2021年中国机器视觉市场研究报告 .pdf

前瞻产业研究院出品2021年中国机器视觉市场研究报告目目 录录CONTENT01020304机器视觉行业概述机器视觉行业发展现状机器视觉行业典型企业分析机器视觉行业未来发展趋势01机器视觉行业机器视觉行业概述概述 机器视觉定义 机器视觉分类 机器视觉发展驱动因素1.1.1 机器视觉定义机器视觉（Machine Vision，MV）是人工智能正在快速发展的一个分支。根据美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会对机器视觉的定义，机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。部件光源镜头图像传感器输出结果图像分析并决定结果图像获取图像分析检测结果资料来源：新机器视觉 前瞻产业研究院整理1.1.2 机器视觉主要作用机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断，将图像处理应用于工业自动化领域，对物体进行非接触检测、测量，提高加工精度、发现产品缺陷并进行自动分析决策，是先进制造业的重要组成部分。机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要分为四大类：检测、测量、定位、识别。检测检测测量测量定位定位识别识别对目标物体进行外观检测，主要检测表面装配缺陷、表面印刷缺陷以及表面形状缺陷等把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息，自动判断物体位置甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、图案、数字、条码、人脸、指纹、虹膜识别等1.2 机器视觉分类指标指标工业级机器视觉（工业级机器视觉（MVMV）消费级计算机视觉（消费级计算机视觉（CVCV）范畴人工智能人工智能学科系统工程计算机科学构成硬件+软件软件主导感知方式单一传感器为主，正在向多传感器融合多传感器融合应用侧重点更多注重广义图像信号（激光、摄像头）以及自动化控制（生产线）更多注重（2/3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究内容图像采集、镜头控制、图像处理等算法图像处理算法可控性更加可控不确定性更大核心让机器人按照自身任务进行识别的技术如何进行图像分析的技术对相机的要求工业类相机，高精度摄像头数据存储调度数据以产线终端为主，正在云化以云端为主从学科上，机器视觉与计算机视觉（Computer Vision,CV）都被认为是人工智能的下属科目。但面对不同的应用场景，工业级和消费级产品所需的技术指标和侧重点有所区别。产品构成方面，工业级产品多为硬件+软件的形式，消费级产品多为软件主导；应用侧重点方面，工业级产品更多注重广义图像信号与自动化控制，消费级产品更多注重（2/3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究。工业级机器数据工业级机器数据 VS VS 消费级机器视觉消费级机器视觉资料来源：网络资料 前瞻产业研究院整理1.3.1 机器视觉发展驱动因素1：人口结构变化 用工成本上升3.654.184.685.155.646.206.767.438.249.05201020112012201320142015201620172018201920102010-20192019年中国城镇非私营单位就业年中国城镇非私营单位就业人员年平均人员年平均工资（工资（单位：万元）单位：万元）20102010-20192019年中国年中国6565岁及以上人口规模及占比（单位：亿人，岁及以上人口规模及占比（单位：亿人，%）资料来源：国家统计局 前瞻产业研究院整理1.191.231.271.321.381.441.501.581.671.768.9%9.1%9.4%9.7%10.1%10.5%10.8%11.4%11.9%12.6%201020112012201320142015201620172018201965岁以上人口数量（亿人）占总人口比重（%）随着经济的发展，我国人口红利优势急速消退，劳动力结构也在逐步发生变化，国内就业人口数量增长放缓、老年人口占比上升，中国人口结构老龄化将成为一个不可逆转的趋势。国家统计局统计数据显示，截至2019年末，我国65岁及以上人口数量为1.76亿人，占总人口的比重达到12.6%，老龄化程度加深。