中小幅面掃描相機產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃

中國機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及未來展望機器視覺（MachineVision）是指利用計算機視覺技術、圖像處理技術、模式識別技術等，實現(xiàn)機器自動獲取外界圖像信息并作出相應反應的技術。機器視覺的應用可以大大提高工廠的生產(chǎn)效率，從而提升企業(yè)的競爭力。除了市場規(guī)模的增長外，中國機器視覺行業(yè)的技術水平也有了明顯提升。近年來，隨著計算機視覺技術的飛速發(fā)展，中國機器視覺行業(yè)也迎來了大變革，技術水平也有了顯著提升。目前，中國機器視覺行業(yè)的技術水平已經(jīng)可以與國外行業(yè)相媲美。此外，中國機器視覺行業(yè)的發(fā)展還受到政府的大力支持。目前，政府正在大力推動機器視覺行業(yè)的發(fā)展，并對相關企業(yè)給予政策支持，促進企業(yè)投資和研發(fā)，以提高機器視覺行業(yè)的技術水平。綜上所述，中國機器視覺行業(yè)發(fā)展前景廣闊，未來將繼續(xù)保持良好發(fā)展態(tài)勢。隨著人工智能技術的發(fā)展，機器視覺行業(yè)將會受到更多的關注，從而推動其發(fā)展。同時，中國政府也將繼續(xù)加大對機器視覺行業(yè)的支持力度，以促進行業(yè)的發(fā)展。我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模隨著工業(yè)自動化技術的不斷發(fā)展，機器視覺在工業(yè)領域的應用越來越多。從全球市場來看，MarketsandMarkets數(shù)據(jù)顯示，2021年全球機器視覺市場規(guī)模約為804億元，同比增長12．15%。GGII預計至2025年該市場規(guī)模將超過1200億元。2022年至2025年復合增長率約為13%。隨著全球制造中心向中國轉(zhuǎn)移，中國已成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。2021年，國內(nèi)3C電子、新能源、快遞物流等行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關企業(yè)的擴產(chǎn)需求，機器視覺需求增長明顯。GGII數(shù)據(jù)顯示，2021年中國機器視覺市場規(guī)模138．16億元（該數(shù)據(jù)未包含自動化集成設備規(guī)模），同比增長46．79%。其中，2D視覺市場規(guī)模約為126．65億元，3D視覺市場約為11．51億元。根據(jù)GGII預測，至2025年我國機器視覺市場規(guī)模將達到349億元，其中，2D視覺市場規(guī)模將超過291億元，3D視覺市場規(guī)模將超過57億元。機器視覺廣泛應用于3C電子、新能源、汽車、醫(yī)藥醫(yī)療、半導體、快遞物流等眾多行業(yè)，在提高生產(chǎn)效率的同時，為我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級提供重要支撐。中國機器視覺行業(yè)市場概況中國市場已成為全球機器視覺市場規(guī)模增長最快的市場之一。根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的統(tǒng)計，中國機器視覺行業(yè)的銷售額從2018年的101．80億元增長至2020年的144．20億元，復合增長率達19．02%。得益于宏觀經(jīng)濟回暖、新基建投資增加、數(shù)據(jù)中心建設加速、制造業(yè)自動化推進等因素，預計2020年至2023年，中國機器視覺行業(yè)的銷售額將以27．15%的復合增長率增長，至2023年銷售額將達296．00億元。從下游應用行業(yè)角度考慮，根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計，機器視覺已經(jīng)在電子/電氣、半導體、汽車、印刷包裝、食品加工等領域得到廣泛應用。其中，電子/電氣行業(yè)是目前中國機器視覺行業(yè)最大的下游應用領域，2020年其銷售額占比為52．90%。