一、行業介紹

（一）機器視覺的概念

根據美國制造工程師協會（SME）機器視覺分會和美國機器人工業協會（RIA）自動化視覺分會關于機器視覺的定義：機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。通俗地說，機器視覺就是用機器代替人眼，模擬眼睛進行圖像采集，經過圖像識別和處理提取信息，最終通過執行裝置完成操作。

（二）機器視覺的組成

一個典型的機器視覺系統，一般包括：光源、鏡頭、相機、視覺控制系統（視覺處理分析軟件及視覺控制器硬件）等。其中，光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責成像功能，視覺控制系統負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。完成一個成功的機器視覺應用，需要綜合考慮上述各組成部件及其配合：以一個精確的測量應用為例，需要考慮如何正確的選擇光源、鏡頭、相機來合理搭配完成圖像采集，如何對該檢測系統進行標定，應該采用何種算法完成檢測，如何對這些算法的速度和精度進行優化，可能影響體系測量精度的因素有哪些，以及如何逐一克服這些影響因素以獲得最佳的準確度和精度。

典型機器視覺系統

1、光源

光源在機器視覺應用中是重要的外部環境器件，對圖像采集的精確度與適配度具有重要影響，可以為后續的圖像識別、分析與測量提供基礎的圖像信息。合適的視覺照明方案將被測物體與環境背景盡量區分，同時清楚的顯示被測目標的關鍵信息。

機器視覺光源從照明方式可以分為直接照明光源、散射照明光源、背光照明光源、同軸照明光源和特殊照明光源。直接照明和散射照明又可以細分為不同角度或形式的照明光源，根據其性能與特點的不同，可以服務于不同的機器視覺應用領域及應用場景。

機器視覺中常用的照明光源是熒光燈、石英鹵素燈、LED、金屬鹵化物（汞）和氙氣燈。熒光燈、石英鹵素燈和LED是機器視覺中使用最廣泛的照明類型，特別是對于中小型檢測站。金屬鹵化物、氙氣和高壓鈉更典型的用于大規模應用或需要非常明亮光源的區域。金屬鹵化物也被稱為汞，經常用于顯微鏡，其有許多離散的波長峰，這補充了熒光研究的過濾器的使用。氙氣燈對于需要非常亮的頻閃燈的應用非常有用。盡管LED發光二極管照明具有更長的壽命，但石英鹵素照明可能是特定檢查的選擇，因為它提供了更大的強度。LED光源采用固體半導體芯片為發光材料，能量轉換效率高，由于多年技術完善改進，其響應速度快、使用壽命長、顏色多樣且性價比高，因此LED光源在機器視覺等工業領域有更廣泛的應用。

2、相機

相機作為機器視覺系統的關鍵組件，其最本質的功能就是將光信號轉變成有序的電信號。選擇合適的相機也是機器視覺系統設計中的重要環節，相機的選擇不僅直接決定所采集到的圖像分辨率、圖像質量等，同時也與整個系統的運行模式直接相關。

相機主要的圖像傳感器，根據芯片可以劃分為CCD和CMOS圖像傳感器。兩者都是使用光敏二極管進行光電轉化，但在工作原理和產品特性上都存在較大區別。

CCD工作原理：CCD是電荷耦合器件的簡稱，在感光像點接受光照之后，感光元件產生對應的電流，電流大小與光強對應，因此感光元件直接輸出的電信號是模擬的。在CCD傳感器中，每一個感光元件都不對此作進一步的處理，而是將它直接輸出到下一個寄存器，結合該元件生成的模擬信號輸出給第三個寄存器，以此類推，直到結合最后一個寄存器后，才能形成統一的輸出。

由于感光元件生成的電信號太過微弱，加上在此過程中會產生大量電壓損耗而無法直接進行模數轉換工作，因此這些輸出數據必須做統一的放大處理。該任務是由 CCD 傳感器中的放大器專門負責，經放大器處理之后，每個像點的電信號強度都獲得同樣幅度的增大；因信號只通過一個放大器放大，所以產生的噪點較少。且由于CCD本身無法將模擬信號直接轉換為數字信號，因此還需要一個專門的模數轉換芯片進行處理，最終以二進制數字圖像矩陣的形式輸出給專門的DSP處理芯片。

