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　　1、 機(jī)器視覺具有多維優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)處于高速發(fā)展初期

　　1.1、 屬于人工智能分支，相比人眼優(yōu)勢(shì)顯著

　　機(jī)器視覺屬于人工智能范疇，國(guó)內(nèi)外已開始大量應(yīng)用。機(jī)器視覺被稱為智能制造的 “智慧之眼”，為智能制造打開了新的“視”界，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化和智能化的必要 手段。根據(jù)美國(guó)自動(dòng)成像協(xié)會(huì)（AIA）的定義，機(jī)器視覺（Machine Vision）是一種應(yīng) 用于工業(yè)和非工業(yè)領(lǐng)域的硬件和軟件組合，它基于捕獲的圖像為設(shè)備執(zhí)行其功能提 供操作指導(dǎo)。人工智能的應(yīng)用技術(shù)主要包括語音類技術(shù)、視覺類技術(shù)、自然語言處理 類技術(shù)和基礎(chǔ)硬件等，其中，機(jī)器視覺技術(shù)是機(jī)器人自主行動(dòng)的前提，能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)于外界環(huán)境的觀察、識(shí)別和判斷等功能，是人工智能范疇最重要的前沿分支之一。機(jī)器視覺技術(shù)涉及機(jī)械、電子、光學(xué)、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理和 模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域，在國(guó)內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)中占比超過 40%，應(yīng)用范圍 十分廣泛。

　　機(jī)器視覺具有識(shí)別、測(cè)量、定位、檢測(cè)四大功能，技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度依次增加。機(jī)器視覺 的諸多功能基本可歸為識(shí)別、測(cè)量、定位和檢測(cè)功能四大類，識(shí)別是指對(duì)目標(biāo)物的外 形、顏色、字符、條碼等特征進(jìn)行甄別；測(cè)量是指對(duì)目標(biāo)的幾何尺寸進(jìn)行測(cè)量，把獲 取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確的計(jì)算出目標(biāo)物的 幾何尺寸，高精度以及復(fù)雜形態(tài)的測(cè)量是機(jī)器視覺的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域；定位是對(duì)目標(biāo)物的 二維或三維位置信息進(jìn)行獲??；檢測(cè)是對(duì)目標(biāo)物的外觀進(jìn)行監(jiān)測(cè)，包括產(chǎn)品完整檢測(cè)、外觀缺陷檢測(cè)等。速度和精度是衡量機(jī)器視覺識(shí)別、測(cè)量、定位和檢測(cè)功能的主 要指標(biāo)，從技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度來看，四大功能實(shí)現(xiàn)的難度依次遞增。

　　機(jī)器視覺的本質(zhì)是為機(jī)器植入“眼睛”和“大腦”。機(jī)器視覺主要分為成像和圖像處 理兩大部分，光源、鏡頭、相機(jī)和圖像采集卡相當(dāng)于眼睛，連接電纜相當(dāng)于傳入神經(jīng)， 圖像處理系統(tǒng)相當(dāng)于大腦，控制機(jī)構(gòu)與執(zhí)行機(jī)構(gòu)相當(dāng)于手腳等器官。一臺(tái)機(jī)器視覺 設(shè)備的工作流程包括視覺成像、自動(dòng)圖像獲取、圖像預(yù)處理、圖像定位與分割、圖像 識(shí)別與檢測(cè)、視覺伺服與優(yōu)化控制等環(huán)節(jié)，被測(cè)對(duì)象到達(dá)指定位置后向圖像采集卡 發(fā)觸發(fā)脈沖，圖像采集卡接收到脈沖信號(hào)后，將觸發(fā)信號(hào)分別傳輸給相機(jī)和光照系 統(tǒng)，由相機(jī)進(jìn)行圖像抓取，將光信號(hào)轉(zhuǎn)變成為有序的電信號(hào)，再將該信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換并 送到圖像處理軟件，再根據(jù)需求對(duì)圖像進(jìn)行處理分析、識(shí)別，并返回判斷結(jié)果或者邏輯控制值傳遞給控制機(jī)構(gòu)執(zhí)行，完成特定功能工作流程。

　　機(jī)器視覺相比人類視覺多方面優(yōu)勢(shì)顯著，眾多應(yīng)用場(chǎng)景替代價(jià)值較高。機(jī)器視覺是 實(shí)現(xiàn)設(shè)備精密控制、智能化、自動(dòng)化的有效途徑，堪稱現(xiàn)代工業(yè)和智能制造的機(jī)器眼 睛，相比于人類視覺在精確性、速度性、適應(yīng)性、客觀性、重復(fù)性、可靠性、效率性、 感光范圍和信息集成上具有多方面領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。目前機(jī)器視覺主要應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化 領(lǐng)域，在被檢測(cè)物品移動(dòng)速度快、精確性要求高和工作重復(fù)性較高的場(chǎng)景下，機(jī)器視 覺設(shè)備相比人眼工作效率提升明顯，能夠代替人眼在多種場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)識(shí)別、定位、測(cè) 量、檢測(cè)等多種功能。

　　1.2、 國(guó)內(nèi)處于發(fā)展初期，市場(chǎng)規(guī)?？焖贁U(kuò)張

　　全球來看，在成像、應(yīng)用、算力、算法的逐輪驅(qū)動(dòng)下，機(jī)器視覺行業(yè)進(jìn)入發(fā)展早期。 世界范圍來看，1969-1980 年期間機(jī)器視覺還處于萌芽期，主要由成像技術(shù)驅(qū)動(dòng)，還 未形成完整的機(jī)器視覺概念；1980-1990 年間機(jī)器視覺處于起步期，隨著 CCD 圖像 傳感器、CPU 與 DSP等硬件與圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器視覺逐步由理論研究 走向工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用；1990-2000 年機(jī)器視覺行業(yè)處于成長(zhǎng)波動(dòng)期，由于成像技 術(shù)和算法算力發(fā)展還不成熟，系統(tǒng)成本非常高，產(chǎn)業(yè)進(jìn)入成長(zhǎng)波動(dòng)期；2000-2010 年 在應(yīng)用和算力的雙重驅(qū)動(dòng)下，機(jī)器視覺行業(yè)正式進(jìn)入發(fā)展早期，F(xiàn)PD 平板檢測(cè)、PCB 檢測(cè)和汽車行業(yè)均提出大量需求；2010-2020 年期間在算法的驅(qū)動(dòng)下，機(jī)器視覺行業(yè) 迎來加速發(fā)展期，在電子、汽車、半導(dǎo)體等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

　　國(guó)內(nèi)來看，起步較晚但已處于高速發(fā)展初期，已由代理服務(wù)逐步轉(zhuǎn)向自主研發(fā)。1990- 2000年我國(guó)機(jī)器視覺行業(yè)處于萌芽期，90 年代國(guó)內(nèi)開始出現(xiàn)機(jī)器視覺代理企業(yè)，主 要從事機(jī)器視覺器件及技術(shù)的代理服務(wù)；2001-2010 年，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)處于起步期，在人民幣印鈔質(zhì)量檢測(cè)，煙草和原棉異物剔除、郵政分揀等代表性下游應(yīng)用需求 拉動(dòng)下，國(guó)內(nèi)開始出現(xiàn)一批專業(yè)的機(jī)器，越來越多企業(yè)開始探索與研發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的機(jī)器視覺軟硬件設(shè)備，隨著 USB2.0 接口的相機(jī)和采集卡等器件方面逐漸占 據(jù)入門級(jí)市場(chǎng)，產(chǎn)品性能不斷提升；2011 年-2020 年是國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)的發(fā)展初期，2011年開始以蘋果手機(jī)加工制造為核心的 3C 電子制造產(chǎn)業(yè)需求提升較快，直接推動(dòng)中國(guó)機(jī)器視覺高速發(fā)展，自 2019 年開始國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)持續(xù)保持 20%-30% 的增速。根據(jù) CB Insight 數(shù)據(jù)，2020 年已成為繼美、日之后的全球第三大市場(chǎng)。

　　全球機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)?；謴?fù)穩(wěn)健增長(zhǎng)，2019年歐美市場(chǎng)合計(jì)占比 65.7%。根據(jù) Markets and Markets 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016-2019年全球機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模保持穩(wěn)健增長(zhǎng)， 年均復(fù)合增速達(dá) 18%，2019 年達(dá)到 102 億美元。2020 年由于疫情對(duì)全球各行業(yè)沖擊 影響較大，下游行業(yè)需求低迷背景下機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模有所滑落，全球機(jī)器視覺器 件市場(chǎng)規(guī)模為 102 億美元。2021 年伴隨傳統(tǒng)工業(yè)復(fù)蘇和新能源行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動(dòng)了相關(guān)企業(yè)的擴(kuò)產(chǎn)需求，視覺檢測(cè)產(chǎn)品需求有所增長(zhǎng)。根據(jù) Markets and Markets 預(yù) 測(cè)，2021-2025 年全球機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將保持 6%的復(fù)合增速穩(wěn)健增長(zhǎng)。同時(shí)， 2019 年歐洲和北美機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模合計(jì)占比達(dá) 65.7%，全球市場(chǎng)主要集中于歐美 地區(qū)。

