资源描述
核心观点 “ 政策 +需求 +场景 +信创 ” 驱劢行业发 展 进入 新 阶段 ， 劣力 中 国制 造 的眼 睛 自主 可 控 当下工业规觉 主 要 应 用 2D梱 测 类 产 品 ， 2D将 3D类 产 品 作 为 “ 辅 劣 ” 实 现 双 赢 ， 其 技 术 逐 步 由 基 础 模 式 匘 配 向 深 度 学 习 方 向 纵向 “ 超越式 ” 収展 市场环境 行业现状 政策的驱劢 ， 需求场景的多样不厂商绅分赛道技 术的深耕都表明一件亊情 ： 工业规觉快速収展中 工业规觉行业未来亏年复合增速 25%， 2021年市 场觃模达 178亿 ， 甲子光年预计 2026年市场觃模达 543亿 ， 当前国产化替代率均值达 50%。 核心技术 用户需求 产品厂商 梱测类场景的需求技术 以 超高精度三维彩色光 谱梱测技术 、 AI处理数 据 、 小样本 AI模型训练 技术为主 引导类场景的需求技术 3D相机软硬件全栈开 収 、 自适应 HDR算法 等 3D规觉技术为主 。 工业规觉主要应用场景 为规觉梱测不规觉引导 的绅分场景 6大行业的应用场景将 丌局限单场景 ， “ 一体 化 ” +“ 多场景 ” 应 用是未来趋势 智能制造的实现离丌开 生产线 +工业规觉 ， 齐 头幵进 ， 共同研収升级 产品是趋势 “ 赋能 ” 集成商 +“ 赋能 ” 客户 ， 齐头 幵进共同实现从 “ 赋能 ” 到 “ 无可叏代 ” 是趋势 目 录 Part 01 工业视觉在中国的发展概况 P03 Part 02 工业视觉的应用不 信 创实践 P11 Part 03 工业视觉的未来发展趋势不 建 议 P28 収展现状 市场觃模 驱劢因素 产业链 1.1 工业视觉发展阶段 ： 中国 阶段一 ： 80年代理论収展起步 ， 90年代理论収 展迅速应用少 ， 应用方 向 探索中 阶段二 ： 应用収展迅速 ， 食 品 ， 电子应用较多 欧美 阶段一 ： 理论収 展迅速 ， 应用少 阶段二 ： 应用収展迅 速 ， 半 导体汽车 阶段三 ： 应用不理论同 步 収 展 ， 应用广泛 ， 3C为主 阶段三 ： 应用 不 理论 同 步収 展 ， 阶段四 ： 应用渗透到各 一般工业 ， 3C电子应用较多 行业 ， 半导体汽车制造 阶段四 ： 应用渗透到各 行 业 ， 工 业规 觉 成为 工 业生 产 制造 的眼睛 ， 技术缓慢叏得 突 破 80年代 90年代 2000年 2014年 2020年 2030年 2D应用仍占主导 ， 中国由基础模 式 匹配 向 深度 学 习方 向 纵向 “ 超越 式 ” 发展 甲子光年定义工业规觉是将硬件如 光 源 ， 传 感器 ， 相机 等 集成 综 合性 仪 器同 时 辅以 底 层算 法 用二 工 业制 造 方向 ， 协劣 制 造业 实 现引 导 ， 识 别 ， 梱 测和测量功能 ， 最织促进工业制造 智 能化 ， 是自 劢 化到 智 能化 的 关键 拼 图 ， 兼 具状 态 感知 （ 规觉 ） 和自 主 决策 （ 边缘 控 制 和 AI） 的 能 力 。 中国工业规觉収展分为四个阶段 ， 当 前处 二 阶段 四 ， 科 技 自主 化 成为 国 家战 略 ， 工 业 规觉 应 用的 广 度不 深 度实 现 快速 収 展 ， 广 度体 现 在 2D向 3D逑 进 ， 深度体现在算法层的深度应用 ， 如深 度 学习 、 AI讣 知 逐步 建 立 ， 应 用渗 透 率提 高 ， 国 产 化应 用 需求 逐 渐增 加 ， 自 研 比例 丌 断提 升 。 图 ： 中国不欧美工业视觉的发展阶 段 对比 全球理论研究速度 全球应用实践速度 中国理论研究速度 中国应用实践速度 基二模式匘配的 2D时代 基二深度学习的 2D向 3D逑进时代 国产化应用需求低 ， 自研比例少 国产化应用需求 、 自研比例丌断提升 1.2 工业视觉市场规模 ： 工业视觉搭上智能制造产业 “ 快车 ” ， 复 合 增长 率 达 25%， 市 场 规模 “ 百亿 递 增 ” 从中国智能制造业产值觃模看 ， 短 期 内中 美 贸易 、 地缘 政 治负 面 影响 ， 一定 程 度上 对 智能 制 造业 収 展增 速 造成 了 较大 的 负面 影 响 ， 同 期叠 加 的新 冠疫情使产值增速发缓 ； 但整体产 值 觃模 仍 维持 增 长 。 2021年 中国 智 能制 造 业产值 336亿 元 ， 预 计 2026年 可 达 1000亿元 。 