资源描述
工 业 机 器 视 觉 深 度 报 告-兼 具 高 成 长 和 成 熟 技 术 的AI应用赛道证券研究报告 行业深度报告发布日期：2023 年5月24日本报告由 中信建 投证券 股份有 限公 司在中华 人民共 和国（仅为本 报告 目的，不 包括香 港、澳 门、台 湾）提供。在 遵守适 用的法 律法规 情况 下，本报 告亦可 能由中 信建投（国 际）证券 有限公 司在香 港提供。同时请务 必阅读 正文之 后的免 责条 款和声明。分析师：阎贵成SAC编号：S1440518040002SFC编号：BNS315分析师：于芳博SAC编号：S1440522030001分析师：吕娟SAC编号：S1440519080001SFC编号：BOU764分析师：金戈SAC编号：S1440517110001SFC编号：BPD352 核心要 点 核 心 观 点:工 业机器 视觉是 高技术 壁垒、商业模 式成熟、国产 替代迅 速、行 业快速 发展的 优秀赛 道。行 业端，3C 电 子 是最主 要的行 业，新 能源行 业增速最 快，受益 于质量 管控政 策和行 业高增 速。技 术端，大模型 和3D 视觉等AI 技 术将 打开更 多工业 场景，推进标 准化，助企业 降本增 效。我 们认为 随着中 国制 造 业 的智 能化 转 型，机 器视 觉 会深 度 赋能 工 业全 流 程，建 议关 注1）算法成 熟、产 业链布 局完整；2）下游 增速快、品类 拓张能 力强的 两类公 司。1.高 技 术 壁 垒赛道，产业 链上游 价值量 高。工 业机器 视觉是 集光学 成像、人工智 能、自 动化控 制等多 方面技 术于一 体的行 业，具 有很高 的技术 壁垒，同时相较于其他AI 赛 道，具有更 成熟的 技术和 商业模 式。工 业机器 视觉产 业链上 游为零 部件及 软件算 法，中 游为视 觉装备 及方案，下游 为具体 的应用 场景与 行 业。上 游的零 部件及 软件算 法占机 器视觉80%的 价值 量。2.技 术、产 业、政 策三重 利好，助推我 国机器 视觉产 业发展。技术 端，3D 视 觉技术、深度 学习逐 渐成熟，工业 机器视 觉有望 在更复 杂的工 业检测 场景中实现渗透。AI 大 模 型的 提出，将推进 软件的 标准化 进程，帮助企 业降本 增效。产业端，随着 制造业 智能化 转型的 需求，机器视 觉设备 的渗透 率将。3.国 产 厂 商 技术 逐 渐成 熟，国 产 替代 正 当时。近年 来 国产 厂 商的 市 场份 额 呈上 升 趋势，2021 年 国产 厂 商占 据 了近50%市 场份 额，在 中 低端 元 件等 市 场中已 经具有 较强竞 争力。同时国 产厂家 通过技 术研发、投资 并购等 式积极 布局高 端零部 件市场，部分 产品 已 经具备 一定国 际竞争 力。例 如，康 耐视在 中国的 机 器 视 觉 业务呈 现出增 速放缓 趋势，2020/2021/2022 的同比 增速分 别为46%/19%/13%。4.下 游 应 用 需求明 确，3C 电 子是最 主要机 器视觉 市场，新能源 涨势迅 猛逐步 成为主 要增长 市场。受益于 在3C 电子 更多环 节逐步 渗透以 及产线 持续迭 代带来 的 稳 定 需 求，3C 机 器视觉 稳健增 长；新 能源行 业受益 于明确 的质量 管控需 求，机 器视觉 在更多 环节应 用，且 行业增 速和竞 争格局 更优，GGII预计2021-2025的 中 国锂 电机 器 视觉 市 场规 模CAGR 达到45.11%。5.建 议 关 注 两类公 司：1）软 件算法 成熟、解决方 案能力 强，产 业链布 局完整 的公司，建议关 注凌 云光和 奥普特。凌云 光自研 底层视 觉软件算法、视觉系统/装 备，同 时向价 值量更 高的基 础器件 拓展，如相机、专用 镜头、图像传 感器等。奥普 特是国 内光源 及光源 控制器 龙头，同时自 研镜头、相机、视觉 控制 系统等。随着 国产替 代的进 一步加 速，公 司凭借 技术壁 垒将逐 步巩固 优势。2）下 游增速 快，品 类拓张能 力强的 公司，建议关 注精测 电子、中科飞 测、天 准科技。精测 电子半 导体膜 厚、电 子束设 备已取 得国内 一线客 户的批 量订单，OCD 设 备 获 得 多 家 一线 客户验 证通过、取得 部分订 单；明 场光学 缺陷检 测设备 已取得 突破性 订单、完成首 台套交 付。