機(jī)器視覺(jué)：應(yīng)用廣泛+持續(xù)高盈利鑄就高景氣賽道

為機(jī)器植入“眼睛”和“大腦”，融入工業(yè)基礎(chǔ)

機(jī)器視覺(jué)的本質(zhì)是為機(jī)器植入“眼睛”和“大腦”，基于捕獲并處理的圖像為設(shè)備執(zhí)行功 能提供操作指導(dǎo)，通常機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)包含軟件和硬件部分，具體可分為三大環(huán)節(jié)：1）成 像單元（光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡、控制器和配件）；2）圖像分析與處理單元（信 息處理平臺(tái)、機(jī)器視覺(jué)算法庫(kù)）；3）智能決策與執(zhí)行單元（AI 能力平臺(tái)、現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用軟件）。

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)將“機(jī)器代替人眼”的理念應(yīng)用于工業(yè)制造中，相比于人眼觀測(cè)，機(jī)器視 覺(jué)在精度、速度、適應(yīng)性、客觀性、重復(fù)性、可靠性、信息集成等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)， 是工業(yè)制造數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的未來(lái)發(fā)展方向。

因此機(jī)器視覺(jué)在諸多場(chǎng)景下可以代替人眼視覺(jué)并取得更優(yōu)異的效果，其基礎(chǔ)功能可以歸 納為四種：定位、識(shí)別、測(cè)量與檢測(cè)。

1）定位。機(jī)器視覺(jué)定位是將零件的位置和方向與指定的空間公差進(jìn)行比較的過(guò)程。在 2D 或 3D 空間中，零件的位置和方向被傳輸給機(jī)器人或機(jī)器元件，以便于它對(duì)齊或?qū)⒛?標(biāo)放置在適當(dāng)?shù)奈恢煤头较颉Ｏ啾仁謩?dòng)檢查、對(duì)齊和定位，機(jī)器視覺(jué)定位系統(tǒng)具有更高 的精度和速度，實(shí)際的定位應(yīng)用包括機(jī)器人拾取和放置傳送帶上的零件、玻璃基板的定 位、檢查條形碼和標(biāo)簽對(duì)齊、檢查 PCB 中的 IC 放置以及排列包裝托盤(pán)中的零件。

2）檢測(cè)。缺陷檢測(cè)是制造業(yè)中最基本的質(zhì)量控制方法之一，也是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)最常用 的功能。在缺陷檢測(cè)中，機(jī)器視覺(jué)會(huì)搜索零件表面存在的裂紋、劃痕、瑕疵、間隙、污 染物、變色和其他不規(guī)則等缺陷。這些缺陷隨機(jī)出現(xiàn)，因此機(jī)器視覺(jué)算法會(huì)尋找圖案變 化、顏色或紋理變化、不連續(xù)性或連接結(jié)構(gòu)。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以將缺陷按類(lèi)型、顏色、 紋理和大小進(jìn)行分類(lèi)，并篩選出不符合標(biāo)準(zhǔn)的缺陷部分。相比人眼檢測(cè)，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng) 可以快速有效地檢測(cè)人眼看不見(jiàn)的微小缺陷，并且可以長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行。缺陷檢測(cè)廣泛用于 檢查半導(dǎo)體和電子元件、電器、食品及其包裝、連續(xù)卷材生產(chǎn)的材料（例如紙張、塑料、 金屬）等。一旦檢測(cè)到來(lái)自流程的故障部件，流程將立即停止并進(jìn)行糾正，故障部件將 與其批次分開(kāi)。缺陷檢測(cè)通常與存在性檢查、測(cè)量和定位功能一起集成到機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng) 中。

3）測(cè)量。機(jī)器視覺(jué)測(cè)量主要用于檢查零件的尺寸精度和幾何公差。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò) 計(jì)算兩個(gè)或多個(gè)點(diǎn)之間的距離以及對(duì)象上目標(biāo)特征的位置，以確定測(cè)量值是否符合規(guī)格。 要獲得高度準(zhǔn)確、精確和可重復(fù)的測(cè)量，必須優(yōu)化機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的照明和光學(xué)系統(tǒng)。測(cè) 量通常與缺陷檢測(cè)結(jié)合使用，用于測(cè)量零件中檢測(cè)到的不規(guī)則性，另外還可用于計(jì)算零 件的體積。

4）識(shí)別。機(jī)器視覺(jué)識(shí)別主要用于掃描和讀取條形碼、二維碼、零件標(biāo)記以及在零件、標(biāo) 簽和包裝上的字符，這些標(biāo)記包含產(chǎn)品名稱(chēng)、制造商、日期代碼、批號(hào)和有效期等，標(biāo) 識(shí)有助于提升零件的可追溯性、庫(kù)存控制和產(chǎn)品驗(yàn)證系統(tǒng)。識(shí)別系統(tǒng)包括光學(xué)字符識(shí)別 （OCR）或光學(xué)字符驗(yàn)證（OCV）系統(tǒng)，在 OCR 系統(tǒng)中，機(jī)器視覺(jué)在事先不知道待查 字符的情況下讀取目標(biāo)上打印的字符；在 OCV 系統(tǒng)中，機(jī)器視覺(jué)在已知待查字符的情 況下驗(yàn)證字符串的存在。

機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，其中檢測(cè)功能難度最大、應(yīng)用最廣。在實(shí)現(xiàn)難度方面， 識(shí)別相對(duì)最簡(jiǎn)單，檢測(cè)相對(duì)最難，盡管如此，檢測(cè)仍然是機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域的最主要 應(yīng)用，應(yīng)用占比達(dá) 50%，識(shí)別、定位和測(cè)量功能分別占比 24%、16%和 10%。

下游應(yīng)用廣泛，賽道具備長(zhǎng)期高盈利屬

在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，可以把各個(gè)部件劃分為光源，鏡頭，相機(jī)，采集卡，算法等。各個(gè)部 件都是系統(tǒng)的有機(jī)組合，均有各自的重要性。從系統(tǒng)上來(lái)說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)是一套圖像處理 系統(tǒng)。機(jī)器視覺(jué)具有定位、識(shí)別、測(cè)量與檢測(cè)四大功能，其中檢測(cè)功能難度最大、應(yīng)用 最廣。由于機(jī)器視覺(jué)具備通用屬性，是工業(yè)領(lǐng)域的“眼睛”，因此其下游應(yīng)用廣泛，涵蓋 3C 電子、汽車(chē)、半導(dǎo)體等眾多行業(yè)。

