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伴随AI技术发展，深度学习算法的加持为机器视觉应用场景的拓宽提供了技术支持，同时可以进一步提升机器视觉的效率及准确性。 从过去简单的标准化应用场景，过渡到更为复杂的非标检测领域。 AI+机器视觉的应用，有望快速推进机器视觉在未来其他领域的应用。 国内机器视觉行业启蒙于1990年，2003年以前以代理国外品牌业务为主，2004以来，国内市场快速发展，2013年之后中国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三大市场。 机器视觉经过多年发展，目前已成为工业自动化的重要组成部分，并迎来高速发展期。 根据GGII预测数据显示，2027年中国机器视觉市场规模预计可达550亿元，其中2D视觉市场规模超过400亿元，3D视觉市场规模超150亿元。#机器视觉##人工智能##机器人# 欢迎关注乐晴，洞悉产业格局！ 机器视觉行业概览机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些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。 在工业智能制造进程中，机械凭借精准的分析能力和高效的数据搜集能力，正在逐步实现对人工的替代。 与人眼相比，机器视觉设备具有精确性强、速度快、适应性强、客观性高、重复性强、检测效果稳定可靠、效率高、方便信息集成等特点。 机器视觉拥有广泛的应用前景以及丰富的功能可归类为四种基本功能——识别、测量、定位和检测，检测为较难实现的基本功能。 根据GGII数据，定位和识别为占比最大的细分应用，分别为33%/29%。 机器视觉当前比较流行的开发模式是“软件平台+视觉开发包”，开发包是基于软件平台对各种常用图像处理算法进行封装，用以实现对图像分割、提取、识别和判断等功能，进一步安装在上位记或内嵌至工业模板中，实现人机交互的功能，常见的软件包可分为通用工具MATLAB、OpenCV等和机器视觉专用工具VisionPro，Halcon等。 机器视觉产业链梳理机器视觉行业由上游零部件和软件组成，主要包括光源、镜头、相机和软件等，通过中游设备商开发后应用于电子、半导体、智能驾驶等众多下游行业。 机器视觉产业链：  资料来源：招商证券、行行查 光源产品在上游产品中技术壁垒较高，需要满足高照度、高均匀和高稳定性要求。照度和均匀性需要体现光源厂商的技术能力，稳定性依托厂商生产中的质量把控能力。 中游企业为机器视觉装备制造商及机器视觉解决方案厂商，其中机器视觉系统包括独立完整的成像单元（光源、镜头、相机）和相应的算法软件。 视觉传感为机器人三大功能的核心基础。视觉传感是实现环境感知、运动控制甚至人机交互三大核心功能的基础，人类的五大感官中视觉的获取的信息占比超55%，机器视觉能力对于感知层面至关重要。 从下游应用渗透情况来看，中国机器视觉在汽车、电子与半导体应用市场的渗透率较高，包装、医疗、制药以及智能交通领域的渗透率一般，在烟草、纺织等其他行业的渗透率较低。 机器视觉市场格局各环节和零部件之间技术耦合性高，软硬结合要求较好，因此上游零部件厂商往往布局多个零部件，同时上游和中游的企业也并非绝对隔绝，而是相互渗透和合作的，如奥普特就同时布局光源、镜头、相机和视觉控制系统环节，全球龙头康耐视和基恩士均在机器视觉产业链多环节延伸布局。 中国机器视觉行业主要由外资主导，国产替代空间广阔。 2021年日本基恩士、美国康耐视、德国巴勒斯等外资在中国机器视觉市场的份额合计50%。 基恩士成立于1974年，是全球综合性的工厂自动化产品供应商，全面布局机器视觉产品线。 康耐视成立于1981年，经营主要围绕机器视觉行业，产品主要集中在相机、软件、系统等方面。 相对其他行业，机器视觉行业国际龙头收入规模不算突出，但净利润率保持在20%以上，盈利能力突出。 国产品牌进口替代进程开始提速，内外资品牌的竞争已开始加速，甚至在某些产业链环节，国产的份额已绝对领先于外资。 如镜头、光源领域，国产代表厂商：奥普特、东莞RESS、长步道等；镜头领域：国产代表厂商：东正光学、慕藤光、普密斯；相机领域，国产代表厂商：海康机器人、华睿科技、大恒图像等。 结语在生产数字化方面，机器视觉作为“图像”这一重要数据的采集和分析接口，是未来实现智能生产和工业互联的必备途径。 机器视觉作为智能制造装备机器人的“眼睛”和“大脑”，发挥着至关重要的作用。高精度和大规模的生产制造，对于生产控制系统的集成、信息从生产现场到管理层的贯通也提出更高的要求，在此过程中机器视觉的重要性日益凸显。 在新一轮AI和机器人浪潮下，机器视觉作为产业链核心环节有望迎来高速发展。 关注乐晴，洞悉产业格局！ |
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