原标题：机器视觉行业专题报告：AI+机器视觉，应用场景持续拓展（附下载）

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  根据美国自动成像协会（AIA）的定义，机器视觉（Machine Vision）是一种应用于工业和 非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。机器视觉可大致分为成像和图像处理分析两大部分。前者依靠机器视觉系统的硬件部分完成， 后者在前者基础上，通过视觉控制管理系统完成。

  如典型的机器视觉系统包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制管理系统等部件，其中 光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像，视觉控制管理系统负责对成像结果进行 处理分析和输出。

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  机器视觉市场规模有望进一步突破。随着机器视觉技术水平提升，机器视觉下游应用不断 发展，消费电子市场、汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业工业自动化水平逐步提升， 机器视觉的市场规模也将持续扩大。根据Markets and Markets预测数据，全球机器视觉市场规模将由2018年的589.60亿元上升至 2023年的900.48亿元。国内厂商配套不断完善，技术进一步积累，预计到2023年我国机器视觉 市场规模将达到225.56亿元。

  国内机器视觉经过三十年快速发展，已逐步缩小与国际领先厂商的差距。国产机器 视觉企业凭借优质的产品设计、工艺水平和质量控制经验，逐渐实现进口替代。国内机器视觉市场销售额占比逐年提升，从2018年的44.0%提升至2022年的60.0%， 预计2023年将达到63.0%。

  伴随AI技术发展，机器视觉亦取得了底层技术的突破。过去主要应用于标准化检测场 景，如消费电子、汽车和半导体等是当前机器视觉最主要的应用领域，整体呈现出自 动化、标准化程度高的特点。随着算法的不断升级机器视觉的性能优势将进一步加大，应用场景也将持续扩展，从 标准化领域拓展到非标准化应用。

  整体来看，在3C电子行业，元器件、部件和成品的制作各环节都需要机器视觉的协助， 其中70%的机器视觉产品用于检测环节，由于技术工艺的高要求，3C电子行业设备制 造对机器视觉技术存在刚性需求。

  从市场端来看，国内头部电池企业一般采用分段招标方式引入机器视觉供应商，机器视 觉在锂电池各环节生产过程中渗透率逐渐提升。同时，机器视觉与锂电设备整线融合的 趋势也日渐凸显。由于动力电池的安全性要求，过去离线式抽检已无法满足要求，正快 速被在线式全检替代。在模组和PACK段：以视觉检测装备为主，主要应用于底部蓝胶检测、BUSBAR焊缝检 测、侧焊缝检测、模组全尺寸检测、PACK检测等。

  随着AI赋能以及深度学习算法的快速发展，机器视觉不仅可以用于传统标准化检测，也 向着许多非标准化场景的新兴领域横向扩张。随着行业进步与技术发展，2D视觉向3D 视觉迈进，由此拓展出更多的新领域，如机械臂引导、AGV导航等。机器视觉将逐步切入过去未曾涉足的领域，如物流、医疗、安防、农业等非工业场景。

  目前通过机器视觉+深度学习实现槟榔在检测尺寸的基础上突破，光头精准分类达97% 以上。在视觉系统下，在保护槟榔的完好性下检测槟榔的尺寸，同时能检测槟榔是否光 皮，检测分类精准度高达97%，完全达到企业采用机器视觉进行槟榔尺寸分类和外观视 觉检测的所有需求，无须人工进行多次分级，为企业省人工、降低成本、把控品质。

  随着我国经济发展水平提升以及人口结构的转变，制造业职工平均工资呈趋势性上涨。我国 人口红利正逐渐消失，从事制造业的人口在2014年-2021年持续下降，由5243万人下降至3828万 人，且基本每年都为负增长。随着技术不断的升级和成熟，以工业机器人为代表的自动化设备 成本不断下降，二者形成的成本“剪刀差”增大了制造行业对自动化设备的需求，制造业“机 器代人”是必然趋势。