機(jī)器視覺(jué)屬于技術(shù)密集型行業(yè)，具備持續(xù)且穩(wěn)定的高盈利屬性。從毛利率來(lái)看，基恩士 和康耐視作為機(jī)器視覺(jué)全球兩大龍頭企業(yè)，1997-2021 年平均毛利率分別高達(dá) 79%、 72%，遠(yuǎn)超一般行業(yè)水平，近 5 年更是高達(dá) 82%、74%，奧普特近 5 年平均毛利率也達(dá) 到 71%，說(shuō)明機(jī)器視覺(jué)行業(yè)不僅具備長(zhǎng)期高盈利的特點(diǎn)，而且還處于成長(zhǎng)期。 從凈利率來(lái)看，基恩士維持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，自 1997 年的 23%穩(wěn)定增長(zhǎng)至 2021 年的 40%， 康耐視盡管在 2001、2009 年陷入虧損，但整體仍然保持較高毛利率，1997-2021 年平 均凈利率達(dá) 25%，5 年視角來(lái)看，基恩士與奧普特基本處于同一凈利率水準(zhǔn)，均略高于 康耐視。整體來(lái)說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)行業(yè)具備持續(xù)且穩(wěn)定的高盈利屬性。

行業(yè)空間星辰大海，細(xì)分賽道多點(diǎn)開(kāi)花

市場(chǎng)容量不斷擴(kuò)大，全球龍頭持續(xù)成長(zhǎng)

機(jī)器視覺(jué)具有長(zhǎng)坡厚雪的屬性，特點(diǎn)是成長(zhǎng)期長(zhǎng)、天花板高。2021 年全球機(jī)器視覺(jué)器 件市場(chǎng)規(guī)模超 800 億元，中國(guó)市場(chǎng)已成為市場(chǎng)容量擴(kuò)大的主要驅(qū)動(dòng)力。根據(jù) GGII 數(shù)據(jù)， 2021年全球/中國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模分別為804億元/138億元，同比增長(zhǎng)12.1%/46.8%， 2016-2021 年 CAGR 分別為14.0%/24.1%，中國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模增速顯著快于全球， 2021 年中國(guó)貢獻(xiàn)了全球一半的市場(chǎng)規(guī)模增量。 根據(jù) GGII 預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì) 2025 年全球/中國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模分別達(dá) 1276 億元/469 億元， 21-25 年 CAGR 分別為 12.2%/35.7%，中國(guó)市場(chǎng)有望繼續(xù)作為全球市場(chǎng)增量的主要貢 獻(xiàn)者。從細(xì)分產(chǎn)品來(lái)看，3D 視覺(jué)在中國(guó)仍處起步階段，2021 年市場(chǎng)規(guī)模約為 11.5 億， 預(yù)計(jì) 2025 年將達(dá) 104.4 億元，2021-2025 年 CAGR 為 73.5%。

從市場(chǎng)成長(zhǎng)來(lái)看，中國(guó)市場(chǎng)重要性日益凸顯。在機(jī)器視覺(jué)發(fā)展早期，主要消費(fèi)市場(chǎng)集中 在歐美和日本，2012 年，康耐視在美國(guó)、歐洲和日本的銷(xiāo)售額占比分別為 31%、31% 和 13%，基恩士日本和美國(guó)的銷(xiāo)售額占比分別為 61%、13%。隨著全球制造中心向中 國(guó)轉(zhuǎn)移以及中國(guó)市場(chǎng)對(duì)機(jī)器視覺(jué)的接受度日漸提高，中國(guó)已經(jīng)逐漸成為美國(guó)和歐洲之后 的機(jī)器視覺(jué)第三大市場(chǎng)，2015 年基恩士、康耐視分別開(kāi)始單獨(dú)披露中國(guó)、大中華區(qū)銷(xiāo)售份額。2021 年，基恩士在中國(guó)的銷(xiāo)售額占比已經(jīng)達(dá)到其總營(yíng)收的 17%，康耐視在大 中華區(qū)的銷(xiāo)售額占比達(dá)到其總營(yíng)收的 19%。

美國(guó)成熟市場(chǎng)仍在持續(xù)擴(kuò)張，為中國(guó)市場(chǎng)發(fā)展提供借鑒目標(biāo)。以全球最主要的機(jī)器視覺(jué) 市場(chǎng)之一美國(guó)為例，盡管已經(jīng)發(fā)展了數(shù)十年，美國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)仍保持增長(zhǎng)。基恩士的 美國(guó)地區(qū)收入在 2012-2021 年（自然年）的復(fù)合增速約為 16.7%，康耐視的美國(guó)地區(qū)收 入在 2012-2021 年的復(fù)合增速約為 16.4%，說(shuō)明機(jī)器視覺(jué)的成長(zhǎng)期較長(zhǎng)，中國(guó)作為機(jī) 器視覺(jué)全球新興市場(chǎng)，有望復(fù)制美國(guó)等機(jī)器視覺(jué)成熟市場(chǎng)的發(fā)展路徑。

細(xì)分行業(yè)多點(diǎn)開(kāi)花，順應(yīng)趨勢(shì)遍地掘金

中國(guó)機(jī)器視覺(jué)主要應(yīng)用于制造業(yè)，其中消費(fèi)電子占比最大。根據(jù)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 （CMVU）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2021 年中國(guó)機(jī)器視覺(jué)銷(xiāo)售額的 79.8%應(yīng)用于制造業(yè)，包含消費(fèi) 電子、鋰電、半導(dǎo)體（含 PCB）、電氣/電子（除半導(dǎo)體）、汽車(chē)、印刷和紙張、光伏等細(xì) 分行業(yè)，其中消費(fèi)電子領(lǐng)域用機(jī)器視覺(jué)占全行業(yè)的比例為 21.9%，為目前機(jī)器視覺(jué)最主 要的下游應(yīng)用行業(yè)；其次為鋰電行業(yè)，全行業(yè)占比約為 10.8%。

新能源（鋰電）成為中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)新支撐。根據(jù) CMVU 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在中國(guó)制造業(yè) 中，除了最大下游消費(fèi)電子之外，鋰電行業(yè)的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用隨著新能源汽車(chē)行業(yè)高速發(fā) 展而持續(xù)增長(zhǎng)，2019-2021 年，機(jī)器視覺(jué)在鋰電行業(yè)的銷(xiāo)售額 CAGR 達(dá) 110.4%，在光 伏行業(yè)的發(fā)展與鋰電行業(yè)類(lèi)似，均實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售額占比三連增，但光伏應(yīng)用的體量目前還較 小，2021 年光伏領(lǐng)域機(jī)器視覺(jué)銷(xiāo)售額占全行業(yè)的比例為 4.0%。