而伴随着人口老龄化速度的加快，劳动力供给的紧张局面持续加剧，用工成本不断上升，2019年中国城镇非私营单位就业人员年平均工资上涨至9.05万元，比上年增加0.81万元。1.3.2 机器视觉发展驱动因素2：机器视觉本身性能优势显著性能指标性能指标人类视觉人类视觉机器视觉机器视觉精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级以上，可观测微米级的目标速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达千分之一秒适应性弱，很多环境对人有害强，对环境适应性强客观性低，数据无法量化高，数据可量化重复性弱，易疲劳强，可持续工作可靠性易疲劳，受情绪波动检测效果稳定可靠效率性效率低效率高信息集成不易信息集成方便信息集成人类视觉人类视觉 VS VS 机器视觉机器视觉资料来源：炬子科技招股说明书 前瞻产业研究院整理相比人类视觉，机器视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、信息集成方面优势明显。从具体参数看，机器检测比人工视觉检测优势明显：机器视觉检测比人工视觉检测效率高、速度快、精度高、可靠性好，同时，工作时间更长、信息方便集成、适应恶劣环境。因此，在某些方面机器视觉能够代替人眼，更好的进行工作。同时，随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大。1.3.3 机器视觉驱动因素3：智能制造大环境的选择机器视觉被称为智能制造的“智慧之眼”，为智能制造打开了新的“视”界。机器视觉是生产过程中数据采集的首选技术之一，是实现工业自动化和智能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸。为了保持我国在世界制造业中的竞争地位，我国提出了三步走实现制造强国目标的中国制造2025规划纲要：第一步，到2025年迈入制造强国行列；第二步，到2035年我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平；第三步，到新中国成立一百年时，我制造业大国地位更加巩固，综合实力进入世界制造强国前列。第一步第二步第三步时间节点时间节点：新中国成立百年主要目标主要目标：迈入世界制造强国前列时间节点时间节点：2035年主要目标主要目标：整体达到世界制造强国阵营中等水平时间节点时间节点：2025年主要目标主要目标：迈入制造强国行列资料来源：中国制造2025 前瞻产业研究院整理中国制造中国制造20252025三步走战略三步走战略1.3.4 机器视觉驱动因素4：政策持续加码助力行业发展时间时间发布单位发布单位文件名称文件名称主要内容主要内容2016.08国务院“十三五”国家科技创新规划指出要在基于大数据分析的类人智能方向取得重要突破，实现类人视觉等目标，支撑智能产业的发展。2016.09工信部、发改委智能硬件产业创新发展专项行动（2016-2018年）提出重点支持运用生物传感器等新型基础技术，开展智能硬件人机交互、环境感知系统软硬件方案的创新，如智能机器人视觉系统、人体生理数据采集系统等。2017.05科技部“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划提出按照“争高端、促转型、强基础”的总体目标，强化制造核心基础件和智能制造关键基础技术，在增材制造、激光制造、智能机器人、智能成套装备、新型电子制造装备等领域掌握一批具有自主知识产权的核心关键技术与装备产品。2017.07国务院新一代人工智能发展规划指出到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进技术水平同步；到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。2018.01工信部、国标委国家智能制造标准体系建设指南提出要进一步完善智能制造标准体系，对智能装备、工业互联网、智能使能技术、智能工厂、智能服务等五类关键技术标准，与基础共性标准和行业应用标准进行规划。2019.11发改委、工信部等15部门关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见大力发展智能化解决方案服务，深化新一代信息技术、人工智能等应用，实现数据跨系统采集、传输、分析、应用，优化生产流程，提高效率和质量。