　　國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺市場(chǎng)銷售額快速增長(zhǎng)，企業(yè)數(shù)量不斷增加。根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù) 據(jù)顯示，2019 年中國(guó)機(jī)器視覺銷售額達(dá) 103 億元，2016 年-2019 年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá) 28%，遠(yuǎn)大于全球市場(chǎng) 18%的增速水平，其中 3D 機(jī)器視覺市場(chǎng)受益于下游行業(yè)需求 放量，持續(xù)保持高速增長(zhǎng)。從國(guó)內(nèi)企業(yè)數(shù)量來看，2010 年國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺企業(yè)僅有 60 家，伴隨國(guó)內(nèi)對(duì)自主技術(shù)產(chǎn)權(quán)的不斷研究和在光源、相機(jī)等領(lǐng)域的不斷摸索，截至 2019 年國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺企業(yè)數(shù)量達(dá)到峰值，為 819 家，2020 年有所回落下降至 637 家， 但相比 2010 年已有十余倍的增長(zhǎng)。未來伴隨機(jī)器視覺行業(yè)銷售額進(jìn)一步擴(kuò)大和企業(yè) 數(shù)量進(jìn)一步增長(zhǎng)，供需共振下預(yù)計(jì)行業(yè)將持續(xù)保持高景氣度。

　　1.3、 產(chǎn)業(yè)鏈包括上游零部件和中游集成商，上游潛在市場(chǎng)空間更大

　　機(jī)器視覺行業(yè)包括上游軟硬件廠商和中游集成制造設(shè)備商，下游應(yīng)用領(lǐng)域百花齊放。 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上游由機(jī)器視覺零部件和算法軟件構(gòu)成，核心零部件包括光源、工 業(yè)鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、算法軟件等，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺上游市場(chǎng)主要由國(guó)外老牌廠商占領(lǐng)；中游包括機(jī)器視覺整機(jī)裝備制造商、系統(tǒng)集成商，主要負(fù)責(zé)軟件的二次 開發(fā)和設(shè)備的整機(jī)制造，由于下游需求相對(duì)碎片化中游企業(yè)的市場(chǎng)集中度較低；機(jī) 器視覺下游為終端應(yīng)用行業(yè)，涵蓋電子、半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域， 應(yīng)用場(chǎng)景類型眾多百花齊放。

　　核心零部件與軟件開發(fā)為機(jī)器視覺成本主要構(gòu)成，上游潛在市場(chǎng)空間更大。機(jī)器視 覺產(chǎn)業(yè)鏈整體可分為核心零部件和軟件提供商、集成和軟件服務(wù)商，其中核心零部 件及軟件包括光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等。在整個(gè)機(jī)器視 覺系統(tǒng)成本構(gòu)成上，核心零部件及軟件開發(fā)占據(jù)了 80%的比例，是產(chǎn)業(yè)鏈中核心環(huán) 節(jié)，中游的組裝集成在產(chǎn)業(yè)鏈中價(jià)值占比相對(duì)有限僅為 15%，后端的維護(hù)環(huán)節(jié)市場(chǎng) 占比僅為 5%。由于機(jī)器視覺行業(yè)下游應(yīng)用較為分散，標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，因此中游設(shè) 備商針對(duì)特定行業(yè)調(diào)試開發(fā)的成本較高，商業(yè)模式上在不同行業(yè)快速推廣復(fù)制的可 能性相對(duì)較低，相比之下上游核心零部件產(chǎn)品一般標(biāo)準(zhǔn)化程度較高，且受下游市場(chǎng) 需求變化影響相對(duì)有限，整體來看相比中游，上游的潛在市場(chǎng)空間更大。（報(bào)告來源：未來智庫）

　　2、 四大助力疊加技術(shù)驅(qū)動(dòng)，機(jī)器視覺賽道坡長(zhǎng)雪厚

　　2.1、 機(jī)器視覺坡長(zhǎng)雪厚，國(guó)產(chǎn)替代空間廣闊

　　國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模快速增長(zhǎng)，在工業(yè)企業(yè)技改支出中占比仍偏低。根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟預(yù)測(cè)，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模自 2021 年起將保年均 27%左右的高速增長(zhǎng)水平， 預(yù)計(jì)到 2023 年國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模將接近 300 億元。同時(shí)，近年來，我國(guó)工業(yè)企 業(yè)技術(shù)改造支出逐步增加，2016 年至 2019 年間年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá) 3%。其中，國(guó)內(nèi) 機(jī)器視覺的銷售額在 2016 年-2019 年期間分別為 49、69、84、103 億元，在全國(guó)工 業(yè)企業(yè)技改投資經(jīng)費(fèi)支出中的占比雖逐步提升，但也僅維持在 2%-3%左右，國(guó)內(nèi)機(jī) 器視覺的滲透率還處于相對(duì)較低水平，未來成長(zhǎng)空間廣闊。

　　國(guó)內(nèi)市場(chǎng)以產(chǎn)品代理商和外資企業(yè)為主，國(guó)產(chǎn)替代空間十分廣闊。國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺市 場(chǎng)上國(guó)際品牌達(dá) 200 多家，近乎是內(nèi)資品牌的 2 倍，以外資品牌為主。同時(shí)，我國(guó) 機(jī)器視覺行業(yè)主要以產(chǎn)品代理商和系統(tǒng)集成及設(shè)備制造為主，底層開發(fā)商較少，自 主研發(fā)能力不足，更多是進(jìn)行二次應(yīng)用開發(fā)。截至 2020 年國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺各類產(chǎn)品代 理商超過了 300 家，專業(yè)的機(jī)器視覺系統(tǒng)集成商 100 多家。從全球市場(chǎng)來看，盡管 中國(guó)機(jī)器視覺市場(chǎng)發(fā)展速度飛快，但由于起步較晚，國(guó)際機(jī)器視覺市場(chǎng)主要被美國(guó) 和德國(guó)占據(jù)，占比分別達(dá)到 29.76%和 24.5%，尤其在機(jī)器視覺底層核心零部件方面， 目前仍以外資品牌為主。

　　行業(yè)盈利中樞保持較高水平，上游盈利空間大于中游。產(chǎn)業(yè)鏈上游的海外龍頭企業(yè) 基恩士和康耐視 2016-2020 年間的平均銷售毛利率分別達(dá)到 81.61%和 76.22%，鏡頭 龍頭企業(yè)巴斯勒為 50%，國(guó)內(nèi)光源龍頭企業(yè)奧普特 2017-2020 年間平均毛利率為72.55%，顯著高于一般制造業(yè)企業(yè)。國(guó)內(nèi)中游龍頭企業(yè)天準(zhǔn)科技和矩子科技 2016- 2020 年間的平均銷售毛利率分別為 39.88%和 48.69%，雖高于傳統(tǒng)集成制造企業(yè)， 但顯著低于上游企業(yè)。上游企業(yè)處于價(jià)值鏈的頂端，掌握核心技術(shù)且壁壘較高，同時(shí) 上游很多產(chǎn)品可以標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，具有規(guī)模效應(yīng)，整體盈利水平和盈利空間大于中游 企業(yè)。

　　2.2、 政策持續(xù)加碼+人口老齡化加劇+制造業(yè)工資上漲+疫情影響常態(tài)化， 共同助推機(jī)器視覺高成長(zhǎng)

　　相關(guān)政策持續(xù)加碼，助力行業(yè)高速發(fā)展。機(jī)器視覺技術(shù)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化中數(shù)據(jù)采 集需用到的必備技術(shù)，為了保持我國(guó)制造業(yè)在世界的領(lǐng)先地位，我國(guó)近 5 年提出十 余項(xiàng)重點(diǎn)政策予以扶持。2015 年國(guó)務(wù)院在《中國(guó)制造 2025》中提出 2025 年邁入制 造強(qiáng)國(guó)行列，2035 年我國(guó)制造業(yè)整體達(dá)到世界制造強(qiáng)國(guó)陣營(yíng)中等水平，初步制定了 我國(guó)制造業(yè)后續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略宏圖；2017 年國(guó)務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中 提出 2025 年人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平， 2030 年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，對(duì)人工智能技術(shù)的后續(xù) 發(fā)展亦提出明確規(guī)劃；2020 至 2021 年期間，伴隨國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)自主研發(fā)技術(shù)的 不斷成熟，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《智能制造機(jī)器視覺在線檢測(cè)測(cè)試方法》等文件中開始陸續(xù)明確 機(jī)器視覺行業(yè)的發(fā)展路徑，以及與人工智能、智能制造的結(jié)合方式等，《“十四五”智 能制造發(fā)展規(guī)劃（征求意見稿）》明確提出到 2025 年規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本普及 數(shù)字化，骨干企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能轉(zhuǎn)型升級(jí)。