3C 電子：從組裝向非組裝拓展

在消費(fèi)電子行業(yè)，工業(yè)機(jī)器視覺(jué)在主板、零部件組裝、整機(jī)組裝這三大生產(chǎn)環(huán)節(jié)均有應(yīng) 用。隨著近年來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、居民收入水平提升、以及全球電子制造中心向發(fā)展 中國(guó)家轉(zhuǎn)移，中國(guó)逐漸成為全球最大的消費(fèi)電子產(chǎn)品市場(chǎng)之一。電子產(chǎn)業(yè)的自動(dòng)化水平 較高，也是當(dāng)前中國(guó)市場(chǎng)機(jī)器視覺(jué)最主要的下游行業(yè)。消費(fèi)電子行業(yè)的產(chǎn)品主要包括平 板電腦、筆記本、臺(tái)式機(jī)、傳統(tǒng)手機(jī)（淘汰中）、智能手機(jī)、電視和相機(jī)等 7 大類(lèi)。其 中，智能手機(jī)憑借越來(lái)越多的消費(fèi)應(yīng)用，市場(chǎng)占比逐步攀升，目前已接近 50%。 消費(fèi)電子產(chǎn)品的發(fā)展趨勢(shì)是逐漸精密化，同時(shí)也伴隨著元器件尺寸越來(lái)越小和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) 日漸提高。以智能手機(jī)為例，每一代產(chǎn)品與技術(shù)升級(jí)，幾乎都需要對(duì)機(jī)器視覺(jué)工具進(jìn)行 更新。因此，行業(yè)整體對(duì)于機(jī)器視覺(jué)的需求呈放大趨勢(shì)。目前在主板和零部件端，2D 視 覺(jué)仍是主要的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用，3D 視覺(jué)為輔，未來(lái)具有較大發(fā)展空間。在整機(jī)組裝端， 機(jī)器視覺(jué)已應(yīng)用于定位、測(cè)量、檢測(cè)和識(shí)別。在成品端，機(jī)器視覺(jué)由于其高精度、高速度的檢測(cè)能力，可以出色完成對(duì)劃痕、破損、斑點(diǎn)、色差等的外觀檢測(cè)，且隨著客戶(hù)要 求提升及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)步，機(jī)器視覺(jué)的外觀檢測(cè)應(yīng)用將越來(lái)越多。

鋰電：中國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)新增長(zhǎng)極

目前機(jī)器視覺(jué)還沒(méi)有應(yīng)用到鋰電池所有生產(chǎn)工藝中，前中段（涂布、分切、模切、卷繞、 疊片等）應(yīng)用較多，后段（密封釘焊后檢測(cè)、包藍(lán)膜前后的外觀檢測(cè)等），以及模組段 （底部藍(lán)膠檢測(cè)、BUSBAR 焊縫檢測(cè)、側(cè)焊縫檢測(cè)、模組全尺寸外觀檢測(cè)、PACK 檢測(cè) 等）應(yīng)用相對(duì)較少，隨著技術(shù)的不斷成熟，未來(lái)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品在各環(huán)節(jié)的應(yīng)用有望實(shí)現(xiàn) 快速滲透。

隨著電芯、模組、PACK 測(cè)量要求日益提升，被測(cè)物體條件愈發(fā)復(fù)雜，3D 視覺(jué)可解決傳 統(tǒng) 2D 視覺(jué)無(wú)法精準(zhǔn)檢測(cè)高度特征的缺陷，且對(duì)外部環(huán)境依賴(lài)度低，可作為鋰電機(jī)器視 覺(jué)的有效補(bǔ)充。

受益于鋰電行業(yè)持續(xù)高景氣，中國(guó)鋰電市場(chǎng)規(guī)模快速增長(zhǎng)，2017-2021 年中國(guó)鋰電池產(chǎn) 量 CAGR 為 20.3%。目前機(jī)器視覺(jué)在鋰電行業(yè)仍處加速滲透階段，預(yù)計(jì)鋰電機(jī)器視覺(jué) 檢測(cè)系統(tǒng)市場(chǎng)規(guī)模將保持快于鋰電池行業(yè)整體的增速。根據(jù) GGII 預(yù)測(cè)，鋰電行業(yè)機(jī)器 視覺(jué)未來(lái) 5 年 CAGR 有望達(dá)到 40%+，有望得益于：1）應(yīng)用場(chǎng)景的增加，未來(lái)機(jī)器視 覺(jué)在鋰電池制造環(huán)節(jié)滲透率有望逐步上升；2）過(guò)去鋰電池質(zhì)量主要依靠人工檢測(cè)為主， 視覺(jué)替代人工檢測(cè)的趨勢(shì)有望加快；3）早期鋰電企業(yè)擴(kuò)產(chǎn)不會(huì)考慮很多AI場(chǎng)景的鋪設(shè)， 后期預(yù)計(jì)加裝視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。

半導(dǎo)體：高精度需求驅(qū)動(dòng) 3D 視覺(jué)發(fā)展，國(guó)產(chǎn)占比持續(xù)提升

工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用最早的領(lǐng)域是半導(dǎo)體行業(yè)，發(fā)展已經(jīng)較為成熟，其高端市場(chǎng)基本被海 外廠商占據(jù)。在半導(dǎo)體領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)已被應(yīng)用于半導(dǎo)體外觀缺陷、尺寸、數(shù)量、平整 度等檢測(cè)環(huán)節(jié)，并廣泛應(yīng)用于晶圓制造和封裝測(cè)試中的檢測(cè)、定位、切割和封裝過(guò)程， 晶圓在切割前必須使用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)檢測(cè)出瑕疵，并打上標(biāo)記。在隨后的切割過(guò)程中需 要利用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行快速精準(zhǔn)定位，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)相比之下具備顯著精確度及速度 優(yōu)勢(shì)。2020-2022H1，半導(dǎo)體行業(yè)維持高增，2022H2 由于行業(yè)高庫(kù)存進(jìn)入調(diào)整期，后 續(xù)隨著庫(kù)存消化，半導(dǎo)體行業(yè)有望繼續(xù)成為工業(yè)機(jī)器視覺(jué)的重要支撐。

隨著終端應(yīng)用需求的持續(xù)發(fā)展，全球半導(dǎo)體產(chǎn)能持續(xù)擴(kuò)張，半導(dǎo)體設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模穩(wěn)步提 升。2016-2021 年，全球半導(dǎo)體設(shè)備銷(xiāo)售規(guī)模由 412 億美元提升至 1026 億美元，CAGR 達(dá) 20%。基于下游市場(chǎng)需求的快速增長(zhǎng)和半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈向我國(guó)的轉(zhuǎn)移，我國(guó)的半導(dǎo)體產(chǎn) 業(yè)規(guī)模快速擴(kuò)張。2016 年至 2021 年，中國(guó)大陸的半導(dǎo)體設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模由 65 億美元增 長(zhǎng)至 296 億美元，CAGR 達(dá)到 35.6%；中國(guó)大陸占全球半導(dǎo)體設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模的比例由 16%快速增長(zhǎng)至 29%。