中 科 飞 测 无图形 晶圆缺 陷检测 设备系 列、图 形 晶圆 缺 陷检 测 设备 系 列、三 维形 貌 量测 设 备系 列、薄 膜 膜厚 量 测设 备 系列 等 产品，已应 用 于国 内 28nm 及 以 上 制 程 的集 成 电 路 制 造 产线。天准 科 技 除 了 聚焦传 统的3C 量 测、检 测业务 外，近 年来在 汽车、光伏等 行业的 增速也 非常迅 猛，随 着公司LDI设备在PCB 领 域的拓 展，智 能网联 业务以 及半 导体检 测设备 等新品 类的拓 张，公 司将进 一步拓 展其业 务版图。2 ZXFUzQrMtQpOqOmPrMrOqRbR8Q8OtRqQtRoNeRpPnQiNmOmR7NqQuMxNoNpMvPrMnR目录一、机 器 视 觉 产 业 宏 观 分 析二、机 器 视 觉 产 业 链 各 环 节 分 析三、机 器 视 觉 海 外 龙 头 企 业 分 析四、机 器 视 觉 标 的 公 司 分 析3 1.1 工业机器视觉是软硬件一体化的应用系统 工业机器视觉是软硬件一体化的集成系统，它的目的是代替人眼对被测物进行观察和判断。从组成上，机器视觉系统硬件设备主要包括光源、镜头、相机等，软件主要包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理算法。系统工作时首先依靠硬件系统将外界图像捕捉并转换成数字信号反馈给计算机，如下图深灰色方块所示过程，然后依靠软件算法对数字图像信号进行处理，如下图中灰色方块所示过程。工业机器视觉在识别的精确度、速度、客观性、可靠性、工作效率、工作环境要求、数据价值方面都优于人眼。指标 人类视觉 机器视觉 64 256 4 1.1.1 机 器视 觉的“眼睛”：由 光源/镜头/相机 组成的 成像 系统 光源：形成有利于图像采集的条件，或用作测量的工具和参照物。机器视觉系统是通过分析物品上反射的光线来形成图像的，不同的光源方案可以实现不同特征的增强或弱化，进而实现成像效果的改进，例如通过背光增强物体的轮廓特征，便于对物体的尺寸测量；特殊的光源方案还可以作为测量的工具和参照物，例如3D 机器视觉中的结构光。镜头：采集图像并将图像发送至相机镜头是机器视觉采集和传递被摄物体信息过程的起点，其功能相当于眼睛中的 晶状体。不同的镜头具有 不同的分辨率、对比度、景深以及像差等光学指标，对成像质量具有关键性影响。相机：将镜头传输的光信号转化为数字信号便于后续处理分析相机中的图像感测器是其中的关键部件，通过CCD 或CMOS 技术将光信号转化为电信号，其功能相当于眼睛中的 视网膜。相较 于民用相机，工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力和稳定的成像能力。5 1.1.2 机器视觉的“大脑”：算法+软件平台 机器视觉系统的算法软件部分是利用计算机视觉算法对获取图像进行分析，进而为进一步决策提供所需信息。根据 集成程度和开发难度的不同可以细分为供集成商和设备商开发使用的底层算法和供最终客户使用的二次开发好的算法包。由于不同工业应用场景之间的差异性以及对精度的高要求，往往需要专门设计对应的软件算法以满足工业场景下的视觉需求。如下左图所示的便是相关的底层基础算法，工业场景中的具体功能实现便是在这些底层算法的基础上开发而来，如下右图所示的是主要的机器视觉软件开发包，其中便包含了相关的底层算法。/Vision Pro lisence GPU HALCON OpenCV eVision HexSight NI Vision 6 1.1.3 机器视觉可实现由易到难等多种功能 机器视觉可实现外观检测、识别验证、尺寸量测、引导定位等功能。机器视觉的功能主要分为四大类，从技术实现难度上来说，识别验证、引导定位、尺寸测量、外观检测的难度是递增的，而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异。7 1.2.1 机器视 觉发展 史：重 点把握 核 心技 术的突 破 和下 游应用 拓 展 机器视觉伴随制造业的转型升级和对品控要求的不断加强，逐步实现核心技术的突破和下游应用场景的拓展。欧美：应用场景层面上，从80年代开始，由汽车、半导体等高端制造业的发展而开始发展；后续快速发展的消费电子成为机器视觉最为重要的应用场景；各行各业对于生产制造的要求逐步提升也推动机器视觉在各行各业中逐步渗透。技术能力层面上，从早期基于模式匹配的2D 逐步向以深度学习和3D 视觉检测为代表的新技术发展。