分会和美国机器人工业协会（RIA）主动化视觉分会，机器视觉是经过光学设备和非触摸的传感器，主动地接纳和处理一个实在物体的图画，以获得所需信息或用于操控机器人运动的设备。
一个典型的机器视觉体系一般包含由软件和硬件两部分：光源及光源操控器、镜头、相机等硬件担任成像功用，视觉操控体系担任图画处理剖析，输出剖析成果至智能设备的其他执行机构，完结一个成功的机器视觉使用需求上述部件的密切配合。
比较人眼，机器视觉具有精度高、速度快、习惯强等明显优势。机器视觉代替人眼能够在多种场景下完结多种功用，广泛使用在智能制作、高端配备、主动化设备等职业，是先进制作的重要组成部分。
机器视觉的许多使用场景和功用，均可归为四种基本功用——辨认、丈量、定位和检测。其间检测技能难度最高，辨认难度值最低。检测目标首要针对设备的准确度、精度、速度和杂乱形状，对观测才能要求极高，机器视觉在许多性能上优于传统人眼，出错率更低，检测速度更高，替代人工后本钱也会更低。
比较欧美发达国家，我国机器视觉职业起步较晚，当时正处在快开展阶段。早在1970s-1980s，CCD图画传感器呈现，CPU、DSP等图画处理硬件技能进步，国外机器视觉开端开展。国内机器视觉职业启蒙于1990s，2003年曾经以署理国外品牌事务为主，2004-2012期间国内商场快速开展，企业抢先涌出，2013年之后我国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三商场，正处在快速开展阶段。
①依据UNSD数据，2018年我国制作业产量占全球的比重为28.4%，大幅抢先第二名美国的16.6%，是当之无愧的全球第一大制作国。
②但2018年我国机器视觉产量占比仅为14.68%，与我国全球制作中心的位置不匹配，我国机器视觉浸透率偏低。结合基恩士和康耐视的收入区域散布状况看，能够得到进一步印证，2019年基恩士和康耐视来自大中华区的收入占比仅为11.58%、15.86%，落后于欧美区域。
展望未来，咱们以为我国机器视觉职业仍有较大的生长空间，是黄金生长赛道。人口老龄化+人工本钱提高+机器视觉先天优势+方针扶持智能制作给我国机器视觉职业继续开展供给重要驱动力，而下流不断老练的机器视觉产品技能以及继续的国产化趋势反过来又给我国机器视觉职业开展供给了重要支撑。
消费电子、轿车、食物、医药为我国机器视觉首要使用范畴，其间机器视觉在消费电子职业中的使用最为老练，2019年商场份额高达46.6%。
根本上来讲，职业和产品特点归纳决议了机器视觉在下流浸透率的凹凸，以消费电子为例：
①职业特点：消费电子出产工艺杂乱、零部件繁复，需依托很多人力进行工序检测，对应较高的人力本钱，职业对高效的主动化产线需求较高，机器视觉的优势得以发挥；
②产品特点：消费电子零部件尺度较小、精密度较高，人眼辨认的精准度缺乏；此外，二维码读取、划痕检测等已无法依托人眼完结，机器视觉具有使用的必要性。
①3C产品生命周期短，制作商需频频收买设备，以苹果为例，固定资产开销终年坚持较高水平（2019-2020年受交易冲突和疫情影响有所下滑），将带动继续的机器视觉需求；
②3C产品结构趋于杂乱化，产线对出产功率和加工精度的要求日益提高，苹果对机器视觉的需求正在由拼装厂向模组厂前置，机器视觉在苹果工业链浸透率仍将继续提高；
③在消费晋级的布景下，本乡高端智能手机商场正在加快放量，安卓系厂商对加工功率和精度的要求也在继续提高，机器视觉在安卓系产线内的浸透率存在较大提高空间。
工业机器视觉工业链冗杂，中游和下流可简略划分为零部件供货商（光源、镜头、相机和视觉操控体系等）和集成开发商（拼装集成和软件二次开发等）两大类
从本钱构成上来看，在机器视觉体系中，2020年中游零部件环节的价值量占比高达45%，软件环节（包含上游视觉操控体系和下流设备商的二次开发）的价值量占比为35%，二者算计占比高达80%，其间中游中心零部件和视觉操控体系的价值量占比保存估量将超越50%。
经过咱们的大略预算，在2020H1奥普特的全体解决方案中，光源及操控器、镜头、相机和视觉操控体系环节的价值量占比分别为35.30%、23.32%、15.65%和25.73%，由此可见，在中心零部件中，视觉操控体系为工业链中游环节中的一大价值中心。
机器视觉为技能密集型职业，企业中心竞争力的坚持需依托于继续性研制投入。咱们以为，高研制投入构建深沉技能壁垒，从根本上来讲，老练企业在产品技能和使用开发两个技能层面上具有较强的先发优势，奠定了其较高的盈余才能中枢。