傳統(tǒng)的半導(dǎo)體封測(cè)設(shè)備，精度普遍要達(dá)到微米（0.001mm）到亞微米（1.0μm）之間， 速度大約在每秒 40~50 平方厘米，誤報(bào)率 5%~10%，在此環(huán)節(jié)，2D 機(jī)器視覺(jué)已完全被 3D 取代。先進(jìn)封裝更因小尺寸、輕薄化、高引腳、高速度，大幅縮減芯片尺寸。因此， 3D 機(jī)器視覺(jué)在其中發(fā)揮著巨大作用，3D 視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備市場(chǎng)正處在高速增長(zhǎng)中。中國(guó)機(jī) 器視覺(jué)行業(yè)對(duì)于 3D 視覺(jué)解決方案的研發(fā)投入由 2019 年的 2.28 億元增長(zhǎng)至 2021 年的 6.46 億元，占全行業(yè)研發(fā)投入的比例由 2019 年的 15.6%增長(zhǎng)至 2021 年的 20.8%。

汽車(chē)：產(chǎn)銷(xiāo)量上行帶動(dòng)機(jī)器視覺(jué)需求持續(xù)增長(zhǎng)

如今的汽車(chē)行業(yè)已實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化，工業(yè)機(jī)器視覺(jué)發(fā)揮著生產(chǎn)高效、質(zhì)量保障、安全可 靠的巨大作用。機(jī)器視覺(jué)已貫穿整個(gè)汽車(chē)制造過(guò)程，包括從初始原料質(zhì)檢到汽車(chē)零部件 100％在線測(cè)量，再對(duì)焊接、涂膠、沖孔等工藝過(guò)程進(jìn)行把控，最后對(duì)車(chē)身總成、整車(chē) 質(zhì)量進(jìn)行把關(guān)。 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可以完成工藝檢測(cè)、自動(dòng)化跟蹤、追溯與控制等，包括通過(guò)光學(xué)字符 識(shí)別（OCR）技術(shù)獲取車(chē)身零件編碼以保證零件在整個(gè)制造過(guò)程中的可追溯性，通過(guò)識(shí) 別零件的存在或缺失以保證部件裝配的完整性，以及通過(guò)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別產(chǎn)品表面缺陷或 加工工具是否存在缺陷以保證生產(chǎn)質(zhì)量。如汽車(chē)總裝和零部件檢測(cè)、焊接質(zhì)量檢測(cè)、電 器性能檢測(cè)、發(fā)動(dòng)機(jī)檢測(cè)等。此外，視覺(jué)引導(dǎo)技術(shù)負(fù)責(zé)引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行最佳匹配安裝、 精確制孔、焊縫引導(dǎo)及跟蹤、噴涂引導(dǎo)、風(fēng)擋玻璃裝載引導(dǎo)等操作。隨著新能源和智能 汽車(chē)的電子零部件占比提升，工業(yè)機(jī)器視覺(jué)有望發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

據(jù)中汽協(xié)數(shù)據(jù)，2022 年我國(guó)汽車(chē)總銷(xiāo)量達(dá)到 2686.4 萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng) 2.2%；新能源汽 車(chē)銷(xiāo)量達(dá)到 688.7 萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng) 95.6%，新能源車(chē)滲透率達(dá) 25.6%，說(shuō)明新能源汽車(chē) 市場(chǎng)已從政策驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向市場(chǎng)拉動(dòng)。由于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在新能源汽車(chē)領(lǐng)域應(yīng)用范圍更廣， 技術(shù)水平要求更高，新能源汽車(chē)行業(yè)高速發(fā)展有望助推汽車(chē)工業(yè)制造領(lǐng)域的機(jī)器視覺(jué)應(yīng) 用需求持續(xù)快速擴(kuò)張。

技術(shù)持續(xù)迭代，深度學(xué)習(xí)孕育新機(jī)

傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)一般需要先將數(shù)據(jù)表示為一組特征，然后將這些特征進(jìn)行分析，或 輸入到預(yù)測(cè)模型，從而得出預(yù)測(cè)結(jié)果。如果能夠配置正確的光學(xué)成像系統(tǒng)，則傳統(tǒng)方式 對(duì)結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景下的定量檢測(cè)將具有速度、準(zhǔn)確性和可重復(fù)性上的優(yōu)勢(shì)，例如在一條生產(chǎn) 線上，可以以每分鐘成千上萬(wàn)個(gè)的速度快速檢查人眼無(wú)法觀測(cè)的極小的物體，并且具有 高可靠性和低錯(cuò)誤率。 傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器視覺(jué)基本是完成指定動(dòng)作，很難適應(yīng)隨機(jī)性強(qiáng)、特征復(fù)雜的工作任務(wù)。隨 著機(jī)器視覺(jué)在不同行業(yè)應(yīng)用的擴(kuò)展，尤其是在外觀檢測(cè)的應(yīng)用中，需要應(yīng)對(duì)缺陷類(lèi)型復(fù) 雜化、細(xì)微化、背景噪聲復(fù)雜等場(chǎng)景。傳統(tǒng)算法處理這類(lèi)應(yīng)用時(shí)，呈現(xiàn)端側(cè)算力成本越 來(lái)越高、單點(diǎn)系統(tǒng)維護(hù)成本過(guò)高、數(shù)據(jù)孤島、通用性/智能性欠佳等缺點(diǎn)。因此，目前機(jī) 器視覺(jué)正由傳統(tǒng)工業(yè)視覺(jué)向深度學(xué)習(xí)工業(yè)視覺(jué)轉(zhuǎn)變。

深度學(xué)習(xí)是將原始的數(shù)據(jù)特征通過(guò)多步的特征轉(zhuǎn)換得到一種更高層次、更抽象的特征表 示，并進(jìn)一步輸入到預(yù)測(cè)函數(shù)得到最終結(jié)果。基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺(jué)在理想狀態(tài)下可 以結(jié)合機(jī)器視覺(jué)的效率、魯棒性與人類(lèi)視覺(jué)的靈活性，從而完成復(fù)雜環(huán)境下的檢測(cè)，特 別是涉及偏差和事先未能預(yù)測(cè)缺陷的情形。并且，通用機(jī)器視覺(jué)，以及工業(yè)機(jī)器視覺(jué)的 應(yīng)用場(chǎng)景的不斷豐富，將解決成本難題，不僅降低總成本，而且 24 小時(shí)不間斷工作， 使得成本大大降低。一旦可批量代替產(chǎn)線檢測(cè)人員、操作人員等，便具備生產(chǎn)成本優(yōu)勢(shì)。

