在智能制造的浪潮中，作为在制造领域占据巨大份额的3C行业，伴随着智能电子产品的不断增加以及人们消费水平的提升，其市场需求始终保持高速增长。据相关数据显示，2021年我国3C行业市场规模为18113亿元，规模庞大，预计成为制造业中产业规模最大的单一行业。

3C行业作为典型的技术密集型、劳动力密集型企业，其产品变化大、迭代速度快，导致实际生产中仍然大量依赖人工作业。加上中国人口红利的消失，目前3C行业正面临工厂招工难、用工成本高等难点，这些难点严重吞噬企业利润，同时传统人工检测也会导致大量不合格产品，造成资源浪费，进一步挤压企业的利润空间。

3C行业整体向上，转型升级是趋势

3C电子或称消费电子行业，包含电脑、平板设备、智能手机、智能穿戴设备等一系列品类。伴随移动互联网的蓬勃发展和消费水平的提升，消费电子产品市场需求在过去十余年中一直保持着高速增长。数据显示，2021年我国消费电子市场规模为18113亿元，市场规模庞大。预计2022年我国消费电子市场规模将达18649亿元，消费电子行业已成为整个制造业中产业规模最大的单一行业。

从品牌终端来说，苹果产业链在高端市场份额，盈利能力以及持续投入创新能力上保持明显的优势，国内品牌如小米、oppo、vivo等，总体市场格局比较稳定。随着5G的成熟商用及人工智能的快速发展，可穿戴设备、平板电脑、智能家电等产品稳步增长。VR/AR等元宇宙入门产品技术逐渐成熟，未来2-3年有望引发巨量增长。另外消费电子巨头，如苹果，华为，小米，富士康，立讯也都纷纷布局智能汽车领域，智能汽车有望在3-5年左右成为可比拟智能手机的核心消费电子赛道。

近期全球通胀及新冠疫 情加剧经济下行，导致终端购买需求不够旺盛，同时智能手机的下一代革命性的创新尚未出现，整体导致今年来消费电子行业销量总体维持或小幅下滑，短期发展速度明显放缓。但是，消费电子作为典型的技术密集型、资本密集型和劳动力密集型产业，产品变化大，迭代速度快，导致制程不标准，而之前上游智能装备行业产品尚未READY，导致实际生产中仍然大量依赖人工作业，近年来招工难，招工贵严重吞噬企业利润。同时，消费电子产品集中度高，制造环节长，传统作业方式也导致大量不合格品，进一步挤压企业利润空间。

我们明显观察到，在当前行业增速短期放缓的盘整阶段，头部玩家正在积极推动产线智能化转型升级，目标是通过智能装备替换人工、半自动化设备，实现生产智能化、数字化甚至柔性制造，以实现减人、增效、提质的目标，这也是消费电子行业转型升级构建核心竞争优势的必然之路。

机器视觉赋能3C，是机器的“眼睛“与”大脑”

目前机器视觉技术已经嵌入消费电子制造的全产业链中，且消费电子零部件尺寸较小、精密度较高，人眼识别的精准度不足，像高精度组装、二维码读取、划痕检测等已无法依靠人眼完成，机器视觉的优势得以充分发挥。

在初中级应用上，如相对低精度的识别、定位、测量等，机器视觉应用覆盖率在50%以上。从产品二维码、腔号字符的识别，到产品的高精度引导定位贴合，再到组装后质量检查及反馈，通过自动化工艺的支持，已实现大批量部署实施，带动了行业的自动化水平提升。

在中高级应用场景中，随着整个行业逐渐向高端制造进军，对机器视觉技术的需求和依赖也在不断加深。在手机整机及相关部件生产环节，比如扬声器音膜球顶的组装精度从100微米提升至30微米，未来要求达到10微米；又如中框结构件尺寸加工精度从50微米提升至10微米；屏幕显示亮度检测要求局部不均匀性小于2%，这些质量标准都已达到了人眼可视极限。基于精密光学成像、AI智能软件与算法的视觉解决方案，是工业互联与智能工厂的核心基础设施，将助力生产制造走向自动化、数字化、智能化，进一步提升产品质量、降低成本。