①在产品技能层面，软件渠道的建立需依托坚实的底层算法和丰厚的数据库，技能壁垒较高，关于光源、镜头和相机等硬件环节，相同在精度、速度和安稳性等维度要求较高，企业需进行继续性研制投入，不断进行产品迭代和技能提高，坚持在商场中的产品竞争力；
②在使用开发层面，机器视觉下流使用场景很多，解决方案的开发需根据很多实战事例，职业kown-how较多，工业经历堆集为职业另一大技能壁垒，相同需求依托于很多研制资源投入。
纵观海内外，能够发现机器视觉零部件龙头企业均具有较强且安稳的盈余才能：①全体来看，基恩士和康耐视的毛利率长时间稳居高位，中枢值分别为80%和75%；奥普特的毛利率水平相同优异，2017-2020年分别为71.38%、71.29%、73.59%和73.94%，稳中有升；②细分来看，机器视觉为软硬件结合产品结构，关于原材料本钱较高的硬件，相同具有较强的盈余才能；以奥普特为例，2017-2020年其光源事务的毛利率分别为81.57%、82.05%、82.60%和79.25%，已挨近纯软件产品的毛利水平，也足以显示机器视觉职业的高盈余特点。
康耐视成立于1981年，创始人是全球“机器视觉”之父Robert J.Dhillman博士，现在是全球抢先的机器视觉零部件及解决方案供货商。公司于1982年推出第一个光符字符辨认视觉体系DataMan，尔后不断丰厚产品线，进入快速开展期；此外，公司聚集3D视觉、深度学习等前沿范畴，经过收买及自研活跃布局，为公司在机器视觉范畴的长时间开展供给了强壮的技能支撑。
康耐视产品矩阵非常丰厚，且以规范化产品为主。公司现可供给2D视觉、3D视觉、视觉软件和工业读码器等系列，产品多为规范化，具有较强通用性，2020年公司规范品营收占比高达83.21%；全体上来看，公司产品中心在于过硬的软件实力，已在深度学习范畴获得实质性发展，2018年正式推出根据深度学习的工业图画剖析软件Cognex ViDi套件；
基恩士成立于1974年，是全球最早从事工业主动化出产的公司之一，公司以主动化传感器为切入点，逐渐将事务范畴拓宽至机器视觉、丈量仪和显微镜等范畴，事务规划快速扩张，到2021年，旗下已具有由19家跨国公司组成的高效出售网络，还在全球46个国家建立了230个办事处，2001年在我国建立子公司，正式进军我国商场。
恩士继续拓宽产品矩阵，产品品种非常丰厚，包含机器视觉体系、传感器、操控体系、丈量体系、激光设备、显微镜等产品线，产品相同多为集成化的规范产品；
①根据已把握的机器视觉中心技能，基恩士对其进行产品化开发，逐渐形成视觉体系、读码器、图画传感器和手持终端等机器视觉产品；
②关于丈量仪、激光设备、丈量体系、显微镜等产品线，基恩士将其机器视觉技能进行体系集成，保证了该类产品在商场中技能水平的先进性。
奥普特成立于2006年，首要从事机器视觉中心软硬件产品的研制、出产和出售；公司自成立之初以光源为切入点，逐渐将产品线拓宽至光源操控器、镜头、相机、视觉操控体系等其他中心部件。
公司产品现已广泛使用于3C电子、新能源、半导体、光伏、轿车等范畴的高端配备中，其间3C电子稳居第一大使用范畴，新能源范畴正在快速放量，2020H1营收占比上升至18.04%。
矩子科技成立于2007年，公司自成立之初便以机器视觉设备为中心开展方向，主营产品包含机器视觉设备、操控线缆组件和操控单元及设备，其间机器视觉设备包含主动光学检测设备和机器视觉出产设备两大类，2020年算计营收占比为43.18%。
公司产品广泛使用于电子、新能源、食物包装和轿车等范畴，与苹果、华为、和硕、Ultra Clean等海内外优质客户坚持密切合作，2019年境外营收占比到达31.56%，2020年受疫情影响略有回落，占比为24.82%。
凌云光成立于2002年，是我国较早进入机器视觉范畴的企业之一，公司开展战略聚集机器视觉，事务掩盖可配备视觉体系、智能视觉配备和视觉器材，并根据本身技能储备，逐渐完结对工业相机、专用光源、中心算法库和智能软件包等中心部件的自主研制。
公司已累计丰厚的客户资源，长时间服务于苹果、华为和小米工业链，产品广泛使用于瑞声科技、歌尔股份、京东方、福莱特、宁德年代等行范畴的抢先企业。公司长时间深耕先进成像、图画处理算法、机器视觉软件和主动化操控等范畴，全面把握“光机电算软”底层技能，是国内罕见的具有独立算法库的企业。
