2018年机器视觉市场分析调研报告

2017年机器视觉市场分

析调研报告

目录

第一章机器视觉发展背景 (3)

1.1 机器视觉综述 (3)

1.1.1 机器视觉定义及组成 (3)

1.1.2 行业发展阶段 (5)

1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6)

1.2 机器视觉行业发展特性 (7)

1.3 产业链分析 (8)

1.4 行业发展环境分析 (9)

1.4.1 行业政策环境 (9)

1.4.2 行业技术环境分析 (10)

第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11)

2.1 市场发展规模 (11)

2.1.1 产业发展历程 (11)

2.1.2 应用现状分析 (12)

2.1.3 产业市场规模和格局 (13)

2.2 行业分布状况和发展趋势 (14)

2.2.1 产业地区分布情况 (14)

2.2.2 发展趋势预测 (16)

第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18)

3.1 发展现状及市场规模 (18)

3.1.1 产业发展历程 (18)

3.1.2 市场规模 (19)

3.2 行业竞争现状 (21)

3.2.1 行业竞争主体 (21)

3.2.2 企业分布状况 (26)

3.3 发展趋势 (27)

第四章机器视觉的应用 (29)

4.1 应用领域分布 (29)

4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30)

4.2.1 在工业领域中的应用 (30)

4.2.2 在农业领域中的应用 (34)

4.2.3 在医药行业中的应用 (36)

4.2.4 在交通领域中的应用 (37)

第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39)

5.1 发展前景及进入壁垒 (39)

5.2 投资机会和风险 (41)

第一章机器视觉发展背景

1.1 机器视觉综述

1.1.1机器视觉定义及组成

机器视觉就是用机器来代替人眼来做测量个判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需特征信息或者根据判断分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。

一个典型的机器视觉系统包括：照明（光源）、镜头、相机（CCD或CMOS）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建机器视觉系统时，用户需要采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分组件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种情况下，组件机器视觉系统需要大量的时间和精力来选购不同厂家的产品，无论在人力还是资源寻找成本上都会付出很多。

图1：机器视觉组成

一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：

照明（光源）：

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常

用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

镜头

FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）。镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

视觉检测中如何确定镜头的焦距，为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：

·视野- 被成像区域的大小。

·工作距离（WD）- 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。

·CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。

·这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的CCD 规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，最后再转换为毫米。

高速相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。

要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机；

按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机；

按分辨率划分，像素数在38万以下的为普通型，像素数在38万以上的高分辨率型；

按光敏面尺寸大小划分，可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机；

按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机）；

按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。

图像采集卡

图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。

比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。

视觉处理器

视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。

1.1.2 行业发展阶段

机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。

第一阶段为初级阶段。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。在20世纪90年代初，一些来自这些研究机构的工程师成立了他们自己的视觉公司，开发了第一代图像处理产品，和一些简单的图像处理软件库，并在大学的实验室和一些工业场合得到了应用，人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。但是当时的市场需求不大，工业界的很多工程师对机器视觉没有概念，另外很多企业也没有认识到质量控制的重要性。这种状况一直持续到1998年。期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。

第二阶段为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，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。随着这股潮流，一些厂商和制造商开始希望发展自己的视觉检测设备，这是真正的机器视觉市场需求的开始。

第三阶段从2002年至今，称之为机器视觉发展期。在此阶段各个行业，越来越多的客户开始寻求视觉检测方案，机器视觉可以解决精确的测量问题和更好地提高他们的产品质量，一些客户建立了自己的视觉部门。.越来越多的本地公司开始在他们的业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品代理商，一些是自动化系统集成商，一些是新的视觉公司。

现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及：图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。中国机器视觉呈快速增长趋势。当前，机器视觉的应用已经超越了其传统的检验领域，向着更深层、更为多样化的领域扩展。与此同时，机器视觉产品的采购量也在节节攀升。

1.1.3 机器视觉特点及应用优点

机器视觉具有以下特点：

1、精度高

作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。以为此种测量不需要接触，所以对脆弱的部件没有磨损的危险和伤害。

2、连续性

视觉系统可以使人们免收疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。

3、成本效率高

随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变的越来越高。比如：一个价值10000美元的机器视觉系统可以轻松取代3个人工探测着，而每个探测着每年的工资约20000美元。另外，视觉熊的操作和维持费用非常低。

4、灵活性

视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需要软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。

机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的适应性。它们使自动机器有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具

更换”仅仅是软件的变换而不是更昂贵的硬件。当生产性重组后，机器视觉系统可以重复使用。

机器视觉系统应用的优点：

机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大的优点为：

1、实现非接触测量。对观测和被观测者都不会有任何损伤，从而提高了系统的可靠性；

2、具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩张了人类的视觉范围；

3、长时间工作。人类难以长时间对同一现象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地进行观测、分析与识别任务；并可应用于恶劣的工作环境。

1.2 机器视觉行业发展特性

目前，在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌，国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。伴随着经济水平的提高，和技术的不断更新换代，机器视觉行业发展也呈现出如火如荼的趋势，呈现出周期性、季节性和区域发展的特性。