機器視覺被廣泛應用在工業(yè)制造領域，制造業(yè)的發(fā)展將推動機器視覺的發(fā)展。根據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2021年我國國內(nèi)生產(chǎn)總值突破114．37萬億元，為全球第二大經(jīng)濟體；而作為經(jīng)濟支柱，我國制造業(yè)為我國GDP增長做出了巨大的貢獻。2010年我國制造業(yè)增加值首次超過美國，中國成為全球制造業(yè)第一大國，2021年我國制造業(yè)GDP增加值已達31．38萬億元。機器視覺為機器植入眼睛和大腦，讓機器取代人工，幫助制造業(yè)實現(xiàn)自動化和智能化，是現(xiàn)代化制造提質(zhì)、增效、降本、減排的推動力，是推動智能制造的關鍵引擎。隨著我國進入全面推進智能制造階段，機器視覺將向全行業(yè)覆蓋，應用市場需求急劇擴增，因此智能制造為機器視覺提供了巨大的需求牽引，是機器視覺的重大戰(zhàn)略機遇。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號。視覺是人類觀察世界和認知世界的最重要途徑，在不需要進行身體接觸的情況下，就能夠直接與周遭環(huán)境進行智能的交互。長期以來，科學家們一直試圖將視覺能力賦予機器，幫助它們看清世界。作為實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的關鍵核心技術，機器視覺也已經(jīng)成為人工智能領域發(fā)展最快的分支之一。機器視覺行業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)（一）機器視覺行業(yè)面臨的機遇1、機器視覺行業(yè)國家政策鼓勵行業(yè)為機器視覺行業(yè)，應用于智能制造的各個領域。近年來，國家為了大力支持和鼓勵智能制造產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，先后頒布了一系列的鼓勵及支持政策。其中，2021年12月，工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》中提到深入實施智能制造工程，著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應用水平，加快構(gòu)建智能制造發(fā)展生態(tài)，持續(xù)推進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡化協(xié)同、智能化變革，構(gòu)建虛實融合、知識驅(qū)動、動態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。2021年8月，國資委召開會議，強調(diào)要把科技創(chuàng)新擺在更加突出的位置，針對工業(yè)母機、高端芯片、新材料、新能源汽車等加強關鍵核心技術攻關。2021年3月，第十三屆全國人大第四次會議發(fā)布的《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》中提到培育壯大人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、網(wǎng)絡安全等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)，提升通信設備、核心電子元器件、關鍵軟件等產(chǎn)業(yè)水平。這些政策的頒布為智能制造在我國的發(fā)展樹立了鮮明的發(fā)展方向。整體來看，智能制造對設備的精度、速度、環(huán)境適應性等條件都提出了更高要求，這種要求也是機器視覺行業(yè)發(fā)展的驅(qū)動力。智能制造行業(yè)中關鍵技術領域的提升離不開機器視覺，核心產(chǎn)品的創(chuàng)新也離不開機器視覺，機器視覺作為智能制造的眼睛，為其提供強有力的技術支持，也為其進一步發(fā)展營造一個有利的客觀環(huán)境。此外，自動化設備作為機器視覺產(chǎn)品的重要載體，機器視覺系統(tǒng)為這些自動化設備收集、理解應用信息提供了一個主要途徑，自動化智能設備只有在仔細分析及評估這些信息后，才能觸發(fā)相應機器設備進行可靠的、有智慧的、甚至自主的行動。