部件選型決定系統(tǒng)性能，環(huán)節(jié)不同要求各異

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)成本與盈利剖析

機(jī)器視覺(jué)是由圖像攝取裝置將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)（即機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品），再將圖 像信號(hào)，結(jié)合特定需求，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等形態(tài)信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)。 如果僅以獲取數(shù)據(jù)為目的，至此已經(jīng)完成，但是如果要根據(jù)獲取數(shù)據(jù)調(diào)動(dòng)設(shè)備執(zhí)行任務(wù)， 則需要對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行運(yùn)算，針對(duì)目標(biāo)特征（如涂裝中的色差）進(jìn)行對(duì)比，指令設(shè)備將 會(huì)繼續(xù)工作，或者轉(zhuǎn)入另一道工序。 從成本角度來(lái)看，目前中游零部件環(huán)節(jié)的占比超過(guò) 60%，底層軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)占比達(dá)到 19.88%。其中，元器件成本中，相機(jī)占比最大，達(dá)到 27.11%。這主要是由于目前中國(guó) 的高端機(jī)器視覺(jué)核心組件設(shè)備（如高端鏡頭、高端 CCD 和 CMOS、智能相機(jī)、高速圖 像處理軟件等）大多來(lái)自進(jìn)口，高端核心技術(shù)被國(guó)外巨頭牢牢把控，國(guó)內(nèi)企業(yè)當(dāng)前主要 還是集中在生產(chǎn)光源、板卡、圖像軟件、相機(jī)和機(jī)器視覺(jué)集成系統(tǒng)方面。

在機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈中，掌握核心零部件的公司毛利率處于上游位置，且具備持續(xù)、穩(wěn)定 的高盈利屬性。目前基恩士、康耐視以及公司均掌握核心零部件技術(shù)，近 5 年毛利率中樞分別達(dá) 82%、74%和 71%，其中基恩士與康耐視的高毛利已經(jīng)維持了數(shù)十年。而國(guó) 內(nèi)視覺(jué)裝備公司的毛利率在 38%-48%左右，下游系統(tǒng)集成業(yè)務(wù)的毛利率則在 40%以下。 基恩士、康耐視雖然也有視覺(jué)設(shè)備業(yè)務(wù)，但主要為代工廠模式，整體呈輕資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)，因 此并不影響整體的高盈利水平。

核心零部件：品質(zhì)與非標(biāo)決定系統(tǒng)性能

相機(jī)：機(jī)器視覺(jué)核心部件，性能穩(wěn)定可靠為首要目標(biāo)

工業(yè)相機(jī)具有高圖像穩(wěn)定性、高傳輸能力和高抗干擾能力等，其功能是將光信號(hào)轉(zhuǎn)變成 為可解釋的電信號(hào)，再將電信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換并交由處理器進(jìn)行分析和識(shí)別。 機(jī)器視覺(jué)相機(jī)按照掃描方式分為線掃描相機(jī)、面掃描相機(jī)和 3D 掃描相機(jī)。線掃描相機(jī) 一次可以精確快速地捕捉一行數(shù)字圖像。相機(jī)仍然可以看到整個(gè)物體。完整的圖像是在 軟件中逐像素線構(gòu)建的。在檢查過(guò)程中，零件或相機(jī)必須在移動(dòng)。線掃描相機(jī)可以在一 條線上檢測(cè)多個(gè)物體。它們是高速輸送系統(tǒng)和連續(xù)過(guò)程的理想選擇。它們適用于連續(xù)的 材料卷材，例如紙張、金屬和紡織品、大型部件和圓柱體。

面掃描相機(jī)使用矩形圖像傳感器來(lái)捕獲單幀圖像。生成的數(shù)字圖像的高度和寬度基于傳 感器上的像素?cái)?shù)。視覺(jué)處理單元逐幅分析場(chǎng)景。面掃描相機(jī)幾乎可以執(zhí)行所有常見(jiàn)的工 業(yè)任務(wù)，并且更易于設(shè)置和校準(zhǔn)。與線掃描相機(jī)不同，面掃描相機(jī)更適合檢測(cè)靜止物體。 物體可以在面掃描相機(jī)前暫時(shí)暫停以進(jìn)行檢查。 3D 掃描相機(jī)可以在 X、Y 和 Z 平面進(jìn)行檢測(cè)，并計(jì)算物體在空間中的位置和方向。他 們使用單個(gè)或多個(gè)攝像頭和激光位移傳感器。在單攝像頭設(shè)置中，必須移動(dòng)攝像頭以生 成由激光在物體上的位置位移產(chǎn)生的高度圖。物體的高度及其表面平面度可以使用校準(zhǔn) 的偏移激光計(jì)算。在多相機(jī)設(shè)置中，部署激光三角測(cè)量以生成物體形狀和位置的數(shù)字化 模型。 3D 掃描相機(jī)非常適合檢查 3D 成型零件和機(jī)器人引導(dǎo)應(yīng)用。這種類(lèi)型的機(jī)器視覺(jué)相機(jī) 可以容忍輕微的環(huán)境干擾（例如，光線、對(duì)比度和顏色變化），同時(shí)提供精確的信息。因 此，它們廣泛應(yīng)用于計(jì)量、工廠自動(dòng)化和零件缺陷分析。

通常來(lái)說(shuō)，工業(yè)相機(jī)要求在性能上更為穩(wěn)定可靠；在使用上要便于安裝，且不易損壞； 在工作強(qiáng)度上，要連續(xù)工作更長(zhǎng)時(shí)間；在工作環(huán)境上，要適應(yīng)更惡劣的環(huán)境；在反應(yīng)速 度上要更快，便于抓拍高速運(yùn)動(dòng)中的物體。總體上，機(jī)器視覺(jué)對(duì)工業(yè)相機(jī)的要求主要在 于穩(wěn)定、實(shí)用，反而對(duì)其個(gè)性化需求不高，因此，相機(jī)在機(jī)器視覺(jué)核心零部件中基本屬 于標(biāo)準(zhǔn)件。

鏡頭：與相機(jī)共同決定系統(tǒng)分辨率

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)最重要的參數(shù)是系統(tǒng)分辨率，一個(gè)設(shè)備的系統(tǒng)分辨越高，價(jià)值越大。一般 使用像素精度來(lái)表示系統(tǒng)分辨率，像素精度即單個(gè)像素代表的物理尺寸，理論上，提高 系統(tǒng)精度的方法就是盡可能提高單位面積的像素比例。 光學(xué)系統(tǒng)的精度不可以無(wú)限提高，這是因?yàn)楣鈱W(xué)系統(tǒng)的分辨率（光學(xué)分辨率）和相機(jī)的 圖像分辨率符合“木桶理論”。在相機(jī)分辨率越來(lái)越高的時(shí)代背景下，成像系統(tǒng)分辨率的 “壓力”也就落在了鏡頭上，所以更高分辨率的鏡頭在成像系統(tǒng)中的作用越來(lái)越重要。 因此，工業(yè)鏡頭與普通的照相機(jī)鏡頭相比，在分辨率、對(duì)比度、景深以及像差等指標(biāo)上， 有著更高的要求。需要更小的光學(xué)畸變、足夠高的光學(xué)分辨率、豐富的光譜響應(yīng)選擇等， 以滿(mǎn)足不同生產(chǎn)環(huán)境的應(yīng)用需求。要提升鏡頭分辨率，技術(shù)關(guān)鍵主要在于設(shè)計(jì)和制造水 平的打磨。

