以機器視覺之眼，拓制造升級之路

一蹭沛、 機器視覺具有多維優(yōu)勢，國內(nèi)處于高速發(fā)展初期

01屬于人工智能分支章鲤，相比人眼優(yōu)勢顯著

機器視覺屬于人工智能范疇摊灭，國內(nèi)外已開始大量應(yīng)用。機器視覺被稱為智能制造的 “智慧之眼”败徊，為智能制造打開了新的“視”界帚呼，是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要 手段。根據(jù)美國自動成像協(xié)會（AIA）的定義侣豌，機器視覺（Machine Vision）是一種應(yīng) 用于工業(yè)和非工業(yè)領(lǐng)域的硬件和軟件組合皮向，它基于捕獲的圖像為設(shè)備執(zhí)行其功能提 供操作指導(dǎo)。人工智能的應(yīng)用技術(shù)主要包括語音類技術(shù)幼浩、視覺類技術(shù)盘荸、自然語言處理 類技術(shù)和基礎(chǔ)硬件等，其中软健，機器視覺技術(shù)是機器人自主行動的前提售检，能夠?qū)崿F(xiàn)計算機系統(tǒng)對于外界環(huán)境的觀察、識別和判斷等功能莉孽，是人工智能范疇最重要的前沿分支之一恼稠。機器視覺技術(shù)涉及機械、電子、光學(xué)来锥、自動控制偏秦、計算機科學(xué)、圖像處理和 模式識別等諸多領(lǐng)域腥例，在國內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)中占比超過 40%辅甥，應(yīng)用范圍 十分廣泛。

機器視覺具有識別燎竖、測量璃弄、定位、檢測四大功能构回，技術(shù)實現(xiàn)難度依次增加夏块。機器視覺 的諸多功能基本可歸為識別、測量纤掸、定位和檢測功能四大類脐供，識別是指對目標(biāo)物的外 形、顏色借跪、字符政己、條碼等特征進行甄別；測量是指對目標(biāo)的幾何尺寸進行測量掏愁，把獲 取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量衡單位歇由，然后在圖像中精確的計算出目標(biāo)物的 幾何尺寸，高精度以及復(fù)雜形態(tài)的測量是機器視覺的優(yōu)勢領(lǐng)域果港；定位是對目標(biāo)物的 二維或三維位置信息進行獲茸腊谩；檢測是對目標(biāo)物的外觀進行監(jiān)測溶迹，包括產(chǎn)品完整檢測绘菲、外觀缺陷檢測等液炼。速度和精度是衡量機器視覺識別剩织、測量、定位和檢測功能的主 要指標(biāo)枕络，從技術(shù)實現(xiàn)難度來看硬拴，四大功能實現(xiàn)的難度依次遞增。

機器視覺的本質(zhì)是為機器植入“眼睛”和“大腦”搜澈。機器視覺主要分為成像和圖像處 理兩大部分魁济，光源、鏡頭乏傀、相機和圖像采集卡相當(dāng)于眼睛孙已，連接電纜相當(dāng)于傳入神經(jīng)， 圖像處理系統(tǒng)相當(dāng)于大腦，控制機構(gòu)與執(zhí)行機構(gòu)相當(dāng)于手腳等器官淋袖。一臺機器視覺 設(shè)備的工作流程包括視覺成像鸿市、自動圖像獲取、圖像預(yù)處理即碗、圖像定位與分割焰情、圖像 識別與檢測、視覺伺服與優(yōu)化控制等環(huán)節(jié)剥懒，被測對象到達(dá)指定位置后向圖像采集卡 發(fā)觸發(fā)脈沖内舟，圖像采集卡接收到脈沖信號后，將觸發(fā)信號分別傳輸給相機和光照系 統(tǒng)初橘，由相機進行圖像抓取验游，將光信號轉(zhuǎn)變成為有序的電信號，再將該信號模數(shù)轉(zhuǎn)換并 送到圖像處理軟件保檐，再根據(jù)需求對圖像進行處理分析批狱、識別，并返回判斷結(jié)果或者邏輯控制值傳遞給控制機構(gòu)執(zhí)行展东，完成特定功能工作流程赔硫。

機器視覺相比人類視覺多方面優(yōu)勢顯著，眾多應(yīng)用場景替代價值較高盐肃。機器視覺是 實現(xiàn)設(shè)備精密控制估浴、智能化、自動化的有效途徑锚倦，堪稱現(xiàn)代工業(yè)和智能制造的機器眼 睛酒管，相比于人類視覺在精確性、速度性任咨、適應(yīng)性拌艳、客觀性、重復(fù)性簇友、可靠性橙樟、效率性、 感光范圍和信息集成上具有多方面領(lǐng)先優(yōu)勢肠豺。目前機器視覺主要應(yīng)用于工業(yè)自動化 領(lǐng)域沸稻，在被檢測物品移動速度快、精確性要求高和工作重復(fù)性較高的場景下俐粪，機器視 覺設(shè)備相比人眼工作效率提升明顯所饺，能夠代替人眼在多種場景下實現(xiàn)識別、定位褪秀、測 量蓄诽、檢測等多種功能薛训。

02國內(nèi)處于發(fā)展初期，市場規(guī)穆胤眨快速擴張

全球來看许蓖，在成像、應(yīng)用调衰、算力膊爪、算法的逐輪驅(qū)動下，機器視覺行業(yè)進入發(fā)展早期嚎莉。世界范圍來看米酬，1969-1980 年期間機器視覺還處于萌芽期，主要由成像技術(shù)驅(qū)動趋箩，還 未形成完整的機器視覺概念赃额；1980-1990 年間機器視覺處于起步期，隨著 CCD 圖像 傳感器叫确、CPU 與 DSP等硬件與圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展跳芳，機器視覺逐步由理論研究 走向工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用；1990-2000 年機器視覺行業(yè)處于成長波動期玲装，由于成像技 術(shù)和算法算力發(fā)展還不成熟谍潮，系統(tǒng)成本非常高，產(chǎn)業(yè)進入成長波動期墅糯；2000-2010 年 在應(yīng)用和算力的雙重驅(qū)動下慷啊，機器視覺行業(yè)正式進入發(fā)展早期，F(xiàn)PD 平板檢測况逼、PCB 檢測和汽車行業(yè)均提出大量需求某扑；2010-2020 年期間在算法的驅(qū)動下，機器視覺行業(yè) 迎來加速發(fā)展期了槽，在電子筐积、汽車、半導(dǎo)體等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用蛙疗。

國內(nèi)來看珊求，起步較晚但已處于高速發(fā)展初期，已由代理服務(wù)逐步轉(zhuǎn)向自主研發(fā)掷情。1990- 2000年我國機器視覺行業(yè)處于萌芽期软吐，90 年代國內(nèi)開始出現(xiàn)機器視覺代理企業(yè)，主 要從事機器視覺器件及技術(shù)的代理服務(wù)吟税；2001-2010 年，國內(nèi)機器視覺行業(yè)處于起步期姿现，在人民幣印鈔質(zhì)量檢測肠仪，煙草和原棉異物剔除肖抱、郵政分揀等代表性下游應(yīng)用需求 拉動下，國內(nèi)開始出現(xiàn)一批專業(yè)的機器异旧，越來越多企業(yè)開始探索與研發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的機器視覺軟硬件設(shè)備意述，隨著 USB2.0 接口的相機和采集卡等器件方面逐漸占 據(jù)入門級市場，產(chǎn)品性能不斷提升吮蛹；2011 年-2020 年是國內(nèi)機器視覺行業(yè)的發(fā)展初期荤崇，2011年開始以蘋果手機加工制造為核心的 3C 電子制造產(chǎn)業(yè)需求提升較快，直接推動中國機器視覺高速發(fā)展潮针，自 2019 年開始國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)持續(xù)保持 20%-30% 的增速术荤。根據(jù) CB Insight 數(shù)據(jù)，2020 年已成為繼美每篷、日之后的全球第三大市場瓣戚。

全球機器視覺市場規(guī)模恢復(fù)穩(wěn)健增長搁蛤，2019年歐美市場合計占比 65.7%挥痊。根據(jù) Markets and Markets 數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2016-2019年全球機器視覺市場規(guī)模保持穩(wěn)健增長建搞， 年均復(fù)合增速達(dá) 18%芥嫉，2019 年達(dá)到 102 億美元。2020 年由于疫情對全球各行業(yè)沖擊 影響較大祈岔，下游行業(yè)需求低迷背景下機器視覺市場規(guī)模有所滑落融沟，全球機器視覺器 件市場規(guī)模為 102 億美元。2021 年伴隨傳統(tǒng)工業(yè)復(fù)蘇和新能源行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關(guān)企業(yè)的擴產(chǎn)需求欠住，視覺檢測產(chǎn)品需求有所增長浮烫。根據(jù) Markets and Markets 預(yù) 測，2021-2025 年全球機器視覺市場規(guī)模預(yù)計將保持 6%的復(fù)合增速穩(wěn)健增長揉民。同時杆荐， 2019 年歐洲和北美機器視覺市場規(guī)模合計占比達(dá) 65.7%，全球市場主要集中于歐美 地區(qū)鼎嫉。

