机器视觉检测设备行业投资价值分析及发展前景预测

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1、机器视觉检测设备行业投资价值分析及发展前景预测一、 机器视觉行业未来发展趋势（一）机器视觉行业由2D机器视觉向3D机器视觉升级趋势目前，2D目标检测算法不断成熟，无论是精度还是检测速度都已达到较高的水准，在制造业领域已经取得广泛的应用，但由于2D视觉检测无法获得物体的空间坐标信息，所以存在包括不支持与形状相关的测量，无法区分相同颜色物体之间的特征或具有接触侧的物体之间的位置，同时特别依赖于光照和颜色/灰度的变化，测量精度易受照明环境的影响等检测缺点。相比之下，3D机器视觉可以测量包括高度、角度、平面度、厚度、体积、颜色相近表面等信息，通过更丰富的数据采集获取物体的三维图像。3D测量技术可以根据

2、以上测量数据设置公差，进而以超出公差为标准检测缺陷，同时可以持续储存产品缺陷的相关测量数据，并对数据进行量化分析以优化和改进前端的制造工艺，提高生产效率。此外，3D机器视觉还具备高测量稳定性、高精度及可重复性等优势。近年来，随着工业化及智能制造的大力发展对精确度的要求越来越高，3D机器视觉检测应用范围愈发广阔，目前机器视觉技术及产品由2D向3D迈进已逐步成为行业的主要发展趋势之一。（二）机器视觉行业人工智能深度学习+机器视觉的技术发展趋势传统的基于规则的机器视觉系统可以高精度地每分钟检查数百甚至数千个零件，但系统仍是通过逐步过滤和基于基本规则的算法运行的。而深度学习算法使用了卷积神经网络，利用

3、卷积层提取出图像特征，而卷积层的参数并非全部由人工设计而是通过数据训练所得。机器视觉系统与其结合后，将会形成以下几个优点：1）克服视觉应用程序难以使用基于规则的算法，进而进行编程；2）维护应用程序并在工厂车间重新训练新的图像数据；3）无需重新编程核心网络即可适应新的示例；4）处理迷惑性较高的背景和零件外观的变化等。近年来，得益于计算能力的提高和大规模数据集的出现，AI技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入工业化阶段。人工智能深度学习+机器视觉可以帮助机器视觉设备快速进行图像分类、目标检测和分割，且已越来越多的应用在3D机器视觉中，成为业内公认的未来主流发展趋势之一。（三）机器视觉

4、行业技术提升带来的渗透率提升及加速进口替代的趋势受益于光源系统、图像处理系统以及相机等软硬件领域的技术持续提升，机器视觉设备的成本端呈现逐年下降趋势。在同等价格甚至性价比更高的条件下，机器视觉设备可以提供更多更快的图像数据传输、更先进的软件算法，实现数字化、实时化和智能化的性能提升。性价比的提高加大了机器视觉设备的市场渗透率，同时，国内企业在地域性及客户服务上相较于境外企业有明显优势，随着国产机器视觉设备逐渐成熟，原先机器视觉行业较高的进口依存度为进口替代带来广阔的空间。二、 机器视觉行业与上下游行业之间的关联性机器视觉行业的产业链主要由上游零部件供应商、中游机器视觉设备制造商、机器视觉设备系

5、统集成商及下游电子信息制造、汽车制造、医药、食品及印刷等应用领域企业构成。（一）机器视觉行业上游行业的情况机器视觉上游零部件主要包括光源、工业相机、镜头、图像采集卡、图像处理软件等，其中硬件产品以标准化产品为主，软件产品主要包括标准化的外购软件、底层开发软件等。上游行业的发展对机器视觉行业主要有两方面的影响：一是上游行业的技术和产品质量对机器视觉产品性能的影响，如光源系统在机器视觉系统中非常重要，光源技术的发展能使光源更接近于明亮、均匀、稳定，提高了机器视觉产品的质量。二是来自产品价格的影响，上游产品价格的降低会直接降低机器视觉设备成本，为机器视觉企业带来更强的议价空间。1、光源行业的情况光源

6、是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果，优秀的光源设计能够提高图像质量，进而改变系统的分辨率，简化软件的运算。由于没有通用的机器视觉光源设备，所以针对每个特定的应用场景，光源系统均需进行一定的调整，以达到更优效果。光源技术在机器视觉的应用仍处于起步阶段，作为机器视觉光学系统中的关键器件之一，光源的技术水平及产品质量主要从以下几个方面考量：在整个视场（Field-of-View，FOV）内光照是否可以保持强度均匀；对不同的测量物体颜色是否可调；在环境温度的影响下是否可以自动调节光照强度；响应速度，控制简便程度；质量是否稳定、寿命长。2、图像处理软件行业的情况工业视觉

