前言：如果仔细观察最近和大家分享的一些内容，就会发现他们有个共同的特点，就是都是围绕着新能源汽车的需求爆发，带动了各方面的爆发，像制造类的激光产业、机床产业；材料类的磷化工、氟化工等等，这就是行业拐点的变化，今天沿着这个思路，和大家分享下机器视觉这个赛道。

本篇目录

1.来龙去脉
2.认识机器视觉
3.机器视觉产业链
4.上游细分赛道介绍
5.下游细分赛道介绍
6.行业现状
7.市场前景
8.相关公司
9.使用须知
PS：重点内容加粗显示，方便加快阅读

一，来龙去脉

今年上半年，全国锂离子电池产量106.9亿只，同比增长44.1%，如此强劲的增长势头，带动了整个产业链颠覆性的增长，很多新的增长点开始出现，这也就是为啥市场非常热衷这条线的关系，因为又有新的故事可以讲了。人类的喜新厌旧在资本市场上表现的无以复加。今天分享的机器视觉也是如此。

虽然从概念上而言，锂离子电池的制造很简单，其由有涂层的电极叠片和电解质溶剂组成，但实际生产过程相当复杂且敏感。电极的涂层厚度对电池的性能甚至稳定性都有着很大的影响。而这时候以机器视觉核心的仪器就起到了很大的作用，这点会在后面详细介绍。



二，认识机器视觉

根据美国制造工程师协会（SME）的定义，机器视觉使用光学器件进行非接触感知，自动接收并解释一个来自真实场景的图像，以获取信息并控制机器与流程”。即通过机器实现人眼视觉和理解的技术。 机器视觉按照功能可以大致区分为识别、定位、测量、检测、引导五类。目前，机器视觉主要应用在智能制造，其下游应用广泛，已经在汽车制造、消费电子、医疗制药、食品包装、服务机器人、无人驾驶等领域逐步实现放量，未来前景可期。

机器视觉作为一项综合技术可以代替人眼做识别、测量、判断。相对于人类视觉，机器视觉具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。机器视觉和人眼相比，在制造领域内的优势明显。



三，机器视觉产业链

机器视觉的产业链可以按上中下游进行区分。上游是机器视觉底层开发商，即核心零部件及软件提供商。中游是机器视觉二次开发的系统集成和软件服务商，机器视觉下游的应用领域十分广泛，涉及到多种制造及服务行业，主要应用于汽车制造、消费电子、食品包装、医疗制药以及服务机器人。



机器视觉系统产品成本构成的主要部分是核心零部件以及软件开发，两项分别占据整体成本的 45%与35%，而组装集成与维护共占据成本的 20%，所以中游单纯的系统集成商的空间相对缩小。对于额外的成本，完整的机器视觉产品对其更具有吸引力，基于以上几点，机器视觉的上游企业开始向中游业务拓展。



四，上游细分赛道

1.光源：视觉照明的重要设计

光源在机器视觉应用中是重要的外部环境器件，中国机器视觉光源市场规模扩张迅速，机器视觉中常用的照明光源之一LED光源是中国的优势产业。机器视觉照明技术从世界范围上看，国外的机器视觉光源技术已经相对成熟。国际上知名的机器视觉光源企业主要有日本CCS 和美国 Ai，国内光源市场国产化充分，主要有奥普特、沃德普、康士达和纬朗光电等。

2.相机：工业专用的图像捕捉工具

工业相机是机器视觉系统的关键组件，工业相机可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件与条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂与传动设备定位，都是工业相机技术可以发挥的舞台。国外知名企业拥有世界领先的核心技术以及市场地位，中国企业近年也逐步出现一批国产品牌。近年出现华睿科技、大恒图像、海康机器人、大华股份、云从科技、维视图像等国产企业。目前我国工业相机行业主要布局于中低端市场，逐步实现进口替代；而在高分辨率、高速的高端工业相机领域仍以进口品牌为主。

3.镜头：工业相机成像的核心部件

镜头是机器视觉系统中的重要组件，镜头在机器视觉系统中的主要作用体现在通过工业相机实现光学成像，其市场规模与工业相机息息相关。工业镜头市场前期国外巨头垄断，近年我国工业镜头厂商快速增长，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。国内厂商如东正光学、葛藤光、普密斯逐步崛起。

4.图像处理软件：通过底层算法实现目标适配

图像处理软件是用于处理图像信息的各种应用软件的总称，工业视觉软件可以对数字信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根基判别结果来控制现场设备动作，自动完成图像采集、显示、存储、处理等流程。目前图像处理软件主要由外国品牌厂商主导，国内厂商多进行二次开发。国内厂商仅有创科视觉、维视图像、奥普特、海康威视、众为兴等少数机器视觉企业完成底层算法的研究并有一定应用。

5.图像采集卡：获取信号的重要工具

图像采集卡又称视频捕捉卡，用它可以获取数字化视频信息，并将其存储和播放出来。

五，下游细分赛道

1.电子及半导体：机器视觉助力制造自动化、精确化

纵观全球机器视觉的崛起，很大程度上是得益于半导体及电子产业的发展，机器视觉在半导体工业上的应用在二十年前已经开始。根据前瞻研究院数据，电子行业贡献了机器视觉近 50%左右的需求，主要用于晶圆切割、3C 表面检测、触摸屏制造、AOI 光学检测、PCB 印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT 表面贴装、SPI 锡膏检测、半导体对位和识别等的高精度制造和质量检测。