中国：应用场景层面上，与我国制造业发展相匹配，最早应用在食品、印刷包装等场景中应用，后续快速发展的3C 电子成为最为重要的应用场景，近年来随我国制造业的转型升级如半导体、汽车以及新兴产业的兴起如新能源逐步渗透更多的应用场景。技术层面上，从早期依赖海外的技术到逐步实现核心技术的自研，目前在部分领域中已经达到全球领先水平。我们认为，应用场景的拓展为机器视觉提供广阔市场空间，技术能力突破为机器视觉在更多场景应用落地奠定能力基础，二者是分析机器视觉发展历史、现状与前景的重要因素。8 1.2.2 机器视 觉发展 史：成 像、算 法、算 力和应 用 是四 大核心 驱 动力 成 像、算法、算 力、应用 接力 驱动 机器 视觉 行业，AI 算法的发展有望推动行业进入新时代。每经历约十年，机器视觉技术与应用都会产生一次深刻变革，近年来，AI 算法有望推动行业爆发式扩展。1969 1970 2020 1980 1990 2000 2010 CCD 1980 CCD DALSA E2V CPU FPD AI 1990 FPD PCB CPU PC-Base 9 1.3.1 产业角 度：制 造 业转 型升级 持 续推 动机器 视 觉发 展30802930298030503350-6%-4%-2%0%2%4%6%8%10%12%2,7002,8002,9003,0003,1003,2003,3003,4002015 2016 2017 2018 2019技术改造 经费支 出（亿 元）增速 机 器 视 觉主 要下 游应 用行 业增 速明 显：2021年，锂电池、新能源汽车、工业机器人与电子等行业的下游行业的增速较快，分别达到了181%、150%、65%、40%。数字化、智能化需求不断提升，下游应用场景 稳步增长，需求有望释放。工业企业技术改造意愿强烈：随我国制造业企 业逐步向精细化、数字化、智能化方向发展，我国工业企业技术改造强烈，全国规上工业企业技术改造经费支出自2017年开始连续正增长，利好机器视觉设备在下游工业现场的渗透率增加。我们认为，我国制造业的数智化转型升级将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升，为机器视觉提供有力支撑。2015-2019 2021 181.00%150.00%65.00%40.00%30.00%20.00%14.00%0%20%40%60%80%100%120%140%160%180%200%锂电池 新能源汽 车 工业机器 人 电子 医疗 半导体 仓储物流2021 下游行业增 速10 1.3.2 技术角 度：从2D到3D，技术 能力 和应用范 围的 提升 相较于2D 机器视 觉，3D 机器视 觉可以 提供三 维信息，从而 实现更 广泛、准确的 检测与 分析。3D 机器视觉可 以完成 许多2D 机器视觉无 法完 成的 任 务。以 检 测为 例，下图 零 件表 面 有 一划 痕、边沿 有 凹陷。传 统的2D 机 器视 觉 只能 依 靠 表面 图像 颜色 的 不连 续 来 判断是否缺 陷，但 此案例 中，缺陷和 零件表 面反光 颜 色接近，判断难 度很大。3D相机可 以得到 表面凹 凸 的深度信 息，从 而准确 的 判定划痕和 边缘的 凹陷。3D机器视 觉覆盖 场景全 面，市场空 间广阔。目前3D 视觉技术 在高精 度检测、高精度测 量（例 如弯管、不规则件）、智 能分拣、装配（引导 机械臂 在三维 空 间内避障 和定位）、物 流 车导航等 更多场 景中实 现 了相较于2D机器 视觉更 为 广泛的应 用覆盖，具有 广 泛的市 场空 间，根据GGII 测 算，中国 工业3d 视觉2021 年市 场规 模11.51 亿元。随着 我国 高端 制 造业 的 发 展，国内3D视觉 的应 用 需 求仍将持续 保持高 增长势 头，预计到2025 年 达到57.52 亿的市 场规模。2D-3D 2D3D 3D 2018-2022 3D 1.151.983.043.845.6811.5117.7528.2940.6257.520.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%0102030405060702016 2017 2018 2019 2020 2021 2022E2023E2024E2025E3D 机 器视 觉市 场 规模（亿元）同比11 GGII 1.3.2 技术角 度：深度学 习赋能机 器视 觉，提升 具体 场景分析 能力 目前工业机器视觉系统主要采用的是传统的基于规则学习的思路。