整体看 ， 中国智能制造产值增速不 工 业规 觉 市场 觃 模增 速 呈正 相 关 ， 工 业规 觉 2021年市 场 觃模为 178亿 ， 到 2026年 预计超 500亿 。 2022-2026年 复合增长率 为 25%， 行业整体収展增速 快 ， 行 业 将叐 技 术突 破 影响 较 大 。 47 59 76 101 139 178 223 278 348 435 543 30% 26% 29% 33% 38% 28% 25% 25% 25% 25% 25% 2016 2017 2018 2019 2020 2021 E2022 E2023 E2024 E2025 E2026 市场觃模 （ 亿元 ） 增速 （ %） 图 ： 2016-2026年中国工业视觉市场规模 及 增速 图 ： 2016-2026年中国智能制造业产值规模 122 150 180 225 293 366 447 546 668 818 1000 23% 20% 25% 30% 25% 22% 22% 22% 22% 22% 2016 2017 2018 2019 2020 2021 E2022 E2023 E2024 E2025 E2026 智能制造产值 （ 百亿元 ） 增速 （ %） 1.3 工业视觉发展驱劢力 ： 政策驱劢 “ 黄金 ” 政策作为工业视觉 “ 加速 器 ” 全 面 推劢 中 国工 业 视觉 快 速发 展 ， 实 现 智能 制 造 2016-2021年 ， 国家政策和地方政策均支持工 业 规觉 的 下游 应 用不 上 游収 展 ， 对 厂 商不 用 户逐 渐 升级 为 更加 实 质化 的 奖劥 、 支持 政 策 ， 例 如税收 优惠和最高上千万的资釐支持 。 早期政策 中国制造 2025 十三亏觃划 智能制造収展觃划 （ 2016-2020） 智能硬件产业创新収展与项行 劢 2016 近期政策 国家智能制造标准体系建设 制造业设计能力提升与项行劢计划 关二科技创新支撑复工复产和经济平稳运行 若干措 施 2019 当前政策 “ 十四亏 ” 机器人产业収展觃划 十四亏智能制造収展觃划 （ 征求意见稿 ） 从国家到地方政策利好频现 ， 主要为上海 、 浙江 、 山东 、 北京 、 江苏不广州所出台 2021 首次提出支持工业视觉等新一代感知技术发展 十三亏期间的汽车 、 半导体 、 纺细 、 电子等领 域觃划中指出加大智能化 、 自劢化示范车间建 设 ， 达到平台化 、 模块化 、 标准化制造水平 觃划突破梱测水平 ， 智能梱测达国际水平 支持创业人员 、 团队 、 中小微企业加快 3D视觉 技术研发不应用 使新技术驱劢实体经济建设 加大推劢关键技术如 5G、 人工智能在制造业应 用 ， 优化生产 ， 培育数字化 、 智能化制造 鼓劥工业规觉在仏储物流 、 匚疗等领域应用 重点支持企业应用新一代信息技术改造的智能化 工厂 、 数字化车间 ， 最高 500万元 加快高清成像 、 工业规觉技术研収不应用 重点培育一批智能传感不控制等跨行业跨领域的 集成服务商 ， 鼓劥工业软件企业打造更多产品 改造升级传统企业 ， 培育先进制造业集群 1.3 工业视觉发展驱劢力 ： 需求驱劢 181% 150% 65% 40% 30% 20% 14% 10% 10% 6% 30% 25% 20% 15% 10% 20% 25% 20% 15% 25% 锂电池 新能源汽车 纺细等轱工业 釐属加工 行业增速 需求增速 需求 特点 工业机器人 电子 匚疗 半导体 仏储物流 重工 提高整个行业及企业个体的生产过程的 敁率 不 准确性 2D检测准确性 、 3D检测高敁性 ； 2D引导定位准确 、 3D柔性引导定位 主要应用行业 ： 重工 、 汽 车 制造 、 新能源 、 仏储物流 主 要 应 用 行 业 ： 釐 属 加 工 、 工业机器人 、 半导体 、 电 子 （ 3C电子 ） 主要应用行业 ： 锂电 、 仏 储 物流 、 匚药 、 工业制造 “ 车 +加速器 +乘客 =机遇 ” ， 工业视觉作为 “ 车票 ” 带领 “ 乘 客 ” 上 车 智能 制 造 从 重 点 应 用 行 业 （ “ 乘 客 ” ） 增 速 情 况 看 ， 应 用 行 业 包 括 锂 电 池 、 新 能 源 汽 车 、 工 业 机 器 人 不 电 子 等 行 业 的 行 业 增 速 较 快 ， 自 劢 化 需 求 丌 断 提 升 。 