“人形机器人的Optimus时刻”系列七：视觉感知：从机器视觉到“机器人之眼”

机器视觉：工业的慧眼。机器视觉通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力，具备识别、测量、定位、检测四大基础功能。据中商产业，2022年我国机器视觉市场规模168.88亿元。在AI、自动驾驶、人形机器人等新兴场景的带动下，预计2025年将增至349.03亿元。我国机器视觉企业的竞争力持续增强，海康机器人、奥普特、凌云光、天准科技等国产品牌保持较高的增长。据赛迪顾问数据，2020年，国产品牌在国内机器视觉市场中的份额首次突破50%，并保持逐年增长。随着国产品牌逐渐在自动化领域深耕，机器视觉领域的国外品牌光环或将逐步消退，国产工业机器视觉产品将有望逐渐成为工业智能化改造的首选。 进口品牌聚焦中高端市场，核心部件国产替代加速进行。展望未来，预计国产替代进口的进程将从易到难，依次是光源、相机、镜头和开发软件。在应用端，机器视觉设备的应用非常广泛，尤其在消费电子领域已经相当普遍。随着国内制造业的升级和全球高端制造产能向中国的转移，对高端精密机器视觉设备的需求或将同步增加，这将进一步推动国内机器视觉部件和设备厂商的技术迭代，并提升其对应用工艺的理解。 3D视觉+新兴应用场景掘挖机器视觉全新蓝海赛道。随着机器视觉硬件方案的日益成熟和算力的不断提升，以及软件在细分领域的解决方案、3D算法和深度学习能力的持续优化，机器视觉在机器人等领域的应用广度和深度不断增加。机器视觉核心部件和设备企业表现出色的盈利能力，加之行业巨大的成长潜力和进口替代空间，为国内机器视觉企业提供了前所未有的历史机遇。 机器人视觉：算法还是传感器？选择的问题。人类约70%的信息是通过人眼感知获取的，人形机器人也将通过视觉感知获取大量信息。目前在视觉方案上，每家人形机器人主机厂选择的方案有所差异，随着未来人形机器人出货量的增长，技术的迭代升级，未来视觉方案也将会逐步优化定型。特斯拉Optimus采用纯视觉传感器方案，搭载了2D视觉传感器和与特斯拉车辆相同的FSD技术以及Autopilot相关神经网络技术。人形机器人视觉方案目前主要以结构光、双目或多目RGB、TOF等的组合方案为主；算法基础强的厂商会采用更为简单的传感器方案，而算法相对薄弱的厂商会选择更为核心的硬件，国外大厂已经较早的布局和应用，国内市场还在逐步打开市场空间。 国内厂商竞速突围，成长迅速。1）奥比中光：3D视觉传感全技术路径布局，消费及机器人场景拓展未来空间。公司是行业领先的机器人视觉及AI视觉科技公司，致力于构建机器人与AI视觉产业中台、打造机器人的“眼睛”，在中国服务机器人3D视觉传感器领域，公司市占率超过70%。2）奥普特：硬件为基拓展解决方案，前瞻卡位优异赛道的机器视觉龙头。公司拥有完整的机器视觉核心软硬件产品，同时以核心光学技术为基础，提供各种视觉、传感器及运动部件等自动化核心产品及解决方案。3）凌云光：软件起家全产业链布局，多行业发力顺行业东风。公司基于“光、机、电、算、软”底层通用技术形成四大技术平台，积累了苹果、富士康、华为等行业龙头客户。4）天准科技：视觉装备平台企业，全新场景拓宽应用领域。公司面向精密制造领域，提供视觉测量、检测、制程等高端装备产品。 行业投资评级与投资建议。机器视觉是人工智能最重要的前沿技术之一，以优越的性能助力工业自动化、智能化的发展。提质、增效、降本是智造升级的源动力，随着我国逐渐步入老龄化社会，企业用工成本上升，机器使用提升或成为必然趋势。国内厂商正加快机器视觉核心部件国产化，从低端向高端市场布局，逐步实现进口替代，看好拥有机器视觉基因，并具备平台型拓展能力的公司。给予机器视觉核心部件及设备行业“推荐”评级，重点关注奥比中光、奥普特、凌云光和天准科技。 风险提示：人形机器人进展不及预期；国内厂商产品开发进度、核心客户导入不及预期；原材料价格上涨增加成本风险；市场竞争加剧等。 