以 缺陷检测为例，首先需要人去总结缺陷的类型，提取出判断各类缺陷的特征，再通过大量的含特征的样本训练使得计算机能够区分这些特征从而判断是否存在缺陷。但在检测场景变得复杂时，基于规则学习的思路便无法较好满足要求。工业机器视觉与深度学习技术结合，实现应用场景的拓展。基于 深度 学习 的机 器视 觉，不但 可以 判断 缺陷，还 可以 理解缺陷的共同特征，预测新的缺陷类型，从而实现对于更复杂场景的更优分析。如下图所示，通过深度学习判断出可以接受的异常和不可接受的缺陷之间的差异。但相应的，深度学习技术的应用也会对计算能力和储存能力提出更高要求。我 们 认 为，3D 机器视觉的发展和深度学习技术的应用将促进机器视觉性能的提升以及应用在原先无法胜任的场景中。3D 12 1.3.2 技术角 度：结合大 模型实现 降本 增效，推 动更 广泛商业 化落 地 过去的工 业机器 视觉系 统 主要针对 垂直场 景的少 量 数据进行 小模型 的训练。一方面，由于模 型参数 量 有限，因 此模型 能够处 理 的问题的复 杂程度 受到限 制；另一方 面，在 这一训 练 模式下，若想要 针对新 的 场景进行 工业机 器视觉 的 应用，需 要更大 量的相 关 场景数据以 及对模 型进行 重 新训练，这带来 了更高 的 应用推广 成本，不利于 广 泛的商业 化落地。大模型的 发展将 助力工 业 机器视觉 实现应 用性能 的 提升和应 用场景 的拓宽。以华为盘 古大模 型在矿 山 场景的应 用为例，其建 立 在L0 的基础大模型的技术上，通过导 入海量 无标注 的矿山 场景数 据进行 预训练，盘古 矿山大 模型即 可进行 无监督 自主学 习，仅 一个大模型就能覆盖煤矿的采、掘、机、运、通等 业务流 程下的1000多 个细分 场景，让AI 应用在煤矿普及更 容易。在准确 率方面，基于盘古矿山大模型的掘 进作业 序列智 能监测，动作 规范识 别准确 率超过95，用规范 的AI 流程来替代不确定 的人工 流程，让AI成为矿工 规范作 业的好 帮 手，保障 井下作 业安全。13 1.3.2 技术角 度：结合大 模型实现 降本 增效，推 动更 广泛商业 化落 地 视 觉 大模型 技术突 破，赋 能机器 视觉的 革新与 突破：以近期Meta 提出 的SAM 模 型为例，其在 切割任 务的不 同具体 场景中 展现出 了强大的泛化能力，在零样 本（zero-shot）和 少 量样 本（few-shot）的基础 上便能 实现非 常优秀 的完成 不同的 切割任 务。同 时，SAM 模型还具备高精度自动标 注能力，降低 数据标 注成本，相关 技术的 发展与 突破将 从两个 方向赋 能机器 视觉产 业变革：1）过 去数据成 本、训 练成本 高的场 景将有 望实现 降本增 效：大 模型在 广泛下 游场景 中具备 优异能 力，因 而有望 大幅降 低定制 化开发产品 的成本，带来 机 器视觉产 品毛利 率的提 升 和应用场 景拓展 的加速。2）过 去因样本 数量不 足而机 器视觉 难以应 用的场 景将得 以拓展：受益 于大模 型在零 样本或 者少量 样本上 的优秀 表现，机器视 觉将在这些 领域得 以拓展，比如从代 码驱动 变为视 觉 驱动的机 器人领 域、流 程 工业场景 等。Segment Anything SAM 14 SegmentAnything 工 业 机 器视觉是人工智能产业和制造业转型升级的重要环节，是国家政策重点关注和发展的行业：2016年以来，在人工智能产业和智能制造业升级相关的政策文件中被多次提及，2016年的智能制造发展规划（2016-2020）、2017年的新一代人工智能发展规划、2020年的工业互联网创新发展规划 和2021 年的“十四五”智能制造发展规划 等文件中均提出重点突破计算机视觉、视觉传感相关技术，为机器视觉产业发展提供了政策助力。我们认为，利好的宏观环境和政策将助力机器视觉产业蓬勃发展。1.3.3 政策角 度：政策 利好 加持机器 视觉 发展 2016.05“+”2018 2016.09 2016-2020 2017.07 提 2017.12 2018-2020 2020 2018.11 2020.02 2020.03 2020.11 2021.03“”2021.07 5G 2021-2023 5G AR/VR AGV 5G 5G 5G+2021.12+2021.12 2016-202115 1.3.4 全球机 器视觉 市 场规 模稳定 增 长，国内市 场 增速 明显 Markets and Markets GGII 全 球 规模稳 健增长：据Markets and Markets 和GGII 数据，2016-2021 年，全球机器视觉行业规 模销售 收入从378.88 亿元上 涨至804 亿元，预计2025 年全球市场 规模将 达到1276.05 亿 元，5 年复合 增长率 约为13%。