在機(jī)器視覺(jué)鏡頭選型時(shí)，需要考慮視野范圍、光學(xué)放大倍數(shù)、期望工作距離、景深以及 與光源的配合等要素，具備一定非標(biāo)屬性。例如：1）光源。在設(shè)計(jì)研發(fā)時(shí)，一般會(huì)對(duì)特 定波段優(yōu)化鏡頭的分辨率。使用特定波長(zhǎng)以外的光源，鏡頭分辨率下降。一般來(lái)說(shuō)，使 用特定波段單色光，鏡頭分辨率會(huì)提升。2）工作距離。對(duì)工業(yè)定焦鏡頭而言，多數(shù)產(chǎn)品 的最佳工作距離是 300mm-600mm，其他工作距離，分辨率表現(xiàn)可能會(huì)下降。而安防鏡 頭的最佳工作距離為遠(yuǎn)距離和無(wú)窮遠(yuǎn)。微距鏡頭的最佳工作距離為近距離。3）光圈。減 小鏡頭的光圈，分辨率會(huì)提高。但是光圈越小，衍射極限的限制也越明顯。

光源：制備技術(shù)相對(duì)成熟，組合應(yīng)用考驗(yàn)非標(biāo)設(shè)計(jì)能力

光源是機(jī)器視覺(jué)中基礎(chǔ)的部件之一，光源的作用主要是增強(qiáng)物體檢測(cè)部分與非檢測(cè)部分 的對(duì)比度，需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行不同程度的非標(biāo)設(shè)計(jì)。由于相機(jī)無(wú)法檢查它“看不到”的物體，因此需要光源發(fā)揮著照亮目標(biāo)、突出特征，便于圖像處理的作用。同時(shí)， 要具備克服環(huán)境光干擾、保證圖像穩(wěn)定性的能力，以及作為測(cè)量或作為參照物的工具性 能。特殊情況下，對(duì)物體特定部位予以亮度增強(qiáng)。 光源自身照明參數(shù)（強(qiáng)度、亮度、形狀、大小、顏色）以及其與物體的距離、角度均會(huì) 影響照明效果，此外，在光照優(yōu)化過(guò)程中還需要考慮物體的表面屬性。以國(guó)內(nèi)龍頭奧普 特為例，其非標(biāo)光源方案達(dá) 3 萬(wàn)余種。總體來(lái)說(shuō)，光源以及照明技術(shù)并不是一成不變的， 而是需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行不同程度的非標(biāo)設(shè)計(jì)，例如光源種類(lèi)包括 LED、石英鹵 素?zé)簟�熒光燈、氙氣頻閃光源等，照明技術(shù)又包括明場(chǎng)照明、暗場(chǎng)照明、背光照明、漫 射照明、軸向擴(kuò)散照明、平面擴(kuò)散照明等。

總體上，核心零部件中，相機(jī)、鏡頭、光源的標(biāo)準(zhǔn)化程度依次降低，非標(biāo)屬性依次增強(qiáng)。

圖像采集卡：關(guān)鍵在于分辨率和靈敏度的平衡

機(jī)器視覺(jué)相機(jī)內(nèi)的圖像采集卡將鏡頭捕獲的光轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像，通常依據(jù) Camera Link、 CoaXPress 等協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)收取前端工業(yè)相機(jī)數(shù)據(jù)，在板載內(nèi)存中進(jìn)行處理，然后通過(guò) PCI、 PCIe、USB 等接口寫(xiě)入計(jì)算機(jī)內(nèi)存，一般為支持客戶(hù)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)品。它通常 利用電荷耦合器件（CCD）或互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）技術(shù)將光子轉(zhuǎn)換為電信 號(hào)。圖像采集卡的輸出是由像素組成的數(shù)字圖像，顯示鏡頭觀察到的區(qū)域中是否存在光。 分辨率和靈敏度是圖像采集卡的關(guān)鍵參數(shù)。分辨率是采集卡在數(shù)字圖像中產(chǎn)生的像素?cái)?shù)。 “具有更高分辨率的采集卡產(chǎn)生更高質(zhì)量的圖像”意味著可以在被檢查的物體中觀察到 更多細(xì)節(jié)，并且可以獲得更準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果。分辨率還指機(jī)器視覺(jué)感知微小變化的能力。 靈敏度是指檢測(cè)圖像中可區(qū)分的輸出變化所需的最小光量。分辨率和靈敏度彼此成反比， 因此提高分辨率會(huì)降低靈敏度。

視覺(jué)處理單元：底層算法為核心競(jìng)爭(zhēng)力

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的視覺(jué)處理單元使用算法來(lái)分析傳感器產(chǎn)生的數(shù)字圖像。視覺(jué)處理涉及一 系列步驟，在外部（通過(guò)計(jì)算機(jī)）或在內(nèi)部（對(duì)于獨(dú)立機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)）執(zhí)行。首先，數(shù)字圖像從圖像傳感器中提取出來(lái)并傳送到計(jì)算機(jī)。接下來(lái)，通過(guò)突出圖像上的必要特征 來(lái)準(zhǔn)備用于分析的數(shù)字圖像。然后分析圖像以定位需要觀察和測(cè)量的特定特征。完成對(duì) 特征的觀察和測(cè)量后，會(huì)將它們與定義和預(yù)編程的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。最后，做出決 定，并傳達(dá)結(jié)果。 具體說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)軟件類(lèi)似人的“大腦”，通過(guò)圖像處理算法完成對(duì)目標(biāo)物的識(shí)別、定 位、測(cè)量、檢測(cè)等功能。機(jī)器視覺(jué)軟件分為底層算法和二次開(kāi)發(fā)的軟件包兩類(lèi)。前者是 包含大量處理算法的工具庫(kù)，用以開(kāi)發(fā)特定應(yīng)用，主要使用者為集成商與設(shè)備商。后者 是封裝好的、用以實(shí)現(xiàn)某些功能的應(yīng)用軟件，主要供最終用戶(hù)使用。

