工业面扫描相机市场现状分析及发展前景

工业面扫描相机市场现状分析及发展前景

机器视觉行业竞争格局在工业相机领域，西方工业发达国家企业起步早、规模发展大、技术积累深厚、品牌影响力大，具有较强的设计研发、制造及销售能力，并具有丰富的行业应用经验，能够针对用户需求的变化不断开发出新的产品和功能，在行业市场上占据较大份额，整体处于领先地位。目前，欧美和日韩厂商占据了全球工业相机的主导地位，如Keyence（基恩士）、Cognex（康耐视）、TeledyneDalsa、Basler等。我国对工业相机的研究和产品开发起步较晚，最初主要是国内的代理商代理国外品牌的机器视觉产品。近年来国内企业不断加大研发投入，加快提升自主研发水平，随着技术与经验的积累，部分代理商开始销售自主品牌的产品，国内先后涌现出多家自主研发工业相机的国产品牌。市场份额在逐年增长。采集卡作为机器视觉行业的主要核心部件之一，受益于近年来整个机器视觉行业蓬勃发展的驱动，市场需求快速增加。国外机器视觉厂商凭借多年的技术积累与品牌优势，在图像采集卡领域占据着主导地位，代表厂商主要有TeledyneDalsa、Basler（SiliconSoftware）等。国内企业在图像采集卡领域尚有较大的发展空间。机器视觉行业全球发展现状根据数据，2020年全球机器视觉市场规模为96亿美元，在2015-2020年期间实现了11．4%的年均复合增长率。未来，预计2021-2025年全球机器视觉市场将以6．3%的年复合增长率进行增长，2025年全球机器视觉市场将达到130亿美元的规模，行业整体将进入稳定发展的新时期。其中，工业相机和图像采集卡作为机器视觉系统的核心部件，相关细分市场发展深受机器视觉行业影响，将有望成为行业内最具发展前景的细分市场之一。在工业相机领域，据GIR（GlobalInfoResearch）机构按收入统计调研数据知，2021年全球工业相机收入大约18．11亿美元，预计2028年将达到29．05亿美元，在2022-2028年期间，全球工业相机市场规模将以年均7．0%的复合增长率增长；在图像采集卡领域，据QYResearch、东莞证券研究所数据，2020年全球图像采集卡市场规模为3．31亿美元，预计2025年将达到4．23亿美元，年均复合增长率将达到5．03%。从区域分布来看，2019年全球机器视觉市场份额占比最大的为欧洲地区，占比为36．4%；其次是北美地区，占比29．3%；随着我国在机器视觉行业的快速发展，以中国为代表的亚太地区正迎头赶上，份额占比已达到25．3%。机器视觉行业发展历程相较于欧美发达国家，我国机器视觉行业起步较晚。早在1970s-1980s，CCD图像传感器出现，CPU、DSP等图像处理硬件技术进步，国外机器视觉开始发展。国内机器视觉行业启蒙于1990s，2003年以前以代理国外品牌业务为主，2004-2012期间国内市场快速发展，企业争先涌出，2013年之后中国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三市场，正处在快速发展阶段。与人类视觉相比，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面都存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。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发展，机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。全球机器视觉行业现状机器视觉市场前景广阔。全球机器视觉市场规模近年来不断扩张，市场规模从2016年的62亿美元增长至2019年的102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，同比下滑5．9%。在智能制造的浪潮下，下游应用中的消费电子市场、汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业的不断发展，主要国家的工业自动化水平稳步提升，机器视觉的市场规模将持续扩大，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到130亿美元。机器视觉率先发生和发展在基础科学和技术水平领先的北美、欧洲和日本等发达地区。从2020年的区域分布上看，欧洲地区是全球最大的机器视觉市场，占比达37%。北美、亚太地区紧随其后，占比分别为29%、25%。与德美相比，中国机器视觉行业渗透率尚有巨大提升空间。定义机器视觉密度=机器视觉市场规模/当年制造业增加值。数据显示，2019年，德国、美国、全球、中国机器视觉密度分别为0．16%、0．12%、0．