国 内 市场涨 势迅猛：据GGII 统计，2016-2021年，国内机器视觉行 业规模 销售收 入从46.87 亿元 上涨至138.16 亿元，5 年复 合增长 率为24.1%，领先同期 全球复 合增长 率约10 个百分 点。在 技术、产业、政策等 多方利 好因素 的推动 下，国 内机器 视觉销 售规模 将进一步提速扩增，预计2022 年销 售 额将 达 到168.88 亿元，未 来 至2025 年中 国 机器 视 觉行 业 销售 收 入规 模 有望 达 到349.03 亿元。（注：2021 年因原材料价 格普涨，中游 企业产 品价格 上涨20%，因此 同期按 销量口 径统计 的增速 小于以 销售额 口径 统 计的增 速）我们认为，技术、产业、政策等三 方面利 好因素 的 推动让中 国机器 视觉在 近 年来呈现 出相当 迅猛的 增 长态势，显著快 于全球 机 器视觉市场 增幅，且相关 利 好因素在 仍将持 续，推 动 我国机器 视觉产 业进一 步 发展。2016-2025 2016-2025 378.88417.41536589.6663.3716.9804879.17990.481119.341276.050.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%02004006008001000120014002015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022E 2023E 2024E 2025E全球机器 视觉市 场规模（亿元）同比46.8755.568.6380.0694.12138.16168.88225.56282.64349.030.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%35.00%40.00%45.00%50.00%0501001502002503003504002016 2017 2018 2019 2020 2021 2022E 2023E 2024E 2025E中国机器 视觉市 场规模（亿元）同比16 GGII 基恩士38.1%康耐视7.1%凌云光6.9%奥普特4.4%天准科技5.9%巴斯勒5.1%其他32.5%1.4.1 国内机 器视觉 品 牌市 场占有 率 不断 提升 机 器 视觉全 球竞争 的寡头 格局更 加凸显：根据 华经产 业研究 院数据，基恩 士和康 耐视占 据接近65%的市 场份额，凭借 优秀的 产品力和销售 网络占 据优势 地 位。随国产品 牌技术 能力逐 步 提升，机 器视觉 国产化 浪 潮逐步推 进：国 产品 牌 技 术能 力不 断提 升，一 方 面 减少 对于 国外 技 术的 依 赖，另一方面 也在市 场竞争 中 逐步取代 国外品 牌，国 外 品牌市场 占有率 逐渐降 低，国产品 牌的市 场占有 率 逐渐提升，但高 端市场 占 有率仍有差距。根据华经产 业研究 院数据，2021 年国 内 机器 视 觉市 场 份额 占 比中，基恩 士，康 耐 视两 大 国际 机 器视 觉 龙头 占 比仍 为前两位，但国内 机器视 觉 龙头企业 如凌云 光也已 经 与康耐视 相当。从整体 上，根据中 商产业 研究院 的 数据，本 土品牌 在国内 机 器视觉中的占比从2018年的44%上升 至2021 年的58%（注：不同的 研究机 构的统 计口径 有所差 异，但 整体趋 势一致）2018-2021 2021/基恩士54.9%康耐视9.1%巴斯勒2.2%天准科技1.7%奥普特1.2%其他30.9%44%48%51%58%56%52%49%42%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2018 2019 2020 2021本土品牌 占比 国际品牌 占比17 1.4.2 市场角 度：国 内 机器 视觉品 牌 市场 占有率 不 断提 升 2016-2021 中 国 市场整 体保持 高增速：2021 年凌云 光、奥 普特、天准增 速分别 为43.4%、36.3%、31.22%。