机器视觉系统的发展经历了三个阶段，每一个阶段都有自身发展的特性，从图像视觉到现在机器视觉系统的整体构造，机器视觉系统大发展呈现周期性的趋势；而从机器视觉行业角度来讲，从机器视觉理念的慢慢渗入，如今，机器视觉企业也在摸爬滚打中不断发展，但是总体缺乏领军企业，多数企业都是生产机器视觉系统中的某一部分，或者零部件，没有相对在行业配套中十分突出的企业，行业技术的发展也跟随着中下游产业链企业的发展，呈现周期性的发展特性，经有关调查发现，机器视觉企业的利润突出增长点在下半年。除此之外，机器视觉的发展也呈现了地域性发展的特点，北美、欧洲、德国、日本、中国，目前是世界上机器视觉的主要发展地，机器视觉理念的发展也日趋成熟，而在中国，机器视觉企业，更表现出了比较明显的地域集中性特点。中国机器视觉行业中的十大领先企业有：北京凌云光技术、中国大恒（集团）北京图像视觉技术分公司、

东莞奥普特自动化科技、北京三宝兴业视觉技术、北京嘉恒中自图像技术、北京微视新纪元科技、东冠科技（上海）、北京征图新视科技、北京盈美智科技和西安艾菲特光电技术。 由此可以看出，中国的机器视觉行业企业，在北京、上海、广东地区分布比较集中。 而这些地方， 也是中国电子企业、光电企业、通讯企业等飞速发展的地区，呈现出比较明显的区域性发展特性。

1.3 产业链分析

据有关统计，目前全球机器视觉市场总量在60亿~70亿美元之间，并且以每年8.8%的速度迅速增长。 而在中国，机器视觉产业还处于起步阶段，尽管在某些局部已经有了应用，但对于市场和大多数人来说，它还是一个新鲜事物。 据了解，虽然目前国内机器视觉应用的产品几乎都是国外的品牌，但目前国际上的主要机器视觉生产供应商几乎都并不直接面对中国的用户，而是通过代理商的模式销售其产品。 国内机器视觉厂商多是引进国外的产品，针对国内厂商的需求，做一些系统集成方面的工作，实际从事生产机器视觉产品的企业微乎其微。 即便是系统集成商，所做的工作也并不轻松。 因为在实际工作中所面对的终端用户行业特点千差万别，需要系统集成商对这些客户从事的行业以及生产环节有所了解。 而这需要一个过程。

机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。 行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。 除此之外还有应用到汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域。 机器视觉产业链示意图如下：

图2 机器视觉产业链示意图

机器视觉的发展必然要放在加工业大环境中，毕竟它只是生产流水线中的一个环节。 即便如此，国内机器视觉产业的发展也并不算完善。 业内专家认为，机器视觉在国内还没有发展成一个完整的行业，从供应商到系统集成商到终端客光源 镜头 工业相机

图像采集卡

图像处理软件

……

半导体 电子制造业 汽车制造业 印花包装业 烟草业 农业 医药 交通 ……

户，整条产业链还处于培育阶段。

从中国来看，国内的机器视觉厂商虽然也有一些生产型企业，但更多的则是提供应用的厂商，其中以从研究机构出来的居多。这些厂商的特点普遍是规模不是很大，往往代理德国、日本、美国、加拿大等国企业的产品。

业内专家认为，与国外同行业相比，国内机器视觉产品并不仅仅只在技术性能上有差距，还包括品牌和知识产权上的差距。机器视觉行业一定要形成统一的开放标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品，才能促进中国机器视觉产业朝着国际化水平发展。

1.4 行业发展环境分析

1.4.1 行业政策环境

1、行业管理体制

机器视觉行业的主管部门有工业和信息化部以及国家发展和改革委员会，该主管单位会向国家其他有关部门制定行业政策和行业发展规划，指导整个行业协同有序地发展。机器视觉行业联盟是行业内一个自发性组织，成立于2011年3月，并于2011年7月开始吸纳会员，目前已有国内40余家企业加入，部分企业还在陆续加入。其宗旨在于推动中国机器视觉和图像技术基础理论和应用研究的发展，推动机器视觉和图像技术的普及，培养机器视觉和图像科技人才，促进中国机器视觉行业企业和国际企业的合作交流。

此外，机器视觉行业涉及到的行业较多，这些行业相关的自律组织也参与到机器视觉行业的相关管理中，如制定相关的行业规范及标准、建立行业自律性机制等。相关的自律组织有：中国照明电器协会、中国自动化协会、中国图像图形学学会等。此外，国家质量监督检验检疫局、国家环保局等，也参与机器视觉的相关行业标准制定工作。

2、行业相关行政法规

机器视觉行业在中国正蓬勃发展，伴随着时代的潮流，政府对机器视觉行业企业也有了极大的支持力度，出台了一系列的行业行政法规，以支持机器视觉行业的发展。如下相关文件，均提及了有利于机器视觉行业发展的相关法规。

《国家中长期科学和技术发展纲要（2006-2020）》中，提出加大工业节能、综合节水、流程工业的绿色化的重要性，并要求重点研究开发冶金、化工等流程工业和交通运输业等主要高耗能领域的节能技术与装备，重点研究开发工业用水循环利用技术和节水型生产工艺，重点研究开发绿色流程制造技术，高效清洁并