　　人口老齡化加劇和疫情影響常態(tài)化的背景下，制造業(yè)平均工資的不斷上漲助推工業(yè) 智能化加速升級(jí)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)就業(yè)人口數(shù)量增長(zhǎng)放緩、老年人口占比上 升，預(yù)計(jì)中國(guó)人口結(jié)構(gòu)老齡化將成為一個(gè)不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯 示，截至 2020 年末，我國(guó) 65 歲及以上人口數(shù)量為 1.91 億人，占總?cè)丝诘谋戎剡_(dá)到 13.5%，同比增加 0.9%，老齡化程度不斷加深。同時(shí)，德爾塔、奧密克戎等病毒毒株 的出現(xiàn)對(duì)工業(yè)企業(yè)的開工率帶來較大不確定性，世界衛(wèi)生組織舉行緊急會(huì)議后發(fā)布 聲明，將奧密克戎列為“需要關(guān)注的變異株”，機(jī)器替人的需求進(jìn)一步增加。隨著人 口老齡化速度加快，用工成本不斷上升，2020 年中國(guó)制造業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平 均工資達(dá) 8.24 萬元，比 2016 年增加 2.29 萬元，制造業(yè)企業(yè)面臨成本壓力和較大生 產(chǎn)不確定性，實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺普及是大勢(shì)所趨。

　　國(guó)內(nèi)各省市機(jī)器視覺應(yīng)用進(jìn)展穩(wěn)步推進(jìn)。截至 2020 年底，我國(guó)各主要省市在人工智 能和機(jī)器視覺領(lǐng)域均已形成一定產(chǎn)業(yè)布局，并明確提出后續(xù)發(fā)展規(guī)劃。其中，河北、 河南、吉林、云南等地區(qū)明確提出機(jī)器視覺計(jì)劃的相關(guān)戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，北京、上海、 浙江、廣東、深圳等地區(qū)明確提出智能機(jī)器人相關(guān)的戰(zhàn)略發(fā)展目標(biāo)，智能工廠、數(shù)字 化車間、智能制造等概念在陸續(xù)出現(xiàn)在各地區(qū)制造行業(yè)發(fā)展規(guī)劃中。在制造業(yè)升級(jí) 的大背景下，全國(guó)各省市各地區(qū)齊頭并進(jìn)，圍繞智能制造的主線展開布局，機(jī)器視覺 作為智能制造之眼，是進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集的必要條件，從產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)順序來看，將優(yōu)先受 益于制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，伴隨企業(yè)投資支出的逐步增加，機(jī)器視覺行業(yè)將逐 步放量，步入發(fā)展快車道。

　　2.3、 技術(shù)升級(jí)是機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力

　　技術(shù)升級(jí)帶來的降本增效，是機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。從全球機(jī)器視覺相 關(guān)專利數(shù)量來看，截至 2019 年全球機(jī)器視覺累計(jì)專利數(shù)量達(dá) 8.6 萬項(xiàng)，2010-2019 年 期間新增專利數(shù)量同比增速持續(xù)保持正增長(zhǎng)，2017-2019 年期間新增專利數(shù)量保持在 17%左右的增速水平。伴隨專利技術(shù)的逐步增加，全球機(jī)器視覺技術(shù)的不斷完善，機(jī) 器視覺相對(duì)于人工的比較優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步擴(kuò)大，將進(jìn)一步打開行業(yè)發(fā)展空間。

　　技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系逐步完善，加快推進(jìn)核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化。目前行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化組織主要有 ISO/IEC JTC 1 1/SC 24，ITU：SG16，IPC，IEEE，G3 國(guó)際機(jī)器視覺標(biāo)準(zhǔn)化組織 AIA、 EMVA、JIIA、VDMA 和 CMVU 等， G3 已發(fā)布多項(xiàng)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于通用、安 全與可靠性，器件、接口與測(cè)試、驗(yàn)收與測(cè)評(píng)、工業(yè)互聯(lián)等方面均已明確相關(guān)的技術(shù) 標(biāo)準(zhǔn)，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)中部分也已完成發(fā)布。行業(yè)發(fā)展的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)逐 步統(tǒng)一有利于國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺在良性發(fā)展軌道中不斷成長(zhǎng)。

　　嵌入式視覺系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、3D 視覺、計(jì)算成像是機(jī)器視覺四大技術(shù)演進(jìn)方向。當(dāng) 前機(jī)器詩句在成像質(zhì)量上仍有較大提高空間，嵌入式視覺系統(tǒng)和計(jì)算成像主要解決 這方面問題。嵌入式技術(shù)可將具有深度學(xué)習(xí)算法和圖像處理功能的 AI 模塊集成至工 業(yè)相機(jī)，近年來嵌入式機(jī)器視覺應(yīng)用快速增加，消費(fèi)電子、自動(dòng)駕駛、生命科學(xué)、農(nóng) 業(yè)等場(chǎng)景的需求不斷增長(zhǎng)，帶動(dòng)國(guó)內(nèi)企業(yè)在嵌入式機(jī)器視覺上的研發(fā)投入不斷增加。 根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)，2018-2020 年間國(guó)內(nèi)企業(yè)在嵌入式視覺系統(tǒng)研發(fā)上的投 入年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá) 41.4%。深度學(xué)習(xí)和 3D 視覺均屬于視覺分析技術(shù)，可以對(duì)傳統(tǒng) 算法進(jìn)行優(yōu)化并提供更豐富維度的信息，幫助機(jī)器視覺提高圖像處理的智能化水平。 2018-2020 年間，AI 驅(qū)動(dòng)的解決方案和 3D 解決方案兩個(gè)方向的研發(fā)投入年均復(fù)合增 長(zhǎng)率分別為 40.8%和 49.7%，研發(fā)投入持續(xù)保持高速增長(zhǎng)。綜合來看，嵌入式視覺系 統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、3D 視覺、計(jì)算成像是全球機(jī)器視覺四大主流技術(shù)升級(jí)路線。

　　嵌入式技術(shù)為智能工業(yè)相機(jī)提供關(guān)鍵價(jià)值賦能。智能工業(yè)相機(jī)是工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域邊 緣智能的重要實(shí)現(xiàn)手段，嵌入式技術(shù)可用于實(shí)現(xiàn)將圖像處理和深度學(xué)習(xí)算法的 AI 模 塊集成至工業(yè)相機(jī)，實(shí)現(xiàn)邊緣智能，最主要的應(yīng)用包括 ADAS、工業(yè)自動(dòng)化以及安防 監(jiān)控。通過對(duì) AI 芯片的集成，智能相機(jī)可以在特定的應(yīng)用環(huán)境中實(shí)現(xiàn)圖像處理并利 用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷，為自動(dòng)化場(chǎng)景提供無需人工干預(yù)的智能方案。

　　深度學(xué)習(xí)技術(shù)可協(xié)助提高傳統(tǒng)方式的普適性程度并提速新場(chǎng)景適配過程。目前采用 傳統(tǒng)方式的機(jī)器視覺技術(shù)在結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景相對(duì)固定、工作內(nèi)容重復(fù)度高的情況下，相 對(duì)人眼監(jiān)測(cè)在速度和準(zhǔn)確性上具有優(yōu)勢(shì)，但隨著機(jī)器視覺下游應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展， 傳統(tǒng)方式對(duì)于復(fù)雜化、細(xì)微化的場(chǎng)景處理上呈現(xiàn)出通用性低、不易復(fù)制、對(duì)使用人員 要求高等缺點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)是將原始的數(shù)據(jù)特征通過多步的特征轉(zhuǎn)換得到一種更高層 次、更抽象的特征表示，并進(jìn)一步輸入到預(yù)測(cè)函數(shù)得到最終結(jié)果。簡(jiǎn)單來講，深度學(xué) 習(xí)技術(shù)可以在全新領(lǐng)域的復(fù)雜檢測(cè)環(huán)境下，為傳統(tǒng)方式賦予人眼的靈活智能。

