機器視覺行業(yè)上游行業(yè)的情況分析

機器視覺行業(yè)上游行業(yè)的情況分析機器視覺行業(yè)上游行業(yè)的情況機器視覺上游零部件主要包括光源、工業(yè)相機、鏡頭、圖像采集卡、圖像處理軟件等，其中硬件產(chǎn)品以標準化產(chǎn)品為主，軟件產(chǎn)品主要包括標準化的外購軟件、底層開發(fā)軟件等。上游行業(yè)的發(fā)展對機器視覺行業(yè)主要有兩方面的影響：一是上游行業(yè)的技術和產(chǎn)品質(zhì)量對機器視覺產(chǎn)品性能的影響，如光源系統(tǒng)在機器視覺系統(tǒng)中非常重要，光源技術的發(fā)展能使光源更接近于明亮、均勻、穩(wěn)定，提高了機器視覺產(chǎn)品的質(zhì)量。二是來自產(chǎn)品價格的影響，上游產(chǎn)品價格的降低會直接降低機器視覺設備成本，為機器視覺企業(yè)帶來更強的議價空間。1、光源行業(yè)的情況光源是影響機器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應用效果，優(yōu)秀的光源設計能夠提高圖像質(zhì)量，進而改變系統(tǒng)的分辨率，簡化軟件的運算。由于沒有通用的機器視覺光源設備，所以針對每個特定的應用場景，光源系統(tǒng)均需進行一定的調(diào)整，以達到更優(yōu)效果。光源技術在機器視覺的應用仍處于起步階段，作為機器視覺光學系統(tǒng)中的關鍵器件之一，光源的技術水平及產(chǎn)品質(zhì)量主要從以下幾個方面考量：①在整個視場（Field-of-View，F(xiàn)OV）內(nèi)光照是否可以保持強度均勻；②對不同的測量物體顏色是否可調(diào)；③在環(huán)境溫度的影響下是否可以自動調(diào)節(jié)光照強度；④響應速度，控制簡便程度；⑤質(zhì)量是否穩(wěn)定、壽命長。2、圖像處理軟件行業(yè)的情況工業(yè)視覺軟件對數(shù)字信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作，自動完成對圖像采集、顯示、存儲和處理。視覺信息的處理技術主要包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、邊緣處理、分割、特征抽取、圖像識別等。當前常見的圖像處理軟件開發(fā)模式是軟件平臺+視覺開發(fā)包，開發(fā)包是基于軟件平臺對常用各種圖像處理算法進行了封裝，軟件工程師可以直接調(diào)用封裝好的算法實現(xiàn)各種復雜的圖像處理功能，降低二次開發(fā)難度和工作量。由于機器視覺系統(tǒng)在現(xiàn)代工業(yè)領域的廣泛應用，應用于機器視覺系統(tǒng)的機器視覺軟件技術得到了高速發(fā)展，但國內(nèi)市場中，圖像處理軟件仍以境外企業(yè)軟件產(chǎn)品為主。3、工業(yè)相機及鏡頭行業(yè)的情況工業(yè)相機是工業(yè)視覺系統(tǒng)的另一個關鍵組件，其本質(zhì)功能完成是將光信號轉(zhuǎn)變成電信號的過程，要求更高的傳輸力、抗干擾力以及穩(wěn)定的成像能力。鏡頭的基本功能是實現(xiàn)光束調(diào)制，將目標成像在圖像傳感器的光敏面上完成信號傳遞。隨著技術及產(chǎn)品性能不斷提升，國內(nèi)企業(yè)目前在相機及鏡頭領域具備一定競爭力，但部分高端產(chǎn)品仍需依賴于進口。4、圖像采集卡行業(yè)的情況采集卡也被稱為視頻抓取卡，主要完成對模擬信號的數(shù)字化過程。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數(shù)字等等，它從攝像頭中獲得數(shù)據(jù)（模擬信號或數(shù)字信號），然后轉(zhuǎn)換成電腦主機可以處理的信息。目前部分圖像采集卡在具有模數(shù)轉(zhuǎn)換功能的同時，還具有對視頻圖像分析、處理的功能，并同時對相機進行有效的控制。新能源汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，鋰電行業(yè)需求井噴，機器視覺應用場景擴大2021年中國鋰電池產(chǎn)量已經(jīng)達到232．6億只，同比增長23．4%。鋰電產(chǎn)能的快速增加帶動機器視覺高速發(fā)展，2021年市場規(guī)模達到17．7億元，2019-2021年CAGR高達110%。鋰電在機器視覺的應用場景、制作工藝復雜，多個工序需要機器視覺檢測系統(tǒng)。隨著電芯、模組、PACK測量要求的不斷提高，被測物體條件愈發(fā)復雜，全線視覺檢測已逐步成為動力電池廠商標配。人眼視覺與機器視覺對比與人類視覺相比，機器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速度等方面都存在顯著優(yōu)勢。