海 外 巨头分 化：2021 年基 恩士保 持快速 增长，增速达49.2%，康耐视 增速明 显回落，增速18.92%。46.8755.568.6380.0694.12138.164.57 7.50 8.70 7.94 11.61 13.81 17.43 33.72 36.47 33.43 45.09 67.24 8.15 10.54 15.11 4.225.256.428.755.08 5.419.6412.65-20.00%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%0204060801001201401602016 2017 2018 2019 2020 2021中国机器 视觉市 场规模 康耐视 基恩士 凌云光 奥普特 天准科技市场同比 增速 康耐视同 比增速 基恩士同 比增速 凌云光同 比增速 奥普特同 比增速 天准 科技 同比 增 速18 目录一、机 器 视 觉 产 业 宏 观 分 析二、机 器 视 觉 产 业 链 各 环 节 分 析三、机 器 视 觉 海 外 企 业 分 析四、机 器 视 觉 标 的 公 司 分 析19 光 源及其 控制器CCS(日)、奥普特、沃德普、纬朗光电工业机器视觉产业链电 子元件：CMOS、CCD、LED 等底层元件上游中游下游设 备组装 与软件 部署装 备应用 零 部件 集 成注：基恩 士作为 国际机 器视觉 龙头，深度参 与产业 链各环 节，不 单独标 注光 学元件：镜片、镀膜 等 机 械元件：五金、结构 件镜头Navitar(美)、施 耐 德(德)、卡尔蔡司(德)、慕藤 光、长 步道工 业相机Basler(德)、DALSA(加)、Baumer(瑞士)、大 恒图 像、华 睿科技、海 康机器 人、康 耐视软 件和算 法Mvtec、Adept、奥普特、天准 科技、凌云 光、海 康机 器 人、康 耐视3C电子 汽 车及 零 部件 新 能源 半 导体 包装/印刷 机 器视觉 系统视 觉引导 设备精测电子、天准 科技视 觉检测 设备凌云光、天准科 技、矩 子科技视 觉测量 设备天准 科技、大 族 激光视 觉识别 设备凌云光、新大陆、天准 科技、奥普特机 器视 觉 设备20 零部件45.0%软件开发35.0%组装集成15.0%维护5.0%2.1 上游：环节价值量大，国产高端部件有待突破 机 器 视 觉行 业上 游环 节价 值量 大：关键零部件 和 软件系统约占工业机器视觉产品总成本的80%。工业相机、底层软件算法等技术壁垒高，利润率高。对机器视觉上游环节的掌握是目前市场竞争的关键。同时，相机、镜头、光源等核心零部件部件在机器视觉产品中的占比超过50%。国产低端零部件逐步实现国产替代，高端部件有待突破：技术门槛相 对较低的零部件如光源，国产厂商凭借性价比优势及逐步体现的产能优势在市场竞争中逐渐实现对于国外品牌的替代。技术门槛较高的零部件如光源及相机，我国企业进入较晚，目前产品仍主要布局中低端市场，高端市场仍主要被国外品牌占据。特定应用 视觉系统33.2%相机25.6%光学10.1%照明9.3%智能视觉 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%21 2.1.1 光源：国产品牌表现强势，达国际领先水平 光源环节是国产品牌最有竞争力的环节：目前 光源是上游硬件中国产程度较高的环节，国产品牌与国外品牌展开充分竞争。以我国机器视觉光源龙头奥普特与国际光源龙头日本CCS 公司对比为例，奥普特 光源产品在照度及均匀性两大重要指标上均具有一定优势，同时，控制器产品在易用性和安全性上的功能设计也更为周全。趋势1:光 源在照明功能之外更注重拓展功能的实现，以结构光为代表的高端光源产品逐步获得更大市场份额。趋势2:随 着机器视觉逐步渗透更加复杂的工业制造环节，对于光源的照度、均匀性、能耗等关键指标要求逐渐提高。9.510.6911.5612.7411.0213.7215.5519.550.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%05101520252017 2018 2019 2020全球机器 视觉光 源市场 规模（亿美 元）中国机器 视觉光 源市场 规模（亿元）同 比 增速（%）同 比 增速（%）GGII 22 10.81111.2122.33.44.870.