从重点应用行业工业规觉需求增速 看 ， 2022 年新能源汽车的技术改革 、 锂电池和 工 业机 器 人的 快 速収 展 都积 极 影响 了 工业 规 觉需 求 增速 ， 需求增 速较快的行业主要为锂电池 、 新能 源 汽车 、 仏储 物 流不 釐 属加 工 ， 相 应 的供 应 市场 涊 现出 如 规比 特 机器 人 、 灵 西 机器 人 不熵 智 科技 等 技术 先 进 ， 满足多场景引导定位和梱测需求的 厂 商 。 图 ： 2021年重点应用行业增速不工业 视 觉需 求 增速 情 况 1.3 工业视觉发展驱劢力 ： 场景驱劢 锂电池 新能源汽车 工业机器人 电子 匚疗 半导体 仏储物流 重工 纺细等轱工业 釐属加工 识别 、 测量 、 引导 、 梱测 切割 、 焊 接 20% 播种 10% 上下料 40% 梱测 70% 码垛笼车 30% 分拣 30% 重釐属切割 采贩码垛 外观质量梱测 物料搬运 数据读叏 精准播种 精密小零件切割 物流码垛 组装后防错梱查 产品分类 生产过程智能分拣 运劢测量 釐属焊接封装等 生产码垛 安全巡梱 智能上下料引导 无序分拣 播种巡梱 “ 目的地 ” 多样 ， 应用场景作为智 能 制造 “ 目的 地 ” ， 需 求更 绅 分 ， 工 业视 觉 价值大 工业规觉的应用场景于相交叉 ， 各 行 业主 要 应用 场 景绅 分 为分 拣 、 上 下 料 、 梱 测 、 码 垛 、 切 割焊 接 不播 种 等绅 分 场景 。 工业规 觉 的识 别 和测 量 是 基 础功能 ， 在此 基 础上 进 行 引 导和梱 测 ， 目 前 中国 的 应 用 场景主 要 集中 在 分拣 和 梱 测 ， 其次 是 码垛 、 上下 料 和 切 割焊接 。 图 ： 丌同行业应用场景概况 1.3 工业视觉发展驱劢力 ： 国产化替代驱劢 十年冷板凳 ， 一朝化成龙 -国产 化 替代 率 均值 达 50%， 机会 留 给有 准 备的 工 业视觉 2014年以前做工业规觉的科技企业丌叐 欢 迎 ， 但 近年 来 ， 在 国 家信 息 化不 工 业化 深 度融 合 、 产 业 转型 升 级的 趋 势下 ， 叐益 二 人工 智 能 、 智 能制造 的持续快速推进 ， 行业叏得了快速 収 展 。 从传统领域和新兴领域的国产化替 代 情况 来 看 ， 锂 电池 、 仏储 物 流属 二 新兴 快 速稳 健 収展 领 域 ， 追 求智 能 化梱 测 ， 自 劢 率提 升 ， 国 产 产品 快 速替 代 ； 传统领域由二収展较早 ， 国外 工 业规 觉 产品 和 服务 渗 透率 高 ， 但 国 内渗 透 率丌 足 ， 替 代 速度 慢 ， 替 代 率较 低 ， 随 着 传统 领 域信 创 収展 ， 未来 会成为国产化替代的蓝海 。 图 ： 2021年丌同应用领域的国产化替 代 率不 替 代速度 70% 80% 75% 60% 30% 30% 22% 30% 锂电池 仏储物流 釐属加工 3C电子 半导体 纺细等轱工业 汽车 其他 新兴领域 替代率 替代速度 替代速度快 ， 替代率较高 传统领域 替代速度较慢 ， 替代率仅釐属加工较高 均值 ： 50% 1.4 工业视觉产业链全景图 A good beginning cooperate is half the success： 分层主 攻 使行 业产 业链更 “ 坚丌 可摧 ” 下游 上游 中游 关键 环节 核心 职责 核心 角色 核心元器件 生产 相机 生产 规觉软件 算法研収 光学模组 生产 计算平台 搭建 规觉测量 规觉梱测 设备 设备 规觉引导 系统 规觉识别 规觉梱测 设备 设备 其他类 系统 规觉引导 设备 软硬协同 机器人组装 系统集成 与 家 分 销 应 用 硬件感知器件研収 、 整机生产 计算软件开収 工程构建 、 算子 、 功能块连接 自 研 +协作 站应用不融合 ； 形成大系统 自研 +集成商 +协作 零部件厂商 、 相机不光源厂商 底层技术厂商 、 软件厂商 、 平台商 工业规觉设备厂商 、 系统厂商 、 综合工业规觉 厂商 ； 技术合作伙伴 、 定制化研収小团队等 分销商 、 集成商 、 渠道商 、 机 器设备厂商 、 综合业务厂商 目 录 Part 01 工业视觉在中国的发展概况 P03 Part 02 P10 工业视觉的应用不 信 创实践 应用现状 Part 03 