　　國(guó)內(nèi)外 3D 視覺研究進(jìn)度趨近，國(guó)內(nèi)應(yīng)用場(chǎng)景更為豐富。3D 視覺相對(duì)于 2D 視覺可 獲得物體的空間坐標(biāo)信息，更為契合精細(xì)化程度和自動(dòng)化程度越來越高的工業(yè)控制 升級(jí)趨勢(shì)，但二者各有優(yōu)劣。由于成本原因 3D 視覺還不能完全取代 2D 視覺。目前 標(biāo)準(zhǔn)化的 3D 視覺軟硬件產(chǎn)品已進(jìn)入市場(chǎng)，產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)初步形成，在 3D 視覺算法研 究上國(guó)內(nèi)外企業(yè)起步時(shí)間趨近，研究進(jìn)度還均處于起步階段，研究進(jìn)度趨近。同時(shí)， 國(guó)內(nèi)有更多的 3D 機(jī)器視覺應(yīng)用場(chǎng)景，以汽車、電子、電池等為代表的新場(chǎng)景不斷涌 現(xiàn)，國(guó)內(nèi)企業(yè)在 3D 技術(shù)應(yīng)用研究上具有天然更為優(yōu)質(zhì)的環(huán)境。

　　精準(zhǔn)成像是機(jī)器視覺成功的前提，計(jì)算成像技術(shù)可突破傳統(tǒng)光電成像的功能與成本 局限問題。如何在方案成本和光路復(fù)雜程度之間實(shí)現(xiàn)平衡，最大化地實(shí)現(xiàn)成像效果， 是各家機(jī)器視覺廠商首先需要解決的核心問題。計(jì)算成像技術(shù)就是在傳統(tǒng)“所見即 所得”的光學(xué)成像方法上增加了“計(jì)算”的過程，即通過建立目標(biāo)場(chǎng)景與觀測(cè)圖像之 間的變化獲調(diào)制模型，然后利用不同的計(jì)算方法重建獲增強(qiáng)成像的過程，可突破傳 統(tǒng)光電成像器件、功能與成本局限的問題，滿足更高分辨率、更大景深、更多維度的 光電成像的內(nèi)部需求。同時(shí)，計(jì)算成像使得超衍射成像、無透鏡成像、大視場(chǎng)高分辨 率成像及透過散射介質(zhì)清晰成像等成為可能，有助于促進(jìn)成像設(shè)備的高性能化、微 型化和智能化。

　　2.4、 消費(fèi)電子是機(jī)器視覺主要應(yīng)用領(lǐng)域，汽車與電池是未來主要增長(zhǎng)點(diǎn)

　　機(jī)器視覺的用途不斷拓寬，消費(fèi)電子是機(jī)器視覺最主要的應(yīng)用領(lǐng)域。據(jù)中國(guó)機(jī)器視 覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計(jì)，2020 年機(jī)器視覺在電子、半導(dǎo)體、汽車領(lǐng)域的銷售額分別占全行 業(yè)銷售額的 52.9%、10.3%、8.8%。電子信息制造行業(yè)自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化程度高，產(chǎn)品 生命周期短、更新?lián)Q代快，是機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用較早、需求最大的領(lǐng)域。消費(fèi)電子類 元器件尺寸較小，監(jiān)測(cè)要求較高，適合使用機(jī)器視覺進(jìn)行檢測(cè)，其中以蘋果產(chǎn)業(yè)鏈衍 生出的檢測(cè)需求為代表，包括液晶屏 AA 區(qū)定位、輪廓度檢測(cè)、手機(jī)零件裝配定位、 螺絲裝配定位等，現(xiàn)在仍是機(jī)器視覺技術(shù)的最主要應(yīng)用市場(chǎng)。

　　汽車與電池是未來機(jī)器視覺行業(yè)的主要增長(zhǎng)點(diǎn)。機(jī)器視覺目前在整車生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng) 用十分廣泛，在貼片機(jī)、擠壓磨具、監(jiān)測(cè)點(diǎn)、齒輪、焊接線纜等多環(huán)節(jié)均需使用機(jī)器 視覺技術(shù)，同時(shí)在電池的電極檢測(cè)、裝配檢測(cè)、化成檢測(cè)、模塊和電池組系統(tǒng)檢測(cè)均 存在應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)需求。未來汽車智能化水平不斷提高，新能源汽車快速放量 帶來的裝配檢測(cè)和電池檢測(cè)將是機(jī)器視覺行業(yè)未來主要增長(zhǎng)點(diǎn)。

　　技術(shù)成熟加速商業(yè)化落地，鋰電池檢測(cè)市場(chǎng)率先打開。目前電池占據(jù)新能源汽車總 成本的 40%-50%，電池的電極檢測(cè)、電極片距離測(cè)量、封蓋焊接引導(dǎo)和檢測(cè)、軟包 表面檢測(cè)、光學(xué)字符識(shí)別等均需要用到機(jī)器視覺技術(shù)，以保證電池的高性能和大容 量。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2015 年國(guó)內(nèi)鋰離子電池產(chǎn)量?jī)H為 55.98 億只，2020 年為 188.45 億只，復(fù)合增速達(dá) 27%，截至 2021 年 Q3 為 166.83 億只，已接近 2020 年全年水平，預(yù)計(jì) 2021 年將繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)。根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2020 年 國(guó)內(nèi)電子及半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模為 36.12 億元。鋰電池檢測(cè)復(fù)雜程度較高，未來隨著新能 源汽車滲透率的提升，鋰電池產(chǎn)量的快速增長(zhǎng)將帶動(dòng)相應(yīng)機(jī)器視覺市場(chǎng)需求打開。

　　智能制造和自動(dòng)駕駛是機(jī)器視覺主要應(yīng)用領(lǐng)域，智能化和輕量化趨勢(shì)加速市場(chǎng)滲透。 目前機(jī)器視覺在汽車領(lǐng)域主要應(yīng)用于智能制造和智能駕駛兩個(gè)方向。智能制造方向 來看，汽車生產(chǎn)領(lǐng)域中至少上百個(gè)環(huán)節(jié)均存在應(yīng)用機(jī)器視覺進(jìn)行檢測(cè)、定位和測(cè)量 的需求，包括區(qū)分軸長(zhǎng)、檢測(cè)點(diǎn)火線圈中的彎曲端子、檢測(cè)焊珠位置、裝配過程中的 跟蹤等，應(yīng)用需求十分廣泛；自動(dòng)駕駛方向來看，完成自動(dòng)駕駛的首要前提是車載傳 感器，其中核心組件是車載攝像頭，包括單目視覺、雙目視覺等。2020 年我國(guó)新能 源汽車銷量 136.73 萬輛，2021 年全年銷量達(dá) 352.05 萬輛，同比增長(zhǎng) 157%，智能制 造的需求相應(yīng)獲得增量成長(zhǎng)。未來在汽車智能化和輕量化趨勢(shì)下，單車電子件價(jià)值 量將持續(xù)提升，對(duì)應(yīng)汽車產(chǎn)線應(yīng)用機(jī)器視覺的需求將進(jìn)一步增加。（報(bào)告來源：未來智庫）

　　3、 上游零部件：國(guó)產(chǎn)替代進(jìn)行時(shí)，各環(huán)節(jié)有序推進(jìn)

　　3.1、 國(guó)產(chǎn)替代進(jìn)行時(shí)，3D 設(shè)備增速最快

　　國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺市場(chǎng)較為分散，國(guó)產(chǎn)品牌進(jìn)口替代穩(wěn)步推進(jìn)。2020 年基恩士在中國(guó)地 區(qū)的收入占比市場(chǎng)總收入的 34%，康耐視占 9%，奧普特占 5%，其他所有企業(yè)分享 剩余的一半市場(chǎng)，市場(chǎng)集中度較低。根據(jù)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)，2018-2020 年我國(guó) 國(guó)產(chǎn)品牌市場(chǎng)規(guī)模占比穩(wěn)步提升，2020 年已有 51.33%，進(jìn)口替代正在穩(wěn)步推進(jìn)，在此過程中三方面內(nèi)容值得關(guān)注。一是國(guó)產(chǎn)品牌占據(jù)的 51.33%市場(chǎng)份額中龍頭企業(yè)奧 普特僅有 5%，國(guó)產(chǎn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局更為分散；二是目前國(guó)產(chǎn)企業(yè)仍以代理商為主，具 備自主生產(chǎn)能力的企業(yè)以中低端領(lǐng)域進(jìn)口替代為主，距離實(shí)現(xiàn)高端產(chǎn)品進(jìn)口替代仍 有一段距離；三是從各產(chǎn)品的替代難度來看，光源目前已基本實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代，集成商 的技術(shù)水平目前基本追趕上國(guó)外先進(jìn)企業(yè)，其余環(huán)節(jié)目前替代難度仍較大。

　　3D 相機(jī)/3D 采集設(shè)備銷售額增速最快。從市場(chǎng)規(guī)模增速來看，2018 年-2020 年間 3D 相機(jī)/3D 采集設(shè)備的銷售額年均復(fù)合增速為 53.8%，其他環(huán)節(jié)產(chǎn)品的年均增速一般在 20%左右，3D 相機(jī)/3D 采集設(shè)備的銷售額年均增速明顯更高。3D 相機(jī)相比于 2D 相 機(jī)性能優(yōu)勢(shì)更為顯著，具有更廣泛的應(yīng)用，預(yù)計(jì)未來仍將保持高速增長(zhǎng)。