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%024681012142017 2018 2019 2020全球工业 镜头市 场规模（亿美 元）中国工业 镜头市 场规模（亿元）同 比 增速（%）同 比 增速（%）2.1.2 镜头：技术逐渐成熟，国产替代逐步推进 国 产 厂 商逐 步进 入工 业镜 头领 域，技术 逐渐 成熟：2008年前我国镜头市场基本被日本、德国品牌所垄断，但随着国产厂商逐步布局并进入工业镜头领域，目前已经在中低端镜头市场中，国产工业镜头已经能基本满足机器视觉系统的需要。随着国产厂商如奥普特、长步道等，进一步推动工业镜头研发，有望在高端镜头市场进一步实现国产替代。趋势1:随 着机器视觉逐步渗透更复杂的工业制造环节，对于高分辨率镜头、广域镜头等高性能镜头的需求逐渐提高。趋势2:随 着下游应用场景的不断丰富，定制化的工业镜头需求日益高涨，许多中游机器视觉企业加快布局镜头环节。定焦镜头 变焦镜头线扫镜头 远心镜头23 2.1.3 工业相机：国产厂商开始布局，“智能化”趋势明显 国产品牌开始布局工业相机：工业 相机 是机 器 视觉 上游 零部 件中 技术 壁垒 最高、技 术迭 代最 迅速 的部 分，其市 场规 模也大于镜头与光源，是最具光明前景的细分赛道之一。但我国对于工业相机的研究起步较晚，早期主要为代理国外品牌，近年来国产品牌才逐步推出自主研发的工业相机，目前仍主要布局中低端市场。趋势1:CMOS 传 感 器 技术逐渐成熟，具备集成度高、分辨率与帧率提升容易等优点，将成为工业相机的主要技术方案。趋势2:为 解 决 更为高难度的工业制造场景中的复杂问题，工业相机呈现检测简易化、处理高速化及智能化的特点。6.210.312.7143.23.43.64.10.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%02468101214162017 2018 2019 2020全球工业 相机市 场规模（亿美 元）中国工业 相机市 场规模（亿元）同 比 增速（%）同 比 增速（%）24 2.1.4 算 法 软件：算 法 自研，呈 现 技术标 准 化、软件 便 捷 化趋势 软件算法开发难度较大，国产品牌自研程度较高：算法库开发周期长、投入大，业内公司通常基于开源算法库开发自身应用算法，或自主开发与第三方集成并举。目前头部国产品牌拥有自主研发的商业机器视觉算法库，如VisionWare（凌云光）、SciVision（奥普特）。趋势1:随 着下游客户需求更加多样化，算法/软件需要更多的采用“标准化技术”实现对于不同应用场景需求的匹配，软件算法开发更完善，能够满足不同应用场景需求的厂商具有更强的竞争力。趋势2:随 着机器视觉技术向工业领域的不断普及，现场工程师成为算法软件及开发工具的潜在用户，因而推动机器视觉厂商提供在优秀的检测性能之外需要兼具便捷性和易用性。4450545951637290.50.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%0204060801002018 2019 2020 2021全球 机器 视觉 软 件与 设 备集 成 市场 规模（亿 美元）国内机器 视觉软 件与设 备集成 市场 规模（亿 元）增长率增长率25 2.2 中游：具体分为系统和设备，设备中检测技术难度较高 机器视觉产业中游按照设备集成度分为机器视觉系统和机器视觉设备。机器视觉系统由光学 成像硬件与图像处理软件与算法组成，是机器的“眼睛”和“大脑”部分，需要与另外的产品或自动化机台结合才可工作。机器视觉设备在系统的基础上，增加了额外的自动化平台（机台/机械手），可以独立开展工作。机 器 视 觉产业中游按照具体应用需求分为测量/定位/识别/检测设备，其中检测设备需求和技术壁垒较高：市场规模上，检测设备规模约占机器视觉设备总体规模的25.0%。技术难度上呈现“检测 定位 测量 识别”的排序。原因在于检测面向对象主要是各类缺陷，具有细微，类型丰富，特征不固定等特点，技术难度大。相对而言，而工业场景下的识别、定位、测量往往面对的是标准化程度更高的识别对象（例如工业条形码），难度较小。定位33.0%测量13.0%检测25.0%识别29.0%26 2.2.1 纵 向：拓展产业链 布局，推进 上下游环节 自主研发/深 度合作 机 器 视觉 上游 零部 件厂 商和 中游 系统/设备厂商通过产业投资/自主研发等方式逐步拓展产业链上下游布局，以期进一步提升机器视觉产品性能，同时在竞争逐渐加剧的机器视觉行业中构建起更高的技术护城河。