3D自动光学检测行业市场现状调查及投资策略

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1、3D自动光学检测行业市场现状调查及投资策略一、 光伏行业持续加速成长，硅片质检是太阳能电池的质量保证、发展关键2021年，中国太阳能电池产量CAGR达35%，2021年同比增速达42%，行业迎来加速成长期。同期带动机器视觉的光伏行业应用规模由2019年26亿元快速提升至2021年的65亿元，CAGR高达58%。在整个电池片生产过程中，来料硅片质量监控、过程电池片的缺陷监控以及成品电池片的质量检测是生产出高质量电池片的保证。电池片生产质量监控系统的每个工艺段都有提供对应的光机视觉模组（相机、光源、镜头等），可快速配置，提供高质量的视觉成像效果。随着工业40的到来，工业场景对机器视觉技术的需求持续

2、推进着工业机器视觉技术的发展。这其中包括了：3D技术要求的提高、逐步占据主导地位、碎片化场景的一体化整合。二、 中国机器视觉行业现状（一）市场规模中国市场已成为全球机器视觉市场规模增长最快的市场之一。据统计，2018-2021年，中国机器视觉市场规模由102亿元增至181亿元，期间CAGR为2107%。出于宏观经济回暖、新基建投资增加、数据中心建设加速、制造业自动化等推进因素，预计2021年至2025年，中国机器视觉行业市场规模将以214%的复合增长率增长，至2025年将达393亿元，下游应用拓展为行业主要增长点，市场潜力巨大。（二）投融资情况资本推动是机器视觉行业高速发展的重要因素之一。机器

3、视觉领域是近几年融资热点领域，近年来国内主要机器视觉生产研究参与者多次获得大额融资，大量的资本投入加速了行业的研发过程，并进一步带动市场拓展。2015年以来，我国机器视觉领域的投融资事件数量和融资金额整体上呈增长态势。据IT桔子数据，2021年，我国机器视觉行业投融资事件达到91起，较2020年增加30起，完成投融资金额1934亿元，同比增长729%。（三）自主及代理销售情况国内机器视觉行业起步于20世纪90年代，最开始主要从事国外产品代理，进入21世纪后，随着本土厂商技术和经验的积累，国内机器视觉企业开始凭借更定制化的本土服务和显著的成本优势参与市场竞争，自主研发产品比例不断扩大，国产化进程

4、加快。2019-2021年，中国机器视觉行业自主业务销售额由859亿元增长至1347亿元，自主业务占比由765%增长至832%。中国机器视觉自主研发产品比例不断上升，在镜头、光源、工业相机等技术上不断突破和创新，取得实质性进展，发展态势良好。三、 机器视觉技术发展趋势机器视觉技术是实现工业智能化的必要手段。随着深度学习、机器学习、3D技术和机器视觉互联互通技术的快速发展，机器视觉智能化水平不断提升，机器视觉技术在工业智能领域的应用会朝着智能识别、智能检测、智能测量以及智能互联的完整智能体系方向发展，从而更好地发挥其高精准度、高效率的作用，为中国智能产业开启智慧之眼。机器视觉技术的发展还面临很多

5、问题。解决这些问题是机器视觉技术进一步发展的关键，也是未来机器视觉技术发展的趋势。（一）国内高端产品的硬件主要依赖进口国内在智能相机与传感器研发中，结合光学物理学科是机器视觉系统中的相机及传感器发展的一个重要突破口。在工业镜头与光源上，研发高分辨率镜头和更小的光源是关键。（二）模块化的通用型软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件的发展方向视觉软件会缩短开发周期并降低对开发技术人员的要求。由于与之相匹配的算法工具发展有限，导致机器视觉技术在智能性方面达不到工业场景应用要求，因此需加快相关算法的升级创新，从而进一步提升机器视觉系统的智能性，其中模块化的通用软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件

