Leadleo.com 企业竞争图谱:2024年工业机器视觉头豹词条报告系列 文上·头豹分析师 2024-08-16未经平台授权,禁止转载版权有问题?点此投诉 工业制品/工业制造 制造业 行业: 人工智能 关键词: 行业定义 工业机器视觉作为人工智能领域中迅速崛起的分支,… 行业分类 按照应用领域的分类方式,工业机器视觉行业可以分… 行业特征 工业机器视觉行业的特征包括区域性、政策利好、内… 发展历程 工业机器视觉行业目前已达到3个阶段 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 行业规模 工业机器视觉行业规模暂无评级报告 SIZE数据 政策梳理 工业机器视觉行业相关政策6篇 竞争格局 数据图表 摘要工业机器视觉作为AI分支,通过模拟人眼赋予机器感知能力,广泛应用于制造、质检、医疗等领域。中国行业集中于沿海经济区,受政策利好推动快速发展,但内卷化严重,竞争激烈。市场规模持续增长,得益于技术核心优势、劳动力成本上升及下游应用行业扩张。未来,智能制造需求将推动机器视觉行业进一步发展,成为智能制造的重要增长点。 行业定义[1] 工业机器视觉作为人工智能领域中迅速崛起的分支,通过模拟人类视觉系统,赋予机器感知和认知外部世界的能力。工业机器视觉是将“机器代替人眼”的理念应用于工业制造,并通过植入“大脑”使机器能够进行智能分析和决策。这一技术广泛应用于工业制造、质量检测、医疗成像和无人驾驶等多个领域。完整的机器视觉系统通常包括“两个部分:第一部分为“视”,即系统的硬件组成部分,主要包括:光源、镜头、工业相机、图像采集卡;第二部分是“觉”,即系统的视觉处理软件。工业机器视觉行业包括机器视觉部件和系统制造商、系统集成商、代理商、从事机器视觉及图像相关技术的咨询机构、研究机构、学术团体和使用机器视觉产品的各行各 业。 [1]1:凌云光招股说明书,天… 行业分类[2] 按照应用领域的分类方式,工业机器视觉行业可以分为如下类别:尺寸与缺陷检测、智能制造、自主导航;按照成像维度的分类方式,工业机器视觉行业可以分为如下类别:2D工业机器视觉、3D工业机器视觉;按照基本功能的分类方式,工业机器视觉行业可以分为如下类别:识别、测量、定位、检测。 工业机器视觉行业基于应用领域的分类 尺寸与缺陷检 测 主要涵盖高精度定量检测(如对工业组件的尺寸检测) 和定性检测(如产品的外观检查、缺陷性检测与装配完 全性检测)。 工业机器视 觉分类 智能制造 机器视觉技术目前应用最广的技术方向之一,通过将这 一技术集成到制造和装配过程中,可以对工业机器人进 行视觉辅助,实现精准的定位和引导。 自主导航 机器视觉在导航领域可以模拟人眼来识别环境,通过大 脑分析,来指导行走。 工业机器视觉行业基于成像维度的分类 2D工业机器视 觉 工业机器视 觉分类 基于灰度和对比度进行参考分析,2D工业机器视觉能 够执行定位、检测、测量和识别等关键功能。由于其较早发展起步和成熟技术基础,2D视觉已在多个工业领域得到广泛应用。当涉及到对物体相对尺寸的测量,2D视觉具备经济效益,更具性价比。 3D工业机器视 觉 相较于2D视觉,3D视觉在测量精度、环境适应性以及处理复杂形状方面具有显著的优势,同时也具有更高的计算要求,在测量物体的绝对尺寸以及无序环境中时, 3D视觉技术具有绝对优势。 工业机器视觉行业基于基本功能的分类 识别 主要指标为识别的准确度和速度,依赖于分析目标物体的特定属性,如形状、色泽、文字标识、条形码等特征 来进行区分 测量 工业机器视 觉分类 测量过程涉及将图像中的像素数据转换为实际的度量单位,实现对物体尺寸的精确计算。高精度以及复杂形态 的测量是机器视觉的优势领域。 定位 主要指标为定位的精度和速度。旨在捕捉目标物体的空 间坐标,无论是在平面还是立体空间。 检测 一般是指外观检测,其种类繁多。涵盖从产品装配后的 完整性检查到外观缺陷检测检测。 [2]1:https://blog.csdn.