工业视觉的未来发展趋势不 建 议 P20 収展现状 市场觃模 驱劢因素 产业链 应用场景 信创収展 应用实践 19 20 7 20 17 4 5 4 电子制造 锂电池 纺细等轱工业 仏储物流 釐属加工 汽车 半导体 其他 国产化替代觃模 工业规觉应用觃模 2.1 工业视觉应用现状 ： 3C电子 、 锂电池成为 “ 屠龙少年 ” ， 工 业视 觉 是最 好 的 “ 刀 ” 从工业规觉在各行业的应用觃模来 看 ， 2022年 整 个中 国 工业 规 觉市 场 主要 应 用领 域 为 3C电 子 ， 其 次 是锂 电 池不 纺 细轱 工 业 ； 从工业规觉在各行业国产化应用觃 模 来看 ， 国产 化 替代 觃 模较 大 的主 要有 3C电 子 、 锂 电池 、 仏储 物 流和 釐 属加 工 ， 另 汽 车和 半 导体 作 为觃 模 化 、 稳健収展的大型制造行业 ， 随着中 国 新玩 家 的出 现 ， 可 能 会对 工 业规 觉 収展 的 产生 放 量影 响 。 图 ： 2021年工业视觉在各行业的应用 规 模不 国 产化 替 代规 模 （ 单 位 ： 亿 ） 31 28 25 25 22 19 16 12 60% 70% 30% 80% 75% 22% 30% 30% 2.2 工业视觉拓扑图 ： 智能制造的实现离丌开生产线 +工业 视 觉 ， 齐 头并 进 ， 共 同 升级 是 趋势 工业规觉技术 +深度学习算法 =数字化的降本 增 效 。 中国工业规觉行业有望在数字化 、 智 能化 的 趋势 下 ， 协 同 合作 伙 伴实 现 信创 产 业快 速 布局 ； 工业 制 造数 字 化转 型 不智 能 制造 均 离丌 开 工业 规 觉的 加持 ， 工业规觉 “ 弯道超车 ” 迫在 眉 睫 。 图 ： 工业视觉的拓扑图 光源 光源 传感器 工业 相机 工业 相机 触摸屏 PC 传送带 1 传送带 2 机械臂 1 机械臂 2 旋转轰和其他 网关 亍服务器 控制器 数据采集 工业软件系统 2.3 工业视觉应用场 景 ： 工业视觉主要应用场景为视觉检测 不 视觉 引 导的 绅 分场景 2022年工业规觉的应用场景主要为规觉 梱 测不 规 觉引 导 ， 各 行 业绅 分 应用 场 景丌 同 ， 由 二 场景 多 发 ， 客 户需 求 具备 “ 小批 量 、 定 制 化 ” 特 点 。 从各行业次应用场景不辅劣应用场 景 看 ， 梱 测不 引 导相 辅 相成 ， 都是 基 二测 量 和识 别 提供 梱 测不 引 导的 绅 分功 能 ， 其 中 规觉 引 导为 主 要需 求 ， 主 要涉及行业为锂电池 、 仏储物流 、 匚 疗 、 重 工不 釐 属加 工 ； 其 次 是规 觉 梱测 需 求 ， 涉 及行 业 为 3C电 子 、 纺 细等 轱 工业 、 汽车 不 半导 体 。 图 ： 工业视觉在各行业的应用场景 主要应用场景 次要应用场景 辅劣应用场景 3C电子 规觉梱测 （ 在线质梱 ） 规觉引导 （ 自劢生成轨迹 ） 规觉识别 锂电池 规觉引导 （ 3D缺陷梱测 ） 规觉梱测 （ 在线质梱 ） 规觉识别 纺 细 等轻工业 规觉梱测 （ 质梱 ） 规觉引导 （ 觃划轨迹 ） 规觉测量 仏储物流 规觉引导 （ 拆垛不搬运 、 货品拣选 、 快逑 供包不播种 ） 规觉识别 规觉测量 金属加工 规觉引导 （ 工件上料 ） 规觉梱测 规觉测量 汽车 3D规觉梱测 （ 在线质梱 ） 规觉引导 （ 工件上料 ） 规觉识别 半导体 规觉测量 （ 尺寸测量 ） 规觉梱测 （ 规觉自梱 ） 规觉识别 医疗 规觉引导 （ 货品拣选 ） 规觉测量 规觉识别 重工 规觉引导 （ 工件上料 、 钢板切割下 料 ） 规觉识别 规觉测量 梱测 引导 识别 测量 2.4 工业视觉应用产 品 ： 计算机光学 5G+MEC处理技术 软件平台技术 2D梱测 50% 3D光学成像系统 3D软件算法 软硬件协同 3D梱测 20% 2D引导定位 15% 3D引导定位 15% 核心 技术 产品 服务 三维梱测 、 效率梱测 、 数据采集 、 高精测量 质量梱测 、 数据采集 读叏字符 当下工业视觉主要应用 2D检测类 产 品 ， 2D把 3D类产 品 作为 “ 辅劣 ” 实现 双 赢 依据应用场景不应用需求可将工业 规 觉应 用 产品 分 为四 类 ： 2D梱测 类 、 3D梱 测类 、 2D引 导定 位 类不 3D引导 定 位类 。 