6、的发展方向。（三）机器视觉由2D视觉逐步向3D视觉发展随着算法算力的不断提升，为使机器视觉应用于更多复杂工业场景中，如基于机器视觉的三维重建及修补技术、三维扫描以及3D识别等技术对3D视觉技术有更高的要求。（四）机器学习和深度学习在机器视觉系统的应用可将机器学习的算法应用于机器视觉软件，提升系统运算处理能力。可将深度学习的特征学习能力和特征表达能力与机器视觉的实时性和高效性相结合，提升机器视觉的工作效率。（五）机器视觉行业标准亟待规范完善目前，一套机器视觉设备在实际应用中往往需要搭配与之配套的硬件设备和专用的视觉软件，导致机器视觉产品的通用性很低。需出台完善的行业标准，提高相关设备的通用性，降

7、低生产成本和维修费用，从而加快机器视觉行业的发展。（六）机器视觉行业发展趋势及市场现状机器视觉行业属于技术密集型行业，跨越多个学科和技术领域，需要在包括成像、算法、软件、传感器等领域积累大量的技术，研发投入大并且持续时间长。机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网（IoT）的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化（部分地由支持的计算机视觉算法驱动），因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统（如无人机）连接到物联网基础设施。我国机器视觉相关融资额整体呈增长态势，2020年达到9304亿元，创下历史新高随着技术的快速发展，机

8、器视觉下游应用领域不断拓展。机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，

9、机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网（IoT）的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化（部分地由支持的计算机视觉算法驱动），因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统（如无人机）连接到物联网基础设施。机器视觉是人工智能正在

10、快速发展的一个分支，不同权威机构对机器视觉的定义略有差异，但简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做检测、判断和控制。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。由于工业自动化生产日益增长的技术需求，全球机器视觉行业60年代开始兴起，起步较早，90年代发展已趋于成熟，现阶段继续保持高速发展。中国机器视觉行业伴随中国工业化进程的发展而崛起，于90年代末起步，相对全球较晚，目前正处于快速发展阶段。机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从

11、最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需

12、要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。机器视觉市场前景广阔。在智能制造的浪潮下，下游应用中的消费电子市场、汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业的不断发展，主要国家的工业自动化水平稳步提升，机器视觉的市场规模将持续扩大，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到130亿美元。未来随着中国智造2025战略的加速推进，工业制造自动化、智能化程度有望不断加深，机器视觉这一技术将得到更广泛的应用。我国制造业在智能制造领域里还将继续发力，机器视觉行业也将迎来新一轮发展契机。随着工业40时代的到来，机

13、器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业生产制造领域，用来保证产品质量、控制生产流程、感知环境等，也是集成自动化解决方案的核心构成要素。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断的一个系统应用。简单地理解机器视觉，初期是一门在工业生产过程中代替人类视觉自动对产品外形特征做检测（100%全检）的技术。已成为解决各行业制造商大批量高速高精度产品检测的主要趋势。与人类视觉相比，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面都存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图

14、形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。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发展，机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。十四五期间，中国将进一步深化产业结构调整，推进制造业的科技创新和智能制造水平，着力从要素驱动向技术及创新驱动转变。通过强化研发、设计能力，提高配套能力、基础工艺、基础材料、基础元器件的研发和系统集成水平，促进细分市场、专业化分工和集群发展，推动先进装备制造业和高新技术产业从以组装为主向自主研发制造为主转变。产业结构的转型升级以及制造业的进一步智能化将推动机器视觉行业的发展。四、 新能源汽车产业的快

15、速发展，锂电行业需求井喷，机器视觉应用场景扩大2021年中国锂电池产量已经达到2326亿只，同比增长234%。锂电产能的快速增加带动机器视觉高速发展，2021年市场规模达到177亿元，2019-2021年CAGR高达110%。锂电在机器视觉的应用场景、制作工艺复杂，多个工序需要机器视觉检测系统。随着电芯、模组、PACK测量要求的不断提高，被测物体条件愈发复杂，全线视觉检测已逐步成为动力电池厂商标配。五、 整合碎片化场景，标准化一体化设备将是机器视觉下一代发展方向随着工业自动化的规模逐渐扩大，智能制造模式下的产品多品种、小批量、个性化生产。企业开始向批量化定制生产的生产方式转变，但机器视觉技术在