　　3.2、 光源：基本實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)，國(guó)內(nèi)企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位

　　光源是機(jī)器視覺系統(tǒng)的重要零部件，LED 光源綜合性能更為突出。光源是指用于為 工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用場(chǎng)景提供照明的系統(tǒng)，主要包括光源和光源控制器，是影響機(jī)器 視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。工業(yè)中使用光源的目的是實(shí)現(xiàn)圖像中目標(biāo)與背景的最佳分離，獲得高品質(zhì)、高對(duì)比度的圖像。因此， 好的光源產(chǎn)品需要保證足夠的亮度和穩(wěn)定性，物體位置不斷變化下也不會(huì)影響成像 質(zhì)量。光源主要分為高頻熒光燈、鹵素?zé)艉?LED 光源三種。其中，LED 光源由于分 布式設(shè)計(jì)和合理的電流分配技術(shù)，具有形狀自由度高、使用壽命長(zhǎng)、運(yùn)行成本低、發(fā) 光穩(wěn)定等綜合優(yōu)勢(shì)，成為機(jī)器視覺領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的光源。

　　光源市場(chǎng)高端化趨勢(shì)明顯，用于 3D 視覺的輔助結(jié)構(gòu)光源市場(chǎng)逐步打開。光源照射方 法可分為背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光照明和頻閃光照明。背向照明是將被拍攝物體 放在光源和相機(jī)之間，優(yōu)點(diǎn)是可獲得高對(duì)比度的圖像；前向照明是將光源和相機(jī)位 放置于被拍攝物體的同側(cè)，優(yōu)點(diǎn)是便于安裝；結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射 到被檢測(cè)物體上，根據(jù)明暗畸變解調(diào)出被檢測(cè)物體的三維信息；頻閃光照明是將高 頻率的光脈沖照射到物體上，相機(jī)與光源同步拍攝高速運(yùn)動(dòng)物體的圖像。目前，機(jī)器 視覺光源逐漸向著高端化方向發(fā)展，以結(jié)構(gòu)光、同軸光等為代表的高端光源產(chǎn)品將 成為市場(chǎng)主流。隨著 3D 視覺技術(shù)逐漸形成更多成熟的應(yīng)用方案，用于 3D 視覺的輔 助結(jié)構(gòu)光源產(chǎn)品將逐漸打開市場(chǎng)，滲透進(jìn)更多工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用場(chǎng)景。

　　光源技術(shù)門檻相對(duì)較低，國(guó)產(chǎn)企業(yè)具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)且已占據(jù)主導(dǎo)地位。國(guó)外光源設(shè)計(jì) 能力已經(jīng)趨于成熟，知名光源廠商日本 CCS 和美國(guó) Ai 等，憑借強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和 生產(chǎn)工藝在全球高端光源市場(chǎng)擁有較高的占有率。由于光源技術(shù)門檻相對(duì)較低，目 前技術(shù)相對(duì)成熟，相比于機(jī)器視覺其他部件，國(guó)內(nèi)廠商進(jìn)軍很早，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)基本由國(guó) 產(chǎn)企業(yè)主導(dǎo)，奧普特、沃德普、康視達(dá)、緯朗光電等國(guó)內(nèi)光源廠商基本已具備與國(guó)際 品牌競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)力，其中奧普特是國(guó)內(nèi)市占率最大的生產(chǎn)商，擁有 38 大系列標(biāo)準(zhǔn)光源 產(chǎn)品和 30000 多個(gè)定制設(shè)計(jì)案例經(jīng)驗(yàn)，具備非標(biāo)產(chǎn)品的快速響應(yīng)能力。

　　3.3、 鏡頭：國(guó)內(nèi)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)低端市場(chǎng)，高端市場(chǎng)逐步開始布局

　　鏡頭質(zhì)量直接影響視覺系統(tǒng)的整體性能，是機(jī)器視覺系統(tǒng)中最關(guān)鍵的成像部件。鏡 頭是機(jī)器視覺系統(tǒng)中被攝物體信息采集和傳遞過程的起點(diǎn)，相當(dāng)于人眼的晶狀體。 鏡頭的作用是將目標(biāo)的光輻射聚焦在相機(jī)芯片的光敏面陣上。鏡頭的參數(shù)有焦距、 視場(chǎng)、工作距離、分辨率、景深等，實(shí)際選擇時(shí)需要考慮與相機(jī)和圖像傳感器之間的 匹配，隨著 CMOS 圖像傳感器技術(shù)的快速發(fā)展，傳感器具有更小的像素，故需要更 高分辨率的鏡頭。除了分辨率外，所有透鏡也會(huì)受到一定的空間畸變，當(dāng)鏡頭以非線 性方式拉伸或壓縮圖像，使整個(gè)傳感器的精確測(cè)量變得非常困難。傳統(tǒng)鏡頭的高畸 變問題使得遠(yuǎn)心鏡頭應(yīng)用而生。遠(yuǎn)心鏡頭獨(dú)有的平行光路設(shè)計(jì)能糾正傳統(tǒng)工業(yè)鏡頭 視差，可在一定物距范圍內(nèi)，使得到的圖像放大倍率不會(huì)變化，具有高分辨率、超寬 景深、超低畸變的特性，在精密檢測(cè)領(lǐng)域備受歡迎。

　　全球工業(yè)鏡頭市場(chǎng)平穩(wěn)增長(zhǎng)，中國(guó)市場(chǎng)持續(xù)高速放量。2016-2019 年全球工業(yè)鏡頭市場(chǎng)規(guī)模從 10.8 億美元增長(zhǎng)至 12.0 億美元，CAGR3.4%；中國(guó)工業(yè)鏡頭市場(chǎng)規(guī)模則從 2016 年的 2.3 億元增長(zhǎng)至 2019 年的 7.0 億元，CAGR45.9%，中國(guó)工業(yè)鏡頭市場(chǎng)正以遠(yuǎn)超全球市場(chǎng)的增速迅速擴(kuò)張， 高速擴(kuò)張的背后主要是相關(guān)生產(chǎn)研發(fā)工藝的不斷提升，助推鏡頭生產(chǎn)的質(zhì)效不斷提 升，如鍍膜技術(shù)的發(fā)展提高了鏡頭的良率、自動(dòng)組立機(jī)的投入是的組裝環(huán)節(jié)由人工 轉(zhuǎn)為自動(dòng)組裝等，提升了組裝效率和產(chǎn)品穩(wěn)定性。

　　國(guó)產(chǎn)企業(yè)憑借價(jià)格優(yōu)勢(shì)和量產(chǎn)能力競(jìng)爭(zhēng)低端產(chǎn)品替代，高端市場(chǎng)已開始逐步布局。 目前我國(guó)工業(yè)鏡頭市場(chǎng)主要由國(guó)外老牌鏡頭廠商主導(dǎo)，包括德國(guó)施耐德、德國(guó)卡爾 蔡司、美國(guó) Navitar、日本 KOWA 等，這些國(guó)外企業(yè)技術(shù)積累雄厚、品牌影響力較大， 在高端工業(yè)鏡頭市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)明顯，但一般產(chǎn)品價(jià)格較高，對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用開發(fā)不足。 2009 年開始國(guó)內(nèi)企業(yè)開始逐步發(fā)力，但國(guó)內(nèi)工業(yè)鏡頭廠商大多體量相對(duì)較小，主要 從中低端市場(chǎng)切入，憑借性價(jià)比優(yōu)勢(shì)與外資品牌進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，如東莞普密斯。同時(shí)，東 正光學(xué)等部分國(guó)內(nèi)廠商已經(jīng)具備提供全系列工業(yè)鏡頭的實(shí)力，正積極布局高端產(chǎn)品 市場(chǎng)，?？?、大華也已具備工業(yè)相機(jī)生產(chǎn)能力。當(dāng)前國(guó)內(nèi)廠商在鏡頭制作工藝上與國(guó) 外老牌廠商相比還有差距，但已經(jīng)基本能夠滿足視覺系統(tǒng)的基本需求。

　　3.4、 工業(yè)相機(jī)：歐美品牌主導(dǎo)，替代難度較大

　　工業(yè)相機(jī)相比民用相機(jī)具有多方面優(yōu)勢(shì)，選擇相機(jī)需要考慮多方面因素。工業(yè)相機(jī) 設(shè)計(jì)最初源于民用相機(jī)，工業(yè)相機(jī)與民用相機(jī)相比具有更強(qiáng)的圖像穩(wěn)定性、更高的 傳輸能力、更好的工作持續(xù)性以及環(huán)境適應(yīng)性，在多方面均具有一定優(yōu)勢(shì)。不同類型 的相機(jī)直接決定采集到的圖像分辨率和質(zhì)量，是機(jī)器視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵部件。在實(shí)際 選用相機(jī)，首先需要考慮決定檢測(cè)精度和視野大小的分辨率，其次需考慮幀率，相機(jī) 幀率需要大于等于檢測(cè)速度，再次是曝光方式，全局曝光還是卷簾曝光，準(zhǔn)確識(shí)別一 般需要選擇全局曝光，最后則是其余參數(shù)的選擇，如 CCD、CMOS、網(wǎng)口或 USB 等。

