工业机器视觉行业深度报告：兼具高成长和成熟技术的AI应用赛道（附下载）

来源：m6米乐娱乐    发布时间：2023-12-21 04:49:56

  原标题：工业机器视觉行业深度报告：兼具高成长和成熟技术的AI应用赛道（附下载）

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  机器视觉系统的算法软件部分是利用计算机视觉算法对获取图像做多元化的分析，进而为进一步决策提供所需信息。根据集 成程度和开发难度的不同可以细分为供集成商和设备商开发使用的底层算法和供最终客户使用的二次开发好的算法包。由于不同工业应用场景之间的差异性以及对精度的高要求，往往需要专门设计对应的软件算法以满足工业场景下的视 觉需求。

  机器视觉伴随制造业的转型升级和对品控要求的慢慢地增加，逐步实现核心技术的突破和下游应用场景的拓展。

  欧美：应用场景层面上，从80年代开始，由汽车、半导体等高端制造业的发展而开始发展；后续加快速度进行发展的消费电子 成为机器视觉最重要的应用场景；各行各业对于生产制造的要求逐步提升也推动机器视觉在各行各业中逐步渗透。技术能力层面上，从早期基于模式匹配的2D逐步向以深度学习和3D视觉检测为代表的新技术发展。

  中国：应用场景层面上，与我国制造业发展相匹配，最早应用在食品、印刷包装等场景中应用，后续加快速度进行发展的3C电 子成为最重要的应用场景，近年来随我国制造业的转型升级如半导体、汽车以及新兴起的产业的兴起如新能源逐步渗透 更多的应用场景。技术层面上，从早期依赖海外的技术到逐步实现核心技术的自研，目前在部分领域中已达到全球 领先水平。

  我们认为，应用场景的拓展为机器视觉提供广阔市场空间，技术能力突破为机器视觉在更多场景应用落地奠定能力基 础，二者是分析机器视觉发展历史、现状与前景的重要因素。

  机器视觉主要下游应用行业增速明显：2021年，锂电池、新能源汽车、工业机器人与电子等行业的下业的增速较 快，分别达到了181%、150%、65%、40%。数字化、智能化需求不断的提高，下游应用场景稳步增长，需求有望释放。

  工业企业技术改造意愿强烈：随我国制造业企业逐步向精细化、数字化、智能化方向发展，中国工业企业技术改造强 烈，全国规上工业公司技术改造经费支出自2017年开始连续正增长，利好机器视觉设备在下游工业现场的渗透率增加。

  我们认为，我国制造业的数智化转型升级将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升，为机器视觉提供有力支撑。

  工业机器视觉是AI产业和制造业转变发展方式与经济转型的重要环节，是国家政策着重关注和发展的行业：2016年以来，在人 工智能产业和智能制造业升级相关的政策文件中被多次提及，2016年的《智能制造发展规划（2016-2020）》、2017年 的《新一代AI发展规划》、2020年的《工业互联网创新发展规划》和2021年的《“十四五”智能制造发展规划》 等文件中均提出重点突破计算机视觉、视觉传感有关技术，为机器视觉产业高质量发展提供了政策助力。

  机器视觉行业上游环节价值量大：关键零部件和软件系统约占工业机器视觉产品总成本的80%。工业相机、底层软件 算法等技术壁垒高，利润率高。对机器视觉上游环节的掌握是目前市场之间的竞争的关键。同时，相机、镜头、光源等核心 零部件部件在机器视觉产品中的占比超过50%。

  国产低端零部件逐步实现国产替代，高端部件有待突破：技术门槛相比来说较低的零部件如光源，国产厂商凭借性价比优 势及逐步体现的产能优势在市场之间的竞争中逐渐实现对于国外品牌的替代。技术门槛较高的零部件如光源及相机，我国企 业进入较晚，目前产品仍主要布局中低端市场，高端市场仍主要被国外品牌占据。

  光源环节是国产品牌最存在竞争力的环节：目前光源是上游硬件中国产程度较高的环节，国产品牌与国外品牌展开充分 竞争。以我国机器视觉光源龙头奥普特与国际光源龙头日本CCS公司对比为例，奥普特光源产品在照度及均匀性两大 重要指标上均具有一定优势，同时，控制器产品在易用性和安全性上的功能设计也更为周全。趋势1:光源在照明功能之外更注重拓展功能的实现，以结构光为代表的高端光源产品逐步获得更大市场占有率。趋势2:随着机器视觉逐步渗透更为复杂的工业制造环节，对于光源的照度、均匀性、能耗等关键指标要求逐渐提高。

  国产品牌开始布局工业相机：工业相机是机器视觉上游零部件中技术壁垒最高、技术迭代最迅速的部分，其市场规模也 大于镜头与光源，是最具光明前景的细分赛道之一。但我国对于工业相机的研究起步较晚，早期主要为代理国外品牌， 近年来国产品牌才逐步推出自主研发的工业相机，目前仍主要布局中低端市场。趋势1 : CMOS传感器技术逐渐成熟，具备集成度高、分辨率与帧率提升容易等优点，将成为工业相机的主要技术方案。趋势2 :为解决更为高难度的工业制造场景中的复杂问题，工业相机呈现检测简易化、处理高速化及智能化的特点。

