机器视觉行业拐点来临,下游应用多点开花机器视觉空间快速增长国内产业链初步建立国外巨头的发展( 二 )


人眼与机器视觉的对比

机器视觉行业拐点来临,下游应用多点开花机器视觉空间快速增长国内产业链初步建立国外巨头的发展
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机器视觉技术从1980s开始逐步产业化 , 经历了基于PC的视觉系统、模式视觉系统、条码扫描视觉系统、视觉传感器 , 发展到目前最先进的结合AI以及深度学习的3D视觉系统 , 技术的持续进入不断释放下游需求 , 推动机器视觉行业成长 。 以全球机器视觉龙头康耐视为例 , 基于在条形码扫描、3D机器视觉以及AI和深度学习等方面的技术进步 , 其近年来在物流、生物科学等领域的收入快速增长 , 2018年康耐视将自己的目标市场空间从29亿美元上调到了35.5亿美元 , 且未来还有进一步上调的潜力 。
康耐视不断打开新的目标市场空间(百万美元)

机器视觉行业拐点来临,下游应用多点开花机器视觉空间快速增长国内产业链初步建立国外巨头的发展
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国内产业链初步建立从产业链看 , 可以把机器视觉产业链可以分为底层开发商(核心零部件和软件提供商)、集成和软件服务商(二次开发) , 核心零部件及软件又可以再细分为光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等 。 在目前的整个机器视觉系统成本构成中 , 零部件及软件开发占据了80%的比例 , 是产业链中绝对的核心环节和价值获取者 。
从技术壁垒来看 , 1)软件是主要壁垒 , 底层算法库是核心 。 目前是外资企业垄断 , 做得好例如康耐视以及MVTec , 主要是靠国外几十年的自动化进程培养起来的;国内自动化进程时间不长 , 软件算法还多处于研发阶段 , 应用做得好的不多 , 2)应用层面的技术也非常关键 , 主要是要掌握不同应用环境的Know-How , 做出适应性的产品 。
目前来看 , 国内机器视觉行业的市场参与者主要有四种类型:国际综合自动化公司(如欧姆龙)、国际专业机器视觉公司(如康耐视)、国内专业机器视觉公司(如天准科技、华洲测控)以及国内自动化设备公司(如精测电子、华兴源创) 。 其中 , 在底层开发商层面还是国际企业占主导地位 , 国内公司更多是在附加值更低的二次开发层面布局(形式包括系统集成以及组装生产自动化专机) , 并在此基础上逐渐向上游核心环节进行尝试 。

机器视觉行业拐点来临,下游应用多点开花机器视觉空间快速增长国内产业链初步建立国外巨头的发展
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光源是国产化最充分环节 。 光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度 , 机器视觉行业主要采用LED光源产品 。 目前没有通用的机器视觉照明设备 , 针对每个特定的应用实例有个性化的方案 , 以达到最佳效果 。 目前光源行业国产化程度高 , 竞争比较激烈 。
国内外光源参与企业

机器视觉行业拐点来临,下游应用多点开花机器视觉空间快速增长国内产业链初步建立国外巨头的发展
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低端镜头国内企业具备一定竞争力 , 高端镜头基本依赖进口 。 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 。 工业镜头主要可以分为定焦镜头、定倍镜头、远心镜头、连续变倍镜头等 , 不同的镜头根据要求应用于不同的工业现场 , 价格差距也较大 。
国内外镜头参与企业

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图像处理软件基本被国外企业垄断 , 国内企业在二次开发中有所布局 。 工业视觉软件则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 。 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 。
国内外图像处理软件参与企业

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国内厂商在集成端发展迅速 , 尤其是在一些外资还没有布局的领域、或者非标自动化领域如3C等 。 国内集成厂商单纯进行二次开发利润空间较小 , 在某一行业下游完成良好布局之后 , 会尝试逐步向上游底层开发延伸 , 进行核心软硬件的进口替代 。
国外巨头的发展借鉴国际优秀公司的路径来看投资 , 康耐视成立于1981年 , 是为制造自动化领域提供视觉系统、视觉软件、视觉传感器和工业读码器的全球领先厂商 , 2018年 , 康耐视实现营业收入8.06亿美元 , 同比增长5.25%;实现扣非后归母净利润2.19亿美元 , 同比增长24.08% 。 2008-2018年的十年间 , 公司收入增长超过230% , 净利润增长超过净利润增长超过682% , 与之相对应的 , 公司近年来股价表现也非常亮眼 。