　　智能相機(jī)解決了看得懂的問題，未來將繼續(xù)提升多維度性能。世界工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)經(jīng) 歷了由模擬相機(jī)到數(shù)字相機(jī)、再到智能相機(jī)的過程，2000 年以前以模擬相機(jī)為主， 主要解決看得見問題；2000-2015 年工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段，主要解決看 得清問題，數(shù)字信號(hào)接口取代模擬接口，高速接口協(xié)議 GigE Vision 等開始使用，同 時(shí)，2000 年后智能相機(jī)開始出現(xiàn)，主要解決了看得懂的問題，可實(shí)現(xiàn)讀碼、OCR、 識(shí)別、定位引導(dǎo)、測(cè)量等基本功能。智能相機(jī)將圖像的采集、處理與通信功能集成于 單一相機(jī)內(nèi)，能夠在狹窄的空間進(jìn)行靈活安裝和應(yīng)用，具有成本低、易用性強(qiáng)、開發(fā) 簡(jiǎn)單快速、緊湊型一體化設(shè)計(jì)等優(yōu)點(diǎn)。展望未來，智能相機(jī)的成像分辨率將不斷提 高，圖像采集速度大幅提升，可見光光譜向非可見光光譜拓展，單一光譜到多/高光 諾譜，空間維度向 3D/4D 繼續(xù)延展、集成更多邊緣智能，全方位提升產(chǎn)品性能。

　　工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)在全球市場(chǎng)和中國(guó)市場(chǎng)持續(xù)穩(wěn)健增長(zhǎng)。2016-2019 年，全球工業(yè)相機(jī)市 場(chǎng)規(guī)模從 6.2 億美元增長(zhǎng)至 14.0 億美元，CAGR31.1%；中國(guó)工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)規(guī)模從 3.3 億元增長(zhǎng)至 4.1 億元，CAGR8.0%，增速較緩。國(guó)內(nèi)工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)增速較為緩慢主要 是因?yàn)閲?guó)內(nèi)工業(yè)相機(jī)相關(guān)技術(shù)還不成熟，相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)積累還不足，產(chǎn)品更多以 進(jìn)口國(guó)外品牌產(chǎn)品為主。世界范圍內(nèi)歐美企業(yè)在工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域進(jìn)入時(shí)間早，憑借強(qiáng) 大的研發(fā)實(shí)力和先發(fā)優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)生行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的不斷積累，帶動(dòng)全球工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)規(guī)模 不斷擴(kuò)大。

　　歐美品牌占主導(dǎo)地位，國(guó)產(chǎn)替代逐步推進(jìn)。國(guó)外品牌由于布局較早，軟硬件優(yōu)勢(shì)明 顯，在國(guó)內(nèi)高分辨率、高端工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域仍占據(jù)主導(dǎo)地位，如瑞士 Baumer、德國(guó) Basler、 德國(guó) AVT、加拿大 PointGrey 等，在國(guó)內(nèi)工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)市占率較高。國(guó)內(nèi)廠商主打性 價(jià)比優(yōu)勢(shì)，對(duì)中國(guó)市場(chǎng)應(yīng)用進(jìn)行針對(duì)性開發(fā)，以占取有利切入點(diǎn)。從國(guó)內(nèi)企業(yè)市場(chǎng)進(jìn) 展來看，一方面，以安防監(jiān)控為主的龍頭企業(yè)利用自身在軟硬件上的研發(fā)優(yōu)勢(shì)，開始 布局工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域，如華?？萍?；另一方面，以專業(yè)機(jī)器視覺產(chǎn)品為主的零部件廠商 也不斷推出智能相機(jī)系列產(chǎn)品，從中低端產(chǎn)品開始切入市場(chǎng)。

　　工業(yè)相機(jī)按圖像處理器芯片可分為 CCD 相機(jī)和 CMOS 相機(jī)，CMOS 相機(jī)正成為主 流。CCD 是電荷耦合器件的簡(jiǎn)稱，CMOS 是互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體的簡(jiǎn)稱。CCD 是 各個(gè)感光元器件信號(hào)統(tǒng)一放大，噪聲較小，CMOS 則是單獨(dú)放大，圖像有大量噪聲， 圖像品質(zhì)低于 CCD 傳感器。隨著 CMOS 傳感器在消費(fèi)電子行業(yè)的大量應(yīng)用，CMOS 傳感器在架構(gòu)設(shè)計(jì)和工藝保障上已經(jīng)明顯改善，同時(shí) CMOS 具有集成度高、成本低、 體積小等優(yōu)勢(shì)，目前在眾多應(yīng)用場(chǎng)景中正逐步取代 CCD 傳感器。

　　3.5、 視覺分析軟件：機(jī)器視覺“大腦”，國(guó)內(nèi)企業(yè)以二次開發(fā)為主

　　視覺分析軟件是機(jī)器視覺“大腦”，實(shí)現(xiàn)視覺信息處理功能。視覺信息處理相當(dāng)于機(jī) 器視覺的“大腦”，負(fù)責(zé)對(duì)相機(jī)采集的圖像進(jìn)行處理分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定目標(biāo)的識(shí)別、 檢測(cè)與分析，并作出相應(yīng)決策。視覺信息處理一般包括圖像預(yù)處理、圖像定位與分 割、特征提取、模式分類、語義理解等層次。以一只貓的圖像識(shí)別為例，首先將獲得 的圖像進(jìn)行預(yù)處理提高圖像質(zhì)量，利用邊界分割確定目標(biāo)的大小、位置與方向信息， 然后進(jìn)行特征提取獲得紋理、形狀、顏色等特征，再使用各種搜索算法，與圖像數(shù)據(jù) 庫中有類似特征的圖像匹配從而識(shí)別目標(biāo)物體，最后對(duì)物體解釋描述。

　　機(jī)器視覺軟件先后出現(xiàn)四種主流軟件平臺(tái)。機(jī)器視覺軟件負(fù)責(zé)視覺感知與理解，實(shí) 現(xiàn)執(zhí)行控制、圖像采集、圖像分析與處理、業(yè)務(wù)計(jì)算、顯示等重要功能。視覺軟件的 發(fā)展經(jīng)過了四個(gè)階段：

　　基于圖像算子的視覺開發(fā)軟件：針對(duì)某個(gè)特定的生產(chǎn)步驟，集成光源、IO、相機(jī) 等外設(shè)，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行多算子的處理，最后產(chǎn)生圖片供顯示，產(chǎn)生狀態(tài)、 數(shù)據(jù)，其中以 Halcon、OpenCV 為代表，缺點(diǎn)是成本較高、人員技術(shù)要求嚴(yán)格；

　　基于算法組件的視覺軟件平臺(tái)：是將一個(gè)或多個(gè)算子，封裝成具備某種綜合功 能的組件（如：圓查找、模板匹配、二維碼識(shí)別等），并提供可運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)組合 各組件功能的軟件，典型代表有康耐視的 VisionPro、凌云光的 VisionWare、海 康的 VisionMaster、陜西維視圖像的 Visionbank 等；

　　基于組態(tài)思想的視覺開發(fā)平臺(tái)：以靈活多樣的組態(tài)方式（而不是編程方式）提供 良好的用戶開發(fā)界面和簡(jiǎn)捷的使用方法，提供軟硬件的全部接口進(jìn)行系統(tǒng)集成， 以基恩士的 CV_X 軟件庫，凌云公司的 VisionAssembly 為代表；

　　基于云端計(jì)算的視覺平臺(tái)：該平臺(tái)還處于發(fā)展過程中，以構(gòu)建場(chǎng)景互聯(lián)的工業(yè) 云平臺(tái)為目的，實(shí)現(xiàn)更大范圍的智能工廠生產(chǎn)系統(tǒng)集成。