投资主题 报告亮点 本篇报告以机器视觉向机器人视觉转变为切入点，通过分析机器视觉核心功能、基础硬件架构、行业情况和发展趋势，认为随着机器视觉硬件方案的日益成熟和算力的不断提升，以及软件在细分领域的解决方案、3D算法和深度学习能力的持续优化，机器视觉在机器人等领域的应用广度和深度不断增加。机器视觉核心部件和设备企业表现出色的盈利能力，加之行业巨大的成长潜力和进口替代空间，为国内机器视觉企业提供了前所未有的历史机遇。 同时梳理核心人形机器人主机厂的视觉方案，认为人形机器人视觉方案目前主要以结构光、双目或多目RGB、TOF等的组合方案为主；算法基础强的厂商会采用更为简单的传感器方案，而算法相对薄弱的厂商会选择更为核心的硬件，国外大厂已经较早的布局和应用，国内市场还在逐步打开市场空间。 投资逻辑 机器视觉是人工智能最重要的前沿技术之一，以优越的性能助力工业自动化、智能化的发展。提质、增效、降本是智造升级的源动力，随着我国逐渐步入老龄化社会，企业用工成本上升，机器使用提升或成为必然趋势。国内厂商正加快机器视觉核心部件国产化，从低端向高端市场布局，逐步实现进口替代，看好拥有机器视觉基因，并具备平台型拓展能力的公司。给予机器视觉核心部件及设备行业“推荐”评级，重点关注奥比中光、奥普特、凌云光和天准科技。 一、机器视觉：工业的慧眼 （一）机器视觉：智能感知的核心 机器视觉是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号、转送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些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。美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会关于机器视觉作了以下定义：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。 图表1人工智能产业架构图 机器视觉主要集中在四大功能：识别、测量、定位和检测。随着机器视觉技术不断成熟和进步，它的应用变得越来越广泛，逐步替代人工检测，有效提高生产效率和生产的自动化程度。目前机器视觉主要集中在以下四大功能：识别、测量、定位和检测。识别功能是基于目标物的特征进行甄别，例如外形、颜色、字符、条码等；测量功能是指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物的几何尺寸，应用场景包括尺寸标注和测量等；定位功能指获得目标物体的位置信息，从而引导生产设备或检测设备进行精准定位或移动；检测功能一般指外观检测，应用场景有装配后的完整性检测、外观缺陷检测等。 图表2机器视觉的四大基础功能 （二）机器视觉系统的四大基本架构 机器视觉系统主要包括光学成像、图像传感器、图像处理、IO和显示五大模块。光学成像模块设计合理的光源和光路，通过镜头将物方空间信息投影到像方，从而获取目标物体的物理信息；图像传感器模块负责信息的光电信号转换，目前主流的图像传感器分为CCD与CMOS两类；图像处理模块基于以CPU为中心的电路系统或信息处理芯片，搭配完整的图像处理方案和数据算法库，提取信息的关键参数；IO模块输出机器视觉系统的结果和数据；显示模块方便用户直观监测系统的运行过程，实现图像的可视化。 图表3机器视觉系统的典型构架 相对于人类视觉而言，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的发展，机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。 图表4机器视觉和人类视觉对比 1、工业相机：捕捉和分析对象的核心部件 工业相机最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。