CMOS工作原理：CMOS是互補金屬氧化物半導體的簡稱，CMOS傳感器中每一個感光元件都直接整合了放大器和模數轉換邏輯，當感光二極管接受光照、產生模擬的電信號之后，電信號首先被該感光元件中的放大器放大，然后直接轉換成對應的數字信號。換句話說，在CMOS傳感器中，每一個感光元件都可產生最終的數字輸出，所得數字信號合并之后被直接送交DSP芯片處理。

但CMOS感光元件中的放大器屬于模擬器件，無法保證每個像點的放大率都保持嚴格一致，致使放大后的圖像數據無法代表拍攝物體的原貌。體現在最終的輸出結果上，就是圖像中出現大量的噪聲，品質明顯低于CCD傳感器，不過目前這方面的技術已大幅改善。且由于CCD是信號統一放大，所以噪聲小，CMOS是各個感光元器件信號單獨放大，導致噪聲較大，但是CMOS傳感器也有分辨率大、成本低，體積小等優勢。

隨著CMOS傳感器在消費電子設備的大量應用，CMOS技術發展加速，其性能已經顯著提高，且制造成本大幅下降。CMOS目前在傳感器的圖像質量和分辨率已經逐漸不落后于CCD，且其保持了本身的固有優勢，目前在工業相關展會上，很難看到CCD的身影，也側面說明CMOS會是未來工業相機傳感器的主流。

3、鏡頭

鏡頭是機器視覺系統中的重要組件，對成像質量起著關鍵性的作用。鏡頭的基本功能是實現光束調制，將目標成像在圖像傳感器的光敏面上完成信號傳遞。它對成像質量的幾個最主要指標均有影響，包括分辨率、對比度、景深及各種像差。 鏡頭在機器視覺系統中的主要作用體現在通過工業相機實現光學成像，其市場規模與工業相機息息相關。而工業相機是工業自動化系統的靈魂之窗，從物件與條碼辨識、產品檢測、外觀尺寸量測到機械手臂與傳動設備定位，都是工業相機技術可以發揮的舞臺，其由于技術本身存在的優越性，在許多領域有很好的發展前景。

4、視覺控制系統

視覺控制系統是對通過光源、鏡頭、相機獲得的圖像進行分析處理，并根據處理結果和一定的判決條件實現機器視覺功能目標的軟件和硬件設備的總稱，相當于人腦的視覺皮層和大腦的其他部分。工業視覺軟件可以對數字信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根基判別結果來控制現場設備動作，自動完成圖像采集、顯示、存儲、處理等流程。對獲取的圖像信息即視覺信號的處理是機器視覺系統的關鍵所在，不同的機器視覺圖像處理軟件有不同的目標傾向，最終通過圖像處理算法實現對被測物的識別、定位、測量、檢測等功能。

機器視覺系統在行業應用中的功能主要有三大類：定位、測量及缺陷檢測，而機器視覺技術在完成這一系列應用時都離不開圖像處理這一重要環節。圖像處理包括圖像識別、圖像描述、圖像增強、圖像復原、圖像分割和圖像分析等一系列具體功能，而這些功能都為機器視覺系統的應用提供了不同的輔助手段。在定位過程中，圖像識別強大的搜索功能可以在最短的時間內準確將目標定位；在測量服務中，圖像增強有助于更好的提取測量目標的主要特征；圖像分析是直接參與測量的有利工具；在缺陷檢測的環節，沒有圖像處理缺陷的檢測將無法實現，對比更是無從談起。

（三）機器視覺產業鏈分析

機器視覺產業鏈上游由核心零部件和軟件組成，主要包括光源及控制器、鏡頭、相機、視覺控制器硬件、視覺處理分析軟件等；中游則由機器視覺整機制造商、系統集成商等組成，上游與中游企業并非絕對隔離，而是相互滲透和合作的；下游為機器視覺應用領域，主要有電子、工業、半導體、自動駕駛、智能安防等。

