机器视觉（MachineVision）是一种运用于工业和非工业范畴的硬件和软件组合，其首要功用为捕获并处理图画，为设备履行供给操作辅导，是智能制作的前锋力气，首要运用于制作业的前端环节如电子制作和轿车等范畴。
国内机器视觉职业启蒙于20世纪90年代，开始署理国外机器视觉产品，进入21世纪后少量本乡机器视觉企业逐渐敞开自主研制之路。
依据CBInsight数据，当时我国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉范畴运用商场，包含机器视觉设备在内，2019年国内总商场规划达138亿元，国产化率约为40%，估量2022年国产化率提高至55%。
作为新式技能和工业，我国机器视觉职业规划仍较小，但增速远快于全球，处于快速生长的阶段。在人工本钱压力、精细制作开展、工业出产功率等大趋势下，机器视觉在我国长时刻广大的开展前景。
机器视觉体系首要包含成像和图画处理两大部分。前者依托机器视觉体系的硬件部分完结，后者在前者的基础上，经过视觉控制体系完结。详细来看，首要包含光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制体系（视觉处理剖析软件及视觉控制器硬件）等。
机器视觉具有辨认、丈量、定位和检测四项重要功用，其间检测技能难度最高。这四项功用在速度、精度和适应性等方面优于人类视觉，是推动工业企业智能化的重要东西。
在工业范畴，机器视觉相对人眼视觉存在显着优势。相比人眼视觉，其具有图画收集和剖析速度快、观测精度高、环境适应性强、客观性高、继续作业安稳性高级优势，因而可协助终端运用者进行产品增质、本钱下降以及出产数字化。
机器视觉工业链首要由上游原材料零部件、中游配备制作以及下流终端运用职业构成。
从深度来看，机器视觉的运用掩盖工业链的多个环节。以手机的制作为例，机器视觉可运用在结构件出产、模组出产、制品拼装、锡膏和胶体的全制作环节，iPhone出产全进程需求70套以上的机器视觉体系。
当时苹果为机器视觉的首要用户，其立异巨细关于职业有显着周期性影响。从单一头部客户向多客户浸透是长时刻趋势，跟着国内智能化需求的提高，单一客户带来的周期动摇有望趋缓。
从广度上看，机器视觉的下业很多，包含轿车、3C电子、半导体、食物饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。
世界知名企业康耐视、基恩士、海克斯康的工业链布局更具深度，产品规划包含传感器、软件等零部件，包含上游范畴。
机器视觉是由多个部件组成，每个部件的原材料都不同，因而工业链上游触及的职业规划较为广大，首要有LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件等原材料。
在一个典型的机器视觉体系中，光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分担任成像，视觉控制体系担任对成像成果进行处理剖析、输出剖析成果至智能设备的其他履行机构。
光源的好坏在于对比度、亮度和对方位改变的灵敏程度，机器视觉职业首要选用LED光源产品。
现在没有通用的机器视觉照明设备，针对每个特定的运用实例有个性化的计划，以到达最佳作用。
光源职业国产化程度高，竞赛比较剧烈，其他各环节国产化率较低，工业链国产化亟待打破。奥普特为光源环节龙头企业。
镜头相当于人眼的晶状体，是机器视觉收集和传递被摄物体信息进程的起点，所运用的的镜头为工业级镜头。
依据赛迪参谋数据，2019年全球工业镜头商场规划约为12亿美元、我国约为7亿人民币，从增速来看，国内增速远高于全球增速。
相机是机器视觉中的图画收集单元，相当于人眼的视网膜，将光信号转变为电信号。经过镜头的光学集合于像平面、生成图画，收集图画后输出模仿或数字信号，这些信号在视觉控制体系中重建为灰度或五颜六色矩阵图画。
现在海康机器人（海康威视子公司）、大恒图画和华睿科技（大华股份子公司）均已具有工业相机出产才能。
因为工业场景对机器视觉的精度、安稳性要求较高，无论是软件，仍是光源、镜头、相机等硬件，都有较高的研制难度，且因为下业和需求多样化，硬件类型以及软件算法十分冗杂，全面的产品线布局需求较长时刻的堆集。此外，为了满意新的职业与新的需求，许多厂商前瞻性布局3D、机器学习等立异性技能。