其利用相機、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標物體數(shù)據(jù)，借助視覺控制系統(tǒng)、智能視覺軟件和數(shù)據(jù)算法庫進行圖形分析和處理，軟硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動化、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯(lián)互通技術的發(fā)展，機器視覺性能優(yōu)勢進一步提升，應用領域也向多個維度延伸。機器視覺技術發(fā)展趨勢機器視覺技術是實現(xiàn)工業(yè)智能化的必要手段。隨著深度學習、機器學習、3D技術和機器視覺互聯(lián)互通技術的快速發(fā)展，機器視覺智能化水平不斷提升，機器視覺技術在工業(yè)智能領域的應用會朝著智能識別、智能檢測、智能測量以及智能互聯(lián)的完整智能體系方向發(fā)展，從而更好地發(fā)揮其高精準度、高效率的作用，為中國智能產(chǎn)業(yè)開啟智慧之眼。機器視覺技術的發(fā)展還面臨很多問題。解決這些問題是機器視覺技術進一步發(fā)展的關鍵，也是未來機器視覺技術發(fā)展的趨勢。（一）國內(nèi)高端產(chǎn)品的硬件主要依賴進口國內(nèi)在智能相機與傳感器研發(fā)中，結(jié)合光學物理學科是機器視覺系統(tǒng)中的相機及傳感器發(fā)展的一個重要突破口。在工業(yè)鏡頭與光源上，研發(fā)高分辨率鏡頭和更小的光源是關鍵。（二）模塊化的通用型軟件平臺和結(jié)合AI技術軟件平臺是視覺軟件的發(fā)展方向視覺軟件會縮短開發(fā)周期并降低對開發(fā)技術人員的要求。由于與之相匹配的算法工具發(fā)展有限，導致機器視覺技術在智能性方面達不到工業(yè)場景應用要求，因此需加快相關算法的升級創(chuàng)新，從而進一步提升機器視覺系統(tǒng)的智能性，其中模塊化的通用軟件平臺和結(jié)合AI技術軟件平臺是視覺軟件的發(fā)展方向。（三）機器視覺由2D視覺逐步向3D視覺發(fā)展隨著算法算力的不斷提升，為使機器視覺應用于更多復雜工業(yè)場景中，如基于機器視覺的三維重建及修補技術、三維掃描以及3D識別等技術對3D視覺技術有更高的要求。（四）機器學習和深度學習在機器視覺系統(tǒng)的應用可將機器學習的算法應用于機器視覺軟件，提升系統(tǒng)運算處理能力?？蓪⑸疃葘W習的特征學習能力和特征表達能力與機器視覺的實時性和高效性相結(jié)合，提升機器視覺的工作效率。（五）機器視覺行業(yè)標準亟待規(guī)范完善目前，一套機器視覺設備在實際應用中往往需要搭配與之配套的硬件設備和專用的視覺軟件，導致機器視覺產(chǎn)品的通用性很低。需出臺完善的行業(yè)標準，提高相關設備的通用性，降低生產(chǎn)成本和維修費用，從而加快機器視覺行業(yè)的發(fā)展。（六）機器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢及市場現(xiàn)狀機器視覺行業(yè)屬于技術密集型行業(yè)，跨越多個學科和技術領域，需要在包括成像、算法、軟件、傳感器等領域積累大量的技術，研發(fā)投入大并且持續(xù)時間長。機器視覺的這種不斷增長的擴散正在與將工業(yè)系統(tǒng)連接到物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的趨勢融合。隨著傳感器變得越來越智能化（部分地由支持的計算機視覺算法驅(qū)動），因此生成的數(shù)據(jù)為工業(yè)系統(tǒng)的運行提供了寶貴的見解。反過來，這又開辟了監(jiān)視設備的新方式，將自主機器人系統(tǒng)（如無人機）連接到物聯(lián)網(wǎng)基礎設施。我國機器視覺相關融資額整體呈增長態(tài)勢，2020年達到93．04億元，創(chuàng)下歷史新高隨著技術的快速發(fā)展，機器視覺下游應用領域不斷拓展。機器視覺雖然只有幾十年發(fā)展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革浪潮的興起，機器視覺行業(yè)順勢迎來快速發(fā)展。機器視覺的應用已經(jīng)從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域?qū)崿F(xiàn)廣泛應用。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于成熟期，預期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)已積累足夠技術、市場、行業(yè)經(jīng)驗，已步入快速發(fā)展階段。