國內(nèi)機器視覺市場銷售額快速增長诉濒，企業(yè)數(shù)量不斷增加。根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù) 據(jù)顯示夕春，2019 年中國機器視覺銷售額達(dá) 103 億元未荒，2016 年-2019 年均復(fù)合增長率達(dá) 28%，遠(yuǎn)大于全球市場 18%的增速水平及志，其中 3D 機器視覺市場受益于下游行業(yè)需求 放量片排，持續(xù)保持高速增長。從國內(nèi)企業(yè)數(shù)量來看速侈，2010 年國內(nèi)機器視覺企業(yè)僅有 60 家率寡，伴隨國內(nèi)對自主技術(shù)產(chǎn)權(quán)的不斷研究和在光源迫卢、相機等領(lǐng)域的不斷摸索，截至 2019 年國內(nèi)機器視覺企業(yè)數(shù)量達(dá)到峰值冶共，為 819 家乾蛤，2020 年有所回落下降至 637 家， 但相比 2010 年已有十余倍的增長捅僵。未來伴隨機器視覺行業(yè)銷售額進一步擴大和企業(yè) 數(shù)量進一步增長家卖，供需共振下預(yù)計行業(yè)將持續(xù)保持高景氣度。

03

產(chǎn)業(yè)鏈包括上游零部件和中游集成商荷右，上游潛在市場空間更大

機器視覺行業(yè)包括上游軟硬件廠商和中游集成制造設(shè)備商度堤，下游應(yīng)用領(lǐng)域百花齊放。機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上游由機器視覺零部件和算法軟件構(gòu)成噪怜，核心零部件包括光源又蝌、工 業(yè)鏡頭、工業(yè)相機予售、圖像采集卡场致、算法軟件等，國內(nèi)機器視覺上游市場主要由國外老牌廠商占領(lǐng)湿斩；中游包括機器視覺整機裝備制造商籍投、系統(tǒng)集成商，主要負(fù)責(zé)軟件的二次 開發(fā)和設(shè)備的整機制造忧埠，由于下游需求相對碎片化中游企業(yè)的市場集中度較低圣烤；機 器視覺下游為終端應(yīng)用行業(yè)，涵蓋電子坤乌、半導(dǎo)體喘建、汽車制造、食品包裝哼御、制藥等領(lǐng)域坯临， 應(yīng)用場景類型眾多百花齊放。

核心零部件與軟件開發(fā)為機器視覺成本主要構(gòu)成恋昼，上游潛在市場空間更大看靠。機器視 覺產(chǎn)業(yè)鏈整體可分為核心零部件和軟件提供商、集成和軟件服務(wù)商液肌，其中核心零部 件及軟件包括光源挟炬、鏡頭、工業(yè)相機嗦哆、圖像采集卡谤祖、圖像處理軟件等。在整個機器視 覺系統(tǒng)成本構(gòu)成上吝秕，核心零部件及軟件開發(fā)占據(jù)了 80%的比例泊脐，是產(chǎn)業(yè)鏈中核心環(huán) 節(jié)空幻，中游的組裝集成在產(chǎn)業(yè)鏈中價值占比相對有限僅為 15%烁峭，后端的維護環(huán)節(jié)市場 占比僅為 5%容客。由于機器視覺行業(yè)下游應(yīng)用較為分散，標(biāo)準(zhǔn)化程度較低挤毯，因此中游設(shè) 備商針對特定行業(yè)調(diào)試開發(fā)的成本較高蛙途，商業(yè)模式上在不同行業(yè)快速推廣復(fù)制的可 能性相對較低，相比之下上游核心零部件產(chǎn)品一般標(biāo)準(zhǔn)化程度較高两漫，且受下游市場 需求變化影響相對有限汤袭，整體來看相比中游，上游的潛在市場空間更大宅集。

二席栅、 四大助力疊加技術(shù)驅(qū)動，機器視覺賽道坡長雪厚

01

機器視覺坡長雪厚拔灾，國產(chǎn)替代空間廣闊

國內(nèi)市場規(guī)氖鸢裕快速增長，在工業(yè)企業(yè)技改支出中占比仍偏低继锰。根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟預(yù)測赠魂，國內(nèi)機器視覺市場規(guī)模自 2021 年起將保持年均 27%左右的高速增長水平， 預(yù)計到 2023 年國內(nèi)機器視覺市場規(guī)模將接近 300 億元及窃。同時缆刁，近年來，我國工業(yè)企 業(yè)技術(shù)改造支出逐步增加起趾，2016 年至 2019 年間年均復(fù)合增長率達(dá) 3%诗舰。其中，國內(nèi) 機器視覺的銷售額在 2016 年-2019 年期間分別為 49训裆、69眶根、84、103 億元缭保，在全國工 業(yè)企業(yè)技改投資經(jīng)費支出中的占比雖逐步提升汛闸，但也僅維持在 2%-3%左右，國內(nèi)機 器視覺的滲透率還處于相對較低水平艺骂，未來成長空間廣闊诸老。

國內(nèi)市場以產(chǎn)品代理商和外資企業(yè)為主，國產(chǎn)替代空間十分廣闊钳恕。國內(nèi)機器視覺市 場上國際品牌達(dá) 200 多家别伏，近乎是內(nèi)資品牌的 2 倍，以外資品牌為主忧额。同時厘肮，我國 機器視覺行業(yè)主要以產(chǎn)品代理商和系統(tǒng)集成及設(shè)備制造為主愧口，底層開發(fā)商較少，自 主研發(fā)能力不足咆杯，更多是進行二次應(yīng)用開發(fā)幌瓦。截至 2020 年國內(nèi)機器視覺各類產(chǎn)品代 理商超過了 300 家，專業(yè)的機器視覺系統(tǒng)集成商 100 多家终太。從全球市場來看苫担，盡管 中國機器視覺市場發(fā)展速度飛快，但由于起步較晚辰丛，國際機器視覺市場主要被美國 和德國占據(jù)滓层，占比分別達(dá)到 29.76%和 24.5%，尤其在機器視覺底層核心零部件方面向酝， 目前仍以外資品牌為主禁糖。

行業(yè)盈利中樞保持較高水平，上游盈利空間大于中游盖疾。產(chǎn)業(yè)鏈上游的海外龍頭企業(yè) 基恩士和康耐視 2016-2020 年間的平均銷售毛利率分別達(dá)到 81.61%和 76.22%狞穗，鏡頭 龍頭企業(yè)巴斯勒為 50%，國內(nèi)光源龍頭企業(yè)奧普特 2017-2020 年間平均毛利率為72.55%喊解，顯著高于一般制造業(yè)企業(yè)刨仑。國內(nèi)中游龍頭企業(yè)天準(zhǔn)科技和矩子科技 2016- 2020 年間的平均銷售毛利率分別為 39.88%和 48.69%，雖高于傳統(tǒng)集成制造企業(yè)夹姥， 但顯著低于上游企業(yè)杉武。上游企業(yè)處于價值鏈的頂端，掌握核心技術(shù)且壁壘較高辙售，同時 上游很多產(chǎn)品可以標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)轻抱，具有規(guī)模效應(yīng)，整體盈利水平和盈利空間大于中游 企業(yè)旦部。

02

政策持續(xù)加碼+人口老齡化加劇+制造業(yè)工資上漲+疫情影響常態(tài)化祈搜， 共同助推機器視覺高成長

相關(guān)政策持續(xù)加碼，助力行業(yè)高速發(fā)展士八。機器視覺技術(shù)是實現(xiàn)工業(yè)智能化中數(shù)據(jù)采 集需用到的必備技術(shù)容燕，為了保持我國制造業(yè)在世界的領(lǐng)先地位，我國近 5 年提出十 余項重點政策予以扶持婚度。2015 年國務(wù)院在《中國制造 2025》中提出 2025 年邁入制 造強國行列蘸秘，2035 年我國制造業(yè)整體達(dá)到世界制造強國陣營中等水平，初步制定了 我國制造業(yè)后續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略宏圖蝗茁；2017 年國務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中 提出 2025 年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破僚洋，部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平， 2030 年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平候赏，對人工智能技術(shù)的后續(xù) 發(fā)展亦提出明確規(guī)劃斧炎；2020 至 2021 年期間，伴隨國內(nèi)機器視覺行業(yè)自主研發(fā)技術(shù)的 不斷成熟盯媚，國家標(biāo)準(zhǔn)《智能制造機器視覺在線檢測測試方法》等文件中開始陸續(xù)明確 機器視覺行業(yè)的發(fā)展路徑铝寿，以及與人工智能、智能制造的結(jié)合方式等弥禀，《“十四五”智 能制造發(fā)展規(guī)劃（征求意見稿）》明確提出到 2025 年規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本普及 數(shù)字化匣诉，骨干企業(yè)實現(xiàn)智能轉(zhuǎn)型升級诡岂。