机器视觉中游是工业链中心环节，包含部件制作和成套体系集成两个环节。国内厂商在集成端开展敏捷，尤其是在一些外资还没有布局的范畴、或许非标主动化范畴如3C等。
国内集成厂商单纯进行二次开发赢利空间较小，在某一职业下流完结杰出布局之后，会测验逐渐向上游底层开发延伸，进行中心软硬件的进口代替。
机器视觉开发东西首要有两种类型，一种是包含多种处理算法的东西包，另一种是专门完成某一类特别作业的运用软件。软件算法方面，车内凌云、海康、大恒、奥普特都已具有开发底层算法的才能。
除了自主研制、出产并出售标准化的机器视觉中心部件，机器视觉厂商也深度结合下流实践场景，以全体解决计划的形式供给成套体系。
成套体系集成环节在机器视觉中占有至关重要的位置，依据美国主动成像协会（AIA），2018年北美机器视觉职业出售额中，机器视觉成套体系（包含智能相机）占86%，机器视觉部件仅占14%。
受高精度要求机器视觉的下流需求结构相对单一，半导体及电子制作、轿车职业运用仍占半壁河山，占比分别为46.6%和10.2%。
跟着新能源职业的快速开展，成为新的增长极；一起医药、食物等范畴的运用也在鼓起。以食物职业为例，机器视觉现在运用于检测和分拣等，但首要是伊利、蒙牛等大型食物企业运用较多，在职业界全体浸透率并不高，因而未来智能制作大趋势下，浸透率逐渐加深可期。
从机器视觉商场竞赛格式来看，职业界全球首要玩家有基恩士、康耐视、CCS、海康机器人、我国大恒、茉丽特株式会社、奥普特等。
据中金公司陈述显现，全球机器视觉龙头基恩士曩昔十年的毛利率、息税前赢利率、净赢利率均匀水平为80%、50%、35%，康耐视盈余才能低于基恩士，但均匀水平也高达75%、27%、26%。
较强的盈余才能反映了较高的职业壁垒，这首要源于机器视觉职业具有“技能密布”与“工艺密布”这两大特性。且机器视觉厂商研制费用率较高，2019年除了基恩士仅3%外，NationalInstruments、Basler、康耐视和奥普特研制费用率均超越10%。基恩士尽管研制费用率低，但其经过“运用带动研制”的方法，仍确保每年70%的新品是全球首款或职业首推。
据西部证券调研，康耐视、基恩士均匀一套计划的价格在6-7万，软件价值占比超越50%，并占有高端产线。机器视觉体系中，软件以及体系是中心，能为整套计划带来更高的产品溢价。国产厂商整套计划价值较低，硬件占比较高。
国内机器视觉商场仍较为涣散，集中度存在提高空间。国内厂商加强在算法上的打破，有助于其向更高端、精细的工序浸透，提高单套计划的价值量。
从我国商场方面来看，2019年康耐视占我国商场份额达6%左右，奥普特4%左右，国内商场的企业现已超越200家，产品署理商超越300家，商场仍较为涣散。
奥普特成立于2006年，是国内较早进入机器视觉范畴的企业之一。在国内商场中，事务规划位居职业前五，且归于前五名企业中仅有一个以出产出售自主机器视觉中心软硬件为主的企业，归于职业界较有规划和影响力的企业。
2016年海康威视在其原机器视觉事务部的基础上建立子公司海康机器人，首要运营移动机器人、机器视觉和无人机三个事务板块。其进入机器视觉范畴的时刻较短，可是依托上市公司海康威视的资金和技能实力的支撑获得了较快的开展。
海康威视为全球安防范畴抢先企业，其在安防印象方面的技能堆集和出产规划，对其研制工业相机产品并敏捷规划化出产有较大积极作用。
我国大恒原名我国大恒公司，成立于1987年，现为大恒科技的控股子公司。在机器视觉部件方面，与很多世界知名品牌有合作关系，为其在华的署理出售途径，一起，我国大恒还供给以机器视觉为中心的检测设备，在印刷、纺织、空瓶等职业具有竞赛优势。
机器视觉是智能制作配备的要害零部件，依据调研，当时90%制作业企业有主动出产线%运用智能化技能，大都场景下仍靠人工或简略设备进行辨认、检测。
依据康耐视，估量在全球3.6亿制作业工人中，视觉质检人员约3,500万人，依照世界银行2018年全球人均净收入9,290美元核算，全球每年仅因视觉检测而发生的人工本钱就超越3,000亿美元。
而人工本钱的节省仅仅机器视觉为下流带来价值增值的其间一环，若考虑产品质量和一致性的提高、数字化出产，以及机器视觉在高精度、杂乱场景下的增量运用。
整体来看，我国工业增加值占全球份额正不断提高，从而有望提振机器视觉职业需求，全球机器视觉的超远期潜在空间有望到达千亿美元等级。回来搜狐，检查更多