7、软件对数字信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作，自动完成对图像采集、显示、存储和处理。视觉信息的处理技术主要包括图像增强、数据编码和传输、边缘处理、分割、特征抽取、图像识别等。当前常见的图像处理软件开发模式是软件平台+视觉开发包，开发包是基于软件平台对常用各种图像处理算法进行了封装，软件工程师可以直接调用封装好的算法实现各种复杂的图像处理功能，降低二次开发难度和工作量。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展，但国内市场中，图像处理软件仍以境外企业软件产品为主。3、工业相机及镜头行业的情况工业相机是工业视觉

8、系统的另一个关键组件，其本质功能完成是将光信号转变成电信号的过程，要求更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。镜头的基本功能是实现光束调制，将目标成像在图像传感器的光敏面上完成信号传递。随着技术及产品性能不断提升，国内企业目前在相机及镜头领域具备一定竞争力，但部分高端产品仍需依赖于进口。4、图像采集卡行业的情况采集卡也被称为视频抓取卡，主要完成对模拟信号的数字化过程。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等，它从摄像头中获得数据（模拟信号或数字信号），然后转换成电脑主机可以处理的信息。目前部分图像采集卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理的功能，并同时对相

9、机进行有效的控制。（二）机器视觉行业下游应用领域随着技术不断升级发展，机器视觉已经逐步发展成为工业自动化生产过程中不可或缺的关键组成部分。机器视觉技术被应用于包括电子信息制造业、汽车制造，医药、包装、印刷等各行业的生产设备中，助力行业设备升级，提高生产线工艺水平，已是现代工业的核心技术之一。因此几乎所有涉及电子设备的终端领域均为其下游应用行业，细分行业众多，较难对细分应用领域进行单独统计，故选取国家统计局电子信息制造业（包含通信设备制造、计算机制造、电子元件制造（包含如PCB制造等）、电子器件制造（包含如半导体分立器件制造、集成电路制造等）等领域）作为机器视觉及思泰克主要下游应用领域，细分领域

10、包括消费电子、汽车电子、锂电池、半导体、通信设备等。1、电子信息制造业发展及应用概况（1）电子信息制造业为机器视觉主要应用领域我国作为最早发展电子产业的国家之一，电子信息制造业的扩张及成长极为迅速，已经成为全球最大电子信息产品制造基地。目前，电子信息制造业已经逐步成为我国国民经济发展的支柱性产业，也是我国实现制造业转型升级，提升国际竞争力的重要支撑力量。机器视觉设备具备的高精度、可重复性等特点，与高性能、高精密的电子专业设备的生产制造流程极为匹配，使得电子信息制造业成为了机器视觉设备助力工业自动化、制造智能化发展的典型应用领域。同时，电子信息制造业的蓬勃发展对机器视觉产品的市场需求及精度要求持

11、续增加，亦客观上推动了机器视觉技术及设备的迅速成长，是机器视觉行业持续高速发展的坚实基础。（2）电子信息制造业市场规模持续稳定增长，发展态势良好近年来，工业互联网、人工智能、云计算、大数据等新技术加速推广应用，5G、下一代互联网等前沿技术的研发和商用化进程不断加快，电子信息产业与其他领域的产业融合、技术融合、市场融合呈现了加速和深化的趋势，产业得到快速发展。我国规模以上电子信息制造业主营业务收入自2017年的999万亿元增长至2021年的1413万亿元，年均复合增长率达到905%。此外，中国电子信息固定资产投资规模自2017年的12，914亿元增长至2021年的24，197亿元，年均复合增长率

12、达到170%。（3）电子信息制造业的转型升级为机器视觉的长足发展带来机遇我国电子信息制造业正处于加速行业结构调整的发展期，随着以互联网+行动计划为代表的一批重大战略举措密集出台，电子信息制造业的升级转型路径愈发清晰。未来，电子信息制造业在保持传统领域的制造规模优势的同时，将在新兴领域包括智能制造、5G、人工智能、超高清视频等构建新的增长极，对自动化、智能化机器视觉设备的需求亦会进一步提升，为机器视觉的技术提升、市场扩容带来积极影响。2、机器视觉行业细分领域发展及应用概况（1）消费电子市场容量庞大，机器视觉需求稳定消费电子产品存在市场容量大、智能化程度高、更迭频率快、生命周期短等行业特征。以部分

13、细分产品为例，我国微型计算机在2014年以前产量呈不断增长趋势，于2014年达到35，080万台产量。2014年以后，随着智能手机等移动智能终端的不断普及，微型计算机产量呈下滑趋势，直至2020年出现明显回升。2021年全国微型计算机产量为46，692万台，较2020年提升2352%，达到近年来的峰值，规模庞大且发展趋势良好。我国手机市场规模自2014年以来整体呈先扬后抑的趋势，手机生产量由2014年的1630亿部升至2021年的1662亿部，但增速明显放缓，预计随着5G的普遍商用，以及5G手机出货量的不断上升，市场规模有望稳步提升。在消费电子行业上游的生产制造端，由于电子元器件制造、PCB底