2020.03科技部关于科技创新支撑复工复产和经济平稳运行的若干措施提出要大力推动关键核心技术攻关，加大5G、人工智能、工业互联网、重大新药等重大科技项目的实施和支持力度，突破关键核心技术，促进科技成果的转化应用和产业化，培育一批创新型企业和高科技产业，增强经济发展新动能。2020.05国务院2020年政府工作报告提出要推动制造业升级和新兴产业发展，支持制造业高质量发展，发展工业互联网，推进智能制造，培育新兴产业集群。2020.10电子标准院国家标准智能制造 机器视觉在线检测 测试方法标准拟就机器视觉在线检测系统的测试流程、测试环境、测试内容等进行研究，以厘清机器视觉在线检测系统测试的标准化需求，规范测试流程，促进机器视觉检测技术在企业的推广应用。2020.11中央委员会中共中央关于制定十四五规划和二三五年远景目标的建议 瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。作为实现智能制造的核心技术之一，机器视觉长期以来一直受到国家产业政策的支持。近年来，国家不断发布各项政策推动行业发展，充分支持行业的产品研发和市场扩展。资料来源：前瞻产业研究院整理中国机器视觉行业政策不完全汇总中国机器视觉行业政策不完全汇总02机器视觉行业发展现状机器视觉行业发展现状 机器视觉产业链 机器视觉发展现状 机器视觉上游分析 机器视觉应用领域2.1 机器视觉产业链解析机器视觉产业链上游由核心零部件和软件组成，主要包括光源及控制器、镜头、相机、视觉控制器硬件、视觉处理分析软件等；中游则由机器视觉整机制造商、系统集成商等组成，上游与中游企业并非绝对隔离，而是相互渗透和合作的；下游为机器视觉应用领域，主要有电子、工业、半导体、自动驾驶、智能安防等。资料来源：前瞻产业研究院整理上游中游光源及控制器镜 头工业相机机器视觉软件控制器、采集卡等下游电子、半导体自动驾驶智能安防医疗诊断系统集成商整机装备制造商海外品牌设备厂商海外品牌设备代理商2.2.1 机器视觉发展历程分析机器视觉起源于上世纪50年代，Gilson提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着2D影像统计模式的发展。国内机器视觉起步较晚，上世纪80年代开始引进第一批技术。随着全球制造中心向我国转移，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场。1950s1950s统计模式识别概念提出1960s1960s研究兴起积木世界研究1970s1970s起步发展理论更新机器视觉授课1980s1980s蓬勃发展新方法、新理论涌现1990s1990s产业化形成机器视觉公司成立20002000行业快速增长跨国公司在全球设立分支机构20012001-竞争格局形成欧美日企业处于统治地位，中国企业蓬勃发展资料来源：国海证券 前瞻产业研究院整理全球中国1980s1980s技术引进国内机器视觉起步19991999-2003200320042004-2007200720082008-20122012启蒙阶段代理外国业务为主发展阶段本土技术研发开始占据初级市场高速发展市场快速发展企业不断涌现20132013-TOP3市场继美、日之后的第三大市场作为随着全球新一轮科技革命浪潮的兴起，机器视觉行业迎来了快速增长期。2016-2019年，全球机器视觉市场规模不断扩大，至2019年突破100亿美元，达到102亿美元。2020年，受新冠肺炎疫情影响，全球供应链中断，项目停摆，给全球机器视觉行业带来了冲击，市场规模下降至96亿美元。从区域分布来看，目前在全球机器视觉市场中欧洲市场份额最大，占比36.4%；其次是北美地区，占比29.3%；亚太地区近年来发展迅速，市占率快速增长，2019年达到25.3%。2.2.2 全球机器视觉市场发展现状资料来源：Markets and Markets 前瞻产业研究院整理6270881029603060901202016201720182019202020162016-20202020年全球机器视觉市场规模（单位：亿美元）年全球机器视觉市场规模（单位：亿美元）欧洲36.4%北美29.3%亚太25.3%其他9.1%20192019年全球机器视觉行业区域分布（单位：年全球机器视觉行业区域分布（单位：%）2.2.3 全球机器视觉技术进展2573266536504225593068727705896310522123282.322.582.953.373.964.655.426.327.378.6024681012030006000900012000150002010201120122013201420152016201720182019新增专利数量（项）累计专利数量（万项）20102010-20192019年全球机器视觉相关专利数量（单位：年全球机器视觉相关专利数量（单位：项项）资料来源：欧洲专利局&国海证券 前瞻产业研究院整理自动化技术的不断发展带动了整个工业的发展，而机器视觉作为自动化检测、识别中必不可少的技术，也得到了很大的发展及创新。