… 2:天淮科技招股说明书,C… 行业特征[3] 工业机器视觉行业的特征包括区域性、政策利好、内卷化现象严重。 1区域性明显 中国机器视觉行业主要集中在沿海经济发达区域,如广东、上海、江苏、浙江和福建等。这些地区智能制造的快速进步得益于产业集群的带动,强大的客户基础和人才库。广东作为中国经济第一大省,其制造业特别是电子信息产业的蓬勃发展,使其成为机器视觉市场的关键区域。此外,江苏和浙江,作为上海经济圈的重要组成部分,以其快速的经济增长和庞大的经济规模,成为机器视觉行业发展最快的地区之一。 2政策利好 近年来,国家通过一系列政策文件,如《中国制造2025》、《智能制造发展规划(2016-2020年)》和 《“十四五”机器人产业发展规划》等,明确表达对智能装备制造业,尤其是工业机器视觉行业的支持和 启动期1998~2002 自1998年,电子和半导体工厂包括中国香港和中国台湾投资的工厂,开始落户广东和上海,带有机器 视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。 厂商和制造商开始发展视觉检测设备,是工业机器视觉市场需求真正的的开始。与此同时,部分自动 重视。这些政策不仅为行业提供市场空间和发展机遇,还鼓励工业机器视觉技术在工业领域的应用。随着国家产业政策的持续推动,预计工业机器视觉行业将迎来更快速的发展,为实现"中国制造"向"中国智 造"和"中国创造"的转变提供强有力的技术支撑。 3内卷化现象严重 机器视觉进入门槛低,目前行业已有近1,000家企业在布局,而在这在这众多参与者中,约97%企业营收规 模仅在数百万至数千万人民币之间。部分企业并没有自身核心技术,而是通过采购其他公司软件解决方案,并与硬件结合来实施系统集成项目。这类模式加剧市场的过度竞争,从而导致内卷引发的价格战问题。然而,机器视觉领域不管是硬件还是软件,前期投入成本都较高,导致中国部分机器视觉企业陷入不良循环,支出与收入不成正比。因此,尽管国产机器视觉产品销售量相对可观,但由于产品定价过低,利 润空间有限,整体营业额较低,导致机器视觉整体市场规模增速明显放缓。 [3]1:https://www.gov.c… 2:https://mp.weixin.… 3:https://www.gov.c… 4:天准科技招股说明书,G… 发展历程[4] 萌芽期1990~1997 头部国际机器视觉厂商还未进入中国市场,20世纪90年代初,来自研究图像处理和模式识别的实验 室工程师成立视觉公司,开发第一代图像处理产品,能够做基本的图像处理和分析工作,成功解决多媒体处理,印刷品表面检测,车牌识别等实际问题。但产品本身软硬件方面的功能和可靠性不够好,还未开展工业应用。 市场需求不大,工业界工程师对机器视觉没有概念,大部分企业未认识到质量控制重要性。 中国工业机器视觉行业的发展与新能源汽车的兴起密切相关,可分为3个历史时期:萌芽期(1990-1997年)、启动期(1998-2002年)、高速发展期(2003-至今)。目前,工业机器视觉行业正经历技术迭代升级,2D视觉向3D视觉进行延伸。 [4]1:https://new.qq.co… 2:https://www.21ic.c… 3:甲子光年,海康机器人… 产业链分析 [13 化公司洞察到设备制造商或OEM厂商对技术开发支持和产品选型指导的需求,开始做国际机器视觉供应商的代理商和系统集成商,从美国和日本引入先进成熟产品,给终端用户提供专业培训咨询服务,有时和商业伙伴共同开发整套的视觉检测设备。 高科技生产线和设备的引入,中国厂商和制造商开始自主发展视觉检测设备,自动化公司作为代理商和系统集成商,引进国际先进技术,提供专业服务。 高速发展期2003~2024 部分跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。 