  人工成本上涨倒逼产业升级，机器替人是人口红利后的必然选择。对标发达国家的发展经 历，中国经济持续不断的发展，人口结构发生改变为必经之路。而人口结构的改变意味着人工成本 的上升，人口红利逐渐减弱，制造业从业人员不断下降，此大环境下将使制造业自动化水平 不断提高推进，机器代替人工已成为现代制造业必须完成的转型。

  在全球机器视觉市场中，以基恩士、康耐视及巴斯勒为代表的企业占据全球超过50%的市场 份额，凭借先发优势及多年来的技术研发积累取得市场领先。虽然国内机器视觉行业起步较晚，早期国际厂商占有较大份额，但伴随技术发展，国内机器 视觉力量正在快速崛起，如国内机器视觉厂商经过多年发展规模不断成长，国产份额亦在持 续不断提升。

  机器视觉厂商分为三大类：1）核心零部件供应商，目前龙头公司集中在欧美、日本和美国，且呈现龙头联合研发的趋势；2）软件及 AI 服务商，以集成通用算法软件开发包和 AI 加速平台服务商为主，几乎来自海外龙 头公司；3）视觉系统及解决方案集成商，我国本土的机器视觉企业大多属这一类，以工业自动化非标设 备及方案为主要业务。

  机器视觉上游零部件成本占比较高，是机器视觉的核心部分。关键零部件和软件系统约 占工业机器视觉产品总成本的80%。其中光源、工业相机、底层软件算法等技术壁垒及利 润率水平较高，因此对机器视觉上游环节的掌握是目前市场之间的竞争的关键，亦是体现机器视 觉核心竞争力的重要环节 。

  上游零部件最重要的包含光源、镜头、相机、传感器、图像采集卡等。目前光源已基本实现 国产替代，集成商的技术水平目前基本追赶上国外先进企业，但伴随技术发展，光源高 端化趋势亦非常明确，对光源及打光方案亦提出了更加高的要求。而其他零部件如工业镜头、 工业相机及软件则仍以海外品牌为主，优势较为明显。

  3D 视觉感知技术即将迎来发展期。根据Yole的多个方面数据显示，2025年全球 3D 成像和传感器 市场将达到 150亿美元，2019到2025年CAGR将达到20%。其中，2025E年预测消费电子 行业中3D成像及传感器市场将达到81.65亿美元，占比 54%。3D视觉传感器正不断拓展 潜在的细致划分领域应用，持续打开应用空间。3D视觉传感器是由深度引擎芯片、深度引擎算法、通用或专用感光芯片、专用光学系统、 驱动及固件等组成的精密光学测量系统，可以采集并输出“人体、物体和空间”的三维 矢量信息。其核心技术最重要的包含六个环节：系统模块设计、芯片设计、算法研发、光学设计、 软件开发、量产技术。

  视觉检测系统大多用在工业现场及工业生产线中，对于在线实时检测，如何将视觉测量 系统嵌入到生产线相应的工序中，使测量速度与生产线节拍相一致，是视觉测量走上在线 应用的关键难点。视觉检测系统分析数据获取的精确性也是其要解决的技术难点，其精确性主要由工件 位置的一致性、打光的稳定性、物体的运动速度、高精度测量的标定、软件的测量精度五 个方面决定。

  奥普特成立于2006年，以机器视觉零部件光源起家，发展至今已成为机器视觉应用技术 领先供应商，公司产品线基本覆盖机器视觉核心部件，产品覆盖光源、光源控制器、镜 头、视觉控制管理系统等机器视觉核心部件。公司产品和解决方案目前已全面应用于20多个国 家和地区，并在全世界内设立超过30个服务网点，服务超过15000家客户，这中间还包括苹 果、华为、谷歌等知名企业。

  奥普特是 国内较早进入机器视觉领域的企业，伴随行业的发展，公司近年来业绩亦不断 上涨，2022年公司实现营业收入11.41亿元，同比增长30.39%；实现归母净利润3.25亿元， 同比增长7.26%。2023年第一季度实现收入2.51亿元，同比增长14.73%；实现归母净利润 0.66亿元，同比增长3.81%。未来伴随机器视觉行业非标准化应用场景进一步延伸，公司有望持续拓展应用空间，业 绩亦有望实现快速提升。

  （本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

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