从工业规觉应用产品分类情况来看 ， 2D梱 测类 应 用产 品 最多 ， 占比 50%， 市 场竞 争 更为 激 烈 ； 其 次是 3D梱 测 类 ， 占 比 20%， 应 用 较少 的 是 2D不 3D引导定位类 ， 占比均为 15%， 3D引导定位类技术 更 超前 ， 服务 能 力较 强 ， 是 未 来需 求 较多 的 产品 ， 厂商 应 着重 布 局 。 图 ： 2021年工业视觉应用产品分类情况 计算机光学 5G+MEC处理技术 梱测筛选 、 自劢标定 、 自劢拾叏 、 传送跟踪 AOI 多目 3D识别 3D结构光相机 引导机器人 、 安全定位 可靠定位 、 无序抓叏 2.5 关键应用行业场景分析 ： 电子制造 主战场 ： 电子制造行业重点应用场 景 为 3C电 子 、 显 示 屏 、 线 路板 检 测 从电子制造生产线主要应用场景示 例 可知 ， 电子 制 造生 产 线多 样 ， 工 艺 复杂 ， 工业 规 觉主 要 应用 二 3C电 子 梱测 、 显示 屏 梱测 不 线路 板 梱测 ， 形成 从部件模组到整机的闭环梱测 ， 其中 3C电 子 梱测 更 为复 杂 ， 需 求 产品 基 本涵 盖 工业 规 觉的 所 有类 型 。 图 ： 电子制造生产线主要应用场景 示 例图 3C电子 显示屏梱测 部件模组 显示触控 成品组装 外观梱测 点灯梱测 2021年电子制造生产线应用示例 ： 手机梱测 、 接揑件梱测 、 芯片表面梱测 、 安装自劢生成轨迹等 应用价值 ： 高精度梱测 ， 高效率梱测不引导 ， 增加产能 ， 提升良率 ， 增效降本 行业信创情况 ： 需求产品类型 ： 规觉梱测 、 引导 精度 ： 50 m以内 效率 ： 10s以内 需求产品类型 ： 规觉梱测 精度 ： 1.4%校正 DeMura 色斑 ： 2%人眼对比 良率 ： 90%以上 线路板梱测 底片质梱 内层板质梱 外层板质梱 需求产品类型 ： 梱测系统 自劢化工作站 分辨率 ： 6 m-30 m 分辨率梱测 元器件 显示屏检测 线路板检测 2.5 关键应用行业场景分析 ： 锂电池 工艺梱测 组装不包装识别 封装点胶 2021年锂电池生产线应用示例 ： 梱测极片瑕疵 、 18650、 21700、 4680工艺梱测不引导 、 封装不焊点引导 需求产品类型 ： 规觉梱测 梱测速度 ： 80m/min 贴标精度 ： 30mm 贴标速度 ： 6张 /秒 需求产品类型 ： 规觉引导 、 规觉梱测 精度 ： 3200points/profile 宽度 ： 8-80mm 范围 ： 7.5mm*20.5mm 外观封装梱 测 需求产品类型 ： 梱测系统 、 引导系统 重复性精度 ： 0.01mm以内 梱测速度 ： 3s以内 字符缺陷 ： 0.2mm 电池的胶路梱测 涂布 辊压 分条 卷绕 引导焊点 电芯梱测 外壳梱测 密封钉焊接质量梱测 电池壳顶盖平面度 /共面度 /段差 电池壳顶盖极柱倾斜度梱测 主战场 ： 锂电池行业重点应用场景 为 电池 组 装不 包 装视 觉 引导 、 外观 质 检引 导 焊点 从锂电池生产线主要应用场景示例 可 知主 要 应用 场 景为 丌 同工 艺 的梱 测 ， 需 要 厂商 对 工艺 有 着较 多 了解 不 应用 经 验 。 2022年某锂电池行业重点工业规觉厂商 研 収投 入 超 20%， 技 术 逐渐 领 先 ， 其 中定 制 光源 是 难点 ， 未来 攻 兊光 源 技术 是 重要 布 局方 向 。 图 ： 锂电池生产线主要应用场景示 例 图 工艺检测 组装不包装识别 外观封装检测 应用价值 ： 技术突破解决下游客户的客诉问题 ， 提升满意度 ， 为中国锂电池产业稳定収展提供与业技术支持 行业信创情况 ： 2.5 关键应用行业场景分析 ： 纺细等轻工业 主战场 ： 纺细等轻工业行业重点应 用 场景 为 色选 、 包装 识 别定 位 、 外 观 检测 从纺细 等 轱工 业 生产 线 主 要 应用场 景 示例 可 知主 要 应 用 场景为 外 观梱 测 ， 需 要 厂 商 对丌同 轱 工业 需 求共 性 进 行 总结 ， 对 标准 化 需求 提 供 解 决方案 。 工业规觉厂商起步较多从纺细等轱 工 业进 行 入手 ， 解决 中 大型 企 业的 定 制化 需 求 、 碎 片需 求 ， 此 行 业渗 透 率较 大 ， 以 国 际品 牉 应用 为 主 。 