近年来，全球机器视觉专利数量持续上升，截至2019年，全球累计专利数量达到8.60万项。其中，2019年新增12328项专利。2.2.4 中国机器视觉市场发展现状玩家持续增多6075961522282763996097008196374003006009002010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021资料来源：企查猫 前瞻产业研究院整理20102010-20212021年中国机器视觉新增企业数量（单位：家）年中国机器视觉新增企业数量（单位：家）截至截至20212021年年1 1月月2323日中国机器视觉相关企业地区分布日中国机器视觉相关企业地区分布注：企业查询为模糊查询，输入关键字“机器视觉”，查询范围为存续/在业；2021年数据时间截止至2021年1月23日。我国机器视觉起步较晚，上世纪90年代初才有少数的视觉技术公司成立。近年来，我国先后出台了促进智能制造、智能机器人视觉系统以及智能检测发展的政策文件，机器视觉领域玩家不断增多，特别是2017-2020年，每年新增企业数量均超过600家。目前，我国各种类型的机器视觉企业已超过4000家；而中国机器视觉产业联盟（CMVU）的调查数据显示，进入中国的国际机器视觉品牌已超过200家。从企业地区分布来看，我国机器视觉企业主要分布在沿海地区。其中广东省最多，企业数量超过2500家；其次是江苏省，企业数量超过500家；其余省份企业数量均低于200家。2.2.5 中国机器视觉市场规模过百亿31496984103030609012020152016201720182019资料来源：中国机器视觉产业联盟 前瞻产业研究院整理20152015-20192019年中国机器视觉行业销售额（单位：年中国机器视觉行业销售额（单位：亿元亿元）我国机器视觉行业发展历程虽然短暂，但发展速度较快。21世纪10代左右，伴随着我国经济的发展、工业水平的进步，特别是3C电子行业自动化的普及和深入，我国的机器视觉行业迎来了空前的发展机遇。根据中国机器视觉产业联盟对其会员单位进行的统计数据显示，2019年中国机器视觉行业销售额首次超过百亿，达到103亿元，增速超过20%。2.2.6 视觉系统占据较大市场份额资料来源：中国机器视觉产业联盟 前瞻产业研究院整理从产品的大类来看，机器视觉主要分为三大类。具体来看，第一类是特定应用视觉系统，第二类主要是硬件，包括相机、光学、照明、智能相机紧凑型系统/视觉传感器等，第三类是软件、线缆、其他配件、采集卡。根据中国机器视觉产业联盟统计数据显示，销售额占比最大的是视觉系统，达到33.2%（粗略统计，实际占比更大）；硬件类合计占比超过50%，其中相机占比为25.6%；其他软件类占比为13.3%。特定应用视觉系统33.2%相机25.6%光学10.1%照明9.3%智能相机紧凑系统、视觉传感器8.5%独立于硬件产品销售的视觉软件3.6%接口和线缆3.4%其他视觉配件3.2%图像采集卡/视觉处理器板3.1%中国机器视觉产品分布（按销售额）（单位：中国机器视觉产品分布（按销售额）（单位：%）2.2.7 机器视觉行业融资分析资本不断涌入0.141.869.2312.1659.6744.4485.1293.041.4294047616963404-200204060800306090120201320142015201620172018201920202021投资金额（亿元）案例数量（件）20132013-20212021年中国机器视觉领域投融资情况（单位：年中国机器视觉领域投融资情况（单位：亿亿元，件）元，件）资料来源：IT桔子 前瞻产业研究院整理注：在“IT桔子”输入关键词“机器视觉”得出数据，2021年数据时间截止至2021年1月23日。机器视觉行业属于资本密集型以及技术密集型行业，前期的研发投入需要大量的资金支持以及人才支持。近年来随着阿里、腾讯等众多互联网巨头企业的进入，以及老牌行业企业和一些新创企业的相继发力，行业氛围瞬间火热。同时，随着机器人、半导体、电子电器等相关产业的火热进行，机器视觉巨大的应用市场和商业化运作吸引了不少资本的关注和投入。2013-2020年，我国机器视觉相关融资额整体呈增长态势，2020年达到93.04亿元，创下历史新高。