中国机器视觉市场研究报告

2021年中国机器视觉AA<<01机器视觉行业概述02机器视觉行业发展现状03机器视觉行业典型企业分析04机器视觉行业未来发展趋势机器视觉行业概述l机器视觉定义l机器视觉分类l机器视觉发展驱动因素机器视觉（MachineVision，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、..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、检测测量测量从学科上，机器视觉与计算机视觉（ComputerVision,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指标工业级机器视觉（MV）消费级计算机视觉（CV）更多注重（2/3D）图像信号本身的研究以及和随着经济的发展，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 201020112012201320142015201620172018201912.6%11.9%11.4%10.8%10.5%10.1%9.7%9.4%8.9%9.1%8.9%201020112012201320142015201620172018201965岁以上人口数量（亿人）占总人口比重（%）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人类视觉性能指标机器视觉人类视觉性能指标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 列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，充发布单位文件名称主要内容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（2016-2018年）》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、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，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准化需求，规范测试流程，促进机器视觉检测技瞄准人工智能、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、深地深二〇三五年远景目标的建议》机器视觉行业发展现状l机器视觉产业链l机器视觉上游分析l机器视觉应用领域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、自动驾电子、半导体智能安防医疗诊断食回电子、半导体智能安防医疗诊断食回 队EYENCE队EYENCE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、日本之后的第三理论更新理论更新位，中国企业蓬勃发展全球全球跨国公司在全球中中国代理外国业务企业不断涌现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，30308820162017201820192020资料来源：MarketsandMarkets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，2019086422.2.4中国机器视觉市场发展现状——玩家持续增多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9008196003000700600300070063760939927622840201020112012201320142015201620172018201920202021资料来源：企查猫前瞻产业研究院整理注：企业查询为模糊查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3084493120152016201720182019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3.4%、l3.4%、l3.1%）（2.2.7机器视觉行业融资分析——资本不断涌入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，24724740959.6785.1293.0440444.449.2312.160.141.861.4300201320142015201620172018201920202021投资金额（亿元）案例数量（件）80400-20资料来源：IT桔子前瞻产业研究院整理2.2.8机器视觉行业融资分析——仍处于初级阶段从融资轮次来看，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 战略投资资料来源：IT桔子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、综合性指标LED光源高频荧光灯中高低高中低有无无高低中低中高有无无高中低高低中中高低目前，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、纬朗光电厂商厂商地点简介是国内视觉行业起步最早发展最快的机器视觉光源品康视达是专业的机器视觉LED光源研发企业，目前已建成华南纬朗光电是我国一家较早从事机器视觉LED光源研发、生产纬朗光电是我国一家较早从事机器视觉LED光源研发、生产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（FieldofView，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、慕藤光等厂商地点简介厂商地点Navitar总部位于纽约州罗切斯特，是领先的优质光学系统制在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为工业、军工科研、医疗仪器和机械设备提供光学是一家在光学设计、结构设计、电子设计、图像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（ChargeCoupledDevice，CCD）和互补金属氧化物半导体（ComplementaryMetalOxideSemiconductors，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。CCD图像传感器CMOS图像传感器CMOS图像传感器20世纪80年代20世纪90年代末21世纪资料来源：思特威GlobalShutter技术与前沿机器视觉应用视频目前，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；而在高分辨厂商地点简介厂商地点队EYENCE成立于1974年，是传感器、测量系统、激光刻印机、显微成立于1981年，是机器视觉产品的全球领先供应商，为制成立于1981年，是机器视觉产品的全球领先供应商，为制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Baumer长期以来以生产高质量传感器著称，为国际工厂及HIKROBOT海康机器人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。旗下华睿科技是大华股份旗下机器视觉子公司。工业机、线阵工业相机、单板工业相机、智能工业相机、3D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。底层算法二次开发的软件包目前，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OpencvReal软件名称厂家名优点缺点简单易用，开发快速，支持多种CognexM——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24.79%27%24.79%12.15%8.39%8.29%6.46%6.04%6.46%6.04%5.53%5.05%4.69%3.22%4.17%4.11%5.53%5.05%4.69%3.22%2.62%■1.40%1.12%1.06%0.37%0.35%0.20%■0%机器视觉行业典型企业美国康耐视（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VisionProViDi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-SightD900嵌入式视觉系统。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2015-2020财年康耐视经营业绩（单位：亿美元）96308.067.6696308.067.667.265.875.304.512.042.192015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）16.46%15.03%14.44%12.95%201620172018201916.46%15.03%14.44%12.95%2016201720182019资料来源：公司财报前瞻产业研究院整理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、物流和生命资料来源：公司官网前瞻产业研究院整理基恩士（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。00在机器视觉领域，基恩士布局完善，产业链全覆盖。基恩士提供整个机器视觉解决方案，包含光源及光源控制器、镜头、相机、控制系统、天准科技成立于2009年，于2019年7月在科创板上市，是科创板首批审核上会的三家企业之一。自成立以来，公司持续以机器视觉技术为核心，专业服务于工业领域客户。2019年，公司实现营业收入5.41亿元，净利润8318万元。经过10余年的持续研发和深度挖掘，公司在机器视觉核心技术的关键领域获得多项技术突破，具备了开发机器视觉底层算法、平台软件，以及设计先进视觉传感器和精密驱动控制器等核心组件的能力。公司核心技术包括机器视觉算法、工业数据平台、先进视觉传感器及精密驱控技术四大65.4164205.084205.084.323.190.940.830.520.180.3120162017201820192020Q1-Q3营业收入净利润2D视觉算法2D视觉算法基于深度学习的缺陷检测3D视觉算法工业数据统计分析引擎设备数据管理与回放技术3D点云处理基于物联网的制程追溯技术3D点云处理多传感器融合标定精密测量专用控制器基于FPGA的动态视觉技术多传感器融合标定精密测量专用控制器VTS工业组态控制平台高性能多轴运动控制技术智能3D视觉传感技术VTS工业组态控制平台高性能多轴运动控制技术嵌入式3D结构光检测技术天准科技以机器视觉为核心技术，主要为下游消费类电子行业提供用于工业零部件的精密测量仪器和用于工业流水线的智能检测装备，此外也提供应用于汽车领域的智能制造系统和应用于物流领域的无人物流车。公司推出了多款工业视觉装备，围绕机器视觉打造完整产业链。目前，公