工业相机一般安装在机器流水线上代替人眼来做测量和判断，通过数字图像摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，图像系统对这些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。工业相机按传感器的结构特性分为线阵相机和面阵相机； 按照输出信号的方式分为模拟相机和数字相机；按照响应频率的范围分为可见光（普通）相机、红外相机和紫外相机等。 图表5面阵相机和线阵相机 图像传感器按照半导体感光元器件类型的差异主要分为两大类：CCD和CMOS。CCD（charge coupled device）和CMOS（complementary metal oxidesemiconductor）都基于光电效应将光信号转换为电信号。CCD是电荷耦合器件的简称，在感光像点接受光照之后，感光元件产生对应的电流，电流大小与光强对应，因此感光元件直接输出的电信号是模拟的。CMOS是互补金属氧化物半导体的简称，CMOS传感器中每一个感光元件都直接整合了放大器和模数转换逻辑，当感光二极管接受光照、产生模拟的电信号之后，电信号首先被该感光元件中的放大器放大，然后直接转换成对应的数字信号。 图表6 CCD与CMOS CCD和CMOS有各自的优缺点，根据其特点应用于不同的场合。随着CMOS传感器在消费电子设备上的大量应用推动了CMOS技术的发展，其性能已显著提高，而制造成本大幅下降。CMOS传感器的分辨率和图像质量正在逼近CCD传感器。凭借高速度(帧速率)、高分辨率(像素数)、低功耗以及最新改良的噪声指数、量子效率及色彩观念等各方面优势，CMOS芯片逐渐在CCD芯片主导的领域里占据了一席之地，在工业图像处理的众多领域正逐步取代CCD传感器。 图表7 CCD与CMOS性能比较 2023年我国2D工业相机市场规模达37.9亿元。国产2D工业相机自2016年开始起量，较低的产品售价以及针对中低端市场的打法对外资品牌造成了一定冲击，导致2D工业相机在国内销量持续上升，但是相机均价却逐年下降的现象。2021年以来，区域性影响以及支柱性下游需求疲软导致机器视觉需求量增速出现较大幅度下滑。从市场规模来看，GGII数据显示，2023年我国2D工业相机市场规模为37.90亿元，同比增长8.12%。伴随下游行业迎来恢复性增长，据GGII预计，2028年2D工业相机市场规模将超过70亿元,2024-2028年复合增长率超过14%。 图表8我国2D工业相机市场规模及预测（亿元） 国产化进程加速，国产品牌主导地位初步形成。全球2D工业相机行业由国外知名企业如德国Basler、加拿大DALSA、美国康耐视等主导。我国对于工业相机的研究起步较晚，最初主要由大恒图像等几家老牌相机公司代理国外品牌。近些年我国也逐步发展出一批自主研发工业相机的国产品牌，如大恒图像、海康机器人、华睿科技和维视图像等。目前我国工业相机行业主要布局于中低端市场，逐步实现进口替代；而在高分辨率、高速的高端工业相机领域仍以进口品牌为主。据GGII数据，从市场竞争格局看，2023年海康机器人、华睿科技两家头部企业出货量合计占比超过60%，我国2D工业相机市场的国产化进程将持续深入。 图表9国内外工业相机参与厂商 我国3D工业相机发展迅速，成长空间广阔。据GGII数据显示，2023年我国3D工业相机市场规模23.62亿元，同比增长28.35%。从整体来看，虽然市场增速出现下滑，但3D视觉确定性趋势已形成，据GGII预计，2024年3D工业相机市场仍将延续增长态势，2028年市场规模将接近80亿元，2024-2028年复合增长率约29%。整体来看，目前我国3D工业相机市场仍处于早期市场发展阶段，市场竞争激烈，尚未出现明显市场格局。但是从应用场景来看，内外资品牌应用场景有明显划分：外资品牌主要应用于汽车、3C、锂电池、半导体晶圆检测、芯片检测等中高端领域中，产品价值量相对更高，而国产品牌则更多专注于物流、工程机械、金属加工、3C电子等中低端场景领域中。 图表10我国3D工业相机市场规模及预测（亿元） 2、镜头：机器视觉