2.汽车产业：汽车制造与智能驾驶齐头并进

一方面，随着汽车制造自动化的应用深入，生产制造环节已经实现无人化操作；另一方面，自动驾驶智能交通的行业趋势将引领打造汽车产业智能化新蓝图，推动机器视觉产品技术进一步深入汽车行业。根据中商产业研究院数据显示，2019 年我国汽车领域机器视觉市场规模超 10 亿元，未来有望持续增长。



3.食品包装：机器视觉为食品安全巩固防线

随着自动化水平的不断提高，部分企业开始引进自动检测设备，通过机器视觉代替人眼完成检测，大大提高了检测速度和精度。机器视觉帮助食品包装实现安全智能生产。在整个检测过程中，检测设备不会直接接触食品，可以避免二次损失或污染。



4.药品医疗：机器视觉助力生命安全

机器视觉在药品生产包装、质量检测及控制等多个方面贡献巨大，帮助药品生产逐步进入智能安全的现代化进程。根据前瞻研究院数据，制药行业贡献了机器视觉 7%左右的需求，主要应用在药瓶封装缺陷检测、胶囊封装质量检测、药粒却是检测、生产日期打码检测、药片颜色识别及分拣等。

5.服务机器人：机器视觉提供外部信息

机器人要对外部世界的信息进行感知，就要依靠各种传感器。在机器人的众多感知传感器中，视觉系统提供了大部分外部信息。

6.物流：解决行业痛点，市场需求空间广阔

机器视觉可解决行业发展痛点，人工分拣的效率已远远无法满足市场需求，物流行业正在向智能化、自动化方向快速演进，机器视觉的高效识别优势可以得到充分发挥。

7.新能源：受益扩产浪潮，机器视觉需求快速放量

1）机器视觉在锂电池生产各环节均有应用潜力，助力锂电池进一步自动化和智能化升级。

从上游材料到锂电池，机器视觉企业在制造端提供视觉检测应用解决方案。包括隔膜、铜箔等锂电池上游材料的质量检测，锂电池前段包括涂布、辊压、分切、激光模切/五金模切、卷绕、叠片等工序的检测，以及后段较为离散的如 PACK 环节的外观检测，机器视觉企业均拥有成熟且落地的应用案例。

2）机器视觉通过算法技术和成像技术发展，使得产品缺陷检测精度不断提高。

随着锂电行业规模化生产开启，对产线的速度、节拍要求越来越高，对视觉厂商的算法处理要求也越来越高。工业机器视觉很大一部分创新，取决于视觉成像技术的发展，例如多维视觉专利技术，利用光源控制技术实现人眼检测的逻辑模拟，使得产品缺陷检测精度和一致性更高。

根据东吴证券的测算，若假设单GWh产线对机器视觉需求的价值量中枢为700万元，则仅宁德时代未释放的机器视觉订单就达到37.45亿元，若再综合考虑其他厂商的扩产计划，预计行业未释放的机器视觉订单规模有望达到百亿级别。





六，行业现状

2000年以来，机器视觉技术正处于不断突破、走向成熟的阶段，仍处于高速发展时期，具有良好的发展潜力。其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类，涵盖工业制造、自动焊接、医学诊断、跟踪报警、移动机器人、指纹识别、模拟战场、智能交通、医疗、无人机与无人驾驶、智能家居等等。

相比全球，中国的机器视觉相关技术由于起步较晚而发展较慢。但目前，中国也已经有近百家机器视觉相关企业，从事消费电子、汽车制造、安防、医疗、食品及金融等各个领域。视觉技术在消费电子类产品如手机、电脑硬件产品组装生产的引导、测量、检验中贡献了重要力量。随全球制造中心向我国转移，中国已经是继美国、日本之后第三大机器视觉领域应用市场。但是国内机器视觉行业竞争格局较分散，同时国内大部分机器视觉企业销售规模较小。在上游核心零部件方面，国外企业占据更大的市场份额和规模优势。



七，市场前景

机器视觉系统的固有优势是其可以获取图像数据信息，通过算法实现精密控制，并自动化、智能化的完成计算机集成制造及服务，其优势可以概括为精确性、持续性、高效性以及可重复性。 人口老龄化，商务服务业人均工资快速上升，劳动力成本提高速度迅猛等因素也推动了机器视觉的发展。中商产业研究院数据显示，2018年全球机器视觉市场规模超过 88 亿美元，2019 年超过 100 亿美元。GrandView预测，2025 年全球机器视觉市场空间将超过 180 亿美元，年复合增长率达 7.7%。

八，相关上市公司

奥普特：本土机器视觉核心零部件龙头。

主要从事机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售；公司自成立之初以光源为切入点，逐步将产品线拓展至光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统等其他核心部件。

矩子科技：本土自动光学检测设备领先企业。

自成立之初便以机器视觉设备为核心发展方向，主营产品包括机器视觉设备、控制线缆组件和控制单元及设备，其中机器视觉设备包括自动光学检测设备和机器视觉生产设备两大类，2020年合计营收占比为43.18%。

凌云光（科创板IPO）：掌握底层核心软件的机器视觉综合供应商。

公司长期深耕先进成像、图像处理算法、机器视觉软件和自动化控制等领域，全面掌握“光机电算软”底层技术，是国内少有的拥有独立算法库的企业。

中科微至（创业板IPO）：国内智能物流分拣系统领域优质供应商。

是国内领先的智能物流分拣系统综合解决方案供应商，主营产品包括交叉带分拣系统、大件分拣系统等，其中交叉带分拣系统为公司绝对主营业务，2019年公司对其营收在主营业务中的占比高达92.70%。

后记

以上是我自己研究的方向和思路，也就是和大家一起分享下。

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