機器視覺上下游產業鏈

1、機器視覺上游供應端市場分析

（1）光源市場分析

光源產品的競爭格局激烈，國內公司有望憑借價格優勢推進國產替代。光源廠商的技術水平和生產質量是競爭核心要素，其中光源照度和均勻性主要依托產品的設計力，直接體現光源廠商的技術能力；而穩定性主要依托產品生產過程中的質量把控能力。國外知名光源廠商有日本CCS和美國Ai等，CCS依托強大的研發能力和獨特的生產工藝，全球市占率排名第一，但產品價格也較高。國內公司奧普特和沃德普是我國較早進入機器視覺光源領域的企業，其中，奧普特是國產品牌市場占有率最大的生產商，以奧普特為代表的國內公司在技術上與國際品牌差距較小，且憑借價格優勢與海外企業進行競爭。

（2）工業鏡頭市場分析

國內優質廠商從中低端市場開始布局、逐步向高端產品拓展，未來將迎來高速發展。海外機器視覺工業鏡頭細分領域發展較早，德國施耐德、日本茉麗特等公司占據著全球主要市場份額。國內廠商在工業鏡頭領域目前體量較小，但許多企業依托高性價比優勢布局中低端市場，且發展迅速，如東莞普密斯。同時，也有以深圳東正光學、江蘇慕藤光為主的部分企業通過整合制造設備和多種技術平臺，已經能夠提供全系列工業鏡頭，進軍高端產品領域。對于國產鏡頭而言，品牌知名度和市場信任度是需要攻克的難點，但從技術來看，國內廠商的鏡頭制作工藝雖然和國外老牌廠商相比還有差距，但已經能夠滿足視沉系統的基本需要。

（3）工業相機市場分析

國外品牌市占率優勢明顯，國內廠商從中低端產品切入、布局工業相機市場。從全球市場來看，智能工業相機依托易用性的優勢，在市場的集中度遠高于板卡式相機，康耐視和基恩士憑借優先布局智能相機市場的先發優勢，目前已占據超過70%的市場份額。從國內市場來看，以康耐視、基恩士、Basler為主的國外品牌由于擁有多年的行業經驗，已占據大部分市場份額；國內廠商通過多年自主研發的努力，已經在關鍵技術上取得突破，如光虎、華睿等，不斷推出智能工業相機系列產品，通過性價比優勢擠占國外廠商市場份額。

（4）軟件市場分析

目前，圖像處理軟件領域主要由美、德等國主導，主要廠商包括Cognex、Mvtec、Adept等，軟件的底層算法基本被以上廠商壟斷。相比國外廠商而言，我國機器視覺軟件系統發展較晚，但已經布局集成方案領域。國內的機器視覺圖像處理軟件一般是在OpenCV等開源視覺算法庫或者Halcon、VisionPro等第三方商業算法庫的基礎上進行二次開發。由于獨立底層算法具有非常高的技術壁壘，國內已有創科視覺、海康威視、奧普特、維視圖像等企業完成底層算法研究并進行一定范圍的應用。近年來，國內企業開始重視開發具有自主知識產權的算法，所以在研究圖像處理軟件的基礎上提供機器視覺系統解決方案。

2、機器視覺中游設備及系統集成市場分析

隨著工業自動化生產需求的提升，我國機器視覺設備企業市占率有望提升。與國外企業相對比，國內機器視覺設備集成企業產品的性能及穩定性還具有一定差距。但國內企業對國內客戶需求及市場更為了解，能夠提供靈活化及定制化的服務，快速響應客戶需求，供貨周期短，且成本優勢明顯。目前以天準科技、矩子科技為代表的國內企業產品的關鍵性指標已達到國際水平，國產化趨勢明顯。

3、機器視覺下游應用市場分析

消費電子、平板顯示、汽車和新能源是當前機器視覺最主要的應用領域。2020年這四大應用的銷售額分別占機器視覺產品制造業銷售總額的24.79%、12.15%、8.39%和8.29%。

2020年機器視覺應用領域占比

其中，電子信息制造行業自動化、標準化程度高，是機器視覺技術應用較早的行業，也是最大的下游市場；汽車制造中機器視覺主要用于車身裝配檢測、面板印刷質量檢測等幾乎所有系統和部件的制造流程；半導體行業工業機器視覺應用較為成熟，應用涉及到半導體外觀缺陷、尺寸、數量等檢測，尤其是晶圓制作中的檢測、定位、切割和封裝。

