机器视觉检测设备行业市场突围战略研究

机器视觉检测设备行业市场突围战略研究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。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。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。机器视觉行业发展规模（一）机器视觉行业全球市场情况1、机器视觉行业市场规模情况根据调研机构MarketsandMarkets的数据，2020年全球机器视觉市场规模约为107亿美元，2010-2020年市场年均复合增长率为12．83%，近5年年均复合增长率达到13．83%，市场规模呈现稳步增长的态势。2、机器视觉行业市场分布情况从行业分布来看，目前境外机器视觉主要应用于电子及半导体行业，具体包括PCB印刷电路、SMT表面贴装、半导体及集成电路制造设备等，同时在质量检测的各个领域亦得到了广泛的应用，并且在应用中占据着越来越重要的地位。从地区分布来看，机器视觉发展早期，市场主要集中在欧美和日本，随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场已逐步成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。根据相关数据显示，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的7%。（二）机器视觉行业国内市场情况经过了近年来的市场孕育和技术积累，以国内经济整体的持续增长为契机，同时受益于下游各领域的政策鼓励和自动化、智能化转型的需要，机器视觉行业实现了较为高速的增长。根据数据，2020年中国机器视觉市场规模79亿元，同比增长20．61%。2014-2020年复合增长率为27．03%，行业整体增速较快。未来几年内，受益于机器视觉技术在工业自动化、智能制造等应用领域的需求提升、国内机器视觉企业自主研发能力增强、进口替代及出口规模进一步提升、产品应用领域进一步拓宽、国内经济形势持续稳定向好等驱动因素，机器视觉行业市场规模有望持续增长。根据前瞻产业研究院研究数据，预计国内机器视觉行业市场规模将由2021年的98亿元提升至2026年的214亿元，年均复合增长率约为16．91%。机器视觉行业进入壁垒目前，机器视觉行业在技术、人才、客户、品牌、规模等方面存在较为明显的壁垒。未来，行业内领先企业有望凭借技术及人才优势、客户资源及品牌优势、规模优势等方面不断提升市场占有率。（一）机器视觉行业技术壁垒机器视觉设备制造属于技术密集型及科技创新型产业，设备及相关零部件对生产工艺的智能化及精细化程度要求较高，相关技术亦需融合计算机科学、人工智能、图像处理、模式识别、神经生物学、机械及自动化等多个学术领域，技术难度较大，行业内的企业需要经过长期的跟踪、研究才能掌握机器视觉设备的核心技术及生产工艺，并深刻理解下游客户的核心需求，进而研发与生产出满足下游企业要求的设备。目前，行业内领先厂商已具有较强的自主研发及创新能力，可以根据不断变化的市场需求，快速开发出高品质的新产品，并率先占领市场，这对市场新入者构成较高的技术壁垒。（二）机器视觉行业人才壁垒机器视觉技术融合了多种高新技术，对复合型专业人才的要求极高。目前国内相关人才的数量和人员知识结构均较为不足，在行业高速发展的背景下，人才短缺的现象仍将持续，如何加大培养效率及吸引招聘相关领域的人才是机器视觉行业内企业面临的核心问题之一。复合型人才的短缺对进入市场的新企业构成了较高的人才壁垒。（三）机器视觉行业客户壁垒由于电子制造业终端及相关组件、电子元器件对生产工艺的精细度及技术含量均要求较高，对相应机器视觉检测设备的专业性要求也同步提高，故下游客户对供应商的选择会较为谨慎，通常需要综合考察供应商的产品质量及稳定性、技术研发能力、品牌形象、管理体系、生产管理流程等多方面因素，因此进入下游客户采购体系需要经历较长时间的考察。同时，由于客户对自身产品生产的稳定性、及时性有较高需求，而供应商取得认证需要较高的时间和资金投入，故已经进入客户采购体系的供应商一般会与客户形成稳定的合作关系，对市场新入者形成一定的客户壁垒。（四）机器视觉行业品牌壁垒国内机器视觉市场经过多年发展，已经形成了较为稳定的竞争格局。主流的机器视觉设备供应商均具备一支技术优良、经验丰富的专业研发团队，亦在各自的领域树立了自己的品牌地位，形成了较强的品牌效应。由于机器视觉检测设备的稳定运行对客户的生产稳定性及生产效率具有至关重要的作用，且品牌知名度亦是产品及服务质量的保障，故在兼具性价比的情况下，客户会选择更加有品牌实力的设备供货商规避变更供应商的更换成本。因此，品牌壁垒导致新设立的企业很难在行业内快速发展。（五）机器视觉行业规模壁垒机器视觉行业下游客户涵盖消费电子、汽车电子、半导体、通信设备等多个产品领域，对技术水平要求较高，导致机器视觉企业一般需预先投入大量资金进行产品的研发及生产。为了满足不同客户对设备检测精度及可靠性要求，行业内的生产企业需要针对客户产品质量检测要求投入大量资金研发相应配套的视觉检测设备，对研发能力要求较高。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21．07%。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21．4%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193．4亿元，同比增长72．9%。（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85．9亿元增长至134．7亿元，自主业务占比由76．5%增长至83．2%。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。3C行业作为工业视觉行业应用标杆，现阶段仍有技术难点待攻克全球当前3C电子产业向发展中国家转移，伴随着3C行业高精度、换代快等特点，助推机器视觉技术迭代，应用场景延伸和品类拓展有望持续推动我国3C行业机器视觉渗透率提升。从行业和产品属性综合来看，机器视觉在3C电子行业