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機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈全景解析

 rwm1110 2021-03-04

查行業(yè)數(shù)據(jù),就用行行查
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機(jī)器視覺(MachineVision)是一種應(yīng)用于工業(yè)和非工業(yè)領(lǐng)域的硬件和軟件組合,其主要功能為捕獲并處理圖像,為設(shè)備執(zhí)行提供操作指導(dǎo),是智能制造的先鋒力量,主要應(yīng)用于制造業(yè)的前端環(huán)節(jié)如電子制造和汽車等領(lǐng)域。

國內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)啟蒙于20世紀(jì)90年代,最初代理國外機(jī)器視覺產(chǎn)品,進(jìn)入21世紀(jì)后少數(shù)本土機(jī)器視覺企業(yè)逐漸開啟自主研發(fā)之路。
根據(jù)CBInsight數(shù)據(jù),當(dāng)前中國已是繼美國、日本之后的第三大機(jī)器視覺領(lǐng)域應(yīng)用市場,包括機(jī)器視覺設(shè)備在內(nèi),2019年國內(nèi)總市場規(guī)模達(dá)138億元,國產(chǎn)化率約為40%,預(yù)計(jì)2022年國產(chǎn)化率提升至55%。
作為新興技術(shù)和產(chǎn)業(yè),中國機(jī)器視覺行業(yè)規(guī)模仍較小,但增速遠(yuǎn)快于全球,處于快速成長的階段。在人工成本壓力、精密制造發(fā)展、工業(yè)生產(chǎn)效率等大趨勢下,機(jī)器視覺在我國長期廣闊的發(fā)展前景。

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機(jī)器視覺系統(tǒng)主要包括成像和圖像處理兩大部分。

前者依靠機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件部分完成,后者在前者的基礎(chǔ)上,通過視覺控制系統(tǒng)完成。具體來看,主要包括光源及光源控制器、鏡頭、相機(jī)、視覺控制系統(tǒng)(視覺處理分析軟件及視覺控制器硬件)等。
機(jī)器視覺具有識別、測量、定位和檢測四項(xiàng)重要功能,其中檢測技術(shù)難度最高。這四項(xiàng)功能在速度、精度和適應(yīng)性等方面優(yōu)于人類視覺,是推進(jìn)工業(yè)企業(yè)智能化的重要工具。
在工業(yè)領(lǐng)域,機(jī)器視覺相對人眼視覺存在顯著優(yōu)勢。相比人眼視覺,其具有圖像采集和分析速度快、觀測精度高、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、客觀性高、持續(xù)工作穩(wěn)定性高等優(yōu)勢,因而可幫助終端使用者進(jìn)行產(chǎn)品增質(zhì)、成本降低以及生產(chǎn)數(shù)字化。
機(jī)器視覺四大功能難度對比:

機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈


機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應(yīng)用行業(yè)構(gòu)成。
從深度來看,機(jī)器視覺的應(yīng)用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。以手機(jī)的制造為例,機(jī)器視覺可應(yīng)用在結(jié)構(gòu)件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié),iPhone生產(chǎn)全過程需要70套以上的機(jī)器視覺系統(tǒng)。

圖表來源:蘋果官網(wǎng)

當(dāng)前蘋果為機(jī)器視覺的主要用戶,其創(chuàng)新大小對于行業(yè)有明顯周期性影響。從單一頭部客戶向多客戶滲透是長期趨勢,隨著國內(nèi)智能化需求的提升,單一客戶帶
來的周期波動有望趨緩。
從廣度上看,機(jī)器視覺的下游行業(yè)眾多,包括汽車、3C電子、半導(dǎo)體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。
國際知名企業(yè)康耐視、基恩士、??怂箍档漠a(chǎn)業(yè)鏈布局更具深度,產(chǎn)品范圍包括傳感器、軟件等零部件,涵蓋上游領(lǐng)域。
數(shù)據(jù)來源:美國自動成像協(xié)會,中金證券


上游:零部件原材料

機(jī)器視覺是由多個部件組成,每個部件的原材料都不同,因此產(chǎn)業(yè)鏈上游涉及的行業(yè)范圍較為寬廣,主要有LED、CCD、CMOS、光學(xué)材料、電子元器件等原材料。
在一個典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)中,光源及光源控制器、鏡頭、相機(jī)等硬件部分負(fù)責(zé)成像,視覺控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)對成像結(jié)果進(jìn)行處理分析、輸出分析結(jié)果至智能設(shè)備的其他執(zhí)行機(jī)構(gòu)。
機(jī)器視覺工作流程:
數(shù)據(jù)來源:知網(wǎng)
光源
光源的好壞在于對比度、亮度和對位置變化的敏感程度,機(jī)器視覺行業(yè)主要采用LED光源產(chǎn)品。
目前沒有通用的機(jī)器視覺照明設(shè)備,針對每個特定的應(yīng)用實(shí)例有個性化的方案,以達(dá)到最佳效果。
光源行業(yè)國產(chǎn)化程度高,競爭比較激烈,其余各環(huán)節(jié)國產(chǎn)化率較低,產(chǎn)業(yè)鏈國產(chǎn)化亟待突破。奧普特為光源環(huán)節(jié)龍頭企業(yè)。
國內(nèi)外光源主要企業(yè):
圖表來源:華西證券
鏡頭
鏡頭相當(dāng)于人眼的晶狀體,是機(jī)器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點(diǎn),所使用的的鏡頭為工業(yè)級鏡頭。
根據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù),2019年全球工業(yè)鏡頭市場規(guī)模約為12億美元、中國約為7億人民幣,從增速來看,國內(nèi)增速遠(yuǎn)高于全球增速。
國內(nèi)外鏡頭主要企業(yè):
數(shù)據(jù)來源:華西證券
工業(yè)相機(jī)
相機(jī)是機(jī)器視覺中的圖像采集單元,相當(dāng)于人眼的視網(wǎng)膜,將光信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?。通過鏡頭的光學(xué)聚集于像平面、生成圖像,采集圖像后輸出模擬或數(shù)字信號,這些信號在視覺控制系統(tǒng)中重建為灰度或彩色矩陣圖像。
工業(yè)相機(jī)以歐美進(jìn)口為主,國產(chǎn)品牌從低端市場開始逐步進(jìn)口替代。
目前??禉C(jī)器人(??低曌庸荆?、大恒圖像和華睿科技(大華股份子公司)均已具備工業(yè)相機(jī)生產(chǎn)能力。
由于工業(yè)場景對機(jī)器視覺的精度、穩(wěn)定性要求較高,無論是軟件,還是光源、鏡頭、相機(jī)等硬件,都有較高的研發(fā)難度,且由于下游行業(yè)和需求多樣化,硬件型號以及軟件算法非常繁雜,全面的產(chǎn)品線布局需要較長時間的積累。此外,為了滿足新的行業(yè)與新的需求,諸多廠商前瞻性布局3D、機(jī)器學(xué)習(xí)等創(chuàng)新性技術(shù)。