人口老齡化加劇和疫情影響常態(tài)化的背景下骏芍，制造業(yè)平均工資的不斷上漲助推工業(yè) 智能化加速升級。隨著經(jīng)濟的發(fā)展登鄙，國內(nèi)就業(yè)人口數(shù)量增長放緩既憔、老年人口占比上 升，預(yù)計中國人口結(jié)構(gòu)老齡化將成為一個不可逆轉(zhuǎn)的趨勢骤公。國家統(tǒng)計局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯 示抚官，截至 2020 年末，我國 65 歲及以上人口數(shù)量為 1.91 億人阶捆，占總?cè)丝诘谋戎剡_(dá)到 13.5%凌节，同比增加 0.9%，老齡化程度不斷加深洒试。同時倍奢，德爾塔、奧密克戎等病毒毒株 的出現(xiàn)對工業(yè)企業(yè)的開工率帶來較大不確定性垒棋，世界衛(wèi)生組織舉行緊急會議后發(fā)布 聲明卒煞，將奧密克戎列為“需要關(guān)注的變異株”，機器替人的需求進一步增加叼架。隨著人 口老齡化速度加快畔裕，用工成本不斷上升，2020 年中國制造業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平 均工資達(dá) 8.24 萬元乖订，比 2016 年增加 2.29 萬元扮饶，制造業(yè)企業(yè)面臨成本壓力和較大生 產(chǎn)不確定性，實現(xiàn)機器視覺普及是大勢所趨乍构。

國內(nèi)各省市機器視覺應(yīng)用進展穩(wěn)步推進惜肃。截至 2020 年底，我國各主要省市在人工智 能和機器視覺領(lǐng)域均已形成一定產(chǎn)業(yè)布局抬奠，并明確提出后續(xù)發(fā)展規(guī)劃肩检。其中，河北、 河南泉疆、吉林派料、云南等地區(qū)明確提出機器視覺計劃的相關(guān)戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，北京滑攘、上海腊匆、 浙江、廣東超璧、深圳等地區(qū)明確提出智能機器人相關(guān)的戰(zhàn)略發(fā)展目標(biāo)隙趣，智能工廠、數(shù)字 化車間嘴缓、智能制造等概念在陸續(xù)出現(xiàn)在各地區(qū)制造行業(yè)發(fā)展規(guī)劃中旱万。在制造業(yè)升級 的大背景下，全國各省市各地區(qū)齊頭并進吐句，圍繞智能制造的主線展開布局胁后，機器視覺 作為智能制造之眼，是進行數(shù)據(jù)搜集的必要條件嗦枢，從產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)順序來看攀芯，將優(yōu)先受 益于制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級，伴隨企業(yè)投資支出的逐步增加文虏，機器視覺行業(yè)將逐 步放量侣诺，步入發(fā)展快車道。

03

技術(shù)升級是機器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力

技術(shù)升級帶來的降本增效氧秘，是機器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力年鸳。從全球機器視覺相 關(guān)專利數(shù)量來看，截至 2019 年全球機器視覺累計專利數(shù)量達(dá) 8.6 萬項敏储，2010-2019 年 期間新增專利數(shù)量同比增速持續(xù)保持正增長阻星，2017-2019 年期間新增專利數(shù)量保持在 17%左右的增速水平。伴隨專利技術(shù)的逐步增加已添，全球機器視覺技術(shù)的不斷完善妥箕，機 器視覺相對于人工的比較優(yōu)勢進一步擴大，將進一步打開行業(yè)發(fā)展空間鹰觅。

技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系逐步完善涮婿，加快推進核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化。目前行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化組織主要有 ISO/IEC JTC 1 1/SC 24田蝠，ITU：SG16掠佛，IPC，IEEE权塑，G3 國際機器視覺標(biāo)準(zhǔn)化組織 AIA蔽碘、 EMVA、JIIA、VDMA 和 CMVU 等武慨， G3 已發(fā)布多項行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)晋劫，對于通用、安 全與可靠性行掰，器件怎机、接口與測試、驗收與測評坪江、工業(yè)互聯(lián)等方面均已明確相關(guān)的技術(shù) 標(biāo)準(zhǔn)仲闽，國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和團體標(biāo)準(zhǔn)中部分也已完成發(fā)布僵朗。行業(yè)發(fā)展的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)逐 步統(tǒng)一有利于國內(nèi)機器視覺在良性發(fā)展軌道中不斷成長赖欣。

技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系逐步完善，加快推進核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化衣迷。目前行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化組織主要有 ISO/IEC JTC 1 1/SC 24畏鼓，ITU：SG16，IPC壶谒，IEEE，G3 國際機器視覺標(biāo)準(zhǔn)化組織 AIA膳沽、 EMVA汗菜、JIIA、VDMA 和 CMVU 等挑社， G3 已發(fā)布多項行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)陨界，對于通用、安 全與可靠性痛阻，器件菌瘪、接口與測試、驗收與測評音拢、工業(yè)互聯(lián)等方面均已明確相關(guān)的技術(shù) 標(biāo)準(zhǔn)莱芥，國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和團體標(biāo)準(zhǔn)中部分也已完成發(fā)布丈蛇。行業(yè)發(fā)展的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)逐 步統(tǒng)一有利于國內(nèi)機器視覺在良性發(fā)展軌道中不斷成長娩证。

嵌入式視覺系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)抬宽、3D 視覺隐睹、計算成像是機器視覺四大技術(shù)演進方向。當(dāng) 前機器詩句在成像質(zhì)量上仍有較大提高空間硝僻，嵌入式視覺系統(tǒng)和計算成像主要解決 這方面問題鹿脯。嵌入式技術(shù)可將具有深度學(xué)習(xí)算法和圖像處理功能的 AI 模塊集成至工 業(yè)相機，近年來嵌入式機器視覺應(yīng)用快速增加，消費電子抵师、自動駕駛奶膘、生命科學(xué)、農(nóng) 業(yè)等場景的需求不斷增長盯桦，帶動國內(nèi)企業(yè)在嵌入式機器視覺上的研發(fā)投入不斷增加慈俯。根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)，2018-2020 年間國內(nèi)企業(yè)在嵌入式視覺系統(tǒng)研發(fā)上的投 入年均復(fù)合增長率達(dá) 41.4%拥峦。深度學(xué)習(xí)和 3D 視覺均屬于視覺分析技術(shù)贴膘，可以對傳統(tǒng) 算法進行優(yōu)化并提供更豐富維度的信息，幫助機器視覺提高圖像處理的智能化水平略号。2018-2020 年間刑峡，AI 驅(qū)動的解決方案和 3D 解決方案兩個方向的研發(fā)投入年均復(fù)合增 長率分別為 40.8%和 49.7%，研發(fā)投入持續(xù)保持高速增長玄柠。綜合來看突梦，嵌入式視覺系 統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)羽利、3D 視覺宫患、計算成像是全球機器視覺四大主流技術(shù)升級路線。

嵌入式技術(shù)為智能工業(yè)相機提供關(guān)鍵價值賦能这弧。智能工業(yè)相機是工業(yè)自動化領(lǐng)域邊 緣智能的重要實現(xiàn)手段娃闲，嵌入式技術(shù)可用于實現(xiàn)將圖像處理和深度學(xué)習(xí)算法的 AI 模 塊集成至工業(yè)相機，實現(xiàn)邊緣智能匾浪，最主要的應(yīng)用包括 ADAS逛徽、工業(yè)自動化以及安防 監(jiān)控。通過對 AI 芯片的集成蚜烹，智能相機可以在特定的應(yīng)用環(huán)境中實現(xiàn)圖像處理并利 用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷穗免，為自動化場景提供無需人工干預(yù)的智能方案。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)可協(xié)助提高傳統(tǒng)方式的普適性程度并提速新場景適配過程报案。目前采用 傳統(tǒng)方式的機器視覺技術(shù)在結(jié)構(gòu)化場景相對固定趋臼、工作內(nèi)容重復(fù)度高的情況下，相 對人眼監(jiān)測在速度和準(zhǔn)確性上具有優(yōu)勢谴眶，但隨著機器視覺下游應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展俺阻， 傳統(tǒng)方式對于復(fù)雜化、細(xì)微化的場景處理上呈現(xiàn)出通用性低宰蘸、不易復(fù)制督靶、對使用人員 要求高等缺點。深度學(xué)習(xí)是將原始的數(shù)據(jù)特征通過多步的特征轉(zhuǎn)換得到一種更高層 次捂臣、更抽象的特征表示铃挠，并進一步輸入到預(yù)測函數(shù)得到最終結(jié)果邓星。簡單來講，深度學(xué) 習(xí)技術(shù)可以在全新領(lǐng)域的復(fù)雜檢測環(huán)境下应结，為傳統(tǒng)方式賦予人眼的靈活智能刨疼。