因此，隨著《中國制造2025》戰(zhàn)略的推進，我國工業(yè)制造領域的自動化和智能化程度的加深，機器視覺將得到更廣泛的發(fā)展空間。2、機器視覺行業(yè)提供巨大發(fā)展?jié)摿σ环矫妫捎谖覈鴩鴥?nèi)機器視覺企業(yè)起步時間較晚，在技術方面的實力有待提升；另一方面，國內(nèi)很多終端用戶出于使用習慣和安全性考慮，通常會要求設備制造商采用進口或國際品牌產(chǎn)品，使得國際品牌機器視覺企業(yè)在我國市場上仍舊占據(jù)優(yōu)勢地位。但近年來，隨著中美貿(mào)易戰(zhàn)、新冠疫情等不確定性事件頻發(fā)，國內(nèi)裝備制造企業(yè)在采購海外品牌產(chǎn)品時，會發(fā)生交貨周期長、售后服務不及時等問題，從而在一定程度上影響這些企業(yè)的交付進度，令企業(yè)蒙受損失。未來，隨著國內(nèi)機器視覺相關企業(yè)研發(fā)技術水平的提高、國產(chǎn)品牌智能制造設備商實力的增強，國產(chǎn)品牌機器視覺企業(yè)可以利用更為先進的生產(chǎn)制造技術不斷加快產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度。同時，國產(chǎn)品牌企業(yè)還可以利用自身更便捷、靈活、及時的服務特點，在穩(wěn)固占據(jù)機器視覺核心部件中低端市場的優(yōu)勢地位的基礎上，加速搶占高端機器視覺部件市場，從而獲得更大規(guī)模的發(fā)展空間。3、機器視覺行業(yè)下游需求持續(xù)旺盛目前，機器視覺已應用在國民經(jīng)濟的眾多行業(yè)中，根據(jù)機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2021年度對153家企業(yè)調(diào)查的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我國機器視覺應用以制造業(yè)為主，2021年銷售額占比為79．8%，其中又以電子行業(yè)、新型顯示、汽車、電池等行業(yè)為主。同時，在全球疫情爆發(fā)的大背景下，生物醫(yī)藥、交通運輸、智能制造等領域?qū)C器視覺的需求量大增。預計未來，得益于我國經(jīng)濟快速回暖、城鎮(zhèn)化進程的加速、居民生活水平的進一步提高，機器視覺行業(yè)的主要下游應用領域?qū)⒗^續(xù)保持較快增長。下游應用行業(yè)規(guī)模的擴大以及智能制造的推進，將會吸引更多行業(yè)引入機器視覺參與生產(chǎn)制造。同時，隨著技術的進步和經(jīng)濟的發(fā)展，一些新興產(chǎn)業(yè)的興起，也有望進一步拓展機器視覺的市場空間?？v向上，機器視覺在現(xiàn)有領域的深度拓展將帶來新的行業(yè)增長。機器視覺在各行業(yè)的初始應用往往配置在要求較高的生產(chǎn)環(huán)節(jié)的檢測中。隨著機器視覺技術的普及、成本的下降，機器視覺在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的應用逐漸得到深化，充分發(fā)揮除機器視覺定位、測量和識別之外的復雜檢測功能。以手機的生產(chǎn)制造為例，機器視覺從最初只應用在個別關鍵環(huán)節(jié)的檢測中，發(fā)展到如今，已經(jīng)幾乎應用在從零部件到模組再到整機等各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，參與從零部件到整機裝配的手機制造全工藝流程。類似手機行業(yè)的這種深化過程，將會出現(xiàn)在其他行業(yè)中，從而進一步擴大機器視覺的行業(yè)應用市場空間。（二）機器視覺行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)1、機器視覺行業(yè)起步較晚，基礎相對薄弱機器視覺行業(yè)在我國起步較晚，目前，國內(nèi)專注于機器視覺領域的相關企業(yè)規(guī)模普遍偏小，相關產(chǎn)品質(zhì)量有待提高及進步，導致產(chǎn)業(yè)鏈整體基礎較為薄弱。2、機器視覺行業(yè)高端技術研發(fā)人才不足近年來，我國機器視覺行業(yè)雖然在飛速發(fā)展，但行業(yè)內(nèi)國產(chǎn)品牌企業(yè)主要在中低端市場相互競爭，無法通過品牌溢價獲得高額利潤，使得企業(yè)難以提供充足的資金對相關技術的創(chuàng)新及人才的培養(yǎng)。