奥普特、海康机器人通过自主研发实现了机器视觉核心零部件、软件算法的全覆盖。凌云光通过产业投资方式拓展CMOS 传感器芯片（长光辰芯）和工业镜头（长步道光电）布局，并自主开发特色相机、特种相机、特色专属光源和图像采集卡；天准科技自主开发3D 视觉传感器（线激光传感器），精密驱动控制器等视觉设备上游零部件。我们认为，在机器视觉相关的光学成像、软件算法、自动化与精密控制等核心技术方面具有更深厚积累的公司在竞争加剧、上下游互相渗透的发展格局中具备更强的竞争优势，头部的国产机器视觉厂商已经具备了和海外龙头相当的全产业链技术。光源 镜头 2D 相机 3D 相机 读码器 图像 采集 卡 视觉软件 智能相机 视觉 解决 方案康耐视*/*基恩士*/*凌云光/奥普特 大恒图像/海康机器 人*27 2.2.2 横向：围绕机器视觉技术，实现产品种类拓展 将 机 器视 觉 技术 与 生产 制 造环 节 融合，推出 智 能化 生 产制 造 设备：天准 科 技将 机 器视 觉 相关 软 件算 法 技术 应 用于PCB 生产 过程 中的曝光工艺，推出成像质 量、产 能及对 位精度 更高的LDI 激光直接成像设备。2020 年 底推出 产品，2021年 便实现 了7000 万的销 售额。矩子 科技将 机器视 觉 检测环节 与点胶 生产环 节 相结合，推出生 产质检 一 体化的高 速点胶 设备，取 得良好市 场反馈。我们认为，跟随 下游应 用 需求变化 而不断 拓展机 器 视觉产品 种类是 当下中 游 厂商发展 的必经 之路，而 具备机器 视觉“基因”的 智能化生产 制造设 备正在 为 机器视觉 设备厂 商带来 全 新增长点。LDI 28 2.3 下游：应用场景逐步拓展，重点赛道需求高增 随我国制造业逐步转型升级，我国机器视觉产业下游应用赛道逐步拓展：我国早期机器视觉 主要应用于消费电子、半导体、汽车三大行业。这些行业整体对于设备精度、准确度、稳定性要求较高。近年来，随着我国制造业整体转型升级，向智能化、自动化方向发展，机器视觉技术与相关设备得以渗透进入更多下游应用行业，如电池、机器人等。锂 电 池 为代表的重点新赛道值得关注：从下游应用行业增速上看，锂电池、新能源汽车行业在2021年增速最快，分别实现增速181%、150%。下游应用行业的快速发展与工业机器视觉在产线中渗透率的逐步提升，带来了工业机器视觉的需求高增，锂电池、新能源汽车行业的需求增速分别达到30%、25%。2021 2020 181%150%65%40%30%20%14%10%10%6%0%5%10%15%20%25%30%35%0%20%40%60%80%100%120%140%160%180%200%行业增速 需求增速电子24.8%平板显示12.2%汽车8.4%电池8.3%印刷6.5%机器人6.0%半导体5.5%包装5.1%食品/饮料4.7%其他18.6%29 机 器 视 觉在3C 电子行业中得到广泛应用：3C 电子行业具有元器件尺寸较小，质量标准高的特点，因而对于机器视觉需求较高。目前，机器视觉应用于PCB 和3C 电子产线中的多个环节中。未来机器视觉技术有望在更多环节中渗透 在PCB 生 产 制 造环节中，机器视觉是PCB 对 位、SMT 拾 取、放置和安装验证及焊膏验证应用等环节至关重要的工具。随着3D AOI 产 品 的 不断成熟，机器视觉产品将打开更多应用场景 在 电 子 成品设备制造环节中，机器视觉解决方案应用于显示器缺陷检测、产品外壳缺陷检测、轴毂和盘片装配/磁头悬浮组件机器人引导、光学字符识别等环节。2.3.1 3C电子：高质量标准带来较高机器视觉渗透率 PCB 30 产 品 持 续迭代升级带来稳定需求：随着3C 电子产品更新换代，产品精密度逐渐提升，对于生产制造过程中的精度要求也随之逐步提升，推动机器视觉进一步渗透。同时，由于消费电子产品整体生命周期较短，新产品如折叠屏、5G 手机的迭代导致制造企业需要不断更新其生产线，进而为机器视觉企业创造稳定需求。消 费 电 子产品产线进一步升级迭代：随3C 电子产品逐步发展，电子产品生产厂商也逐步迭代生产质量标准，例如在手机生产过程中，苹果手机的生产工艺和流程标准最高，但随着市场竞争加剧，各大安卓手机厂商也正在逐步推进生产质量标准和产线的升级迭代，有望带来机器视觉需求的扩大。我 们 认 为，在未来几年中，尽管3C 电子整体行业市场规模增速放缓，但3C 电子行业机器视觉需求仍将稳定提升，同时技术 逐 渐 成熟的国产厂商有望获得更大的市场份额，整体上
展开阅读全文