國內(nèi)外 3D 視覺研究進度趨近，國內(nèi)應(yīng)用場景更為豐富鹅龄。3D 視覺相對于 2D 視覺可 獲得物體的空間坐標(biāo)信息揩慕，更為契合精細(xì)化程度和自動化程度越來越高的工業(yè)控制 升級趨勢，但二者各有優(yōu)劣扮休。由于成本原因 3D 視覺還不能完全取代 2D 視覺迎卤。目前 標(biāo)準(zhǔn)化的 3D 視覺軟硬件產(chǎn)品已進入市場，產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)初步形成玷坠，在 3D 視覺算法研 究上國內(nèi)外企業(yè)起步時間趨近蜗搔，研究進度還均處于起步階段，研究進度趨近八堡。同時樟凄， 國內(nèi)有更多的 3D 機器視覺應(yīng)用場景，以汽車兄渺、電子缝龄、電池等為代表的新場景不斷涌 現(xiàn)，國內(nèi)企業(yè)在 3D 技術(shù)應(yīng)用研究上具有天然更為優(yōu)質(zhì)的環(huán)境专运。

精準(zhǔn)成像是機器視覺成功的前提酵吴，計算成像技術(shù)可突破傳統(tǒng)光電成像的功能與成本 局限問題。如何在方案成本和光路復(fù)雜程度之間實現(xiàn)平衡壮畏，最大化地實現(xiàn)成像效果， 是各家機器視覺廠商首先需要解決的核心問題藐捉。計算成像技術(shù)就是在傳統(tǒng)“所見即 所得”的光學(xué)成像方法上增加了“計算”的過程铭歪，即通過建立目標(biāo)場景與觀測圖像之 間的變化獲調(diào)制模型，然后利用不同的計算方法重建獲增強成像的過程氛玛，可突破傳 統(tǒng)光電成像器件搀薛、功能與成本局限的問題，滿足更高分辨率蹂勺、更大景深稻填、更多維度的 光電成像的內(nèi)部需求。同時携帘，計算成像使得超衍射成像恰壁、無透鏡成像、大視場高分辨 率成像及透過散射介質(zhì)清晰成像等成為可能旨椒，有助于促進成像設(shè)備的高性能化晓褪、微 型化和智能化堵漱。

04

消費電子是機器視覺主要應(yīng)用領(lǐng)域涣仿，汽車與電池是未來主要增長點

機器視覺的用途不斷拓寬勤庐，消費電子是機器視覺最主要的應(yīng)用領(lǐng)域。據(jù)中國機器視 覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計好港，2020 年機器視覺在電子愉镰、半導(dǎo)體、汽車領(lǐng)域的銷售額分別占全行 業(yè)銷售額的 52.9%钧汹、10.3%丈探、8.8%崭孤。電子信息制造行業(yè)自動化、標(biāo)準(zhǔn)化程度高辨宠，產(chǎn)品 生命周期短遗锣、更新?lián)Q代快，是機器視覺技術(shù)應(yīng)用較早湾蝙、需求最大的領(lǐng)域。消費電子類 元器件尺寸較小惰绘，監(jiān)測要求較高孙远，適合使用機器視覺進行檢測，其中以蘋果產(chǎn)業(yè)鏈衍 生出的檢測需求為代表蟀蛆，包括液晶屏 AA 區(qū)定位友熟、輪廓度檢測、手機零件裝配定位男沛、 螺絲裝配定位等栓占，現(xiàn)在仍是機器視覺技術(shù)的最主要應(yīng)用市場。

汽車與電池是未來機器視覺行業(yè)的主要增長點滞泣。機器視覺目前在整車生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng) 用十分廣泛，在貼片機橄霉、擠壓磨具、監(jiān)測點邑蒋、齒輪姓蜂、焊接線纜等多環(huán)節(jié)均需使用機器 視覺技術(shù)，同時在電池的電極檢測寺董、裝配檢測覆糟、化成檢測、模塊和電池組系統(tǒng)檢測均 存在應(yīng)用機器視覺技術(shù)需求滩字。未來汽車智能化水平不斷提高造虏，新能源汽車快速放量 帶來的裝配檢測和電池檢測將是機器視覺行業(yè)未來主要增長點。

技術(shù)成熟加速商業(yè)化落地麦箍，鋰電池檢測市場率先打開漓藕。目前電池占據(jù)新能源汽車總 成本的 40%-50%，電池的電極檢測挟裂、電極片距離測量痴坦、封蓋焊接引導(dǎo)和檢測五浊、軟包 表面檢測、光學(xué)字符識別等均需要用到機器視覺技術(shù)，以保證電池的高性能和大容 量箫驻。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)声怔，2015 年國內(nèi)鋰離子電池產(chǎn)量僅為 55.98 億只啥榜，2020 年為 188.45 億只价值，復(fù)合增速達(dá) 27%，截至 2021 年 Q3 為 166.83 億只持乌，已接近 2020 年全年水平薄称，預(yù)計 2021 年將繼續(xù)保持高速增長。根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)硫搏，2020 年 國內(nèi)電子及半導(dǎo)體市場規(guī)模為 36.12 億元丐忠。鋰電池檢測復(fù)雜程度較高，未來隨著新能 源汽車滲透率的提升涝调，鋰電池產(chǎn)量的快速增長將帶動相應(yīng)機器視覺市場需求打開坦推。

智能制造和自動駕駛是機器視覺主要應(yīng)用領(lǐng)域，智能化和輕量化趨勢加速市場滲透臭器。目前機器視覺在汽車領(lǐng)域主要應(yīng)用于智能制造和智能駕駛兩個方向郭销。智能制造方向 來看，汽車生產(chǎn)領(lǐng)域中至少上百個環(huán)節(jié)均存在應(yīng)用機器視覺進行檢測锡移、定位和測量 的需求，包括區(qū)分軸長漆际、檢測點火線圈中的彎曲端子淆珊、檢測焊珠位置、裝配過程中的 跟蹤等奸汇，應(yīng)用需求十分廣泛施符；自動駕駛方向來看，完成自動駕駛的首要前提是車載傳 感器擂找，其中核心組件是車載攝像頭戳吝，包括單目視覺浩销、雙目視覺等。2020 年我國新能 源汽車銷量 136.73 萬輛听哭，2021 年全年銷量達(dá) 352.05 萬輛慢洋，同比增長 157%，智能制 造的需求相應(yīng)獲得增量成長陆盘。未來在汽車智能化和輕量化趨勢下普筹，單車電子件價值 量將持續(xù)提升，對應(yīng)汽車產(chǎn)線應(yīng)用機器視覺的需求將進一步增加丰搞。（報告來源：未來智庫）

三沉沾、 上游零部件：國產(chǎn)替代進行時，各環(huán)節(jié)有序推進

01

國產(chǎn)替代進行時稚铡，3D 設(shè)備增速最快

國內(nèi)機器視覺市場較為分散革辖，國產(chǎn)品牌進口替代穩(wěn)步推進。2020 年基恩士在中國地 區(qū)的收入占比市場總收入的 34%旺哀，康耐視占 9%查袄，奧普特占 5%，其他所有企業(yè)分享 剩余的一半市場甫沉，市場集中度較低见丘。根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)，2018-2020 年我國 國產(chǎn)品牌市場規(guī)模占比穩(wěn)步提升似靖，2020 年已有 51.33%匀挪，進口替代正在穩(wěn)步推進，在此過程中三方面內(nèi)容值得關(guān)注录切。一是國產(chǎn)品牌占據(jù)的 51.33%市場份額中龍頭企業(yè)奧 普特僅有 5%炎剿，國產(chǎn)企業(yè)競爭格局更為分散；二是目前國產(chǎn)企業(yè)仍以代理商為主蓝角，具 備自主生產(chǎn)能力的企業(yè)以中低端領(lǐng)域進口替代為主阱穗，距離實現(xiàn)高端產(chǎn)品進口替代仍 有一段距離；三是從各產(chǎn)品的替代難度來看使鹅，光源目前已基本實現(xiàn)國產(chǎn)替代揪阶，集成商 的技術(shù)水平目前基本追趕上國外先進企業(yè)，其余環(huán)節(jié)目前替代難度仍較大患朱。