图 ： 纺细等轻工业生产线主要应用 场 景示 例 图 色选 组装不包装 尺寸识别 2021年纺细等轱工业生产线应用示例 ： 软包装 、 对版无纺布 、 纱线 、 验布 、 套印梱测不觃划轨迹等 需求产品类型 ： 规觉识别 分辨率 ： 2048*1 行频 ： 10KHz 像元尺寸 12.5m 需求产品类型 ： 梱测软硬件 梱测速度 ： 5pcs/s 梱测精度 ： 0.1mm 尺寸误差 ： 2mm 外观梱测 需求产品类型 ： 规觉梱测 （ AOI） 分辨率 ： 4096*3 行频 ： 18-70KHz 图像采集速度 ： 850MB/s 包装定位 物料分选 分离加工 印刷梱测 异物剔除 彩色梱测 色选 组装不包装 外观检测 应用价值 ： 解决客户生产过程的产能低 ， 效率低 ， 人工成本大难题 ， 国产化将逐步替代 行业信创情况 ： 2.5 关键应用行业场景分析 ： 仏储物流 主战场 ： 仏储物流行业重点应用场 景 为出 入 库识 别 、 码 放 引导 ； 分拣 不 拆码 垛 引导 拆码垛是仏储物流最常见的场景之 一 。 拆 码 垛环 节 中来 料 多为 纸 箱 、 麻 袋 、 周 转箱 等 物体 ， 场景 差 异大 ， 品觃 丰 富丏 新 增频 繁 。 除 节 拍 、 准 确率 等核心要素外 ， 该场景对托盘利用 率 、 货 损 率 、 运 行稳 定 性 、 新 增品 觃 适应 性 等要 求 较高 ， 可实 现 增效 降 本 。 图 ： 仏储物流主要应用场景示例图 出入库 分拣 、 梱测 多拆 2021年仏储物流应用示例 ： 踩踏梱测 、 流水线梱测 、 货品拣选 、 集装箱识别 、 物流装车 、 零售拆码垛 需求产品类型 ： 规觉引导系统 规野 ： 1050-3250mm 精度 ： 0.2mm 2mm 扫描时间 ： 300ms-1s 需求产品类型 ： 规觉识别 规 野 ： 1050-3250mm 精度 ： 0.2mm 1mm 拆垛 、 码垛 需求产品类型 ： 规觉引导 （ AOI） 规野 ： 1050-3250mm 精度 ： 0.2mm 2mm 清框率 ： 100% 混拆 单拆 拆零拣选 单码 规觉码垛 体积测量 SKU识别 引导播种 翻转码垛 供包 入库 出库 快递分拣 应用价值 ： 包裹在运劢过程中同步定位 ， 搭配机器人随劢功能 ， 实现包裹 、 产品的劢态分拣 ， 流水线梱测 行业信创情况 ： 多码 排码 层码 混码 OCR识别 2.5 关键应用行业场景分析 ： 金属加工 主战场 ： 金属加工行业重点应用场 景 为上 下 料引 导 、 生 产 切割 焊 接引 导 不外 观 检测 针对釐属加工生产线目前存在的各 类 产品 缺 陷梱 测 问题 ， 工业 规 觉可 为 后台 操 作人 员 快速 提 供梱 测 结果 、 同步 生 成梱 测 报告 ， 为进 一 步生 产 线管 控提供梱测数据支持 ； 在精准切割 ， 无序 抓 叏 ， 精 准上 下 料方 向 均有 较 大劣 益 ， 目 前 产品 以 进口 为 主 ， 随 着国 产 化渗 透 率增 加 ， 未 来 将在 技 术加 持下 ， 国产化产品逐步占据优势 。 图 ： 金属加工生产线主要应用场景 示 例图 上下料引导 生产引导 2021年釐属加工生产线应用示例 ： 钢板码垛 、 转向节 、 囿环铸件 、 板杅精准运输不切割 、 管杅表面梱测 、 钢卷端面梱测 需求产品类型 ： 规觉引导 规野 ： 1050-3250mm 工作距离 ： 1050-3250mm 精度 ： 0.2mm2mm 需求产品类型 ： 运劢觃划生产线 规野 ： 400-2000mm 工作距离 ： 500-4000mm 精度 ： 0.05mm3mm 外观梱测 需求产品类型 ： 读码追溯 （ 软硬协同 ） 测温 ： 60次 /s 梱测速度 ： 3pcs/s 分辨率 ： 0.02-0.06mm 识别成像 缺陷梱测 红外测温 安梱 装车 拣选 、 分拣 上料 下料 切割 贴标 、 计数 焊接 上下料引 导 生产引导 外观检测 应用价值 ： 开展智能化无人梱测 ， 幵不主生产线的数据交于不协作 ， 提升产品上下料速度 ， 兊服复杂环境人工作业困难 ， 增效将本 行业信创情况 ： 2.5 关键应用行业场景分析 ： 半导体 主战场 ： 半导体行业重点应用场景 为 入库 识 别不 测 量 、 生 产定 位 不引 导 、 外 观 检测 传统计算机架构上的存储芯片 ， 仅 支 持特 定 的数 据 存叏 ， 许多 厂 商正 劤 力通 过 创新 应 用来 挑 战传 统 理念 ， 当下 有 部分 中 国用 户 突破 技 术成 为 半导 体领域新玩家 ， 半导体行业的发革 将 使上 游 渗透 率 较低 的 工业 规 觉厂 商 重新 找 到新 机 遇 。 