  软件算法开发难度较大，国产品牌自研程度较高：算法库开发周期长、投入大，业内公司通常基于开源算法库开发自 身应用算法，或自主开发与第三方集成并举。目前头部国产品牌拥有自主研发的商业机器视觉算法库，如VisionWare （凌云光）、SciVision（奥普特）。趋势1:随着下游客户的真实需求更加多样化，算法/软件需要更加多的采用“标准化技术”实现对于不同应用场景需求的匹配， 软件算法开发更完善，能够很好的满足不同应用场景需求的厂商具有更强的竞争力。趋势2:随着机器视觉技术向工业领域的不断普及，现场工程师成为算法软件及开发工具的潜在用户，因而推动机器视 觉厂商提供在优秀的检测性能之外需要兼具便捷性和易用性。

  将机器视觉技术与生产制造环节融合，推出智能化生产制造设备：天准科技将机器视觉相关软件算法技术应用于PCB生产的全部过程中 的曝光工艺，推出成像质量、产能及对位精度更高的LDI激光直接成像设备。2020年底推出产品，2021年便实现了7000万的销售 额。矩子科技将机器视觉检测环节与点胶生产环节相结合，推出生产质检一体化的高速点胶设备，取得良好市场反馈。我们大家都认为，跟随下游应用需求变化而不断拓展机器视觉产品品种类型是当下中游厂商发展的必经之路，而具备机器视觉“基因”的智 能化生产制造设备正在为机器视觉设备厂商带来全新增长点。

  基恩士成立于1974年，是领先的传感器、测量系统、激光刻印机、显微系统和单机式影像系统的国际化综合供应商，采 用Fabless模式进行生产。基于光电传感核心技术，不断推出全球领先的机器视觉产品。公司产品逐步从自动化传感器、测量仪器发展到到机器视觉 系统与设备如激光打标机、图像测量处理系统和2D/3D激光扫描仪。基恩士通过不断研发，成为全世界传感设备的领导者， 产品覆盖多个工业制造与科学研究领域，服务位于全球约70个国家的超过200,000名客户。在《福布斯》“世界最具创新力 的公司”榜单上排名第17位。

  凌云光成立于2002年，主营业务包括机器视觉设备及光通信产品。公司坚持核心技术自主研发，建立技术平台。通过自主研发并与国内领先研究单位合作，持续积累光学成像、算法、 软件 的专利研发技术能力，实现了关键技术的突破与积累。公司服务下游应用领域多元，积累丰富客户资源。初期在印钞行业进行自主研发，后续逐步进入印刷包装、新型显示、消 费电子等行业，并与行业头部客户建立长期合作关系。

  奥普特成立于2006年，主营业务为机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售。以光源产品切入机器视觉市场，逐步拓展别的核心零部件。成立之初，奥普特以机器视觉核心部件中的光源产品为突 破进入机器视觉市场。后续将产品线逐步拓展至其他机器视觉部件。目前，奥普特自主产品线已覆盖光源、光源控制 器、镜头、视觉控制管理系统等机器视觉核心部件。

  天准科技成立于2005年，主营业务为工业视觉装备，包括精密测量仪器、智能检测装备、智能制造系统等。公司将机器视觉核心技术应用于工业领域：在机器视觉算法、工业数据平台、先进视觉传感器、精密驱动控制技术等前沿 科技领域不断投入研发，构筑和强化技术壁垒。公司专注于服务工业领域客户：经过十余年的深耕与积累，公司累计服务了3000家客户，积累了大量的行业经验，确保前 沿技术与工业实际场景的深度融合。

  机器视觉业务方面：公司在线全自动光学检测设备主要有2D AOI、3D AOI、3D SPI、Mini LED AOI、LED AOI、FPC柔 性线路 板通用光学检测设备等产品；在线全自动生产设备主要有镭雕机、选择性波峰焊等产品。累计已服务约800家海内 外知名客户，已成为苹果、华为、小米、OPPO、 VIVO等有名的公司或其代工厂商的重要机器视觉设备供应商。控制线缆组件/控制单元及设备业务：公司为全球下游客户提供功能、材质、结构、形态各异及多种特殊场合、特种功能 的控制线缆组件产品，能够很好的满足工业、金融、医疗、汽车等多个国民经济重要领域的智能设备企业对控制线缆组件的多样 化需求。公司控制单元及设备产品品种类型丰富，细分产品超过二十种，包括多种智能制造及检测系统、太阳跟踪系统、半导 体设备控制柜等产品。下游应用包括工业自动化、工业分析、新能源、电子信息系统、半导体等诸多应用领域。

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