中游:部件制造和成套系統(tǒng)集成

機(jī)器視覺中游是產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié),包括部件制造和成套系統(tǒng)集成兩個環(huán)節(jié)。國內(nèi)廠商在集成端發(fā)展迅速,尤其是在一些外資還沒有布局的領(lǐng)域、或者非標(biāo)自動化領(lǐng)域如3C等。
國內(nèi)集成廠商單純進(jìn)行二次開發(fā)利潤空間較小,在某一行業(yè)下游完成良好布局之后,會嘗試逐步向上游底層開發(fā)延伸,進(jìn)行核心軟硬件的進(jìn)口替代。
機(jī)器視覺開發(fā)工具主要有兩種類型,一種是包含多種處理算法的工具包,另一種是專門實(shí)現(xiàn)某一類特殊工作的應(yīng)用軟件。軟件算法方面,車內(nèi)凌云、???、大恒、奧普特都已具備開發(fā)底層算法的能力。
視覺控制系統(tǒng)-機(jī)器視覺算法是工業(yè)機(jī)器視覺的靈魂:
除了自主研發(fā)、生產(chǎn)并銷售標(biāo)準(zhǔn)化的機(jī)器視覺核心部件,機(jī)器視覺廠商也深度結(jié)合下游實(shí)際場景,以整體解決方案的模式提供成套系統(tǒng)。
成套系統(tǒng)集成環(huán)節(jié)在機(jī)器視覺中占有至關(guān)重要的地位,根據(jù)美國自動成像協(xié)會(AIA),2018年北美機(jī)器視覺行業(yè)銷售額中,機(jī)器視覺成套系統(tǒng)(包括智能相機(jī))占86%,機(jī)器視覺部件僅占14%。


機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈下游:終端應(yīng)用

受高精度要求機(jī)器視覺的下游需求結(jié)構(gòu)相對單一,半導(dǎo)體及電子制造、汽車行業(yè)應(yīng)用仍占半壁江山,占比分別為46.6%和10.2%。
隨著新能源行業(yè)的快速發(fā)展,成為新的增長極;同時醫(yī)藥、食品等領(lǐng)域的應(yīng)用也在興起。以食品行業(yè)為例,機(jī)器視覺目前應(yīng)用于檢測和分揀等,但主要是伊利、蒙牛等大型食品企業(yè)使用較多,在行業(yè)內(nèi)整體滲透率并不高,因此未來智能制造大趨勢下,滲透率逐步加深可期。

機(jī)器視覺行業(yè)競爭格局


從機(jī)器視覺市場競爭格局來看,行業(yè)內(nèi)全球主要玩家有基恩士、康耐視、CCS、海康機(jī)器人、中國大恒、茉麗特株式會社、奧普特等。
據(jù)中金公司報(bào)告顯示,全球機(jī)器視覺龍頭基恩士過去十年的毛利率、息稅前利潤率、凈利潤率平均水平為80%、50%、35%,康耐視盈利能力低于基恩士,但平均水平也高達(dá)75%、27%、26%。
較強(qiáng)的盈利能力反映了較高的行業(yè)壁壘,這主要源于機(jī)器視覺行業(yè)具有“技術(shù)密集”與“工藝密集”這兩大特性。且機(jī)器視覺廠商研發(fā)費(fèi)用率較高,2019年除了基恩士僅3%外,NationalInstruments、Basler、康耐視和奧普特研發(fā)費(fèi)用率均超過10%?;魇侩m然研發(fā)費(fèi)用率低,但其通過“應(yīng)用帶動研發(fā)”的方式,仍保證每年70%的新品是全球首款或行業(yè)首推。
據(jù)西部證券調(diào)研,康耐視、基恩士平均一套方案的價(jià)格在6-7萬,軟件價(jià)值占比超過50%,并占據(jù)高端產(chǎn)線。機(jī)器視覺系統(tǒng)中,軟件以及系統(tǒng)是核心,能為整套方案帶來更高的產(chǎn)品溢價(jià)。國產(chǎn)廠商整套方案價(jià)值較低,硬件占比較高。
國內(nèi)機(jī)器視覺市場仍較為分散,集中度存在提升空間。國內(nèi)廠商加強(qiáng)在算法上的突破,有助于其向更高端、精密的工序滲透,提升單套方案的價(jià)值量。
圖表來源:西部證券

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