机器视觉在多个领域大有可为，国外发展已有大半个世纪
机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。机器视觉即用机器代替人眼，模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。
相比于人类视觉，机器视觉技术具有精确性、可靠性高、环境适应性好、可持续工作、生产效率高等优势，在现代工业生产、智能制造、医药、食品包装等领域都发挥着较大的作用。
机器视觉与人类视觉对比
| 维度 | 机器视觉 | 人类视觉 |
| 精确性 | 强，可观察微米级的目标 | 差，不能分辨微小目标 |
| 速度性 | 快，快门时间可达到10微秒 | 慢，无法看清较快运动的目标 |
| 适应性 | 强，可适应各种恶劣的环境 | 弱，很多环境对人体有害 |
| 客观性 | 高，数据可量化 | 低，数据无法量化 |
| 重复性 | 强，可持续工作 | 弱，易疲劳 |
| 可靠性 | 强，可持续工作 | 易疲劳，受情绪波动 |
| 效率性 | 效率高 | 效率低 |
资料来源：观研天下整理
根据观研报告网发布的《中国机器视觉行业发展趋势分析与未来前景预测报告（2022-2029年）》显示，全球机器视觉行业发展从 20 世纪50 年代开始，工作主要是二维图像分析与识别，包括光学字符识别、工件表面图片分析、显微图片等分析。60 年代开始以研究及理解三维场景的机器视觉。1965 年研究学者从数字图像中提取如立方体、楔形体等的三维结构，研究物体形状与物体空间关系，开始对三维机器视觉的研究。
机器视觉领域在国外兴起多年，诞生了一批领先的企业。基恩士是日本的视觉模块的全球龙头企业，拥有优秀的底层创新能力和前瞻性产品定义能力。
国外领先的机器视觉公司
| 涉足领域 | 公司 | 创立时间 | 所属国家 |
| 传感器/视觉模块 | 基恩士(Keyence) | 1974 | 日本 |
| 视觉模块 | 康耐视(Cognex) | 1981 | 美国 |
| 视觉软件 | MVTEC/Halcon | 1996 | 德国 |
| 视觉设备 | 科磊(KLA-Tencor) | 1976 | 美国 |
| 视觉设备 | 奥宝(Orbotech) | 1981 | 以色列 |
| 视觉设备 | 白井(Shirai) | \ | 日本 |
| 视觉设备 | 各种 | 2000+ | 韩国 |
资料来源：观研天下整理
我国机器视觉产业处于高速成长阶段
与全球机器视觉行业相比，国内机器视觉行业起步晚，1999-2003 年是我国机器视觉发展的启蒙阶段，开始出现跨专业的机器视觉人才，2004 年后进入发展初期，机器视觉企业开始探索与研发自主技术和产品，同时取得一定的突破。经历十年，中国机器视觉产业逐步迈向高速发展阶段。
| 我国机器视觉行业处于成长期阶段 |
资料来源：观研天下整理
根据中国机器视觉产业联盟统计，当前我国机器视觉企业普遍为中小企业，销售额大于1亿的仅16.5%，接近20%的企业销售额不到1千万。
| 2021我国机器视觉企业普遍以中小企业为主 |
资料来源：机器视觉产业联盟，观研天下数据中心整理
从区域分布来看，机器视觉企业聚集较为集中，分布在广东省、江苏省、山东省、浙江省、上海市，分别占比为 27.01%、15.88%、7.73%、7.63%、4.07%，5 个省市共占据 62.33%。
随着全球制造业持续向我国转移，中国成为全球重要的视觉领域应用市场，到2019年中国机器视觉市场规模达到百亿左右的规模。2021年，我国机器视觉市场规模约为179亿元。
| 2017-2021年我国机器视觉市场规模走势 |
资料来源：机器视觉产业联盟，观研天下数据中心整理
| 2017-2021年我国机器视觉市场本土品牌市占率走势 |
多个应用领域促进机器视觉产业保持高景气高成长
目前，消费电子和汽车是我国机器视觉的最大应用领域，此外制药和食品包装也是机器视觉潜在的巨大应用领域。长期来看，人口老龄化和人力成本提升都将内生性驱动机器视觉产业的持续增长，各智能制造分支的产业政策也将持续推动机器视觉的国产化发展。
| 2021年我国机器视觉产业下游应用分布 |
资料来源：观研天下数据中心整理
消费电子一直是机器视觉的最重要应用领域，无论是智能手机，还是其它类型的消费电子，都是机器视觉的重要应用，需求一直较为旺盛。
近年来，汽车的电子化成为机器视觉的另一个重要驱动力。尤其是新能源汽车的火爆，带动了汽车电子产业链。由于新能源车制造工序复杂，精密零部件明显增多，对检测的效率和精准度均提出更高要求；在智能化、轻量化的发展趋势下，汽车行业对机器视觉的需求度有望继续提升。预计到2030年，汽车电子价值在整车价值中占比将达到50%左右。
| 2000-2030年汽车电子价值在整车价值中占比走势 |
除了消费电子和汽车，机器视觉在其他应用领域的潜力也在逐渐被挖掘出来。
机器视觉在食品、医药和物流领域的应用
资料来源：观研天下整理
本土企业在机器视觉多个产业环节取得突破
随着国内机器视觉向工业领域渗透，机器视觉供应商向各工业部门产业链上下游拓展，国产品牌逐渐发挥出本土优势，本土品牌市占率达到约55%，且未来国产品牌的市场份额有望持续扩大。
| 2017-2021年我国机器视觉市场本土品牌市占率走势 |
资料来源：《中国工业机器视觉产业发展白皮书》，观研天下数据中心整理
机器视觉产业链较为繁杂，上游主要是原材料产业，包括LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件、五金结构件等，涉及的行业范围较为宽广；下游主要为运用机器视觉技术的设备制造行业和终端用户，所涉范围十分广泛。
机器视觉产业链结构
资料来源：观研天下整理
在产业链中游环节，国内本土企业开始形成自主性突破。
（1）光源
国内外技术均较为成熟，是机器视觉产业链国产化率最高的环节，市场竞争较为充分，本土代表企业有奥普特、纬朗光电、沃德普和康视达等为代表；
（2）镜头
海外企业起步较早，整体仍处于领先地位，本土厂商多以中低端市场为切入点，行业发展迅速，依靠性价比优势逐步扩大中低端市场份额，但在高端市场仍高度依赖进口；
（3）相机
欧美厂商占据全球主导地位，与镜头类似，本土企业现仍主要布局中低端市场，正在逐步实现中低端产品的进口替代，在高端工业相机领域仍以欧美厂商为主；
（4）算法软件
本土企业发展较晚，底层算法几乎由国外厂商垄断，国内仅有奥普特、凌云光等少数企业拥有独立底层算法库，在应用软件端，本土机器视觉分析软件有SciVision（奥普特）、VisionWARE(凌云光）、Visionbank（维视图像）和RVB（精浦科技）等。
| 在机器视觉中游部分环节本土企业取得突破 |
资料来源：招股说明书
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