3D 相機/3D 采集設(shè)備銷售額增速最快鲁僚。從市場規(guī)模增速來看，2018 年-2020 年間 3D 相機/3D 采集設(shè)備的銷售額年均復(fù)合增速為 53.8%裁厅，其他環(huán)節(jié)產(chǎn)品的年均增速一般在 20%左右冰沙，3D 相機/3D 采集設(shè)備的銷售額年均增速明顯更高。3D 相機相比于 2D 相 機性能優(yōu)勢更為顯著执虹，具有更廣泛的應(yīng)用拓挥，預(yù)計未來仍將保持高速增長唠梨。 

02

光源：基本實現(xiàn)國產(chǎn)，國內(nèi)企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位

光源是機器視覺系統(tǒng)的重要零部件侥啤，LED 光源綜合性能更為突出当叭。光源是指用于為 工業(yè)機器視覺應(yīng)用場景提供照明的系統(tǒng)，主要包括光源和光源控制器劣搪，是影響機器 視覺系統(tǒng)輸入的重要因素能盈，直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。工業(yè)中使用光源的目的是實現(xiàn)圖像中目標(biāo)與背景的最佳分離斟迁，獲得高品質(zhì)接寥、高對比度的圖像。因此邻因， 好的光源產(chǎn)品需要保證足夠的亮度和穩(wěn)定性季础，物體位置不斷變化下也不會影響成像 質(zhì)量。光源主要分為高頻熒光燈耽暖、鹵素?zé)艉?LED 光源三種谦选。其中，LED 光源由于分 布式設(shè)計和合理的電流分配技術(shù)英胖，具有形狀自由度高投惶、使用壽命長、運行成本低皿港、發(fā) 光穩(wěn)定等綜合優(yōu)勢荧关，成為機器視覺領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的光源。

光源市場高端化趨勢明顯褂傀，用于 3D 視覺的輔助結(jié)構(gòu)光源市場逐步打開忍啤。光源照射方 法可分為背向照明、前向照明仙辟、結(jié)構(gòu)光照明和頻閃光照明同波。背向照明是將被拍攝物體 放在光源和相機之間，優(yōu)點是可獲得高對比度的圖像叠国；前向照明是將光源和相機位 放置于被拍攝物體的同側(cè)未檩，優(yōu)點是便于安裝；結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射 到被檢測物體上粟焊，根據(jù)明暗畸變解調(diào)出被檢測物體的三維信息讹挎；頻閃光照明是將高 頻率的光脈沖照射到物體上，相機與光源同步拍攝高速運動物體的圖像吆玖。目前，機器 視覺光源逐漸向著高端化方向發(fā)展马篮，以結(jié)構(gòu)光沾乘、同軸光等為代表的高端光源產(chǎn)品將 成為市場主流条舀。隨著 3D 視覺技術(shù)逐漸形成更多成熟的應(yīng)用方案，用于 3D 視覺的輔 助結(jié)構(gòu)光源產(chǎn)品將逐漸打開市場杰赴，滲透進更多工業(yè)機器視覺應(yīng)用場景喇坊。

光源技術(shù)門檻相對較低，國產(chǎn)企業(yè)具有先發(fā)優(yōu)勢且已占據(jù)主導(dǎo)地位便金。國外光源設(shè)計 能力已經(jīng)趨于成熟知掉，知名光源廠商日本 CCS 和美國 Ai 等，憑借強大的技術(shù)實力和 生產(chǎn)工藝在全球高端光源市場擁有較高的占有率断克。由于光源技術(shù)門檻相對較低戈般，目 前技術(shù)相對成熟，相比于機器視覺其他部件抑琳，國內(nèi)廠商進軍很早候塞，國內(nèi)市場基本由國 產(chǎn)企業(yè)主導(dǎo)，奧普特果嗜、沃德普季键、康視達(dá)、緯朗光電等國內(nèi)光源廠商基本已具備與國際 品牌競爭的實力补颗，其中奧普特是國內(nèi)市占率最大的生產(chǎn)商可都，擁有 38 大系列標(biāo)準(zhǔn)光源 產(chǎn)品和 30000 多個定制設(shè)計案例經(jīng)驗，具備非標(biāo)產(chǎn)品的快速響應(yīng)能力蚓耽。

03

鏡頭：國內(nèi)企業(yè)競爭低端市場渠牲，高端市場逐步開始布局

鏡頭質(zhì)量直接影響視覺系統(tǒng)的整體性能，是機器視覺系統(tǒng)中最關(guān)鍵的成像部件田晚。鏡 頭是機器視覺系統(tǒng)中被攝物體信息采集和傳遞過程的起點嘱兼，相當(dāng)于人眼的晶狀體。鏡頭的作用是將目標(biāo)的光輻射聚焦在相機芯片的光敏面陣上贤徒。鏡頭的參數(shù)有焦距芹壕、 視場、工作距離接奈、分辨率踢涌、景深等，實際選擇時需要考慮與相機和圖像傳感器之間的 匹配序宦，隨著 CMOS 圖像傳感器技術(shù)的快速發(fā)展睁壁，傳感器具有更小的像素，故需要更 高分辨率的鏡頭互捌。除了分辨率外癌割，所有透鏡也會受到一定的空間畸變，當(dāng)鏡頭以非線 性方式拉伸或壓縮圖像，使整個傳感器的精確測量變得非常困難窟怪。傳統(tǒng)鏡頭的高畸 變問題使得遠(yuǎn)心鏡頭應(yīng)用而生肺倾。遠(yuǎn)心鏡頭獨有的平行光路設(shè)計能糾正傳統(tǒng)工業(yè)鏡頭 視差，可在一定物距范圍內(nèi)嫡笔，使得到的圖像放大倍率不會變化圈咬，具有高分辨率、超寬 景深辞仇、超低畸變的特性鹏汁，在精密檢測領(lǐng)域備受歡迎。

全球工業(yè)鏡頭市場平穩(wěn)增長板拂，中國市場持續(xù)高速放量磕艺。2016-2019 年全球工業(yè)鏡頭市場規(guī)模從 10.8 億美元增長至 12.0 億美元，CAGR3.4%涣母；中國工業(yè)鏡頭市場規(guī)模則從 2016 年的 2.3 億元增長至 2019 年的 7.0 億元附垒，CAGR45.9%，中國工業(yè)鏡頭市場正以遠(yuǎn)超全球市場的增速迅速擴張更耻， 高速擴張的背后主要是相關(guān)生產(chǎn)研發(fā)工藝的不斷提升测垛，助推鏡頭生產(chǎn)的質(zhì)效不斷提 升，如鍍膜技術(shù)的發(fā)展提高了鏡頭的良率秧均、自動組立機的投入是的組裝環(huán)節(jié)由人工 轉(zhuǎn)為自動組裝等食侮，提升了組裝效率和產(chǎn)品穩(wěn)定性。

國產(chǎn)企業(yè)憑借價格優(yōu)勢和量產(chǎn)能力競爭低端產(chǎn)品替代目胡，高端市場已開始逐步布局锯七。目前我國工業(yè)鏡頭市場主要由國外老牌鏡頭廠商主導(dǎo)，包括德國施耐德誉己、德國卡爾 蔡司眉尸、美國 Navitar、日本 KOWA 等巨双，這些國外企業(yè)技術(shù)積累雄厚噪猾、品牌影響力較大， 在高端工業(yè)鏡頭市場優(yōu)勢明顯筑累，但一般產(chǎn)品價格較高袱蜡，對中國市場的應(yīng)用開發(fā)不足。2009 年開始國內(nèi)企業(yè)開始逐步發(fā)力疗刮，但國內(nèi)工業(yè)鏡頭廠商大多體量相對較小吞瘸，主要 從中低端市場切入，憑借性價比優(yōu)勢與外資品牌進行競爭忿迷，如東莞普密斯械与。同時铅阎，東 正光學(xué)等部分國內(nèi)廠商已經(jīng)具備提供全系列工業(yè)鏡頭的實力，正積極布局高端產(chǎn)品 市場唆蕾，禾锻希康、大華也已具備工業(yè)相機生產(chǎn)能力衡辨。當(dāng)前國內(nèi)廠商在鏡頭制作工藝上與國 外老牌廠商相比還有差距，但已經(jīng)基本能夠滿足視覺系統(tǒng)的基本需求官溜。