二、發展分析

（一）行業發展政策環境分析

機器視覺行業技術與產品滲透至各個產業，相關的主要法律、法規、部門規章及規范性文件融入智能制造、人工智能、數字經濟、新型基礎設施建設等國家戰略，并以視覺圖像數據、視覺光電器件、視覺成像系統、視覺類儀器儀表、視覺類檢測設備為支持引導方向，最終部署在電子、汽車、印刷電路板、鋰電池、鋼鐵、有色金屬、農機等多個工業制造業，以及文化、旅游、廣電等其它行業。

中央印發的機器視覺行業發展十四五規劃綱要明確要求到2021年機器視覺行業將增加23%，各地方出臺了地方政策，提高機器視覺行業滲透率。

（二）行業發展社會環境分析

1、人口結構老年化日趨嚴重

2021年中國進行了第七次人口普查，根據人口普查報告，60歲以下人口占81.30%，較2010年下降5.44個百分點；60歲以上人口占18.70%，較2010年增加5.44個百分點；預計2030年，中國60歲以下人口占75.2%，較2010年下降11.54個百分點；60歲以上人口占24.8%，較2010年增加11.54個百分點。60歲以上人口逐漸接近25%的總人口比例。

隨著老齡化問題加深，老年人日常生活、精神狀態以及醫療健康等需求將成為重要的社會問題。機器視覺技術為老年提供服務機器人服務以及醫療健康相關智能設備輔助方案，可以成為新的現代化解決方案，因此長期的需求旺盛和不斷創新完善的應用場景有望持續性拉動機器視覺產業發展。

2、勞動成本的上升，機器替代需求升級

根據國家統計局數據顯示，2021年我國第三產業增加值占GDP的比重已達56.5%，比上年同期增長7.5%。服務業中大量簡單勞動的崗位可以被服務機器人替代，而由于勞動成本的攀升，第三產業增加值不斷增長將刺激智能化需求擴張。機器視覺的出現及其技術的完善進步將逐步推動智能設備替代人類從事程序化、重復度高的簡單勞動，并通過機器的低邊際成本、低錯誤率等特征提高工作經營的效率。

（三）行業發展技術環境分析

機器視覺為技術密集型行業，企業核心競爭力的維持需依賴于持續性研發投入。高研發投入構建深厚技術壁壘，從根本上來講，成熟企業在軟件平臺和硬件產品兩個技術層面上具備較強的先發優勢，才可以奠定了其較高的盈利能力中樞。

1、軟件平臺層面

機器視覺屬于技術驅動型行業，所要求的技術精準度較高，未來的核心技術更多的將體現在軟件的機械視覺算法上。軟件平臺的搭建依賴堅實的底層算法和豐富的數據庫，技術壁壘較高，企業需要進行持續性研發投入，不斷進行技術提升，維持在市場中的產品競爭力。

2、硬件平臺層面

機器視覺在硬件層面上包括光源、鏡頭、相機等。

光源技術門檻不高，國內廠商憑借進入行業早、性價比高的優勢在市場上占據一席之地。光源是上游硬件中國產程度較高，競爭較為充分的細分領域，國產品牌能和國外品牌展開競爭。

鏡頭行業具有較高的技術門檻，2008年之前國內鏡頭市場基本被日本、德國品牌所壟斷。目前高端市場仍舊以日本、德國品牌為主，國內企業主要分布在中低端市場，性價比較高，產品能夠滿足視覺系統的基本需要，但是制作工藝和國外相比仍有差距。

我國對于工業相機的研究起步較晚，最初主要由大恒圖像等幾家老牌相機公司代理國外品牌。近些年我國自主研發工業相機的國產品牌逐步出現，目前仍主要布局于中低端市場，正在逐步實現進口替代；高分辨率、高速的高端工業相機領域仍以國外品牌為主。工業相機集成更多邊緣智能成為趨勢。智能工業相機本質上是一個內建CPU和記憶體、可以執行算法的嵌入式系統，同時接入計算機的工業相機運行效率和易用性都得到了提升。智能工業相機是硬件部分中值得創業公司關注的切入點。