14、片制造、贴片工艺、成品制造等各个环节对高技术工艺的严格要求，机器视觉设备成为了必不可少的检测工具。行业频繁的产品更新换代及稳定的市场容量对机器视觉设备产生了稳定的需求。（2）汽车电子系统占比逐步提高，机器视觉应用潜力提升近年来，随着汽车电子的快速发展，大量诸如发动机电子系统、车身电子电气、底盘电子系统、自动驾驶系统、安全舒适系统、信息娱乐与网联系统等汽车电子系统将被广泛应用于汽车整车制造中。根据统计预测，汽车电子占汽车成本比重近年来快速提升并有加速提高的趋势，2010年汽车电子成本占比约为2955%，而至2020年预计提升至3432%，至2030年预计将提升至4955%。受益于汽车电子成本占整

15、车比例的逐渐抬升，汽车电子市场规模得以高速增长。根据盖世汽车研究院发布的中国汽车电子行业白皮书，预计至2022年，全球及中国汽车电子市场规模分别可达到21，399亿元及9，783亿元，5年内年均复合增速分别约为67%及126%，市场空间潜力较大，且国内市场发展速度较快。（3）锂电池FPC应用场景和需求增长，机器视觉相关检测设备迎来发展机遇在锂电池领域，FPC主要用于Pack环节的传统线束替换，协助电池包的信息采集及控制指令传递。传统线束主要为铜线外包塑料，每根线束连接一个采集点或控制点，以采集锂电池包中的电池状态信息包含温度、电压等，而更为复杂的如充放电、电池安全等控制信号的传递则需要多线束配

16、合，对空间的挤占较大，生产制程的自动化程度较低。FPC相比于传统线束，在安全性、电池包轻量化、工艺灵活性、自动化生产等方面有显著优势。随着FPC展现出的优异性能和规模化生产带来的降本增效，FPC替代传统线束的趋势愈发明显，FPC方案已经成为新能源汽车新车型的主要选择，未来随着新车型的不断推出和新车型比例提升，FPC电池软板将有更大的渗透率和发展空间。根据预测，全球新能源汽车预计于2025年将达到接近2，000万辆销售量，随着FPC单车价值及渗透率的不断提升，市场空间较高。（4）半导体行业快速发展，机器视觉应用广泛近年来，随着中美贸易竞争影响的逐步深化，半导体行业作为国家战略性新兴产业的意义更为

17、凸显。我国早在十三五国家战略性新兴产业发展规划中已明确提出关键芯片的设计、存储、封测、显示将是下一步重点加强领域。此外，国家集成电路产业基金等国家金融机构的建立更体现了我国对半导体产业的扶持力度，奠定中国半导体产业链和建设产业生态的基础。根据中国半导体行业协会数据显示，2014年-2021年我国半导体行业销售额快速增长，年均复合增长率达到1944%，2021年行业销售额为10，4583亿元，同比增加182%。半导体行业发展潜力较高。我国先后颁布了国家集成电路产业发展推进纲要及集成电路产业十三五发展规划，在重点突出集成电路产业的基础上，对半导体产业实现全覆盖，并提出了我国集成电路产业十三五发展总

18、体目标：到2020年，集成电路产业与国际先进水平的差距逐步缩小，全行业销售收入年复合增长率为20%，达到9，300亿元。机器视觉技术在半导体制造的前、中、后段均有应用，已成为半导体的制造过程中必不可少的部分。行业产品目前已部分应用于LED晶元锡膏焊点的检测环节及半导体后道封装检测环节。（5）5G技术快速成熟应用，机器视觉检测设备迎来发展机遇我国5G技术的投入及开发力度近年来不断加大，而伴随着5G技术的逐渐成熟，我国于2019年正式迎来了5G基站建设元年，并带动了5G下游应用的增加。基于5G使用高频毫米波、基站覆盖范围小的特点，5G基站目前采取宏站+小站的建设模式。根据工信部统计数据，2020年

19、度我国5G宏基站建设规模超过71万个；根据前瞻产业研究院数据，5G基站建设数量预计将于2022年达到顶峰，仅宏基站的建设规模即将达到约130万个。5G基站的建设数量大幅提升，对5G基站及5G下游应用的相关PCB板的需求量将大幅提高，相应的机器视觉检测设备迎来发展机遇。但5G基站的建设及下游应用设备中除了传统的PCB板，将更多的使用到多层板、HDI高密板，对制造精密度要求更高，且5G基站板的尺寸更大，对检测设备针对大尺寸、高精度的检测能力提出了更高要求。3、机器视觉行业其他下游行业发展及应用情况机器视觉行业的技术及产品亦被广泛应用于医药、食品与印刷、烟草、农业、包装、纺织等多个行业，起到了提高制