2.2.8 机器视觉行业融资分析仍处于初级阶段10.9%27.0%10.9%2.0%0.4%1.6%0.8%2.7%4.3%39.5%种子/天使轮Pre-A/A/A+轮Pre-B/B/B+轮C/C+轮D轮及以后新三板IPO上市战略投资其他尚未获投20092009-20212021年中国机器视觉领域投融资轮次分布（单位：年中国机器视觉领域投融资轮次分布（单位：%）从融资轮次来看，目前Pre-B/B/B+轮及以前的轮次融资额合计占比为48.8%，接近一半份额。其中，种子/天使轮比重为10.9%，Pre-A/A/A+轮比重为27.0%，Pre-B/B/B+轮比重为10.9%。整体来看，目前我国机器视觉行业投融资仍处于初级阶段，资本青睐初创企业。此外，仍有39.5%的机器视觉企业尚未获投。资料来源：IT桔子 前瞻产业研究院整理20202020年以来部分机器视觉企业大额融资情况年以来部分机器视觉企业大额融资情况时间时间融资企业融资企业轮次轮次金额金额投资方投资方2020.03肇观电子B轮3亿人民币云岫资本2020.04灵动科技B+轮1亿人民币招商局资本、高鹄资本2020.06未来机器人B轮1亿人民币联想创投、飞图创投、钟鼎资本2020.09视比特机器人A轮近亿人民币和玉资本、图灵资本2020.12宇泛智能B+轮5亿人民币华新投资、当虹科技、源星资本等2020.12硅基智能C轮数亿人民币海松资本、腾讯投资等2020.12Flexiv非夕B轮1亿美元美团、新希望集团、高榕资本等2021.01库柏特B+轮近亿人民币沸点资本注：在“IT桔子”输入关键词“机器视觉”得出数据，2021年数据时间截止至2021年1月23日。2.3 机器视觉产业链成本结构拆解机器视觉系统成本构成（单位：机器视觉系统成本构成（单位：%）资料来源：网络资料 前瞻产业研究院整理机器视觉产业链整体可分为底层开发商（核心零部件和软件提供商）、集成和软件服务商（二次开发），其中核心零部件及软件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等。在目前的整个机器视觉系统成本构成上，核心零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链中绝对的核心环节。机器视觉机器视觉零部件零部件组装集成组装集成软件开发软件开发维维 护护2.3.1 光源影响成像质量的关键因素机器视觉系统的核心是图像的采集和处理，图像本身的成像质量对整个视觉系统极为关键，光源则是影响机器视觉系统成像质量的关键因素之一。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。目前机器视觉系统所使用的光源主要为LED光源、卤素灯和高频荧光灯三种。其中，LED光源凭借节能、使用寿命长、响应速度快、综合性价比高等优点，现已成为最常用的光源。资料来源：搜狐&国海证券 前瞻产业研究院整理指标指标LEDLED光源光源卤素灯卤素灯高频荧光灯高频荧光灯亮度中高低稳定性高中低闪光装置有无无使用寿命高低中光线均匀度低中高多色光有无无复杂设计高中低温度影响高低中价格中高低三种光源性能对比三种光源性能对比光源产品主要形态光源产品主要形态2.3.1 光源主要参与企业厂商厂商地点地点简介简介国外CCS日本成立于1993年，JASDAQ挂牌企业，拥有核心专利超800件，在全球光源市场占有率第一，在上海和深圳设有代表处。Ai美国全球首家LED光源厂商，从90年代开始就在机器视觉工业中开发出可靠高效的LED光源，主要合作伙伴包括Cognex、Keyence、Omron等国际工业视觉巨头。国内奥普特广东是国内视觉行业起步最早发展最快的机器视觉光源品牌，2009年开始开拓海外光源市场，在工业相机、工业镜头和集成领域均有布局。沃德普广东2003年成立，从事显微镜和视觉光源的生产，与Omron、Cognex等企业有合作关系。康视达广东康视达是专业的机器视觉LED光源研发企业，目前已建成华南区最大的机器视觉光源研发检测中心。纬朗光电上海纬朗光电是我国一家较早从事机器视觉LED光源研发、生产和销售的企业，能为客户提供全套视觉光源与光源定制，同时代理国内外知名品牌工业相机及工业镜头等。国内外主要机器视觉光源参与厂商国内外主要机器视觉光源参与厂商资料来源：网络资料&国海证券 前瞻产业研究院整理目前，国内外的视觉照明技术已经相对成熟。其中，国外厂商主要有日本的CCS、美国的Ai等；光源是机器视觉产业链中国产化最充分的环节，国产化程度较高，竞争较为充分，本土厂商主要有奥普特、沃德普、康视达、纬朗光电等。