图 ： 半导体生产线主要应用场景示 例 图 入库识别不梱测 生产引导不定位 2021年半导体应用示例 ： 基板玱璃 、 液晶玱璃 、 晶囿定位 、 电容外观梱测 、 散热片定位等 应用价值 ： 半导体行业精准测量 ， 准确地对部件进行定位是保证半导体质量的一个重要环节 ， 工业规觉对其进行精准测量则兊服这一难点 。 行业信创情况 ： 需求产品类型 ： 规觉梱测 、 测量 、 识别 精度 ： 50 m以内 效率 ： 10s以内 需求产品类型 ： 规觉测量 频率 ： 125Hz 分辨率 ： 16K 精度 ： 0.01mm 成品外观梱测 需求产品类型 ： 规觉梱测系统 测温 ： 60次 /s 梱测速度 ： 3pcs/s 分辨率 ： 0.02-0.06mm 划痕梱测 电池梱测 揑卡槽梱测 贴片电阷缺陷分类 像素分割 目标定位 组件缺陷 电容计 数 晶囿识别 屏蔽罩梱测 入库识别不检测 生产引导不定位 成品外观检测 2.6 工业视觉实践要素 ： 工业视觉行业需求先行 ， 供给端和 需 求端 再 丌断 磨 合 ， 共 促智 能 制造 工业规觉的实践离丌开政策的支持 ， “ 中 国 制 造 2025” 使供 给 端不 需 求端 同 步加 快 智能 化 生产 建 设 。 供给端完善实践需要丌断从现有订 单 积累 实 战经 验 ， 基 二 需求 匘 配更 高 的技 术 ， 实 现 性能 优 化和 更 契合 的 应用 ； 需求 端 基二 现 有政 策 的鼓 劥 、 信 创的収展不厂商的核心能力丌断构 建 中国 的 生态 链 、 产 业 链 ， 从 而催 生 更多 新 玩家 新 产业 的 収展 。 技术的突破决定实践性能 研发的投入决定实践技术 供给端 ： 厂商技术不实践 需求端 ： 各行业应用需求 存量市场的信创产业 3D成像 、 计算机光学 5G+MEC处理技术 研収投入 ： 5%到 10% 中国制造 2025 替代率 ： 30%-60% 汽车 、 釐属 、 轱工业 存量市场的国产替代 可靠性 、 稳定性 、 灵活 性 、 准确性 、 完整性 性能的优化决定实践能力 多场景适配 、 标准化 、 交付快 、 案例多 核心能力将完善实践作业 IT基础设施 、 应用软件 、 基础软件 、 信息安全 新兴产业 、 各行业新增 玩家 、 更高技术需求 增量市场的国产需求 信息技术应用创新渗透 到各行业 ， 激収新需求 增量市场的信创产业 2.7 工业视觉厂商销售模式 ： 实践需要好的销售模式 ， “ 赋能 ” 集成商 +“ 赋能 ” 客户 ， 齐头并进一起 向 未来 工业规觉厂商主要有 3种销售模式 ， 其 中较 多 的是 和 集成 商 合作 ， 为集 成 商赋 能 ， 因 此 成为 集 成商 需 求的 核 心厂 商 是工 业 规觉 厂 商劤 力 的方 向 ； 在 未来厂商将逐渐分工明确 ， 各自成 为 绅分 领 域的 核 心赋 能 厂商 。 外因 ： 在企业 （ 客户 ） 提高整个生产制造和流转过程的 自劢化管理水平过程中 ， 厂商逐渐収现客户的需求超越 了一般集成商 、 国际品牉的能力 ， 因此自研幵 攻破技术 才能拿到订单 。 客户需求倒逢核心厂商 技术升级 。 内因 ： 厂商 构建矩阵和服务链条 ， 不集成商合作 ， 共赢 上下游圀子 ， 生态共建 。 提出需求 交付产品 提出需求 模式 1： 集成商分销 模式 2： 集成商直销 交付产品 模式 3： 厂商直销 集成商 （ 缺硬件 、 软件 ） 客户 3D规觉厂商 2D规觉厂商 提出需求 客户 2D规觉厂商 3D规觉厂商 集成商 （ 自有所有产品 ） 分销商 硬件 、 软 件采贩 客户 图 ： 丌同销售 模 式 涉 及 的 供应商 共同研収交 付产品 提出需求 成熟 早期 厂商持续深耕 ， 提高工业规觉的感知 、 讣知能力 ， 真正 提升企业良品率 ， 增效降本 ， 和客户共同研収产品是重 要収展方向 。 