更多中国企业布局工业机器视觉赛道,伴随中国机器视觉技术升级迭代,中国本土品牌市场规模占比逐年上升,于2020年达到51%,首次超过海外品牌。2021-2024年,工业机器2D视觉向3D视觉进行延伸,随着智能制造的不断深入,面对复杂的物件辨识和尺寸量度任务,市场对3D视觉的需求与日俱增。 跨国公司本地化,本土品牌崛起,技术迭代升级,市场需求增长。 工业机器视觉行业产业链上游为硬件与算法软件环节,主要作用是提供相机、镜头、光源等关键硬件以及机器视觉算法与软件的开发和集成,这些硬件和软件是实现机器视觉系统功能的基础,确保图像采集的质量和处理的效率。产业链中游为视觉系统与智能装备环节,主要作用是整合上游的硬件和软件,形成独立完整的成像单元和相应的算法软件,提供图像采集、处理与通信的一体化解决方案,具备多功能、模块化和高可靠性的特点,以适应各种复杂的应用场景。产业链下游为各行业集成应用和服务环节,主要作用是将机器视觉技术应用于电子制 造、汽车、医药、印刷包装等多个领域。[6] 工业机器视觉行业产业链主要有以下核心研究观点:[6] 工业机器视觉核心既在与上游硬件软件开发,也在于中游系统集成和应用创新。 工业机器视觉的核心价值主要在于产业链的上游和中游环节。具体分析:1)上游环节:包括工业相机、镜头、光源、图像采集卡和视觉控制器等硬件,以及底层的算法软件库。这些硬件和软件是机器视觉系统的基础,它们负责捕捉和初步处理图像信息。在目前整个机器视觉系统的成本构成中,零部件及软件开发占据80%的比例,其中零部件占比超60%,底层软件系统开发占比达19.88%。元器件成本中,相机占比最大,达到27.11%。上游硬软件生产环节是产业链中绝对的核心环节和价值获取者;2)中游环节:中游主要为视觉系统和智能视觉装 备,它们基于上游提供的硬件和软件,通过集成和优化,形成完整的机器视觉解决方案。中游环节包括可配置视 觉系统和智能视觉装备,这些系统和装备能够独立完成图像采集、处理、分析和输出动作指令,是机器视觉应用的直接执行者。 在工业机器视觉产业链中,上游和中游环节相互依赖,共同构成机器视觉系统的整体性能和应用能力。上游环节提供高质量的硬件和软件基础,而中游环节则通过系统集成和应用开发,实现机器视觉技术的实用化和产业化。因此,可以说机器视觉的核心既在于上游的硬件和软件开发,也在于中游的系统集成和应用创新。 3D技术、"5G+AI”技术的升级,优化工业机器视觉产业链。 技术升级正在引领工业机器视觉产业链的革新,具体分析:1)3D技术:其快速的测量速度、高精度、强抗干扰能力以及用户友好的操作性,有效解决了2D技术在测量物体高度、厚度、体积和平面度等方面的局限,使得3D视觉技术在高端制造领域的应用更加广泛;2)“5G+AI”:5G与AI的融合解决方案通过5G网络的高速连接、边缘计算的即时处理和云服务的强大支持,克服了成本高、数据孤岛和适应性差的挑战,具备实现数据互联互通、提升设备智能化水平,简化部署流程,支持大规模应用等多方面优势,从而提高生产效率并降低维护成本,推动工业视觉技术的普及和成本效益的优化。[6] 生产制造端 硬件与算法软件环节,提供相机、镜头、光源等关键硬件以及机器视觉算法与软件的开发和集成。 上游厂商 查看全部 陕西维视智造科技股份有限公司 浙江华睿科技股份有限公司 杭州海康机器人股份有限公司 上 产业链上游 产业链上游说明 上游工业相机:2D市场国产化加深,3D市场竞争激烈,中国本土、国际企业技术定位应用场景各异,规模较小。 工业相机作为机器视觉系统的关键组件,集成从光源到图像处理的完整功能模块,能够独立完成视觉信息的采集、处理和输出,为整个系统提供关键的有效数据,占据产业链成本27.11%,占比最大。其主要分为两大类:2D和3D。1)2D工业相机:2023年海康机器人、华睿科技两大企业出货量合计CR2为60%,中国工业相机市场的国产化进程正逐步加深,2022年内资占据78.6%的市场,国产品牌主导地位初步形成;2)3D工业相机:从竞争格局来看,目前中国3D工业相机