機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業(yè)構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結(jié)構件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，例如IPhone生產(chǎn)全過程就需要70套以上的機器視覺系統(tǒng)。從廣度上看，機器視覺的下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。機器視覺的這種不斷增長的擴散正在與將工業(yè)系統(tǒng)連接到物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的趨勢融合。隨著傳感器變得越來越智能化（部分地由支持的計算機視覺算法驅(qū)動），因此生成的數(shù)據(jù)為工業(yè)系統(tǒng)的運行提供了寶貴的見解。反過來，這又開辟了監(jiān)視設備的新方式，將自主機器人系統(tǒng)（如無人機）連接到物聯(lián)網(wǎng)基礎設施。機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，不同權威機構對機器視覺的定義略有差異，但簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做檢測、判斷和控制。機器視覺基于仿生的角度發(fā)展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統(tǒng)進行圖像處理和識別。由于工業(yè)自動化生產(chǎn)日益增長的技術需求，全球機器視覺行業(yè)60年代開始興起，起步較早，90年代發(fā)展已趨于成熟，現(xiàn)階段繼續(xù)保持高速發(fā)展。中國機器視覺行業(yè)伴隨中國工業(yè)化進程的發(fā)展而崛起，于90年代末起步，相對全球較晚，目前正處于快速發(fā)展階段。機器視覺雖然只有幾十年發(fā)展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革浪潮的興起，機器視覺行業(yè)順勢迎來快速發(fā)展。機器視覺的應用已經(jīng)從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域?qū)崿F(xiàn)廣泛應用。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于成熟期，預期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)已積累足夠技術、市場、行業(yè)經(jīng)驗，已步入快速發(fā)展階段。機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業(yè)構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結(jié)構件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，例如IPhone生產(chǎn)全過程就需要70套以上的機器視覺系統(tǒng)。從廣度上看，機器視覺的下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。機器視覺市場前景廣闊。在智能制造的浪潮下，下游應用中的消費電子市場、汽車市場、半導體市場、醫(yī)療市場等行業(yè)的不斷發(fā)展，主要國家的工業(yè)自動化水平穩(wěn)步提升，機器視覺的市場規(guī)模將持續(xù)擴大，預計到2025年全球機器視覺市場規(guī)模將達到130億美元。未來隨著中國智造2025戰(zhàn)略的加速推進，工業(yè)制造自動化、智能化程度有望不斷加深，機器視覺這一技術將得到更廣泛的應用。我國制造業(yè)在智能制造領域里還將繼續(xù)發(fā)力，機器視覺行業(yè)也將迎來新一輪發(fā)展契機。隨著工業(yè)4．0時代的到來，機器視覺在智能制造業(yè)領域的作用越來越重要，機器視覺是一門學科技術，廣泛應用于生產(chǎn)制造檢測等工業(yè)生產(chǎn)制造領域，用來保證產(chǎn)品質(zhì)量、控制生產(chǎn)流程、感知環(huán)境等，也是集成自動化解決方案的核心構成要素。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷的一個系統(tǒng)應用。簡單地理解機器視覺，初期是一門在工業(yè)生產(chǎn)過程中代替人類視覺自動對產(chǎn)品外形特征做檢測（100%全檢）的技術。