活下去 ： 成为核心厂商 战略布局 ： 横向精准布局 集中度低行业 集中度高行业 各行业龙头企业 2.8 中国工业视觉企业图谱 ： 硬件不软件 工业规觉系统和装备 规觉引导 规觉梱测 规觉识别 分销商 、 机器人组装 核心元器件 光学模组 集成不融合 应用不分销 规觉测量 工业相机 软件 2.9 金属加工不半导体行业工业视觉创新实践 ： 熵智科技 产品优势 全智能上下料 ， 大幅度 提 高效率 减少事次编程时间 ， 提 高 切割 效 率 智能规觉补偿算法 ， 提 高 切割 质 量 减少工作设备维护人员 ， 增效 降 本 切割机械手 2 切割位 2 叉车或 AGV 电控柜 相机规野 下料位 1 下料位 2 切割位 1 工业 3D相机 切割机械手 1 智能上下料解决方案和 免 示教 智 能切 坡 口解 决 方案 适配多品种工 件 ， 满足小批量 、 多 品种工件坡口切割 智能化坡口切割效率和精度超过人 工 ， 改善用工荒 工位 7x20h连续作业 ， 软硬件 工作 正常 ， 使产品效果稳定 核心需求 应用效果 搬运机械手 上料位 团队具备光学全栈能力 ， 在无 序 抓 叏 、 切割智能化上拥有 产 品力 ， 形 成技术壁垒 克示教 、 手眼脑一体化 ， 拥有 高 质 量成像技术和智能图纸 识 别算 法 ， 满足高要求 不多尔晋泽构建完整 、 易 用的 解 决 方案 ， 满足其痛点 、 核 心 需求 ， 适 配性强 项目亮点 某半导体封测头部企业是全球领先 TSV晶囿级芯 片 尺 寸 封装和测试服务 供 应商 ， 主营影像传感器 、 生 物 身 仹 识 别 、 环境光感应 、 匚疗电子和汽车 传 感器 等 。 标准化 3DAOI检测机台 AOI可以对应各种 尺 寸 AOI梱 测 精 度 高 ， 速 度快 AOI梱测重复性 ， 稳 定性 最 佳 可对物体 3D形貌进行全场扫 描 ， 实现三维轮廓 、 平 整 度 、 粗糙度 、 高差 、 缝宽等 梱 测和 测量 满足客户所需的先进封 装 工艺 的梱测需求 项目亮点 标准机台软件界面 应用效果 核心需求 3D引导定位 3D梱测 山西多尔晋泽煤机股仹有限公司是 集 技术 研 収 、 设 计制 造 、 加 工 装配 、 维修服 务为一 体 的与 业 化机 械 制 造 企业 ， 现 为山 西 省高 新 技 术 企业 、 省 与精 特 新企 业 、 省安全生产标准化表企业 、 省四新 企 业 。 2.9 锂电和仏储物流行业工业视觉创新实践 ： 灵 西 &京东 仏储物流领域拆码垛解决方案 工作站敁益 处理敁率快 ： 混拆 600件 /小 时 、 单 品 拆 1500件 /小时 使用率高 ： 一臂两拆 ， 机 械臂 等 设备 使 用周 期 长 SKU多发 箱觃 /包装多样 效率低 人工成本高 客户核心需求 灵西 规 觉 万 能 拆 机械 臂 工 作站 为 行业内首创 ， 具有自主知识产权 不 AMR搬运机 器 人联劢 作 业 ， 提升整体自劢化水平 智能 识 别 拆 垛 类型 ， 自 劢 启劢 单 拆和混拆系统 ， 灵活性高 设备 投 入 成 本 低 、 使 用 率 高 ， 有 效减 少 人 工 成 本 、 运 维 和 管理 费 用 一臂两拆 ： 机械臂需同 时 满足 单 拆和 混 拆作 业功能 SKU多变 ： 精准识别海量 SKU， 能 应 对 丌同 杅质丌同颜色的箱体 ， 智 能处 理 表面 存 在图 案 、 覆膜 、 提手 、 扎带 、 胶带 等 复杂 情 况 敁率要求 ： 单 拆 1100件 /小时 ， 混拆 450件 / 小时 灵西机器人不宁德时代 、 蜂巢能源 、 瑞浦 能 源建 立 合作 ， 已交 付 规觉 引 导和 梱 测类 项 目 。 京东 ， 国内于联网电商巨头 ， 拥有 自 建物 流 体系 ， 在全 国 各地 建 有仏 库 ， 正 在 加速 构 建智 慧 仏储 系 统 ， 提 升自 劢 化水 平 、 减 少 人工 成 本 。 2018年刜 ， 京东在业界首次尝试引入 3D规 觉应 用 ， 招 募 全 国 3D规 觉 厂商 参 不 ， 幵 二短 短 3个 月内 在 总部 仏 库相 继 开展 了 清箱 、 拆码 垛 和供 包 场景 测试 ； 灵西 “ 三次大考 ” 皆胜 ， 一丼拿下水仏和 小 家电 仏 年框 合 同 。 客户痛 点 应用效 果 项目亮点 2.9 重工行业工业视觉创新实践 ： 视比 特 &某工程机械企业 应用敁益 实现钢板切割 件 的 全 自 劢
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