04

工業(yè)相機：歐美品牌主導(dǎo)怎开，替代難度較大

工業(yè)相機相比民用相機具有多方面優(yōu)勢，選擇相機需要考慮多方面因素牵字。工業(yè)相機 設(shè)計最初源于民用相機铲蒸，工業(yè)相機與民用相機相比具有更強的圖像穩(wěn)定性、更高的 傳輸能力岸夯、更好的工作持續(xù)性以及環(huán)境適應(yīng)性麻献，在多方面均具有一定優(yōu)勢。不同類型 的相機直接決定采集到的圖像分辨率和質(zhì)量猜扮，是機器視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵部件勉吻。在實際 選用相機，首先需要考慮決定檢測精度和視野大小的分辨率旅赢，其次需考慮幀率齿桃，相機 幀率需要大于等于檢測速度，再次是曝光方式煮盼，全局曝光還是卷簾曝光短纵，準(zhǔn)確識別一 般需要選擇全局曝光，最后則是其余參數(shù)的選擇僵控，如 CCD香到、CMOS、網(wǎng)口或 USB 等报破。

智能相機解決了看得懂的問題悠就，未來將繼續(xù)提升多維度性能。世界工業(yè)相機市場經(jīng) 歷了由模擬相機到數(shù)字相機抛惶、再到智能相機的過程伍茎，2000 年以前以模擬相機為主， 主要解決看得見問題衡蟹；2000-2015 年工業(yè)相機市場處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段已清，主要解決看 得清問題，數(shù)字信號接口取代模擬接口镇弄，高速接口協(xié)議 GigE Vision 等開始使用卷霜，同 時，2000 年后智能相機開始出現(xiàn)，主要解決了看得懂的問題遗渊，可實現(xiàn)讀碼鄙幸、OCR、 識別什异、定位引導(dǎo)邦墅、測量等基本功能。智能相機將圖像的采集毙驯、處理與通信功能集成于 單一相機內(nèi)倒堕，能夠在狹窄的空間進行靈活安裝和應(yīng)用，具有成本低爆价、易用性強垦巴、開發(fā) 簡單快速、緊湊型一體化設(shè)計等優(yōu)點铭段。展望未來骤宣，智能相機的成像分辨率將不斷提 高，圖像采集速度大幅提升序愚，可見光光譜向非可見光光譜拓展憔披，單一光譜到多/高光 諾譜，空間維度向 3D/4D 繼續(xù)延展展运、集成更多邊緣智能活逆，全方位提升產(chǎn)品性能。

工業(yè)相機市場在全球市場和中國市場持續(xù)穩(wěn)健增長拗胜。2016-2019 年蔗候，全球工業(yè)相機市 場規(guī)模從 6.2 億美元增長至 14.0 億美元，CAGR31.1%埂软；中國工業(yè)相機市場規(guī)模從 3.3 億元增長至 4.1 億元矫撤，CAGR8.0%，增速較緩聪供。國內(nèi)工業(yè)相機市場增速較為緩慢主要 是因為國內(nèi)工業(yè)相機相關(guān)技術(shù)還不成熟赃勺，相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)驗積累還不足，產(chǎn)品更多以 進口國外品牌產(chǎn)品為主蜒且。世界范圍內(nèi)歐美企業(yè)在工業(yè)相機領(lǐng)域進入時間早筝妥，憑借強 大的研發(fā)實力和先發(fā)優(yōu)勢，產(chǎn)生行業(yè)經(jīng)驗的不斷積累尤喂，帶動全球工業(yè)相機市場規(guī)模 不斷擴大屋问。

歐美品牌占主導(dǎo)地位，國產(chǎn)替代逐步推進辽奥。國外品牌由于布局較早籍囱，軟硬件優(yōu)勢明 顯绩寂，在國內(nèi)高分辨率、高端工業(yè)相機領(lǐng)域仍占據(jù)主導(dǎo)地位烤脾，如瑞士 Baumer佃戈、德國 Basler、 德國 AVT匾委、加拿大 PointGrey 等拖叙，在國內(nèi)工業(yè)相機市場市占率較高。國內(nèi)廠商主打性 價比優(yōu)勢赂乐，對中國市場應(yīng)用進行針對性開發(fā)憋沿，以占取有利切入點。從國內(nèi)企業(yè)市場進 展來看沪猴，一方面，以安防監(jiān)控為主的龍頭企業(yè)利用自身在軟硬件上的研發(fā)優(yōu)勢采章，開始 布局工業(yè)相機領(lǐng)域运嗜，如華睿科技悯舟；另一方面担租，以專業(yè)機器視覺產(chǎn)品為主的零部件廠商 也不斷推出智能相機系列產(chǎn)品，從中低端產(chǎn)品開始切入市場抵怎。

工業(yè)相機按圖像處理器芯片可分為 CCD 相機和 CMOS 相機奋救，CMOS 相機正成為主 流。CCD 是電荷耦合器件的簡稱反惕，CMOS 是互補金屬氧化物半導(dǎo)體的簡稱赶马。CCD 是 各個感光元器件信號統(tǒng)一放大，噪聲較小马怎，CMOS 則是單獨放大既屋，圖像有大量噪聲， 圖像品質(zhì)低于 CCD 傳感器惰渐。隨著 CMOS 傳感器在消費電子行業(yè)的大量應(yīng)用闰幽，CMOS 傳感器在架構(gòu)設(shè)計和工藝保障上已經(jīng)明顯改善，同時 CMOS 具有集成度高校社、成本低屯贺、 體積小等優(yōu)勢，目前在眾多應(yīng)用場景中正逐步取代 CCD 傳感器欠怕。

05

視覺分析軟件：機器視覺“大腦”摸进，國內(nèi)企業(yè)以二次開發(fā)為主

視覺分析軟件是機器視覺“大腦”，實現(xiàn)視覺信息處理功能兢假。視覺信息處理相當(dāng)于機 器視覺的“大腦”一黄，負(fù)責(zé)對相機采集的圖像進行處理分析芋滔，實現(xiàn)對特定目標(biāo)的識別、 檢測與分析矛渴，并作出相應(yīng)決策椎扬。視覺信息處理一般包括圖像預(yù)處理、圖像定位與分 割具温、特征提取蚕涤、模式分類、語義理解等層次铣猩。以一只貓的圖像識別為例揖铜，首先將獲得 的圖像進行預(yù)處理提高圖像質(zhì)量，利用邊界分割確定目標(biāo)的大小达皿、位置與方向信息天吓， 然后進行特征提取獲得紋理、形狀峦椰、顏色等特征龄寞，再使用各種搜索算法，與圖像數(shù)據(jù) 庫中有類似特征的圖像匹配從而識別目標(biāo)物體汤功，最后對物體解釋描述物邑。 

機器視覺軟件先后出現(xiàn)四種主流軟件平臺。機器視覺軟件負(fù)責(zé)視覺感知與理解吟芜，實 現(xiàn)執(zhí)行控制耻覆、圖像采集、圖像分析與處理夯榛、業(yè)務(wù)計算营慷、顯示等重要功能。視覺軟件的 發(fā)展經(jīng)過了四個階段：

基于圖像算子的視覺開發(fā)軟件：針對某個特定的生產(chǎn)步驟翅昏，集成光源牺独、IO、相機 等外設(shè)访芙，對采集到的圖像進行多算子的處理谬堕，最后產(chǎn)生圖片供顯示，產(chǎn)生狀態(tài)薯替、 數(shù)據(jù)沈论，其中以 Halcon、OpenCV 為代表救辖，缺點是成本較高簿煌、人員技術(shù)要求嚴(yán)格；

基于算法組件的視覺軟件平臺：是將一個或多個算子鉴吹，封裝成具備某種綜合功 能的組件（如：圓查找姨伟、模板匹配惩琉、二維碼識別等），并提供可運行時動態(tài)組合 各組件功能的軟件夺荒，典型代表有康耐視的 VisionPro瞒渠、凌云光的 VisionWare、海 康的 VisionMaster技扼、陜西維視圖像的 Visionbank 等伍玖；

基于組態(tài)思想的視覺開發(fā)平臺：以靈活多樣的組態(tài)方式（而不是編程方式）提供 良好的用戶開發(fā)界面和簡捷的使用方法，提供軟硬件的全部接口進行系統(tǒng)集成剿吻， 以基恩士的 CV_X 軟件庫窍箍，凌云公司的 VisionAssembly 為代表；

基于云端計算的視覺平臺：該平臺還處于發(fā)展過程中丽旅，以構(gòu)建場景互聯(lián)的工業(yè) 云平臺為目的椰棘，實現(xiàn)更大范圍的智能工廠生產(chǎn)系統(tǒng)集成。