16、自动化生产线中只能对少数产品进行识别和分类，难以满足碎片化场景。为解决此情况，整合碎片化场景、打造一体化设备将会极大地促进信息技术与运营技术的快速融合。同时，打造全流程数字化闭环也将是重要举措之一。六、 机器视觉行业发展概况（一）全球机器视觉行业发展历经多个阶段，发展较为成熟以全球视角来看，机器视觉技术最初起源于显微和航空图像的分析与理解、各种光学字符识别、工业零件表面缺陷监测等。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。1、全球机器视觉概念雏形阶段（20世纪50年代-20世纪

17、70年代）机器视觉应用于二维图像分析与识别的统计模式识别研究标志着机器视觉技术的起源，当时主要的研究领域为显微和航空图像的分析与理解、各种光学字符识别、工业零件表面缺陷监测等。2、全球机器视觉产业发展初期（20世纪70年代-20世纪90年代）MIT人工智能实验室Marr教授带领的研究小组综合了神经生理学、图像处理以及心理物理学等研究成果，提出了计算视觉理论，从信息处理的角度出发给出了视觉系统研究的三个层次：计算理论层次、表达与算法层次、硬件实现层次，奠定了机器视觉的理论基础。同时，CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉发展提供了基础条件，使得机器视觉获得了快速的发展。3、全球机

18、器视觉产业应用发展期（20世纪90年代-21世纪）由于小波分析等现代数学工具的出现，新概念、新方法和新理论不断涌现，机器视觉应用产品开始涌现，特别是在工业领域产生了大量的可以实际应用阶段的产品。4、全球机器视觉产业高速发展期（21世纪以后）随着工业自动化的发展，特别是数字图像传感器、图像处理和模式识别等技术的快速发展，视觉检测技术拥有非接触无损测量、高精度、高效率、灵活性高、稳定性好、实时性强、易于维护等众多优势。机器视觉应用范围已不仅仅局限于工业，在农业、生物医学、国防、航空航天、机器人、交通管理等各行业均有广泛的普及与推广。（二）中国机器视觉行业发展迅速且潜力较大中国的机器视觉行业是伴随着

19、中国的工业化进程发展而崛起的，自90年代末开始起步，经历了启蒙阶段、初步发展阶段和快速发展阶段。1、中国机器视觉启蒙阶段（20世纪90年代-2003年）在启蒙阶段，中国机器视觉企业主要通过代理境外产品或技术的方式开展业务。国内开始出现跨专业的机器视觉人才，从了解图像的采集和传输过程、理解图像的品质优劣开始，到初步利用境外视觉软硬件产品搭建简单的机器视觉初级应用系统，开启了国内机器视觉行业的历史进程。在该阶段，一些对品质有较高要求同时对成本较为不敏感的工业领域成为第一批机器视觉产品应用领域，如人民币特种印刷、烟草的异物剔除及包装检测等。在以上行业的成功应用以及类似技术在其他行业的后续拓展，也让更

20、多国内企业关注到机器视觉技术带给自动化产业的独特价值和广泛应用前景。2、中国机器视觉初步发展阶段（2004-2007年）在这一阶段，国内机器视觉企业起步探索由自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研究开发，同时在多个应用领域取得了关键的技术性突破。随着机器视觉技术在相关设备中的蓬勃发展，如PCB检测、SMT检测等领域的国产设备迅速兴起，凭借产品性价比和服务的优势填补了国内市场需求。3、中国机器视觉高速发展阶段（2008年至今）近十余年来，在机器视觉上游的相机、采集卡、光源技术、镜头及图像处理软件等领域，涌现出大量机器视觉核心器件的国内研发制造商，上游技术取得大幅进步的同时，相关产品也在实践中不

21、断完善，在中游领域如PCB、SMT及行业下游如电子、半导体、太阳能、汽车等多个行业得到广泛的尝试、应用。目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。七、 半导体行业未来将实现机器视觉全流程技术支持机器视觉在半导体行业的应用，未来有望实现机器视觉全流程技术支持。在2019年的全球半导体设备市场销售额为576亿美元，其中中国市场规模129亿美元，占比224%，预测未来几年中国半导体投资会跃居全球第一。半导体产业具有集成度、精细度高的特点，是机器视觉技术最早大规模应用的领域之一。机器视觉在半导体行业中的应用涉及到半导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等的检测，尤其是晶圆制作中的检测、定位、切割、封装过程全程都需应用机器视觉技术。