行业。Al工业质检技术作为机器视觉的应用层,其主要运用了机器视觉的算法库、光学器件以及图像传感器。


Al工业质检主要涉及到产品外观缺陷、尺寸、平整度、距离、校准、焊接、质量、弯曲度等检测。AI工业质检结合机器视觉和神经网络算法,实现从人工设计特征和规则到AI从大量数据中自动学习的突破。
目前Al 工业质检厂商优先在有数据积累的应用场景进行差异化竞争,覆盖的行业主要有工程建筑、汽车、钢铁、能源电力等行业。在未来,将有更多AI工业质检厂商在更细分的制造行业积累原始数据和拓展业务场景,以获得先发优势。
AI工业质检行业产业链图:谱
机器视觉相关软件与硬件是实现AI工业质检应用的关键;AI工业质检厂商以云厂商、机器视觉厂商、Al 技术创新厂商为主;Al工业质检的下游应用覆盖汽车、钢铁、工程建筑等多个行业。

2022中国AI工业质检产业链分析(图2)

AI工业质检行业产业链上游——机器视觉核心软件与硬件
:多数AI工业质检企业采用第三方机器视觉算法库,以提升开发效率和降低成本。CCD图像传感器采购成本高、图像质量高。CMOS图像传感器采购成本较低,处理速度更快主流机器视觉算法库对比。

2022中国AI工业质检产业链分析(图3)

OpenCV是开源免费图像处理库,因此没有开发成本。由于OpenCV缺失长期维护和技术支持,其可靠性、效率、效果和性能不如商业化的Vision Pro、Halcon等算法库。Vision Pro算法库拥有高度封装的QuickBuild开发环境,开发门槛低,开发周期较短。Vision Pro需要与康耐视硬件结合使用,开发成本在15,000至30,000元不等。Halcon算法库开放性强、架构灵活,虽然有17,000 元左右的授权成本,但是支持的图像采集设备比Vision Pro更多。
CCD传感器是一种用耦合方式传输信号的探测元件,采用电荷传递的方式传
送数据。因此,CCD传感器只要其中有一个象素不能运行,就会导致传感器无法运作,使CCD传感器的良率较低,采购成本较高。CMOS传感器采用半导体电路常用的CMOS工艺,其经过加工后作为图像传感器拥有耗电量小、图像处理速度快的优点。CMOS工艺可将周边电路集成至CMOS传感器,节省外围芯片的成本,使CMOS传感器的采购成本降低。
AI工业质检行业产业链中游——市场规模与行业集中度:
中国制造业人工智能解决方案的市场规模呈现快速增长的态势,2017至2021年的年复合增长率为97.2%。中国Al工业质检行业集中度较低,行业前四Al工业质检解决方案提供商占据了41.5%的市场份额。

2022中国AI工业质检产业链分析(图4)

AI工业质检行业产业链下游——市场需求
:Al工业质检基于机器视觉和神经网络实现产品外观的全方位缺陷检测,为制造企业降本增效。Al工业质检行业解决了多数制造行业的痛点,从而拥有庞大的市场需求。

2022中国AI工业质检产业链分析(图5)

AI工业质检主要涉及到产品外观缺陷、尺寸、平整度、距离、校准、焊接、
质量、弯曲度等检测。典型自动化产线上AI工业质检由视觉控制器(含成像系统、光源系统、图像采集处理系统)、运动控制单元、显示单元组成。

业质检结合机器视觉和神经网络算法,实现从人工设计特征和规则到Al
自动学习的突破。

Al工业质检行业产业链下游——工程建筑行业:
2021年,中国建筑业总产值为29.3万亿元,同比增长11.0%。基于工程建筑行业自身发展和政策驱动,Al 工业质检行业在工程建筑领域有广阔的发展空间,在未来对工业建筑行业产业链实现全链路覆盖。

2022中国AI工业质检产业链分析(图6)

工程建筑上游主要有工程机械、建材,中游有工程建设企业、房屋建筑企业、土木工程企业等建设项目实施方,下游有中国各级政府、社会企业及组织、个人客户。由于工程建筑行业涉及质检的环节较多,为AI工业质检行业的发
展提供良好奖机。
创新奇智基于机器视觉智能平台开发工程雷达Al检测,自动评估工程建筑的
空隙、厚度及加固物数目等指标,减少了人工干预,提高质检效率。在未来,将会有更多的AI工业质检解决方案应用在工程建筑行业产业链各个环节。
Al工业质检行业产业链下游——消费电子行业:
中国消费电子行业呈现快速发展趋势,产品种类多样化、产品功能智能化,对质检的要求高。消费电子产品的结构件、注塑件、电子元器件等零部件的质检难度大,对AI工业质检解决方案有旺盛的市场需求。

2022中国AI工业质检产业链分析(图7)

Al工业质检行业产业链下游——能源电力行业:
中国电池片的产量处于快速增长阶段,2017至2021年的年复合增长率为30.6%。随着电池片产量的上升,电池片的质检需求得到释放,更多能源电力企业采用覆盖生产各环节的AI工业质检解决方案。

2022中国AI工业质检产业链分析(图8)

Al工业质检行业产业链下游——汽车行业
:2021年,中国汽车产量实现回升,同比增长4.8%,汽车生产制造的质检需求保持稳定。AI工业质检为汽车行业质检提供解决方案,使AI工业质检在汽车行业的终端应用更加广泛。

2022中国AI工业质检产业链分析(图9)

Al工业质检行业产业链下游——钢铁行业
:中国钢材产量逐年增长,2017至2021年的年复合增长率为6.3%,钢材质检的相关需求随之释放。Al工业质检企业针对焊缝表面质量检测、钢板表面缺陷检测等质检问题提供针对性解决方案。

2022中国AI工业质检产业链分析(图10)

Al工业质检行业产业链下游——化纤行业
:2017至2021年,中国化纤产量的年复合增长率为8.3%,中国化纤行业保持增长态势。基于不同下游行业的要求和人工质检的困难,化纤制造企业对AI工业质检解决方案有较高的需求。

2022中国AI工业质检产业链分析(图11)

化纤制造企业不同下游行业对化纤纺织材料的要求和标准不一,进一步提高
化纤质检难度。化纤的纺织纤维较细,表面缺陷肉眼难以分辨,质检工人通过强光手电筒检查产品,长时间重复外观检验,对视力容易造成损伤。基于不同下游行业的要求和人工质检的困难,化纤制造企业对智能化的质检解决
方案有较高的需求。
百度智能云为恒逸石化提供工业视觉智能平台解决方案,用高速相机和机器
视觉分析,提高了恒逸石化的质检效率。最终,恒逸石化的化纤产品质检的
时间缩短到2.5秒,实现降本增效。

来源:智能计算芯世界

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