20、造环节及终端产品的质量、降低生产成本的作用，最终提升了工业产品的整体制造水平。三、 中国机器视觉行业现状及未来展望机器视觉（MachineVision）是指利用计算机视觉技术、图像处理技术、模式识别技术等，实现机器自动获取外界图像信息并作出相应反应的技术。机器视觉的应用可以大大提高工厂的生产效率，从而提升企业的竞争力。中国机器视觉行业发展迅猛，从2014年的53亿元增长到2018年的154亿元，5年增长了近3倍。当前，中国机器视觉行业市场规模已达到154亿元，比去年同期增长了137%。除了市场规模的增长外，中国机器视觉行业的技术水平也有了明显提升。近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，中国机器

21、视觉行业也迎来了大变革，技术水平也有了显著提升。目前，中国机器视觉行业的技术水平已经可以与国外行业相媲美。此外，中国机器视觉行业的发展还受到政府的大力支持。目前，政府正在大力推动机器视觉行业的发展，并对相关企业给予政策支持，促进企业投资和研发，以提高机器视觉行业的技术水平。综上所述，中国机器视觉行业发展前景广阔，未来将继续保持良好发展态势。随着人工智能技术的发展，机器视觉行业将会受到更多的关注，从而推动其发展。同时，中国政府也将继续加大对机器视觉行业的支持力度，以促进行业的发展。伴随着工业化进程的加深，机器视觉的发展也呈现出了喷井似的增长，它的应用范围逐渐增广，涵盖了农业，工业，交通，社会安全

22、等等各个方面，据机器人研究所最新发布的数据显示，去年我国机器人视觉是增长速度已经超过45%，预计在2025年的时候增长速度还将创新高，市场规模将达到380亿元。机器人视觉行业的价值：第一，光源照明，光源照明系统的优良可以决定机器人视觉的好坏，它是决定成败的关键点，一个好的光源照明系统要保证足够的亮度和稳定性，较高的对比度，能够快速区分两个极其相似物品之间的不同处。第二，光学镜头，它又可以称之为光学成像，这是对机器组装者提出的要求，要求其在组装时选择最合适的口径和焦距镜头，使成像的质量在不做出技术改变的前提下得到极大的提升。四、 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

23、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

24、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

25、、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。五、 工业机器视觉的应用领域随着中国配套基础建设的完善及技术和资金的积累，各行业对应用机器视觉技术的工业自动化、智能化的需求广泛提升。亿欧智库联合阿里云加速器联合发布分析了当前相对成熟且极具发展潜力的工业细分赛道，并结合技术痛点洞察了未来应用趋势。机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，用机器代替人眼来做测量和判断，通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。工业机器视觉的核心是通过机器眼代替人眼，对物体进行识别、测量并做出判断。机器视觉发展历程四个阶段：理论发展起

26、步阶段、应用发展迅速阶段、应用与理论同步发展阶段、各行业深度应用阶段。当前中国处于第四阶段。随着行业深度及广度应用的快速发展，工业机器视觉应用领域中，目前域值得关注的四大赛道分别是3C电子、半导体、锂电、光伏。六、 机器视觉行业发展综述（一）概念机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。（二）发展历程相较于欧美发达国家，我国机器视觉行业起步较晚。早在1970s-1980s，CCD图像传感器出现，CPU、D

27、SP等图像处理硬件技术进步，国外机器视觉开始发展。国内机器视觉行业启蒙于1990s，2003年以前以代理国外品牌业务为主，2004-2012期间国内市场快速发展，企业争先涌出，2013年之后中国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三市场，正处在快速发展阶段。七、 机器视觉行业技术的应用视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触，靠感觉接收新的事物，人无法长时间观测的物体，机器视觉却可以，而且速度和分辨率都十分的高，因为这一特点，机器视觉被广泛运用于工业以及对于行星的勘测。其中工业是它占比最大的一个领域，按照其定位，可以分为产品质量检测，分类，包装，机器人定位四个方面，它在纺织工业中的应用最为广泛。

28、机器视觉行业自动化得到普及，国产机器视觉产业正处于快速增长期。当前机器视觉相关技术持续提升以及国家政策的支持，我国机器视觉行业市场规模不断增长。以下对2023年机器视觉行业现状分析。资本推动是机器视觉行业高速发展的重要因素之一。机器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。2022-2027年中国机器视觉和视觉引导机器人产业运行态势及投资规划深度研究报告指出，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%。随着机器视觉技术的普及、成本的下降，机器视觉在生产环节中的应用逐渐得到深化;我国工业制造中对智能制造政策鼓励也将提升机器视觉行业发展的机遇。现从两大市场状况来了解2023年机器视觉行业现状分析。