一位干了三十年质检的老师傅放下手里的放大镜，接过年轻人递来的平板电脑，屏幕上的3D图像清晰地显示出工件内部一个0.05毫米的微小瑕疵，他摇摇头又点点头，“这眼睛，比咱们这些老把式强太多了”。
在当年老师傅工作的车间里，那种对人工质检的依赖与无奈，简直成了每一家制造企业的通病。想象一下，整天盯着流水线上的零件，眼睛都花了，还要担心漏检问题。
2021年的工业相机行业，可真是憋了一股劲要改变这种局面，给这些“老把式”们带来了真正的技术革命。
2021年对中国制造来说是不平凡的一年。赛迪研究院发布的白皮书里写得明明白白，国家“十四五”规划里强调要培育先进制造业集群，工业机器视觉被明确定位为“先进的适用性技术”-1。
数据最有说服力：那一年新能源汽车产量同比增长了整整200%，工业机器人涨了69%，集成电路也有48%的增长-1。
这些下游行业像是一群饿汉，急需更好的“眼睛”来提高生产效率和质量。这给工业相机行业带来了前所未有的市场需求驱动力。
说白了，以前工厂里用工业相机，可能就是拍拍照、看看有没有明显问题。但2021年不一样了，大家开始追求更精准、更智能、更高效的视觉解决方案。
如果你以为工业相机还是那种笨重的方盒子，只能拍点平面照片，那可就out了。2021年，3D视觉技术取得了重大突破，这绝对是工业相机行业2021最值得说道的亮点之一。
拿梅卡曼德推出的Mech-Eye Laser激光3D相机来说，这玩意儿能在强光环境下正常工作，甚至在超过10000 lx的阳光干扰下，还能对物体高质量成像-5。
这对于在靠近窗户的生产线或户外应用场景简直是福音。以前在这种环境下，得花大价钱做遮光处理，现在省事多了。
更惊人的是精度提升。有研究团队开发出改进的基于形状的匹配算法，用Basler工业相机收集大型工件图像，最终实现的平均定位误差仅为0.05毫米左右-2。
这种精度水平，人眼是绝对达不到的，连老师傅用最精密的量具也得量上好一会儿。
中国工业相机行业2021还有一个有趣的现象，就是本土品牌开始崭露头角。头豹研究院的数据显示，2020年中国本土品牌市场规模占比首次超过了海外品牌-3。
这不是偶然。看看机器视觉产业联盟评选的“2021机器视觉创新产品TOP10”名单，清一色都是中国企业-10。
从阿里巴巴达摩院的工业视觉智能平台，到凌云光的高分辨高速空间定位相机，再到合肥埃科光电的8K彩色TDI线扫描相机，国产工业相机正在各个细分领域实现突破。
这些本土企业不再只是模仿跟跑，而是开始在某些特定应用场景中，提供比国际品牌更贴合中国市场需求的解决方案。毕竟，最懂中国工厂痛点的，还是中国企业自己。
2021年，工业相机行业还迎来了一波AI热潮。以前的工业相机更多是“看得清”，现在则开始追求“看得懂”。
FLIR和Neurala的合作就是典型例子，他们推出的解决方案允许客户用少量数据快速创建深度学习模型，然后直接部署到FLIR Firefly DL相机上-9。
这意味着什么？意味着工业相机不再只是采集图像的“眼睛”，而是具备了初步的分析判断能力。它能直接在产线上识别电路板缺陷、检测异物、发现表面金属缺陷。
这种“边缘智能”大幅减少了数据传输需求和处理延迟，让实时检测和控制成为可能。对于需要快速响应的生产环节，这种技术进步简直是雪中送炭。
随着技术进步和市场扩张，工业相机行业的产业链也在发生变化。从光源、镜头、相机到图像处理软件，再到系统集成和整机装备，整个产业链条都在2021年变得更加完整和成熟-3。
前瞻产业研究院列出了数十家与机器视觉相关的上市公司，分布在产业链的各个环节-6。这种专业化分工表明行业正在走向成熟。
竞争格局也在悄然改变。以前说起工业相机，大家首先想到的是基恩士、康耐视这些国际大牌，它们占据了全球50%以上的市场份额-3。
但2021年，以奥普特、天准科技、大恒科技、海康威视为代表的中国企业，已经开始在技术和产品上获得市场认可，形成了行业的第二梯队-3。
当年的那位老师傅后来成了厂里的技术顾问，专门指导年轻人如何用好这些新的“眼睛”。他常常感慨：“我们那会儿是一颗螺丝盯半天，现在是一眼看透整个生产线。”
2021年的工业相机行业就像破茧成蝶，在政策、技术、市场的多重助力下，实现了从量变到质变的跨越。车间里的灯光依旧明亮，但已经不再需要老师傅们用眼睛去硬扛。
@技术迷小张： 最近在研究工业视觉，看到3D相机很火，想了解一下2024年工业相机最值得关注的技术趋势是什么？
目前工业相机领域有几个很明显的发展方向。一是高精度3D成像继续深化，特别是针对不同材质和复杂环境的适应性提升。二是多光谱与高光谱成像在食品检测、药品分析等领域的应用拓展，能够检测到可见光以外的特征-8。
还有就是嵌入式视觉系统的普及，这种将相机和处理单元集成在一起的方案特别适合空间受限或需要低功耗的应用场景-8。
值得关注的还有深度学习与工业相机的深度融合，像Neurala和FLIR合作的案例显示，未来工业相机将更加智能化，能够在设备端直接完成复杂的图像分析和判断-9。
@创业青年小李： 我想在工业视觉领域创业，但担心国际品牌垄断太厉害，本土企业还有机会吗？
机会其实不小！本土企业最大的优势是更懂中国市场需求。国际品牌的产品往往是全球标准化设计，而中国工厂有很多特殊应用场景需要定制化解决方案。
可以从细分市场切入，比如特定行业的视觉检测方案，或是针对中小企业的性价比产品。奥普特的发展路径就很有参考价值，它从光源做起，逐步扩展到控制器、镜头、相机等核心零部件，最终形成完整解决方案-3。
与自动化集成商合作也是个好思路，很多工厂需要的是整套解决方案，而不仅仅是单个相机产品。提供从硬件到软件的全套服务，能形成更强的客户粘性。
@转行工程师老王： 我是做传统自动化控制的，想转型到机器视觉领域，需要学习哪些新技能？
转型到机器视觉领域确实需要补充一些新知识。首先要掌握图像处理基础，了解像素、分辨率、帧率这些基本概念，以及常见的图像增强、分割、特征提取算法。
其次是熟悉工业相机硬件，包括传感器类型（CCD/CMOS）、镜头选择、照明方案等。不同应用场景需要不同的硬件配置，比如高速检测需要高帧率相机，精密测量需要高分辨率相机。
编程能力也很重要，特别是Python和C++，以及OpenCV、Halcon等常用视觉库。现在很多视觉项目都需要定制化开发。
如果有条件，可以实际操作一些视觉引导机器人项目，这类应用结合了机械、控制和视觉技术，能够全面锻炼你的能力-8。
建议从一两个具体项目入手，边做边学，逐步建立起完整的机器视觉知识体系。