已成為解決各行業(yè)制造商大批量高速高精度產(chǎn)品檢測的主要趨勢。與人類視覺相比，機器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速度等方面都存在顯著優(yōu)勢。其利用相機、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標物體數(shù)據(jù)，借助視覺控制系統(tǒng)、智能視覺軟件和數(shù)據(jù)算法庫進行圖形分析和處理，軟硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動化、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯(lián)互通技術的發(fā)展，機器視覺性能優(yōu)勢進一步提升，應用領域也向多個維度延伸。十四五期間，中國將進一步深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整，推進制造業(yè)的科技創(chuàng)新和智能制造水平，著力從要素驅(qū)動向技術及創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變。通過強化研發(fā)、設計能力，提高配套能力、基礎工藝、基礎材料、基礎元器件的研發(fā)和系統(tǒng)集成水平，促進細分市場、專業(yè)化分工和集群發(fā)展，推動先進裝備制造業(yè)和高新技術產(chǎn)業(yè)從以組裝為主向自主研發(fā)制造為主轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構的轉(zhuǎn)型升級以及制造業(yè)的進一步智能化將推動機器視覺行業(yè)的發(fā)展。全球機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀（一）市場規(guī)模機器視覺市場前景廣闊。全球機器視覺市場規(guī)模近年來不斷擴張，市場規(guī)模從2016年的62億美元增長至2019年的102美元，2020年，受新冠肺炎疫情影響，全球供應鏈中斷，項目停擺，給全球機器視覺行業(yè)帶來了沖擊，市場規(guī)模下降至96億美元，同比下滑5．9%。在智能制造的浪潮下，下游應用中的消費電子市場、汽車市場、半導體市場、醫(yī)療市場等行業(yè)的不斷發(fā)展，主要國家的工業(yè)自動化水平穩(wěn)步提升，機器視覺的市場規(guī)模將持續(xù)擴大，預計到2025年全球機器視覺市場規(guī)模將達到130億美元。（二）區(qū)域結(jié)構機器視覺率先發(fā)生和發(fā)展在基礎科學和技術水平領先的北美、歐洲和日本等發(fā)達地區(qū)。從2020年的區(qū)域分布上看，歐洲地區(qū)是全球最大的機器視覺市場，占比達37%。北美、亞太地區(qū)緊隨其后，占比分別為29%、25%。（三）密度對比與德美相比，中國機器視覺行業(yè)滲透率尚有巨大提升空間。定義機器視覺密度=機器視覺市場規(guī)模/當年制造業(yè)增加值。數(shù)據(jù)顯示，2019年，德國、美國、全球、中國機器視覺密度分別為0．16%、0．12%、0．07%、0．03%，中國機器視覺密度遠低于德美。在中國制造業(yè)高端轉(zhuǎn)型進程中，中國機器視覺滲透率有望持續(xù)提升，未來發(fā)展空間廣闊。中國機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀（一）市場規(guī)模中國市場已成為全球機器視覺市場規(guī)模增長最快的市場之一。據(jù)統(tǒng)計，2018-2021年，中國機器視覺市場規(guī)模由102億元增至181億元，期間CAGR為21．07%。出于宏觀經(jīng)濟回暖、新基建投資增加、數(shù)據(jù)中心建設加速、制造業(yè)自動化等推進因素，預計2021年至2025年，中國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模將以21．4%的復合增長率增長，至2025年將達393億元，下游應用拓展為行業(yè)主要增長點，市場潛力巨大。（二）投融資情況資本推動是機器視覺行業(yè)高速發(fā)展的重要因素之一。機器視覺領域是近幾年融資熱點領域，近年來國內(nèi)主要機器視覺生產(chǎn)研究參與者多次獲得大額融資，大量的資本投入加速了行業(yè)的研發(fā)過程，并進一步帶動市場拓展。2015年以來，我國機器視覺領域的投融資事件數(shù)量和融資金額整體上呈增長態(tài)勢。據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)，2021年，我國機器視覺