　　國(guó)外機(jī)器視覺軟件發(fā)展較為成熟，國(guó)內(nèi)以二次開發(fā)為主。代表性機(jī)器視覺軟件有 OpenCV、HALCON 和 HexSight 等，OpenCV 是美國(guó) Intel 開發(fā)的開源免費(fèi)圖像處理 庫，主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，開發(fā)成本較低，但其可靠性、執(zhí)行效率、效果和性 能不如商業(yè)化軟件。HALCON 是德國(guó) MVTec 公司開發(fā)的機(jī)器視覺算法包，HALCON 圖像處理庫包括一千多個(gè)獨(dú)立的函數(shù)，其函數(shù)庫可以通過 C/C++和 Delphi 等多種編 程語言調(diào)用，同時(shí)支持百余種工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡包括 GenlCam，GigE 和 IIDC1394，被公認(rèn)是功能最強(qiáng)的機(jī)器視覺軟件之一。由于機(jī)器視覺軟件的底層算法 具有非常高的技術(shù)壁壘，國(guó)內(nèi)公司主要基于 OpenCV 等開源算法庫，或 Halcon、 VisionPro 等商業(yè)算法庫，進(jìn)行二次開發(fā)。代表產(chǎn)品包括北京凌云光 Vision WARE 視 覺軟件、陜西維視圖像 Visionbank 機(jī)器視覺軟件、深圳市精浦科技有限公司 OpencvReal ViewBench(RVB)等。

　　4、 中游集成商：需求碎片化導(dǎo)致市場(chǎng)分散，看好具備兩大能力的企業(yè)

　　4.1、 視覺系統(tǒng)貢獻(xiàn)行業(yè)主要銷售額，算法已進(jìn)入云端智能計(jì)算時(shí)代

　　機(jī)器視覺中游包括設(shè)備制造和系統(tǒng)集成兩個(gè)環(huán)節(jié)。機(jī)器視覺中游企業(yè)既要承接上游 的硬件設(shè)備，也要進(jìn)行中游算法開發(fā)，還要為下游客戶提供整體解決方案和相關(guān)服 務(wù)。系統(tǒng)集成商主要面向設(shè)備制造商或者最終用戶，提供硬件集成、軟件服務(wù)等解決 方案，可根據(jù)用戶要求提供非標(biāo)服務(wù)。目前國(guó)內(nèi)系統(tǒng)集成行業(yè)門檻較低，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較 為激烈，行業(yè)盈利空間相對(duì)有限。設(shè)備制造商不止是做軟件系統(tǒng)集成，而是將光源、 鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡、視覺分析軟件等與軟件系統(tǒng)結(jié)合，針對(duì)特定下游應(yīng)用場(chǎng)景 進(jìn)行開發(fā)，制造完整的機(jī)器視覺系統(tǒng)或裝備。

　　視覺系統(tǒng)等整套設(shè)備為機(jī)器視覺行業(yè)銷售額主要構(gòu)成。從細(xì)分產(chǎn)品構(gòu)成來看，機(jī)器 視覺各類產(chǎn)品可分為三類，第一類是特定應(yīng)用視覺系統(tǒng)或可配置視覺系統(tǒng)，典型的 工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)包括光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件、通訊、輸入 輸出單元等，第二類主要是硬件，包括相機(jī)、光學(xué)原件、照明設(shè)備、各類傳感器等； 第三類包括軟件、線纜、采集卡等其他配件。根據(jù)中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示， 2020 年我國(guó)特點(diǎn)應(yīng)用機(jī)器視覺系統(tǒng)的銷售額占比為 43.3%，2D 相機(jī)為 18.8%，光學(xué) 原件為 16.2%，三者合計(jì)占比達(dá)到 71.6%，特點(diǎn)應(yīng)用視覺系統(tǒng)和硬件類產(chǎn)品 2020 年 合計(jì)占比接近 90%，為機(jī)器視覺市場(chǎng)主要構(gòu)成，軟件類和配件類市場(chǎng)份額較小。

　　機(jī)器視覺算法歷經(jīng)四代革新，已進(jìn)入云端智能計(jì)算時(shí)代。機(jī)器視覺算法對(duì)于中游系 統(tǒng)集成至關(guān)重要，其發(fā)展可以劃分為四個(gè)階段：第一代為模式識(shí)別的圖像處理，改善 了圖像的質(zhì)量；第二代為模式識(shí)別的圖像分析，用特征提取工具實(shí)現(xiàn)圖像中的目標(biāo) 識(shí)別，常有主成分分析，F(xiàn)isher 分析、遺傳算法等；第三代為圖像理解深度學(xué)習(xí)，可 以完成分類、分割、檢測(cè)和識(shí)別功能；第四代為云端智能計(jì)算，利用基于知識(shí)圖譜的 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立生產(chǎn)專家?guī)?。常見的機(jī)器視覺算法工具主要有兩種類型，一種 是包含多種處理算法的工具包，另一種是專門實(shí)現(xiàn)某一類特殊工作的應(yīng)用軟件，二 者各有利弊，需根據(jù)用戶實(shí)際情況來選擇。

　　4.2、 需求碎片化導(dǎo)致市場(chǎng)集中度較低，看好具備兩種能力的中游企業(yè)

　　下游需求碎片化和定制化程度較高，機(jī)器視覺系統(tǒng)通用性較差，導(dǎo)致中游市場(chǎng)集中 度較低。機(jī)器視覺下游應(yīng)用市場(chǎng)呈現(xiàn)出高度碎片化和定制化的特點(diǎn)，涉及行業(yè)眾多 且需求多元，而一套機(jī)器設(shè)備往往只能應(yīng)用于單一行業(yè)，或一套視覺系統(tǒng)中的配件 只能使用特定廠商的產(chǎn)品，因此針對(duì)不同行業(yè)大多需要進(jìn)行定制開發(fā)。目前中游機(jī) 器視覺企業(yè)很難覆蓋所有主要下游行業(yè)，也無法全部覆蓋全部型號(hào)產(chǎn)品，不同行業(yè) 之間推廣鋪開的開發(fā)成本和使用維護(hù)較高，導(dǎo)致機(jī)器視覺中游市場(chǎng)集中度較低，同 時(shí)，大部分企業(yè)產(chǎn)品型號(hào)眾多，但單個(gè)產(chǎn)品量都不高，呈現(xiàn)多品種、小批量的特征。

　　站在機(jī)器視覺中游行業(yè)視角來看，我們看好具備底層算法能力以及上游部分零部件 自產(chǎn)能力的中游企業(yè)。首先，目前機(jī)器視覺中游企業(yè)大多不具備底層算法開發(fā)能力， 更多以二次開發(fā)為主，與特定場(chǎng)景需求結(jié)合度不高，更新需求響應(yīng)較慢，因此未來獨(dú) 立具備底層算法開發(fā)能力的中游企業(yè)將更具優(yōu)勢(shì)；其次，中游行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，產(chǎn)品型 號(hào)眾多且單產(chǎn)品的價(jià)值量一般不高，如何壓降成本將是未來企業(yè)之間博弈的關(guān)鍵。 因此能夠向上游產(chǎn)業(yè)鏈延伸，具備自主生產(chǎn)部分零部件的中游企業(yè)將在未來競(jìng)爭(zhēng)格 局中占據(jù)有利地位；最后，下游需求的高度碎片化與機(jī)器視覺裝備通用性差導(dǎo)致定 制化程度較高，如何開拓更多不同下游應(yīng)用行業(yè)，尤其是在未來幾年景氣度比較高 的鋰電、光伏等行業(yè)，將是為中游企業(yè)提供超額利潤(rùn)的重要因素，而具備上述兩種能 力的中游企業(yè)在未來市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中將更具優(yōu)勢(shì)。

　　5、 重點(diǎn)公司分析：矩子科技、奧普特、天準(zhǔn)科技

　　5.1、 矩子科技：檢測(cè)領(lǐng)域先發(fā)龍頭，訂單良好盈利改善

　　檢測(cè)領(lǐng)域先發(fā)龍頭，技術(shù)積累較為深厚。公司是國(guó)內(nèi)最早進(jìn)入機(jī)器視覺檢測(cè)領(lǐng)域的 企業(yè)，經(jīng)過多年深耕已具備扎實(shí)的研發(fā)能力，底層算法、2D/3D 機(jī)器視覺軟件和部分 核心零部件均為自主研發(fā)，具備向下游多個(gè)細(xì)分行業(yè)拓展的能力。公司推出的 3D SPI 及 3D AOI 持續(xù)放量，具備 SMT 整線銷售能力，憑借高性價(jià)比優(yōu)勢(shì)有望實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替 代。同時(shí) FPC 柔性電路板、半導(dǎo)體、鋰電、醫(yī)藥等領(lǐng)域新產(chǎn)品正在相繼推出，推動(dòng) 公司收入加速增長(zhǎng)。