07%、0．03%，中国机器视觉密度远低于德美。在中国制造业高端转型进程中，中国机器视觉渗透率有望持续提升，未来发展空间广阔。全球机器视觉行业市场概况机器视觉的本质是为机器植入眼睛和大脑。为机器植入眼睛，代表着机器视觉利用环境和物体对光的反射来获取及感知信息；为机器植入大脑，意味着机器视觉需要对信息进行智能处理与分析，并应用分析得到的结果来执行相应的活动。机器视觉行业的上游包括相机、镜头、光源等硬件及算法软件。相机是包含完整的机器视觉组成功能模块（光源可自带或借用外部光源），能独立完成机器视觉信息处理的全流程，为系统输出有效信息；镜头是机器视觉图像采集部分重要的成像部件，其作用是把被摄物体成像于摄像机内的感光元件上；光源对于机器视觉中的图像采集部分具有重要影响，为场景提供合适的照明，突出目标的图像特征并与背景图像分离；机器视觉算法与软件紧密结合，软件平台是实现机器视觉算法的载体，使机器视觉在处理数据量和实时检测效率性能上不断地突破，匹配工业智能发展的需求。机器视觉行业的下游为各行业集成应用和服务。下游应用行业的发展决定了机器视觉装备及服务的市场需求量，目前下游应用领域以电子制造为主，其次为汽车、医药、印刷包装等领域。机器视觉市场包括视觉器件、可配置视觉系统和智能视觉装备三个细分市场。根据MarketsandMarkets统计，2015年至2020年，全球机器视觉器件市场以13．83%的复合增长率增长，市场规模至2020年达到107亿美元；2021年至2025年，全球机器视觉器件市场规模将以6．56%的复合增长率增长，至2025年市场规模将达147亿美元。可配置视觉系统与智能视觉装备具备较强的行业属性，归属于各下游应用行业的装备市场，以机器视觉技术赋能于制造装备的智能化，因此暂时没有单独的市场规模数据。机器视觉以视觉器件、可配置视觉系统和智能视觉装备等形态服务各产业应用，已经被广泛应用于新型显示、消费电子、印刷包装、新能源等众多行业，成为这些行业必不可少的数字化和智能化变革的支撑。机器视觉行业发展历程从全球范围来看，机器视觉行业起源于20世纪70年代，发展至今，行业已经历五个发展阶段。第一阶段，1969-1979年，在成像传感器诞生的驱动下，机器视觉进入产业萌芽期。1969年美国贝尔实验室成功研制出CCD传感器，可以直接把图像转换为数字信号并存储到电脑中参与计算和分析，从而为机器视觉的产生奠定了基础；第二阶段，1980-1989年，在需求应用的驱动下，机器视觉进入起步期。机器视觉概念首次在产业界被提及，加拿大的TeledyneDalsa、英国的E2V以及美国的Cognex（康耐视）等相关知名企业诞生；第三阶段，1990-1999年，随着需求端应用的不断发展，机器视觉行业进入成长波动期。其中，1990年半导体产业的发展为机器视觉行业提供了较大的发展潜力，但受限于成像技术和算法算力尚不成熟，无法有效满足行业的应用需求，难以全面推广；第四阶段，2000-2009年，在应用和算力的共同驱动下，机器视觉进入产业发展早期。在CPU算力大幅提升，FPD平板显示制造、PCB检测和汽车制造等行业陆续对机器视觉技术应用表现出强烈需求的双重因素影响下，产业需求和技术进步共同促进了机器视觉行业的快速发展与繁荣。我国机器视觉产业也在这个阶段加入了全球阵营；第五阶段，2010-2020年，AI算法的兴起推动机器视觉进入发展中期。2016年以来AI迅速发展，随着人工智能赋能的机器视觉开始在智能制造应用中的加速普及，相关产业得到了进一步发展。相较而言，我国机器视觉行业虽起步较晚，但发展速度较快，行业已经历三个发展阶段。第一阶段，1995-1999年，随着对国外设备与技术的引进与吸收，我国机器视觉行业进入了萌芽期。但由于算法、算力及成像技术尚不成熟，我国仅有航空航天、及高端科研等核心机构和行业开始出现应用，部分相关企业作为国外代理会提供机器视觉器件及技术服务；第二阶段，2000-2008年，在应用与算法的双驱动下，我国机器视觉行业迈入了起步期。随着算力强度的进一步提升，且国内如人民币印钞质量检测、邮政分拣等行业对机器视觉提出强烈的应用需求，我国开始出现一些专业的机器视觉企业；第三阶段，2009-2020年，我国机器视觉产业逐步进入高速发展期。特别指出的是，2010年后，以苹果为代表的手机产业的飞速发展给整个3C电子制造业带来巨大的变革。一方面，随着3C电子制造产业进入高精度时代，迫切需要用机器替代人工来保障产品加工精度和质量的一致性；另一方面，3C电子由于更新较快，应用场景较为丰富，大大扩展了机器视觉的应用。受到这两方面因素的共同影响，加速促进了我国机器视觉产业的发展，我国陆续涌现出近百家机器视觉企业。此外，2016年以来AI算法的发展，再次为我国机器视觉行业注入新一轮的发展活力。整体来看，从2010年开始的近十年，我国机器视觉产业发展一直保持20%-30%的增速。