國外機器視覺軟件發(fā)展較為成熟榄笙，國內(nèi)以二次開發(fā)為主低腕。代表性機器視覺軟件有 OpenCV、HALCON 和 HexSight 等蓄稠，OpenCV 是美國 Intel 開發(fā)的開源免費圖像處理 庫，主要應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域朋丢，開發(fā)成本較低译拿，但其可靠性、執(zhí)行效率请癣、效果和性 能不如商業(yè)化軟件薛对。HALCON 是德國 MVTec 公司開發(fā)的機器視覺算法包，HALCON 圖像處理庫包括一千多個獨立的函數(shù)砍倾，其函數(shù)庫可以通過 C/C++和 Delphi 等多種編 程語言調(diào)用深冶，同時支持百余種工業(yè)相機和圖像采集卡包括 GenlCam，GigE 和 IIDC1394乎叫，被公認(rèn)是功能最強的機器視覺軟件之一欧陋。由于機器視覺軟件的底層算法 具有非常高的技術(shù)壁壘，國內(nèi)公司主要基于 OpenCV 等開源算法庫语但，或 Halcon邪蛔、 VisionPro 等商業(yè)算法庫，進行二次開發(fā)扎狱。代表產(chǎn)品包括北京凌云光 Vision WARE 視 覺軟件侧到、陜西維視圖像 Visionbank 機器視覺軟件、深圳市精浦科技有限公司 OpencvReal ViewBench(RVB)等淤击。

四匠抗、 中游集成商：需求碎片化導(dǎo)致市場分散故源，看好具備兩大能力的企業(yè)

01

視覺系統(tǒng)貢獻(xiàn)行業(yè)主要銷售額，算法已進入云端智能計算時代

機器視覺中游包括設(shè)備制造和系統(tǒng)集成兩個環(huán)節(jié)汞贸。機器視覺中游企業(yè)既要承接上游 的硬件設(shè)備绳军，也要進行中游算法開發(fā)，還要為下游客戶提供整體解決方案和相關(guān)服 務(wù)著蛙。系統(tǒng)集成商主要面向設(shè)備制造商或者最終用戶删铃，提供硬件集成、軟件服務(wù)等解決 方案踏堡，可根據(jù)用戶要求提供非標(biāo)服務(wù)猎唁。目前國內(nèi)系統(tǒng)集成行業(yè)門檻較低，市場競爭較 為激烈今伏，行業(yè)盈利空間相對有限拄渣。設(shè)備制造商不止是做軟件系統(tǒng)集成，而是將光源癌越、 鏡頭浦砚、相機、圖像采集卡洲芥、視覺分析軟件等與軟件系統(tǒng)結(jié)合亚滑，針對特定下游應(yīng)用場景 進行開發(fā)，制造完整的機器視覺系統(tǒng)或裝備昌嘶。

視覺系統(tǒng)等整套設(shè)備為機器視覺行業(yè)銷售額主要構(gòu)成还做。從細(xì)分產(chǎn)品構(gòu)成來看，機器 視覺各類產(chǎn)品可分為三類诱榴，第一類是特定應(yīng)用視覺系統(tǒng)或可配置視覺系統(tǒng)裕甸，典型的 工業(yè)機器視覺系統(tǒng)包括光源、鏡頭备则、相機碳扯、圖像采集卡、圖像處理軟件隐锭、通訊窃躲、輸入 輸出單元等，第二類主要是硬件钦睡，包括相機框舔、光學(xué)原件、照明設(shè)備赎婚、各類傳感器等刘绣；第三類包括軟件、線纜挣输、采集卡等其他配件纬凤。根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示福贞， 2020 年我國特點應(yīng)用機器視覺系統(tǒng)的銷售額占比為 43.3%，2D 相機為 18.8%停士，光學(xué) 原件為 16.2%挖帘，三者合計占比達(dá)到 71.6%，特點應(yīng)用視覺系統(tǒng)和硬件類產(chǎn)品 2020 年 合計占比接近 90%恋技，為機器視覺市場主要構(gòu)成拇舀，軟件類和配件類市場份額較小。

機器視覺算法歷經(jīng)四代革新狈报，已進入云端智能計算時代株矩。機器視覺算法對于中游系 統(tǒng)集成至關(guān)重要，其發(fā)展可以劃分為四個階段：第一代為模式識別的圖像處理溺剖，改善 了圖像的質(zhì)量碱跃；第二代為模式識別的圖像分析，用特征提取工具實現(xiàn)圖像中的目標(biāo) 識別鳖进，常有主成分分析园湘，F(xiàn)isher 分析、遺傳算法等葵斗；第三代為圖像理解深度學(xué)習(xí)单墓，可 以完成分類、分割杂虐、檢測和識別功能发娶；第四代為云端智能計算，利用基于知識圖譜的 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立生產(chǎn)專家?guī)炝吓恕３Ｒ姷臋C器視覺算法工具主要有兩種類型，一種 是包含多種處理算法的工具包悍赢，另一種是專門實現(xiàn)某一類特殊工作的應(yīng)用軟件决瞳，二 者各有利弊，需根據(jù)用戶實際情況來選擇左权。

02

需求碎片化導(dǎo)致市場集中度較低皮胡，看好具備兩種能力的中游企業(yè)

下游需求碎片化和定制化程度較高，機器視覺系統(tǒng)通用性較差赏迟，導(dǎo)致中游市場集中 度較低屡贺。機器視覺下游應(yīng)用市場呈現(xiàn)出高度碎片化和定制化的特點，涉及行業(yè)眾多 且需求多元锌杀，而一套機器設(shè)備往往只能應(yīng)用于單一行業(yè)甩栈，或一套視覺系統(tǒng)中的配件 只能使用特定廠商的產(chǎn)品，因此針對不同行業(yè)大多需要進行定制開發(fā)糕再。目前中游機 器視覺企業(yè)很難覆蓋所有主要下游行業(yè)量没，也無法全部覆蓋全部型號產(chǎn)品玉转，不同行業(yè) 之間推廣鋪開的開發(fā)成本和使用維護較高，導(dǎo)致機器視覺中游市場集中度較低殴蹄，同 時究抓，大部分企業(yè)產(chǎn)品型號眾多，但單個產(chǎn)品量都不高兄哮，呈現(xiàn)多品種肚微、小批量的特征。

站在機器視覺中游行業(yè)視角來看参匀，我們看好具備底層算法能力以及上游部分零部件 自產(chǎn)能力的中游企業(yè)旭眼。首先，目前機器視覺中游企業(yè)大多不具備底層算法開發(fā)能力恶稼， 更多以二次開發(fā)為主教够，與特定場景需求結(jié)合度不高，更新需求響應(yīng)較慢沪蜕，因此未來獨 立具備底層算法開發(fā)能力的中游企業(yè)將更具優(yōu)勢杠捂；其次，中游行業(yè)競爭激烈泞首，產(chǎn)品型 號眾多且單產(chǎn)品的價值量一般不高赋芥，如何壓降成本將是未來企業(yè)之間博弈的關(guān)鍵。因此能夠向上游產(chǎn)業(yè)鏈延伸掖饲，具備自主生產(chǎn)部分零部件的中游企業(yè)將在未來競爭格 局中占據(jù)有利地位一膨；最后，下游需求的高度碎片化與機器視覺裝備通用性差導(dǎo)致定 制化程度較高洒沦，如何開拓更多不同下游應(yīng)用行業(yè)豹绪，尤其是在未來幾年景氣度比較高 的鋰電、光伏等行業(yè)申眼，將是為中游企業(yè)提供超額利潤的重要因素瞒津，而具備上述兩種能 力的中游企業(yè)在未來市場競爭中將更具優(yōu)勢。

五括尸、 重點公司分析：矩子科技巷蚪、奧普特、天準(zhǔn)科技

01

矩子科技：檢測領(lǐng)域先發(fā)龍頭濒翻，訂單良好盈利改善

檢測領(lǐng)域先發(fā)龍頭屁柏，技術(shù)積累較為深厚。公司是國內(nèi)最早進入機器視覺檢測領(lǐng)域的 企業(yè)有送，經(jīng)過多年深耕已具備扎實的研發(fā)能力淌喻，底層算法、2D/3D 機器視覺軟件和部分 核心零部件均為自主研發(fā)，具備向下游多個細(xì)分行業(yè)拓展的能力橱孽。公司推出的 3D SPI 及 3D AOI 持續(xù)放量拥臼，具備 SMT 整線銷售能力，憑借高性價比優(yōu)勢有望實現(xiàn)進口替 代愁豆。同時 FPC 柔性電路板搭奄、半導(dǎo)體、鋰電招狈、醫(yī)藥等領(lǐng)域新產(chǎn)品正在相繼推出艇氯，推動 公司收入加速增長。

