化身机器之眼，赋能智能制造

国产机器视觉开拓者，以光源为起点实现国产突围。公司成立于2006年，以光源为突破口打破了外资品牌的垄断，实现了机器视觉核心零部件全覆盖，产品及解决方案广泛应用于苹果、宁德时代等全球知名企业。2017-2021年公司收入和归母净利润CAGR分别达30%和41%，毛利率始终保持在70%附近，3C和锂电双轮驱动，解决方案溢价显著，未来规模效应有望逐步释放。 机器之“眼”优势凸显，百亿赛道长坡厚雪。随着中国本土高端制造占比提升、消费者对产品的质量要求与日俱增以及无人化生产的逐步渗透，机器视觉凭借其相对人眼的诸多优势，广泛应用于制造生产线中的识别、测量、定位、检测等场景，行业下游“多点开花”。根据机器视觉产业联盟预测，中国机器视觉行业规模将从2022年的215.1亿元增长至2024年的403.6亿元，CAGR达到37%。 对标全球龙头基恩士，短中长期成长驱动力清晰。1）短期：3C作为业绩基本盘，稳步推进国产替代，同时锂电生产工艺复杂、品控要求高，电池企业激进扩产催生视觉检测设备需求，公司深度绑定行业龙头，未来5年CAGR预计在40%以上，有望打造第二成长曲线；2）中期：新兴产业及深度学习等AI技术重新划定“新起跑线”，带来“换道超车”机遇，本土厂商有望在软件能力迎头赶上，公司具备技术和know-how卡位优势；3）长期：公司在创新、销售以及生态打造上与基恩士基因同源，有望复刻基恩士早期的成长路径。 维持“增持”评级。公司以光源产品为突破口实现各零部件环节的国产替代，兼具软硬件实力，已成为国内领先的机器视觉系统解决方案提供商，面对工业智能化的产业浪潮和国产化的历史机遇，成长空间广阔。我们预计2022-2024年公司分别实现收入11.89、15.51、19.32亿元，实现归母净利润4.25、5.61、7.01亿元，对应当前PE估值分别为45x、34x、27x，维持“增持”评级。 风险提示：下游扩产不及预期风险，研发投入不及预期风险，新冠疫情扰动风险，行业竞争加剧风险。 1.国产机器视觉开拓者，以光源为起点实现国产突围 1.1.国产机器视觉开拓者，产品矩阵布局全面 国产机器视觉开拓者，打破国际品牌垄断。奥普特成立于2006年，是我国最早涉足机器视觉零部件企业之一。公司坚持“深耕优势、以点带面、以面促点、逐个突破”的发展路径，以光源为突破口，打破了国际品牌的垄断，并逐步拓展至视觉系统、工业相机、镜头、3D激光传感器、工业读码器等领域，应用于3C电子、新能源、半导体、汽车等领域，提升下游客户的智能制造能力，得到了苹果、华为、谷歌、OPPO、宁德时代、ATL、比亚迪、孚能等全球知名企业的认可。 图1.公司发展历程 全产业链布局、核心零部件自产，增强解决方案能力和制造成本优势。一个典型的机器视觉系统包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统，公司自研产品已涉及所有核心零部件环节。 光源和控制器：光源是机器视觉的照明系统，其质量直接决定后续图像分析的难度。奥普特作为国内最早起步的光源厂商，根据公司官网介绍，其光源产品覆盖了常见的可见光和不可见光，不可见光产品覆盖波长从 280nm 到405nm 的紫外光及 850nm 到 1500nm 的红外光，共有41大系列，近1000款标准化产品，同时拥有30000多个非标定制方案，已成长为国内光源方案能力最强的企业之一。2021年，光源和光源控制器的收入占比分别达到35%和9%。 工业相机：相机主要完成光电信号的转换，要求产品具有较高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。公司2019年首次推出自有技术的工业相机产品，并于2020年推出万兆网线阵工业相机，但整体自产率低，主要系相机环节国产品牌竞争激烈，自产与外购成本差异不显著。目前公司工业相机产品主要包括行曝光面阵、帧曝光面阵、口高分辨率面阵、大靶面高分辨率面阵和线阵相机，2021年相机收入占比达到17%。 镜头：镜头是机器视觉的“晶状体”，是图像采集部分重要的成像部件。