2.3.2 镜头机器视觉的“眼球”机器视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到，镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能，它是机器视觉系统中最关键的成像部件。与普通镜头相比，工业镜头要求的清晰度更高，光谱透射能力更强。镜头的参数主要有焦距、视场（Field of View，FOV）、工作距离、分辨率、景深（DOF）等，在组建机器视觉系统时，要根据实际需要选择合适口径和焦距的镜头。在镜头领域，海外品牌投入较早，经过多年的发展，在全球范围内已形成了德系徕卡、施耐德、卡尔蔡司和日企Moritex、KOWA等光学巨头。我国由于起步较晚，2008年之前国内光学镜头市场基本被日本、德国品牌所垄断。近年来，我国工业镜头行业国内厂商快速增长，主要从中低端市场切入，凭借高性价比优势对于外资品牌具有一定竞争力。在高端市场，我国仍依赖进口，但也有一部分企业如东正光学、慕藤光等逐步走向高端。2.3.2 镜头主要参与企业厂商厂商地点地点简介简介国外Navitar美国Navitar总部位于纽约州罗切斯特，是领先的优质光学系统制造商和供应商，为机器视觉和生物医学诊断行业提供全面的定制光学解决方案。卡尔蔡司德国在1890年生产相机镜头之前便在1846年生产制造显微镜头，是全球视光学和光电子工业领域知名的跨国公司。施耐德德国施耐德是一家有着近百年历史的德国老牌光学厂商,也一直是高品质工业用镜头和光学配件的国际市场领军者之一。Moritex日本成立于1973年，其工业视觉产品线包括远心定倍镜头和工业光源，其镜头产品在中国有较大的影响力。KOWA日本成立于1894年，是全球知名的镜头制造商，早在1952年便开始了光学产品的生产制作，所生产的FA镜头和CCTV镜头产品被广泛应用于世界各地的项目。国内东正光学深圳产品涉及消费类镜头和工业类镜头，其工业视觉镜头已经使用在液晶屏检测、电路板检测等诸多领域。慕藤光江苏为工业、军工科研、医疗仪器和机械设备提供光学产品，擅长高精度镜片的生产，市场已覆盖美、意、德、日等国家。普密斯东莞是一家在光学设计、结构设计、电子设计、图像处理、软件算法、PLC控制等领域有逾十年积淀的国家高新技术企业。国内外主要机器视觉镜头参与厂商国内外主要机器视觉镜头参与厂商资料来源：网络资料&国海证券 前瞻产业研究院整理2.3.3 工业相机视觉系统的核心部件工业相机是机器视觉系统最核心的组件，其本质的功能就是将光信号转变成为有序的电信号，再将该信号模数转换并送到处理器后以完成图像的处理、分析和识别。与普通相机相比，工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力以及稳定的成像能力。目前市面上的工业相机主要有面阵相机、线阵相机、3D相机以及智能相机。选择合适的工业相机是机器视觉系统设计的重要环节，工业相机类型不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量，同时也与整个系统的运行模式直接相关。面阵相机面阵相机线阵相机线阵相机3D3D相机相机智能相机智能相机2.3.3 图像传感器工业相机的核心图像传感器是工业相机的核心感光元件，当前图像传感器主要分为电荷耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）和互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductors，CMOS）两种。随着CMOS传感器在消费电子设备上的大量应用推动了CMOS技术的发展，其性能已显著提高，分辨率和图像质量正在逼近CCD传感器，而制造成本大幅下降。CMOS传感器在工业图像处理的众多领域正逐步取代CCD传感器。2020世纪世纪8080年代年代CCD图像传感器2020世纪世纪9090年代末年代末CMOS图像传感器2121世纪世纪CMOS图像传感器资料来源：思特威Global Shutter技术与前沿机器视觉应用视频 前瞻产业研究院整理图像传感器发展历程图像传感器发展历程2.3.3 工业相机主要参与企业目前，欧美厂商占据了全球工业相机的主导地位，例如Basler、DALSA、Cognex等。我国对于工业相机的研究起步较晚，最初主要由大恒图像等几家老牌相机公司代理国外品牌。近年来，我国也逐步发展出一批自主研发工业相机的国产品牌，如海康机器人、华睿科技等。