產(chǎn)業(yè)鏈格局分化，國(guó)產(chǎn)廠商蓄勢(shì)突圍

各環(huán)節(jié)參與企業(yè)眾多，未來(lái)將迎百花齊放格局

目前機(jī)器視覺(jué)各環(huán)節(jié)龍頭呈現(xiàn)良性錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)，國(guó)內(nèi)企業(yè)產(chǎn)品相對(duì)局限。機(jī)器視覺(jué)廠商可 以分為三大類(lèi)：1）核心零部件供應(yīng)商，目前龍頭公司集中在歐美、日本和美國(guó)，且呈現(xiàn) 龍頭聯(lián)合研發(fā)的趨勢(shì)；2）軟件及 AI 服務(wù)商，主要以集成了通用算法的軟件開(kāi)發(fā)包和 AI 加速平臺(tái)服務(wù)商為主，龍頭公司幾乎來(lái)自海外；3）視覺(jué)系統(tǒng)及解決方案集成商，我國(guó)本 土的機(jī)器視覺(jué)企業(yè)大多屬這一類(lèi)，以工業(yè)自動(dòng)化非標(biāo)設(shè)備及方案為主要業(yè)務(wù)，對(duì)機(jī)器視 覺(jué)核心零部件的把控能力較弱，全產(chǎn)品線運(yùn)營(yíng)能力亟待提高。

中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)起步較晚，早年主要依靠代理國(guó)外品牌產(chǎn)品，隨著技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的積累， 部分代理商逐步推出自主品牌，目前中國(guó)機(jī)器視覺(jué)企業(yè)銷(xiāo)售自主品牌已經(jīng)成為主流，且 銷(xiāo)售自主產(chǎn)品的比例仍在持續(xù)擴(kuò)大，由 2019 年的 79.2%提升至 2021 年的 82.2%。此 外，隨著參與企業(yè)增多，中國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)集中度在 2019-2021 年呈下降趨勢(shì)，CR5 市 占率由 37.7%降至 31.3%，CR10 由 51.3 降至 43.1%。預(yù)計(jì)隨著國(guó)內(nèi)市場(chǎng)擴(kuò)容、國(guó)內(nèi) 企業(yè)自主研發(fā)能力增強(qiáng)、技術(shù)與資金逐漸積累等，中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)集中度將繼續(xù)呈下 降趨勢(shì)，未來(lái)將迎來(lái)百花齊放格局。

當(dāng)前與國(guó)際巨頭基恩士相比，國(guó)產(chǎn)企業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模仍有差距，但在國(guó)內(nèi)密集的科研資源 和資本投入的推動(dòng)下，中國(guó)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和市場(chǎng)正在快速成長(zhǎng)。隨著核心部件和系統(tǒng) 集成方案的更新迭代，國(guó)際巨頭在中國(guó)市場(chǎng)的慣性?xún)?yōu)勢(shì)將不斷被削弱，以?shī)W普特等為代 表的一批中國(guó)機(jī)器視覺(jué)企業(yè)將有望成長(zhǎng)為行業(yè)領(lǐng)頭羊。

始于系統(tǒng)集成，興于核心部件，國(guó)產(chǎn)廠商奮起直追

國(guó)產(chǎn)機(jī)器市場(chǎng)廠商起初主要進(jìn)行系統(tǒng)集成，核心零部件基本依靠進(jìn)口及代理，部分領(lǐng)先 公司如奧普特自研突破了核心零部件技術(shù)，并由硬件向軟件延伸。整體上，目前工業(yè)機(jī) 器視覺(jué)領(lǐng)域的國(guó)產(chǎn)品牌市占率持續(xù)提升，2020 年首次超過(guò)外資份額，達(dá)到 52%。隨著 國(guó)內(nèi)廠商逐步完善產(chǎn)業(yè)鏈布局，結(jié)合國(guó)產(chǎn)性?xún)r(jià)比及國(guó)內(nèi)行業(yè)發(fā)展的助力，有望實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn) 突圍。

在機(jī)器視覺(jué)核心部件中，光源非標(biāo)定制屬性最強(qiáng)，國(guó)內(nèi)廠商也進(jìn)入較早，目前國(guó)內(nèi)市場(chǎng) 基本由國(guó)產(chǎn)企業(yè)主導(dǎo)，其中奧普特市占率領(lǐng)先。鏡頭市場(chǎng)國(guó)產(chǎn)企業(yè)逐鹿低端，高端產(chǎn)品 仍需進(jìn)口。目前我國(guó)工業(yè)鏡頭市場(chǎng)主要由國(guó)外老牌鏡頭廠商主導(dǎo)，包括美國(guó) Navitar、德 國(guó) Zeiss 等，但其產(chǎn)品價(jià)格較高，國(guó)內(nèi)鏡頭廠商主要從中低端市場(chǎng)切入，也已經(jīng)占據(jù)相 當(dāng)?shù)氖袌?chǎng)份額。 工業(yè)相機(jī)國(guó)外品牌在高分辨率、高端工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域仍占據(jù)主導(dǎo)地位，如瑞士 Baumer、 德國(guó) Basler、德國(guó) AVT、加拿大 PointGrey 等，市場(chǎng)份額方面國(guó)內(nèi)企業(yè)也已經(jīng)取得一定 突破。

視覺(jué)軟件方面，國(guó)外研究學(xué)者較早地開(kāi)展機(jī)器視覺(jué)算法的研究工作，并在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā) 了許多較為成熟的機(jī)器視覺(jué)軟件，包括有 OpenCV，HALCON，VisionPro，HexSight， EVision，SherLock，Matrox Imaging Library 等，這些軟件具有界面友好、操作簡(jiǎn)單、 擴(kuò)展性好、與圖像處理專(zhuān)用硬件兼容等優(yōu)點(diǎn)，從而在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 HALCON 是德國(guó) MVTec 公司開(kāi)發(fā)的機(jī)器視覺(jué)算法包，支持多種語(yǔ)言集成開(kāi)發(fā)環(huán)境， 應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋醫(yī)學(xué)、遙感探測(cè)、監(jiān)控以及工業(yè)應(yīng)用，被公認(rèn)是功能最強(qiáng)的機(jī)器視覺(jué)軟件 之一。視覺(jué)分析軟件國(guó)外知名廠家除了德國(guó) MVTec，還有美國(guó)康耐視（Cognex）、加拿 大 Adept 等。

國(guó)產(chǎn)品牌的產(chǎn)品性能不斷趨近外資品牌，同時(shí)，國(guó)內(nèi)企業(yè)更加貼近國(guó)內(nèi)客戶(hù)需求，在綜 合解決方案定制化服務(wù)方面相比外資品牌更具優(yōu)勢(shì)。在視覺(jué)軟件與算法的性能方面，根 據(jù)凌云光招股說(shuō)明書(shū)的比較，奧普特研發(fā)的 SciVision 在定位算法效率上已實(shí)現(xiàn)追趕甚 至超過(guò)外資一流品牌。根據(jù)奧普特招股說(shuō)明書(shū)，公司的 2D 視覺(jué)算法處理精度已達(dá)到業(yè) 內(nèi)一流水平，例如，找邊+幾何測(cè)量精度可達(dá) 1pixel、圖像檢測(cè)精度達(dá) 1pixel、二維碼識(shí) 別的每模塊最小像素達(dá)到 1.68pixel。