目前公司已实现自主生产的镜头产品包括定焦镜头、线扫镜头等，主要外购的镜头为远心镜头。其中，线扫镜头相较定焦镜头的最大像面尺寸更大，远心镜头有着超低的畸变特性。对于外采的远心镜头，公司已掌握远心镜头的研发设计和生产能力，但远心镜头涉及的规格型号众多，单种规格型号的用量相对较小，不利于规模化生产，故未纳入自产范畴。2021年镜头产品的收入占比为14%。 视觉控制系统：视觉控制系统相当于人脑的视觉皮层和大脑。公司自2009年即推出自研视觉软件Scismart1.0，是最早从事软件自研的国产厂商之一。2022年上半年，公司发布了基于自研AI和3D算法的新一代视觉软件SciDeepVision和SciSmart3视觉平台，集成了预处理、定位、测量、检测、识别、3D聚焦、自动对焦、3D结构光测量、双目立体测量、光度立体技术等一系列图像处理工具，兼容市面上主流相机品牌和GeniCam协议，支持串口、TCP等多种通讯模式及主流的通讯协议，能够方便的与各品牌运动控制设备建立数据交互。2021年视觉控制系统的收入占比为10%。 图2.奥普特产品收入占比（2021年） 图3.奥普特产品自产率（2020H1） 图4.公司产品矩阵及应用场景举例 1.2.业绩增长稳健，新能源打开成长空间 3C锂电双轮驱动，营收利润稳步增长。得益于公司在3C电子、新能源领域多年的技术、客户积累，以及下游行业景气度的持续提升，2017-2021年公司营业收入从3.03亿元增长至8.75亿元（CAGR达30%），归母净利润从0.76亿元增加至3.03亿元（CAGR达41%）。其中2022年H1实现营业收入6.01亿元，同比+53.29%；实现归母净利润1.95亿元，同比+36.46%；剔除股份支付后实现归母净利润2.10亿元，同比+46.69%。其中，公司新能源业务实现了同比超过130%的收入增长，与宁德时代、比亚迪等行业龙头企业的合作得到了进一步加深；3C电子业务作为公司基本盘持续稳定增长，3C电子收入同比增长38%。 图5.公司营业收入及其同比增速（2017-2022H1） 图6.公司归母净利润及其同比增速（2017-2022H1） 图7.3C、 新能源及其他主要下游收入增速（2018-2022H1） 图8.3C、 新能源及其他主要下游收入占比（2017-2021年） 解决方案溢价显著，盈利能力突出，规模效应有望逐步释放。机器视觉产品与方案具有非标属性，公司方案解决能力突出，服务响应优势凸显，面向下游头部客户仍有较强议价能力。2017-2022H1，公司毛利率始终保持在70%上下，近两年毛利率略有下降主要系客户成本要求更加严苛的新能源业务占比快速增长。 公司净利率保持在30%以上，费用率较为稳定，近两年研发&销售费用率略有上升主要系新能源等新行业的开拓推进。我们认为随着最近两年新能源主要客户的拓客进入收获期、机器视觉的普及带来的培训客户成本降低以及行业经验积累带来的产品通用性提升，未来公司相关费用率将继续下行。 图9.奥普特毛利率及净利率（2017-2022H1） 图10.奥普特期间费用率（2017-2022H1） 1.3.创始人技术出身，股权激励计划绑定核心员工 创始人技术背景深厚，公司股权结构稳定。截至2022H1，公司实际控制人为卢治临与卢盛林兄弟，分别持有29.79%，29.13%的股权份额。此外，公司副总经理兼董事会秘书许学亮先生和公司员工持股平台千智投资分别持有7.28%、5.82%股权，为公司一致行动人。公司董事长兼研发总监卢盛林博士为华南理工机械制造及其自动化专业博士，历任东莞理工学院讲师、副教授，在光源和相关行业视觉领域的深耕细作，积累了大量的理论知识和应用经验，为公司的持续发展和不断突破奠定基础。 图11.公司股权结构图（2022H1） 股权激励绑定核心人才。千智股权投资和国信鼎信10号分别为公司设立的员工持股平台和高管及员工参与的战略配售资管计划，分别持有5.82%和1.76%的公司股权。2021年公司面向包括高管、核心技术人员在内的272人再次设立股权激励计划，进一步加深与核心人才的绑定。