中国机器视觉行业现状及未来展望机器视觉（MachineVision）是指利用计算机视觉技术、图像处理技术、模式识别技术等，实现机器自动获取外界图像信息并作出相应反应的技术。机器视觉的应用可以大大提高工厂的生产效率，从而提升企业的竞争力。除了市场规模的增长外，中国机器视觉行业的技术水平也有了明显提升。近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，中国机器视觉行业也迎来了大变革，技术水平也有了显著提升。目前，中国机器视觉行业的技术水平已经可以与国外行业相媲美。此外，中国机器视觉行业的发展还受到政府的大力支持。目前，政府正在大力推动机器视觉行业的发展，并对相关企业给予政策支持，促进企业投资和研发，以提高机器视觉行业的技术水平。综上所述，中国机器视觉行业发展前景广阔，未来将继续保持良好发展态势。随着人工智能技术的发展，机器视觉行业将会受到更多的关注，从而推动其发展。同时，中国政府也将继续加大对机器视觉行业的支持力度，以促进行业的发展。机器视觉行业面临的机遇与挑战（一）机器视觉行业面临的机遇1、机器视觉行业国家政策鼓励行业为机器视觉行业，应用于智能制造的各个领域。近年来，国家为了大力支持和鼓励智能制造产业的高质量发展，先后颁布了一系列的鼓励及支持政策。其中，2021年12月，工信部、发改委等八部门发布的《十四五智能制造发展规划》中提到深入实施智能制造工程，着力提升创新能力、供给能力、支撑能力和应用水平，加快构建智能制造发展生态，持续推进制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统。2021年8月，国资委召开会议，强调要把科技创新摆在更加突出的位置，针对工业母机、高端芯片、新材料、新能源汽车等加强关键核心技术攻关。2021年3月，第十三届全国人大第四次会议发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提到培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。这些政策的颁布为智能制造在我国的发展树立了鲜明的发展方向。整体来看，智能制造对设备的精度、速度、环境适应性等条件都提出了更高要求，这种要求也是机器视觉行业发展的驱动力。智能制造行业中关键技术领域的提升离不开机器视觉，核心产品的创新也离不开机器视觉，机器视觉作为智能制造的眼睛，为其提供强有力的技术支持，也为其进一步发展营造一个有利的客观环境。此外，自动化设备作为机器视觉产品的重要载体，机器视觉系统为这些自动化设备收集、理解应用信息提供了一个主要途径，自动化智能设备只有在仔细分析及评估这些信息后，才能触发相应机器设备进行可靠的、有智慧的、甚至自主的行动。因此，随着《中国制造2025》战略的推进，我国工业制造领域的自动化和智能化程度的加深，机器视觉将得到更广泛的发展空间。2、机器视觉行业提供巨大发展潜力一方面，由于我国国内机器视觉企业起步时间较晚，在技术方面的实力有待提升；另一方面，国内很多终端用户出于使用习惯和安全性考虑，通常会要求设备制造商采用进口或国际品牌产品，使得国际品牌机器视觉企业在我国市场上仍旧占据优势地位。但近年来，随着中美贸易战、新冠疫情等不确定性事件频发，国内装备制造企业在采购海外品牌产品时，会发生交货周期长、售后服务不及时等问题，从而在一定程度上影响这些企业的交付进度，令企业蒙受损失。未来，随着国内机器视觉相关企业研发技术水平的提高、国产品牌智能制造设备商实力的增强，国产品牌机器视觉企业可以利用更为先进的生产制造技术不断加快产品更新换代的速度。同时，国产品牌企业还可以利用自身更便捷、灵活、及时的服务特点，在稳固占据机器视觉核心部件中低端市场的优势地位的基础上，加速抢占高端机器视觉部件市场，从而获得更大规模的发展空间。3、机器视觉行业下游需求持续旺盛目前，机器视觉已应用在国民经济的众多行业中，根据机器视觉产业联盟2021年度对153家企业调查的数据统计，我国机器视觉应用以制造业为主，2021年销售额占比为79．8%，其中又以电子行业、新型显示、汽车、电池等行业为主。同时，在全球疫情爆发的大背景下，生物医药、交通运输、智能制造等领域对机器视觉的需求量大增。预计未来，得益于我国经济快速回暖、城镇化进程的加速、居民生活水平的进一步提高，机器视觉行业的主要下游应用领域将继续保持较快增长。下游应用行业规模的扩大以及智能制造的推进，将会吸引更多行业引入机器视觉参与生产制造。同时，随着技术的进步和经济的发展，一些新兴产业的兴起，也有望进一步拓展机器视觉的市场空间。纵向上，机器视觉在现有领域的深度拓展将带来新的行业增长。机器视觉在各行业的初始应用往往配置在要求较高的生产环节的检测中。随着机