三、市場分析

（一）行業發展歷程

機器視覺起源于上世紀50年代，Gilson提出了“光流”這一概念，并基于相關統計模型發展了逐像素的計算模式，標志著2D影像統計模式的發展。國內機器視覺起步較晚，上世紀80年代開始引進第一批技術。隨著全球制造中心向我國轉移，目前中國已是繼美國、日本之后的第三大機器視覺領域應用市場。

（二）行業市場規模

作為隨著全球新一輪科技革命浪潮的興起，機器視覺行業迎來了快速增長期。

1、全球機器視覺市場發展現狀

2016~2019年，全球機器視覺市場規模不斷擴大，至2019年突破100億美元，達到了102億美元。2020年，受新冠肺炎疫情影響，全球供應鏈中斷，項目停擺，給全球機器視覺行業帶來了沖擊，市場規模下降至96億美元。

從區域分布來看，目前在全球機器視覺市場中歐洲市場份額最大，占比36.4%；其次是北美地區，占比29.3%；亞太地區近年來發展迅速，市占率快速增長，已達到25.3%。

2、國內機器視覺市場發展現狀

我國機器視覺行業發展歷程雖然短暫，但發展速度較快。近年來，伴隨著我國經濟的發展、工業水平的進步，特別是3C電子行業自動化的普及和深入，我國的機器視覺行業迎來了空前的發展機遇，2020年，中國工業機器視覺市場規模增長迅速，達到215億元，同比增長54.9%。隨著疫情的穩定，消費電子市場、汽車市場、半導體市場、醫療市場等行業的逐步復蘇，工業機器視覺市場規模持續提升，2021年市場規模突破230億元。

近年來國內機器視覺市場規模

（三）行業地區發展情況

我國機器視覺起步較晚，上世紀90年代初才有少數的視覺技術公司成立。近年來，我國先后出臺了促進智能制造、智能機器人視覺系統以及智能檢測發展的政策文件，機器視覺領域玩家不斷增多，特別是2017-2020年，每年新增企業數量均超過600家。目前，我國各種類型的機器視覺企業已超過4000家；而中國機器視覺產業聯盟（CMVU）的調查數據顯示，進入中國的國際機器視覺品牌已超過200家。

從機器視覺企業的區域集中度來看，截至2021年8月，國內共有機器視覺相關企業數量為169169家，廣東省、江蘇省、山東省、浙江省和上海市的機器視覺企業數量合計占全國總數的62.32%，說明我國機器視覺企業的分布是較為集中的，行業發展在沿海地區較為密集。

（四）行業企業競爭情況

機器視覺行業屬于資本密集型以及技術密集型行業，前期的研發投入需要大量的資金支持以及人才支持。近年來隨著阿里、騰訊等眾多互聯網巨頭企業的進入，以及老牌行業企業和一些新創企業的相繼發力，行業氛圍瞬間火熱。同時，隨著機器人、半導體、電子電器等相關產業的火熱進行，機器視覺巨大的應用市場和商業化運作吸引了不少資本的關注和投入。2015-2021年，我國機器視覺相關融資額整體呈增長態勢，2021年達到191.64億元，創下歷史新高。而截止到2022年11月份，機器視覺領域就發生融資事件71起，總融資金額115.98億元，受疫情影響，呈現下降趨勢。

近年來機器視覺行業投融資情況表

從融資輪次來看，目前B+輪及以前的輪次達到69次，其中，種子/天使輪比重為5.7%，Pre-A/A/A+輪比重為45.9%，Pre-B/B/B+輪比重為27.6%。整體來看，目前我國機器視覺行業投融資仍處于初級階段，資本青睞初創企業。

2021年機器視覺行業融資分析

2021年全年，工業機器視覺領域共發生91起融資事件，其中多家企業融資達到億元級別。工業視覺賽道目前已有紅杉資本中國、順為資本、高榕資本、君聯資本、明勢資本等多家一線基金和政府產業基金紛紛入局，投資熱背后是對工業視覺前景的看好。產業鏈中游集成商領域的創業企業最受資本青睞。

但是目前賽道上的多數企業都處于產品小批量生產或解決方案高度定制化的階段，規模化應用尚未展開，前期高額的研發投入難以攤薄，整體成本較高，現階段難以達到盈虧平衡。大部分企業營收、利潤水平仍處在早期階段，年營收在百萬元級別。頭部企業年營收可達數千萬到上億元，這些公司的特點是產品以集成設備或集成解決方案為主，可以初步實現量產，具備一定的標準化程度。3D視覺技術（特別是算法）是企業的核心競爭力。