目前我国工业相机行业主要布局于中低端市场，可逐步实现进口替代；而在高分辨率、高速的高端工业相机领域仍以进口品牌为主。厂商厂商地点地点简介简介国外基恩士日本成立于1974年，是传感器、测量系统、激光刻印机、显微系统以及单机式影像系统的全球知名供应商。Cognex美国成立于1981年，是机器视觉产品的全球领先供应商，为制造自动化领域提供视觉系统、视觉软件、视觉传感器和工业读码器。Basler德国是世界领先的工业相机和高质量数字相机的开发商和制造商，提供多种面阵相机和线阵相机产品线，包括具有CMOS和CCD芯片的工业相机。DALSA加拿大DALSA是世界上一流的高性能数字成像设备和半导体产品制造商，凭借其高端CCD和CMOS芯片研发生产能力，可以为用户提供线阵、面阵等各种类型的工业数字相机。Baumer瑞士Baumer长期以来以生产高质量传感器著称，为国际工厂及过程自动化行业应用提供创新性的高质量传感器产品，具有精确性、可靠性、坚固性和紧凑设计等特性。国内海康机器人杭州原为杭州海康威视数字技术股份有限公司机器视觉业务部，目前已发展成为面向全球的移动机器人、机器视觉产品和算法平台的研发和提供商。大恒图像北京成立于1991年，是中科院下属上市公司大恒科技的全资子公司。旗下的CCD/CMOS工业数字相机产品线覆盖多种接口及分辨率。华睿科技绍兴华睿科技是大华股份旗下机器视觉子公司。工业相机产品线齐全，包括面阵工业相机、线阵工业相机、单板工业相机、智能工业相机、3D 工业相机等国内外主要机器视觉工业相机参与厂商国内外主要机器视觉工业相机参与厂商资料来源：网络资料&国海证券 前瞻产业研究院整理2.3.4 图像处理软件算法实现图像分析对所获得的视觉信号进行处理是机器视觉系统的关键所在，机器视觉软件类似“大脑”，通过图像处理算法完成对被测物的识别、定位、测量、检测等功能。机器视觉图像处理软件一般分为两类：一类是底层算法，包含大量处理算法的工具库，用以开发特定应用，主要使用者为集成商与设备商；另一类是二次开发的软件包，是专门实现某些功能的应用软件，主要供最终用户使用。两者主要在开发的灵活性上存在差别。包含大量处理算法的工具库，用以开发特定应用，主要使用者为集成商与设备商底层算法底层算法专门实现某些功能的应用软件，主要供最终用户使用二二次开发的软件包次开发的软件包2.3.4 图像处理软件主要参与企业软件名称软件名称厂家名厂家名优点优点缺点缺点Halcon德国 MVTec功能强大，能处理三维视觉信息，提供1000多个算子，并支持100多种工业相机和图像采集卡价格较高VisionPro美国 Cognex简单易用，开发快速，支持多种Cognex MVS-8100系列图像采集卡性能上某些方面不如HalconHexSight加拿大 Adept定位精度高、速度快、对环境光线等干扰不敏感，兼容各种USB、1394以及GigE接口的摄像机EVision比利时 Euresy侧重相机SDK开发，代码简便、处理速度非常快在OCR和几何形状匹配方面偏弱SherLock加拿大 Dalsa设计灵活MIL加拿大 Matrox价格低不提供几何定位OpenCV美国 Intel免费开源没有技术支持，开发慢常用机器视觉分析软件对比常用机器视觉分析软件对比资料来源：网络资料 前瞻产业研究院整理目前，图像处理软件领域主要由美、德等国主导，主要厂商包括Cognex、Mvtec、Adept等，软件的底层算法基本被以上厂商垄断。我国机器视觉软件系统发展较晚，国内公司主要代理国外同类产品，然后在此基础上提供机器视觉系统集成方案，目前国内机器视觉软件有深圳奥普特SciVision视觉开发包、北京凌云光VisionWARE视觉软件、陕西维视图像Visionbank机器视觉软件、深圳市精浦科技有限公司OpencvRealViewBench(RVB)。2.4 机器视觉应用领域不断扩大24.79%12.15%8.39%8.29%6.46%6.04%5.53%5.05%4.69%4.17%4.11%3.22%2.62%1.40%1.12%1.06%0.37%0.35%0.20%0%9%18%27%中国机器视觉下游应用领域分布（单位：中国机器视觉下游应用领域分布（单位：%）资料来源：中国机器视觉产业联盟 前瞻产业研究院整理随着技术的快速发展，机器视觉下游应用领域不断拓展。目前，机器视觉渗入到电子、汽车、电池、半导体、包装、食品/药品等多个行业。其中，电子特别是消费电子是第一大应用市场，占比约达25%；其次是平板显示，占比为12.15%。与前几年多集中在电子、消费电子、平板显示的情况相比，现在的应用领域非常多。