机器视觉具有识别、定位、测量、检测四大功能，相比人类视觉优势显著。从技术实现难度来看，四大功能实现的难度依次递增。机器视觉相比于人类视觉在高精度、高速度、高适应、高可靠、感光范围，尤其是数据采集与信息集成上具有多方面领先优势。在被检测物品移动速度快、精确性要求高和工作重复性较高的场景下，机器视觉设备相比人眼工作效率提升明显。

采用机器视觉设备，实施机器替代人工，将有效助力以加工与组装为代表的生产智能化、以量测与检测为代表的检测智能化，以识别与追踪为代表的物流智能化，最终实现生产制造的自动化、数字化与智能化。随着中国人口红利的消失，机器替人也是从根本上解决这类劳动密集型产业招工难和用工难、降低成本的必然之选。

3C智能化转型升级，势在必行

在中国制造2025国家纲领的全面落实下，3C产品质量要求也随着现代加工技术的精确高速化而逐渐严格。对3C产品进行缺陷检测是判断产品优劣的重要方法，而机器视觉缺陷检测技术作为一种检测手段对3C产品进行质量检测已成为行业主流。目前，许多厂家正在积极推动企业生产线的智能化转型升级，通过智能装备替代人工以及半自动化设备，提高3C产品生产的柔性化与自动化程度，以实现降本、增效、提质的目标。

机器视觉缺陷检测在生产线上的应用有多种优势，不仅可以适应复杂环境条件，具有高精度、高效率以及24小时持续作业的能力，还在数据采集与信息集成上多方面领先，能够全面代替人工以及半自动化设备。除此以外，机器视觉还能为智能制造提供数据支撑，为制造企业提供最优化的生产方案以及定制化生产，最终实现智能化生产。

随着整个3C行业逐渐向高端制造进军，机器视觉技术在行业中的渗透率加速提升。在3C行业产品的质量检测环节中，多数产品依靠机器视觉技术，完成定位、识别、引导、测量、检测等步骤，还能完成电阻焊接缺陷检测、PCB板检测、精冲件缺陷检测、交换机钣金外观缺陷检测等项目，大幅提升3C产品的出厂合格率。

电阻焊接缺陷检测难点：缺陷的表现特征跨度大，具有无规则性，无边界性；产品缺陷产生位置受结构影响，无法采用统一的拍摄角度；不同角度的视角会引入复杂背景的干扰。工业AI视觉系统通过AI视觉技术进行前景背景分割，通过视觉注意力机制对焊接区域进行强化学习，从多维度特征提取与多尺度识别，实现局部危险缺陷与全局性大缺陷的同时检出，解决焊接缺陷的规则性、边界性问题，满足多视角下的缺陷检测，大幅提升缺陷检出率。

精冲件缺陷检测难点：工艺精度较高，缺陷尺寸微小，肉眼难以观察；产品表面残留大量明显的铣痕；缺陷相近特征，对缺陷分辨有比较大的干扰。工业AI视觉系统通过多尺度融合训练与小目标缺陷检测技术，以AI技术学习铣痕特征，增强缺陷识别的抗干扰性，采用生成对抗神经网络进行铣痕缺陷背景融合，提升危险缺陷检出率以及背景纹理抗干扰识别能力，大幅提高生产效率，更好地控制生产质量。

机器视觉总体渗透率低，发展空间大

近日，高工机器人产业研究所（GGII）预测，至2027年我国机器视觉市场规模将达到565.65亿元，其中2D视觉市场规模将达到407.15亿元，3D视觉市场规模将达到158.5亿元。目前我国机器视觉在工业场景中的总体渗透率仍旧在10%以下，对比工业场景庞大的体量而言，机器视觉行业仍有较大发展空间。

从应用领域来看，GGII数据显示，2022年3C电子行业是机器视觉应用最多的领域，占比达25%，且已连续多年应用占比第一；其次是汽车、半导体、锂电池等行业。在3C电子制造行业，元器件和主体的制造各环节需要工业视觉的协助，其中，70%的机器视觉应用在检测环节；此外，连接器检测、PCB底片检查、硬盘检测、机器人视觉引导定位、元器件在线分类筛选、二维码识别等亦需要机器视觉。

工业人工智能奔涌而至，未来消费电子行业将继续高歌猛进。机器视觉作为工业人工智能皇 冠上的明珠，将极大助力消费电子行业提质、增效、降本、减存，是实现工业互联与智能制造转型升级的核心基础设施。

文章来源： 深眸科技，央广网