限制性股票的业绩考核目标为2022-2024年收入增长不低于2021年基数的30%/60%/90%，CAGR目标达24%。 图12.公司股权激励计划（2021年） 2.机器之“眼”优势凸显，百亿赛道长坡厚雪 2.1.机器之“眼”替代人眼，赋能工业制造 先进制造占比提升叠加人口红利衰减，“中国智造”加速转型。近年来，国务院、工信部等部门相继出台《中国制造2025》、《“十四五”智能制造发展规划》等重磅政策，旨在加速驱动“中国制造”向“中国智造”转型。根据经济学家索洛提出的新古典经济增长模型，“人口增长”和“技术进步”是经济增长的两大源泉。我们认为当前利用先进自动化、机器视觉、大数据、云计算等新型技术应对高端制造业中的工艺需求，摆脱“人口红利”的旧模式，拥抱“智能化红利”新模式将成为不可逆的产业路径选择。 人口红利逐步衰减，劳动力成本压力倒逼企业智能化转型。据国家统计局数据显示，我国制造业平均工资从2015年的55,324元攀升至2021年的92,459元，主要系我国人口结构已于2011年到达刘易斯拐点，劳动力从过剩转为短缺，人口老龄化现象严峻，企业用工成本与日俱增。与此同时，严格的疫情防控政策不可避免会对企业的开工时间、人员稳定性、承诺交期等产生不确定性影响，直接或间接也增加了企业的综合成本。 新能源、半导体、汽车、航空航天等高端制造业占比提升，对工业智能化水平提出更高要求。随着先进制造在我国的占比提升，工业生产线上人眼在精度、效率等方面已不能满足产业升级的要求。如何借助机器视觉等智能化技术替代传统人工操作，实现提质、降本、增效，成为制造业的共性需求。 图13.我国制造业人力成本持续攀升（2010-2021年） 图14.高技术产业工业增加值增速持续领先（2018-2022年） 高技术产业包括：医药制造，航空、航天器及设备制造，电子及通信设备制造，计算机及办公设备制造，医疗仪器设备及仪器仪表制造，信息化学品制造等6大类 机器视觉是智能装备的“眼睛”和视觉“大脑”。机器视觉顾名思义是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量、定位等功能。 机器视觉的应用案例包括但不限于在3C行业的精密组装环节，锂电行业的电池焊缝检测工序等。机器视觉系统的“读取信息-传输信息-处理信息”的过程与人眼的运作机制对应，可谓人类视觉在工业界的延伸，显著提高工业生产自动化、智能化的程度。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机、图像处理硬件、图像处理软件、执行单元等，涉及图像处理、模式识别、人工智能、光机电一体化等多个领域。 图15.机器视觉原理示意图 机器视觉相比人眼具备明显优势。以往大批量工业生产过程中，主要靠人工视觉对产品进行测量、识别和分析。由于人工视觉处理时，效率低，稳定性差且精度不高，用机器视觉可以大幅度提高处理效率和自动化程度；同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，也常用机器视觉来替代人眼，如核电站监控、晶圆缺陷检测；而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。由于机器视觉系统可快速获取大量信息，且易于自动处理及信息集成，故在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛用于装配定位、产品质量检测、产品识别、尺寸测量等方面。 图16.机器视觉相较人眼的优势 识别、测量、定位和检测等四大应用场景，行业下游“多点开花”。在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地应用于电子、SMT、半导体、医药/医疗、烟草、印刷、食品/饮料、汽车、锂电、光伏等各行各业中。应用项目包括装配定位、产品质量检测、产品识别、产品尺寸测量等方面。 图17.机器视觉在不同行业的应用 2.2.全球市场空间广阔，国内市场大有可为 全球机器视觉市场稳健增长 ，中国市场发展势头强劲 。根据Marketsa