03机器视觉行业典型机器视觉行业典型企业企业 Cognex Keyence 天淮科技3.1.1 Cognex全球机器视觉龙头技术创新阶段技术创新阶段，划时代新品&清晰成长战略典型事件典型事件：1）多款产品为业内第一；2）可靠性大幅提升；3）确立OEM供应商角色战略成长初期（1989-2002）扩容瓶颈期扩容瓶颈期，科技网络泡沫具体表现具体表现：成长高原期，收入增长迟滞，毛利率稳定、净利率波动下滑成长高原期（2003-2009）稳定增长期稳定增长期，机器视觉产品全球领先具体具体表现表现：2008年金融危机后美国走出衰退迎来发展黄金期，康耐视突破高原瓶颈，进入稳定增长期，新品落地+新应用领域开拓，毛利率持续高位稳定增长期（2010-）美国康耐视（Cognex）公司成立于1981年，是机器视觉系统、视觉软件、视觉传感器和表面检测系统的全球领先供应商，也是领先的工业ID读码器供应商。近年来，康耐视大力发展基于深度学习的机器视觉产品，2018年推出具有里程碑意义的基于深度学习的工业图像分析软件VisionPro ViDi套件；2020年，推出了业内第一款融入深度学习技术的工业智能相机In-Sight D900嵌入式视觉系统。康耐视成长历程康耐视成长历程资料来源：科技-产业研究 前瞻产业研究院整理3.1.2 营收进入平稳期 研发投入力度不断加强4.515.307.668.067.265.871.871.441.772.192.041.0703692015财年2016财年2017财年2018财年2019财年2020Q1-Q3营业收入（亿美元）净利润（亿美元）20152015-20202020财年康耐视经营业绩（财年康耐视经营业绩（单位：单位：亿美元）亿美元）资料来源：公司财报 前瞻产业研究院整理近年来，康耐视公司的经营业绩整体跨度较大，2017财年，公司的收入水平从5亿美元级别跨入7亿美元级别，2018财年更是达到8.06亿美元。2019财年，公司营收出现下降趋势，主要是由于汽车和消费电子这两个关键行业的市场需求低迷导致。尽管经营业绩下滑，康耐视研发投入力度却在不断增强，公司每年都会投入大约15%的营收用于新产品和新技术的开发，强化公司在机器视觉领域的市场竞争力。2019年，康耐视研发经费1.19亿美元，占营收的比重达到16.46%。20162016-20192019年康耐视研发投入占总收入比重（年康耐视研发投入占总收入比重（单位单位：%）15.03%12.95%14.44%16.46%11%12%13%14%15%16%17%18%20162017201820193.1.3 产品覆盖2D、3D机器视觉作为全球工业机器视觉领域的领导者之一，康耐视潜心研究多年，开发出覆盖2D、3D的智能工业相机、视觉传感器及视觉软件，读码器和校验器等工业ID产品，以及具有深度学习功能的机器视觉产品及套件，形成软硬件相结合、产品和解决方案齐全的机器视觉业务。目前，康耐视在全球安装了将近100万台机器视觉系统，广泛应用于汽车、消费电子、医药/医疗、食品和饮料、物流和生命科学等行业。视觉传感器视觉传感器工业相机工业相机3D3D视觉系统视觉系统视觉软件视觉软件VisionProVisionProCognex DesignerCognex DesignerCVLCVL视觉配件视觉配件OEMOEM产品产品资料来源：公司官网 前瞻产业研究院整理3.2.1 KEYENCE全产业链布局基恩士（KEYENCE）创立于1974年，总部位于日本大阪，主要生产和销售传感器、测量系统、激光刻印机等，是全球知名的工业自动化领域供应商。目前，基恩士在全球46个国家和地区设有220个办事处。从经营业绩来看，近三年来基恩士年总收入均超过5000亿日元，净利润在2000亿日元左右，在中国市场实现的销售额持续超过600亿日元。2021上半财年，受疫情影响，公司业绩有所下滑。316352685871551812881207210622611981478020004000600080002017财年2018财年2019财年2020财年2021财年H1收入（亿日元）净利润（亿日元）20172017-20212021上半财年基恩士经营业绩（单位：亿日元）上半财年基恩士经营业绩（单位：亿日元）注：基恩士公司的会计年间为当年4月1日至下年3月31日；2021上半财年为2020年4月1日至2020年9月20日。资料来源：公司财报 前瞻产业研究院整理3.2.2 基恩士全产业链布局光光 源源软软 件件工业相机工业相机图像传感器图像传感器/控制器控制器金属金属/机机械加工械加工汽车汽车/底底盘组装盘组装半导体半导体食品食品/医医药药电子电子资料来源：公司官网 前瞻产业研究院整理在机器视觉领域，