四、前景展望

（一）發展前景

1、政策導向刺激行業發展

國家高度重視發展先進制造業，“十四五”規劃強調要做大做強先進制造業。而機器視覺對智能制造意義重大，機器視覺可實現機器替代人眼來做測量與判斷，通過非接觸檢測、測量，提高加工精度、發現產品缺陷并進行自動分析決策，是先進制造業的重要組成部分。尤其是在5G、工業互聯網與制造業深度融合的今天，機器視覺作為實現工業智能的控制系統，在智能制造中的作用無可替代。

目前來看，機器視覺在制造領域的應用實踐不斷豐富。根據中國機器視覺產業聯盟發布的數據顯示，2020年，機器視覺在電子電氣、半導體、汽車、印刷包裝、食品加工等領域得到廣泛應用，上述幾個應用市場在全部下游應用的比重高達82.4%，其中電子電氣行業應用占比52.9%。

2、技術發展促進行業繁榮

機器視覺行業在未來很長一段時間都具有較強成長性，行業天花板較高，且隨著制造業從自動化向數字化、再向智能化升級的過程中，機器視覺的地位和作用將越來越重要。而中國作為工業大國，在未來產業升級的過程中將有望釋放巨大的機器視覺系統市場需求。

目前，工業機器視覺在國內智能制造整體解決方案中滲透率較低，仍有較大的增長空間。相比于工業機器視覺國際巨頭，國內機器視覺廠商由于更接近應用市場，在系統集成和設備制造上具備定制化優勢。

3、眾多壁壘鑄就行業護城河

機器視覺行業屬于技術密集型產業，企業想要進入這個行業或在行業中競爭力需要面臨多重壁壘：

（1）技術研發壁壘：機器視覺的核心技術在于圖像處理軟件算法、光學設計以及軟硬件結合的機器視覺系統，算法的優化和軟硬件產品的結合需要在大量的工程應用中不斷積累，率先布局研發產業鏈的公司先發優勢明顯；

（2）品牌的壁壘：知名品牌擁有較強的議價能力，公司需要通過長期提供高質量的產品和服務來獲得客戶廣泛的認可，品牌被接受所需要的時間較長；

（3）人才的壁壘：雖然近年來，我國加大了對機器視覺設備相關人才的教育培訓，但高端人才相對稀缺，無法滿足機器視覺行業高速發展中的需求，擁有專業知識和豐富經驗的研發人員是公司擁有競爭優勢的關鍵。

五、現狀分析

1、政策鼓勵不達預期的風險

隨著智能化設備的需求增長，國家出臺了許多相關政策來激勵機器視覺行業的發展。未來存在部分政策的鼓勵效果無法達到預期，或政策在部分地區落實不夠徹底，從而造成機器視覺行業發展不及預期的風險。

2、行業拓展緩慢的風險

機器視覺行業應用領域廣泛，目前仍處于圍繞3C行業，并逐漸向其他新領域擴張的過渡階段。若3C電子市場發生重大不利變化，對機器視覺產品的需求下降，且由于技術壁壘等原因在新領域拓展緩慢，將對行業發展產生重大不利影響。

3、市場激烈競爭風險

2021年，機器視覺行業投融資輪次達91次，且多數為A輪以下投資，賽道上的多數企業都處于產品小批量生產或解決方案高度定制化的階段，規模化應用尚未展開，前期高額的研發投入難以攤薄，整體成本較高，現階段難以達到盈虧平衡，市場抗風險能力較弱。

4、技術被趕超或替代風險

機器視覺行業屬于技術密集型行業，涉及視覺傳感器技術、光源照明技術、光學成像技術、數字圖像處理技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術和自動控制技術等多種科學技術及工程領域學科知識的綜合應用。在未來提升研發技術能力的競爭中，如果公司不能準確把握行業技術的發展趨勢，在技術開發方向決策上發生失誤；或研發項目未能順利推進，未能及時將新技術運用于產品開發和升級，出現技術被趕超或替代的情況。