可配置視覺(jué)系統(tǒng)是光學(xué)成像模塊（眼睛）與圖像處理系統(tǒng)（大腦）的集合體，可以獨(dú)立 完成圖像采集功能，并基于圖像采集的信息完成預(yù)期的處理工作（如定位、測(cè)量、檢測(cè) 和識(shí)別等）。2022 年上市科創(chuàng)板的國(guó)內(nèi)企業(yè)凌云光已經(jīng)構(gòu)建了可配置視覺(jué)系統(tǒng)的產(chǎn)品矩 陣，應(yīng)用于消費(fèi)電子、智慧交通、立體視覺(jué)、科學(xué)圖像、其他制造業(yè)等領(lǐng)域，在產(chǎn)品最 大分辨率等部分性能上已經(jīng)比肩甚至超越國(guó)際同行。

智能視覺(jué)裝備除了可配置視覺(jué)系統(tǒng)的軟硬件外，還包括自動(dòng)化工作臺(tái)、PLC 控制器、I/O 卡、機(jī)械手臂、設(shè)備駕駛艙等部分。相比于可配置視覺(jué)系統(tǒng)主要為小型模塊化產(chǎn)品，需 要安裝到客戶(hù)的產(chǎn)品或自動(dòng)化機(jī)臺(tái)上才能工作，智能視覺(jué)裝備是由光學(xué)成像硬件、圖像 處理軟件算法、自動(dòng)化平臺(tái)（機(jī)臺(tái)/機(jī)械手）等部分組成的大型生產(chǎn)裝備。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可 配置視覺(jué)系統(tǒng)只做了“眼睛”和“大腦”，而智能視覺(jué)裝備除了“眼睛”和“大腦”，還做了“四肢”， 從而可以形成直接面向下游客戶(hù)應(yīng)用場(chǎng)景的定制化系統(tǒng)解決方案。

經(jīng)過(guò)多年技術(shù)沉淀，國(guó)產(chǎn)品牌逐漸具備生產(chǎn)多種機(jī)器視覺(jué)硬件產(chǎn)品、提供整體解決方案 的能力。根據(jù)奧普特、凌云光招股說(shuō)明書(shū)及各公司年報(bào)，當(dāng)前，奧普特與凌云光已具備 光源和光源控制器、鏡頭、相機(jī)、視覺(jué)控制系統(tǒng)四大機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品的生產(chǎn)能力，并可設(shè) 計(jì)硬件方案及整體解決方案，根據(jù)不同客戶(hù)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景提供定制化服務(wù)。

基于上述系統(tǒng)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)企業(yè)的客戶(hù)資源明顯優(yōu)化。3C 及電子領(lǐng)域的產(chǎn)品迭代 迅速，對(duì)機(jī)器視覺(jué)的需求更新時(shí)間也較短。奧普特作為業(yè)內(nèi)領(lǐng)先公司，與蘋(píng)果、華為等 龍頭 3C 客戶(hù)開(kāi)展合作，并積極入局對(duì)電子器件與設(shè)備擁有高需求的新能源汽車(chē)領(lǐng)域，導(dǎo)入寧德時(shí)代、比亞迪等頭部客戶(hù)，持續(xù)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)能力、擴(kuò)大領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。根據(jù)年報(bào)披露， 2021 年奧普特在 3C 和新能源領(lǐng)域的營(yíng)收占比分別達(dá)到 59.1%和 29.5%。 奧普特早在 2010 年就通過(guò)富士康進(jìn)入蘋(píng)果供應(yīng)鏈，順利切入 3C 賽道，并于 2016 年正 式成為蘋(píng)果直接供應(yīng)商，2019 年開(kāi)始，蘋(píng)果公司逐步調(diào)整下單方式，從以往的直接采 購(gòu)變?yōu)橹苯硬少?gòu)和指定第三方采購(gòu)兩種合作模式共存，其中指定第三方采購(gòu)模式是指由 蘋(píng)果公司直接主導(dǎo)、驗(yàn)證、定型的設(shè)備涉及的相關(guān)視覺(jué)部件，在獲得蘋(píng)果公司認(rèn)可后， 轉(zhuǎn)由相應(yīng)的設(shè)備供應(yīng)商按照蘋(píng)果公司確定的型號(hào)從公司采購(gòu)。2019 年奧普特來(lái)自蘋(píng)果 及其子公司的收入同比增長(zhǎng) 79.7%至 2.07 億元，占主營(yíng)收入的比重達(dá)到 39.4%。

凌云光在消費(fèi)電子領(lǐng)域長(zhǎng)期服務(wù)蘋(píng)果、華為和小米產(chǎn)業(yè)鏈，與鴻海精密、歌爾股份等領(lǐng) 先制造商建立長(zhǎng)期合作關(guān)系；新能源領(lǐng)域廣泛服務(wù)于福萊特、寧德時(shí)代、信義集團(tuán)等行 業(yè)龍頭；新型顯示領(lǐng)域擁有京東方、華星光電、天馬等行業(yè)領(lǐng)先客戶(hù)。2021 年，凌云光 前 5 大客戶(hù)的銷(xiāo)售額占比 22.92%，客戶(hù)均集中在電子等快速發(fā)展的科技領(lǐng)域，為公司 帶來(lái)持續(xù)的發(fā)展動(dòng)力。

積極擴(kuò)產(chǎn)+行業(yè)助力，國(guó)產(chǎn)有望彎道超車(chē)

隨著下游需求持續(xù)增長(zhǎng)、客戶(hù)對(duì)國(guó)產(chǎn)品牌認(rèn)可度不斷提升，我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)代表企業(yè) 開(kāi)啟募投擴(kuò)張時(shí)代。2019-2022 年，矩子科技、奧普特及凌云光先后提交 IPO 申請(qǐng)，通 過(guò)上市募集資金來(lái)投資產(chǎn)能擴(kuò)張、技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目。3 家企業(yè)合計(jì)募集資金超 30 億元， 其中產(chǎn)能擴(kuò)張項(xiàng)目擬使用資金約 22 億元。

總體上，當(dāng)前機(jī)器視覺(jué)行業(yè)技術(shù)迭代升級(jí)快，下游應(yīng)用場(chǎng)景新需求不斷涌現(xiàn)，形成技術(shù) 供給和應(yīng)用需求雙頻共振的良好發(fā)展趨勢(shì)，有利于維持行業(yè)未來(lái)的持續(xù)高增長(zhǎng)。此外， 國(guó)內(nèi)的鋰電、光伏行業(yè)發(fā)展處于國(guó)際頭部水平，國(guó)產(chǎn)廠商有望借助下游景氣行業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì) 外資品牌的彎道超車(chē)。