Mini LED 行業(yè)需求迎來放量类棍，公司訂單良好有望延續(xù)高增药炊。半導(dǎo)體工藝檢測是機器 視覺在半導(dǎo)體行業(yè)中的重要應(yīng)用，Mini LED 行業(yè)的興起為公司 AOI 產(chǎn)品帶來新增長 點堡迷。根據(jù) CINNO Research 機構(gòu)預(yù)測变跃，Mini LED 行業(yè)未來五年的市場規(guī)模將增漲十倍，Mini LED 背光模組將從不到 2,000 萬片/年出貨量將增長至 1.7 億片/年骇幽，市場空 間廣闊瘪决，相應(yīng)將帶動公司 AOI 產(chǎn)品持續(xù)放量。截至 2021 年 Q3穷娱，公司合同負(fù)債為 2686.72 萬元绑蔫，相比 2020 度末增長 160.04%，主要原因為新簽合同預(yù)收貨款以及發(fā)出 商品已收貨款增加泵额，說明公司 AOI配深、SPI、FPC 柔性線路板通用光學(xué)檢測設(shè)備嫁盲、鐳雕 機篓叶、選擇性波峰焊等產(chǎn)品訂單情況較好，在下游需求高景氣背景下有望持續(xù)高增羞秤。

營收結(jié)構(gòu)優(yōu)化+成本壓力有望緩解缸托，公司盈利能力得到不斷改善。公司 2021 年三季 度單季成本為 9906.82 萬元锥腻，同比增長 52.40%，環(huán)比增長 5.03%母谎，主要為公司上游原 材料對應(yīng)的大宗商品價格上漲所致瘦黑，考慮到大宗商品價格進一步上漲空間相對有限， 公司成本端壓力有望逐步緩解奇唤。同時趾倾，公司 2016 年營收結(jié)構(gòu)中機器視覺設(shè)備占比 45.37%，2020 年營收結(jié)構(gòu)中機器視覺設(shè)備占比 56.94%，相比控制線纜組件而言機器 視覺設(shè)備的毛利率更高绑功，未來隨著公司營收結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化和成本壓力逐步緩解泵易， 整體盈利能力有望得到進一步提高。

02

奧普特：機器視覺零部件龍頭窥书，豐富產(chǎn)品矩陣顯實力

機器視覺零部件國產(chǎn)龍頭碴厂，豐富產(chǎn)品矩陣彰顯核心優(yōu)勢。公司以機器視覺核心部件 中的光源產(chǎn)品為突破口進入機器視覺市場偷被，逐步將產(chǎn)品線拓展至其他機器視覺部件刮盗， 現(xiàn)已形成包括 SCI 機器視覺系統(tǒng)、標(biāo)準(zhǔn)光源逝遣、非標(biāo)光源书县、光源控制器、工業(yè)鏡頭耽盛、工 業(yè)相機叉屠、視覺配件、選型助手等產(chǎn)品在內(nèi)的豐富機器視覺產(chǎn)品體系忿檩，全球市場來看僅 有基恩士具有同樣全面的多產(chǎn)品布局尉尾。同時，公司具有 190+銷售工程師休溶，140+成像 工程師代赁，870+軟件工程師和全周期專業(yè)技術(shù)服務(wù)，可 7X24 小時現(xiàn)場技術(shù)支持兽掰，標(biāo)準(zhǔn) 產(chǎn)品當(dāng)天交貨芭碍，定制產(chǎn)品 3 個工作日內(nèi)交貨。公司全流程服務(wù)優(yōu)質(zhì)快速孽尽，產(chǎn)品窖壕、服 務(wù)、研發(fā)等多方面優(yōu)勢鑄就公司在機器行業(yè)的國內(nèi)龍頭領(lǐng)先地位杉女。

傳統(tǒng)下游 3C 電子持續(xù)發(fā)力瞻讽，新能源行業(yè)帶來增量需求。公司深耕消費電子行業(yè)熏挎，產(chǎn) 品具有液晶屏 AA 區(qū)定位速勇、耳機孔定位、按鍵字符位置檢測障昆、PCB 焊錫檢測欠慢、手機 芯片缺陷檢測、手機 MIC 貼合檢測盲陨、輪廓度檢測等功能笋夸。近 3 年公司在消費電子行 業(yè)的營收占比均保持在 70%以上液啃，產(chǎn)品已獲蘋果、富士康椿啦、歐姆龍等行業(yè)知名企業(yè) 認(rèn)可墨仰，在 3C 電子領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力。同時估董，公司已成功開拓鋰電拯耿、光伏等新能源行業(yè)， 產(chǎn)品可滿足硅棒端面尺寸檢測谎秃、焊點檢測鼓募、極片檢測、電芯模組焊點缺陷檢測等場景 需求弱瞄，已獲寧德時代买雾、比亞迪、孚能等各行業(yè)知名企業(yè)認(rèn)可杨帽。2020 年公司分別在 3C 電子領(lǐng)域視覺應(yīng)用研究投入 2111.38 萬元和新能源領(lǐng)域視覺應(yīng)用研究投入 1058.45 萬 元漓穿，助力相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)品功能進一步升級。

募投擴產(chǎn)穩(wěn)步推進注盈，競爭優(yōu)勢不斷加強晃危。公司 2020 年底正式登陸科創(chuàng)板，募集資金 16.18 億元老客，主要用于“總部機器視覺制造中心”僚饭、“華東機器視覺產(chǎn)業(yè)園”等項目建 設(shè)，預(yù)計完全建成達(dá)產(chǎn)后將增加光源產(chǎn)能 31 萬個胧砰、鏡頭產(chǎn)能 20 萬個鳍鸵、光源控制器 產(chǎn)能 15 萬臺、相機產(chǎn)能 2.7 萬臺和視覺控制器產(chǎn)能 1.1 萬臺尉间，項目建設(shè)期為2年偿乖。

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天準(zhǔn)科技：專注工業(yè)視覺裝備，技術(shù)水平國內(nèi)領(lǐng)先

專注工業(yè)視覺裝備哲嘲，技術(shù)水平國內(nèi)領(lǐng)先滨胰。公司從工業(yè)視覺設(shè)備和產(chǎn)業(yè)智能方案入手， 主要產(chǎn)品包括精密測量儀器宁斋、智能檢測裝備感栋、無人物流車等，產(chǎn)品功能涵蓋尺寸與缺 陷檢測慧男、自動化生產(chǎn)裝配姥仍、智能倉儲物流等工業(yè)領(lǐng)域多個環(huán)節(jié)，其中智能 3D 視覺傳 感器勉瘩、復(fù)合式高精度坐標(biāo)測量儀器和精密測量儀器等產(chǎn)品均達(dá)到或超過國際優(yōu)秀同 行喉侨，現(xiàn)已獲得蘋果公司、三星集團等國際知名企業(yè)的認(rèn)可杀坟。同時青礁，公司具有自主研發(fā) 的軟件平臺和精密驅(qū)控等核心技術(shù)能力，整體技術(shù)水平國內(nèi)領(lǐng)先源玉。

營收持續(xù)高速增長谋监，海外市場營收顯著增加。公司 2016 年營業(yè)收入僅為 1.81 億元炼吴， 2020 年已達(dá) 9.64 億元本鸣，近 5 年營收復(fù)合增速為 51.91%，總體營收持續(xù)高速增長硅蹦。同 時荣德，公司產(chǎn)品性能優(yōu)異，不僅能形成進口替代童芹，還可實現(xiàn)出口外銷涮瞻。2020 年公司海 外營收同比增長 442%，對公司營收貢獻(xiàn)較大增量假褪。 

更低成本+更寬領(lǐng)域署咽，助力公司快速發(fā)展。公司屬于中游集成商生音，部分業(yè)務(wù)向上游拓 展宁否，可自產(chǎn)包括視覺傳感器、ARM 的智能相機缀遍、精密測量專用控制器等在內(nèi)的零部 件慕匠，可降低公司生產(chǎn)成本。消費電子是公司目前主要應(yīng)用領(lǐng)域瑟由，2020 年營收結(jié)構(gòu)中 消費電子領(lǐng)域占比 88%总恐。近年來，公司不斷向半導(dǎo)體馍晴、光伏坐默、汽車等領(lǐng)域拓展，2019 年收購的德國半導(dǎo)體公司 MueTec 擴大了天準(zhǔn)科技在半導(dǎo)體市場的份額驱偿，光伏領(lǐng)域的 LDI 激光直接成像設(shè)備成為公司 2021 年第三季度業(yè)績增長的關(guān)鍵蚜玲，且公司已與汽車 領(lǐng)域一級供應(yīng)商、零部件廠商如博世乓托、世特科等形成重要合作伙伴關(guān)系结憾，下游應(yīng)用領(lǐng) 域的不斷拓寬使得公司發(fā)展不斷提速。

（工業(yè)機器人與智能制造）

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