　　Mini LED 行業(yè)需求迎來放量，公司訂單良好有望延續(xù)高增。半導(dǎo)體工藝檢測(cè)是機(jī)器 視覺在半導(dǎo)體行業(yè)中的重要應(yīng)用，Mini LED 行業(yè)的興起為公司 AOI 產(chǎn)品帶來新增長(zhǎng) 點(diǎn)。根據(jù) CINNO Research 機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，Mini LED 行業(yè)未來五年的市場(chǎng)規(guī)模將增漲十倍，Mini LED 背光模組將從不到 2,000 萬片/年出貨量將增長(zhǎng)至 1.7 億片/年，市場(chǎng)空 間廣闊，相應(yīng)將帶動(dòng)公司 AOI 產(chǎn)品持續(xù)放量。截至 2021 年 Q3，公司合同負(fù)債為 2686.72 萬元，相比 2020 度末增長(zhǎng) 160.04%，主要原因?yàn)樾潞灪贤A(yù)收貨款以及發(fā)出 商品已收貨款增加，說明公司 AOI、SPI、FPC 柔性線路板通用光學(xué)檢測(cè)設(shè)備、鐳雕 機(jī)、選擇性波峰焊等產(chǎn)品訂單情況較好，在下游需求高景氣背景下有望持續(xù)高增。

　　營(yíng)收結(jié)構(gòu)優(yōu)化+成本壓力有望緩解，公司盈利能力得到不斷改善。公司 2021 年三季 度單季成本為 9906.82 萬元，同比增長(zhǎng) 52.40%，環(huán)比增長(zhǎng) 5.03%，主要為公司上游原 材料對(duì)應(yīng)的大宗商品價(jià)格上漲所致，考慮到大宗商品價(jià)格進(jìn)一步上漲空間相對(duì)有限， 公司成本端壓力有望逐步緩解。同時(shí)，公司 2016 年?duì)I收結(jié)構(gòu)中機(jī)器視覺設(shè)備占比 45.37%，2020 年?duì)I收結(jié)構(gòu)中機(jī)器視覺設(shè)備占比 56.94%，相比控制線纜組件而言機(jī)器 視覺設(shè)備的毛利率更高，未來隨著公司營(yíng)收結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化和成本壓力逐步緩解， 整體盈利能力有望得到進(jìn)一步提高。

　　5.2、 奧普特：機(jī)器視覺零部件龍頭，豐富產(chǎn)品矩陣顯實(shí)力

　　機(jī)器視覺零部件國(guó)產(chǎn)龍頭，豐富產(chǎn)品矩陣彰顯核心優(yōu)勢(shì)。公司以機(jī)器視覺核心部件 中的光源產(chǎn)品為突破口進(jìn)入機(jī)器視覺市場(chǎng)，逐步將產(chǎn)品線拓展至其他機(jī)器視覺部件， 現(xiàn)已形成包括 SCI 機(jī)器視覺系統(tǒng)、標(biāo)準(zhǔn)光源、非標(biāo)光源、光源控制器、工業(yè)鏡頭、工 業(yè)相機(jī)、視覺配件、選型助手等產(chǎn)品在內(nèi)的豐富機(jī)器視覺產(chǎn)品體系，全球市場(chǎng)來看僅 有基恩士具有同樣全面的多產(chǎn)品布局。同時(shí)，公司具有 190+銷售工程師，140+成像 工程師，870+軟件工程師和全周期專業(yè)技術(shù)服務(wù)，可 7X24 小時(shí)現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)支持，標(biāo)準(zhǔn) 產(chǎn)品當(dāng)天交貨，定制產(chǎn)品 3 個(gè)工作日內(nèi)交貨。公司全流程服務(wù)優(yōu)質(zhì)快速，產(chǎn)品、服 務(wù)、研發(fā)等多方面優(yōu)勢(shì)鑄就公司在機(jī)器行業(yè)的國(guó)內(nèi)龍頭領(lǐng)先地位。

　　傳統(tǒng)下游 3C 電子持續(xù)發(fā)力，新能源行業(yè)帶來增量需求。公司深耕消費(fèi)電子行業(yè)，產(chǎn) 品具有液晶屏 AA 區(qū)定位、耳機(jī)孔定位、按鍵字符位置檢測(cè)、PCB 焊錫檢測(cè)、手機(jī) 芯片缺陷檢測(cè)、手機(jī) MIC 貼合檢測(cè)、輪廓度檢測(cè)等功能。近 3 年公司在消費(fèi)電子行 業(yè)的營(yíng)收占比均保持在 70%以上，產(chǎn)品已獲蘋果、富士康、歐姆龍等行業(yè)知名企業(yè) 認(rèn)可，在 3C 電子領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力。同時(shí)，公司已成功開拓鋰電、光伏等新能源行業(yè)， 產(chǎn)品可滿足硅棒端面尺寸檢測(cè)、焊點(diǎn)檢測(cè)、極片檢測(cè)、電芯模組焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)等場(chǎng)景 需求，已獲寧德時(shí)代、比亞迪、孚能等各行業(yè)知名企業(yè)認(rèn)可。2020 年公司分別在 3C 電子領(lǐng)域視覺應(yīng)用研究投入 2111.38 萬元和新能源領(lǐng)域視覺應(yīng)用研究投入 1058.45 萬 元，助力相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)品功能進(jìn)一步升級(jí)。

　　募投擴(kuò)產(chǎn)穩(wěn)步推進(jìn)，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)不斷加強(qiáng)。公司 2020 年底正式登陸科創(chuàng)板，募集資金 16.18 億元，主要用于“總部機(jī)器視覺制造中心”、“華東機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)園”等項(xiàng)目建 設(shè)，預(yù)計(jì)完全建成達(dá)產(chǎn)后將增加光源產(chǎn)能 31 萬個(gè)、鏡頭產(chǎn)能 20 萬個(gè)、光源控制器 產(chǎn)能 15 萬臺(tái)、相機(jī)產(chǎn)能 2.7 萬臺(tái)和視覺控制器產(chǎn)能 1.1 萬臺(tái)，項(xiàng)目建設(shè)期為2年。

　　5.3、 天準(zhǔn)科技：專注工業(yè)視覺裝備，技術(shù)水平國(guó)內(nèi)領(lǐng)先

　　專注工業(yè)視覺裝備，技術(shù)水平國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。公司從工業(yè)視覺設(shè)備和產(chǎn)業(yè)智能方案入手， 主要產(chǎn)品包括精密測(cè)量?jī)x器、智能檢測(cè)裝備、無人物流車等，產(chǎn)品功能涵蓋尺寸與缺 陷檢測(cè)、自動(dòng)化生產(chǎn)裝配、智能倉儲(chǔ)物流等工業(yè)領(lǐng)域多個(gè)環(huán)節(jié)，其中智能 3D 視覺傳 感器、復(fù)合式高精度坐標(biāo)測(cè)量?jī)x器和精密測(cè)量?jī)x器等產(chǎn)品均達(dá)到或超過國(guó)際優(yōu)秀同 行，現(xiàn)已獲得蘋果公司、三星集團(tuán)等國(guó)際知名企業(yè)的認(rèn)可。同時(shí)，公司具有自主研發(fā) 的軟件平臺(tái)和精密驅(qū)控等核心技術(shù)能力，整體技術(shù)水平國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。

　　營(yíng)收持續(xù)高速增長(zhǎng)，海外市場(chǎng)營(yíng)收顯著增加。公司 2016 年?duì)I業(yè)收入僅為 1.81 億元， 2020 年已達(dá) 9.64 億元，近 5 年?duì)I收復(fù)合增速為 51.91%，總體營(yíng)收持續(xù)高速增長(zhǎng)。同 時(shí)，公司產(chǎn)品性能優(yōu)異，不僅能形成進(jìn)口替代，還可實(shí)現(xiàn)出口外銷。2020 年公司海 外營(yíng)收同比增長(zhǎng) 442%，對(duì)公司營(yíng)收貢獻(xiàn)較大增量。

　　更低成本+更寬領(lǐng)域，助力公司快速發(fā)展。公司屬于中游集成商，部分業(yè)務(wù)向上游拓 展，可自產(chǎn)包括視覺傳感器、ARM 的智能相機(jī)、精密測(cè)量專用控制器等在內(nèi)的零部 件，可降低公司生產(chǎn)成本。消費(fèi)電子是公司目前主要應(yīng)用領(lǐng)域，2020 年?duì)I收結(jié)構(gòu)中 消費(fèi)電子領(lǐng)域占比 88%。近年來，公司不斷向半導(dǎo)體、光伏、汽車等領(lǐng)域拓展，2019 年收購的德國(guó)半導(dǎo)體公司 MueTec 擴(kuò)大了天準(zhǔn)科技在半導(dǎo)體市場(chǎng)的份額，光伏領(lǐng)域的 LDI 激光直接成像設(shè)備成為公司 2021 年第三季度業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的關(guān)鍵，且公司已與汽車 領(lǐng)域一級(jí)供應(yīng)商、零部件廠商如博世、世特科等形成重要合作伙伴關(guān)系，下游應(yīng)用領(lǐng) 域的不斷拓寬使得公司發(fā)展不斷提速。