另一方面，高校等科研機構(gòu)與機器視覺行業(yè)相關的光學、算法等復合型人才的培養(yǎng)不僅需要大量的理論知識學習，還需要在實踐生產(chǎn)中進行探索研發(fā)，而行業(yè)內(nèi)企業(yè)難以提供合適、完善的實踐環(huán)境。因此，我國在機器視覺領域的高端技術研發(fā)人才存在大量缺口，難以為行業(yè)提供充足的人才資源，將對行業(yè)的未來發(fā)展構(gòu)成一定的挑戰(zhàn)。3、機器視覺行業(yè)供應鏈安全的不確定性，制約發(fā)展速度我國在圖像傳感器、處理器相關領域的發(fā)展還有待完善，因此相關原材料的需求主要依賴于進口。未來，隨著全球貿(mào)易不確定性對供應鏈安全保障的影響，將會對行業(yè)快速發(fā)展形成一定的挑戰(zhàn)。機器視覺行業(yè)全球發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)數(shù)據(jù)，2020年全球機器視覺市場規(guī)模為96億美元，在2015-2020年期間實現(xiàn)了11．4%的年均復合增長率。未來，預計2021-2025年全球機器視覺市場將以6．3%的年復合增長率進行增長，2025年全球機器視覺市場將達到130億美元的規(guī)模，行業(yè)整體將進入穩(wěn)定發(fā)展的新時期。其中，工業(yè)相機和圖像采集卡作為機器視覺系統(tǒng)的核心部件，相關細分市場發(fā)展深受機器視覺行業(yè)影響，將有望成為行業(yè)內(nèi)最具發(fā)展前景的細分市場之一。在工業(yè)相機領域，據(jù)GIR（GlobalInfoResearch）機構(gòu)按收入統(tǒng)計調(diào)研數(shù)據(jù)知，2021年全球工業(yè)相機收入大約18．11億美元，預計2028年將達到29．05億美元，在2022-2028年期間，全球工業(yè)相機市場規(guī)模將以年均7．0%的復合增長率增長；在圖像采集卡領域，據(jù)QYResearch、東莞證券研究所數(shù)據(jù)，2020年全球圖像采集卡市場規(guī)模為3．31億美元，預計2025年將達到4．23億美元，年均復合增長率將達到5．03%。從區(qū)域分布來看，2019年全球機器視覺市場份額占比最大的為歐洲地區(qū)，占比為36．4%；其次是北美地區(qū)，占比29．3%；隨著我國在機器視覺行業(yè)的快速發(fā)展，以中國為代表的亞太地區(qū)正迎頭趕上，份額占比已達到25．3%。機器視覺行業(yè)發(fā)展歷程從全球范圍來看，機器視覺行業(yè)起源于20世紀70年代，發(fā)展至今，行業(yè)已經(jīng)歷五個發(fā)展階段。第一階段，1969-1979年，在成像傳感器誕生的驅(qū)動下，機器視覺進入產(chǎn)業(yè)萌芽期。1969年美國貝爾實驗室成功研制出CCD傳感器，可以直接把圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號并存儲到電腦中參與計算和分析，從而為機器視覺的產(chǎn)生奠定了基礎；第二階段，1980-1989年，在需求應用的驅(qū)動下，機器視覺進入起步期。機器視覺概念首次在產(chǎn)業(yè)界被提及，加拿大的TeledyneDalsa、英國的E2V以及美國的Cognex（康耐視）等相關知名企業(yè)誕生；第三階段，1990-1999年，隨著需求端應用的不斷發(fā)展，機器視覺行業(yè)進入成長波動期。其中，1990年半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為機器視覺行業(yè)提供了較大的發(fā)展?jié)摿Γ芟抻诔上窦夹g和算法算力尚不成熟，無法有效滿足行業(yè)的應用需求，難以全面推廣；第四階段，2000-2009年，在應用和算力的共同驅(qū)動下，機器視覺進入產(chǎn)業(yè)發(fā)展早期。在CPU算力大幅提升，F(xiàn)PD平板顯示制造、PCB檢測和汽車制造等行業(yè)陸續(xù)對機器視覺技術應用表現(xiàn)出強烈需求的雙重因素影響下，產(chǎn)業(yè)需求和技術進步共同促進了機器視覺行業(yè)的快速發(fā)展與繁榮。我國機器視覺產(chǎn)業(yè)也在這個階段加入了全球陣營；第五階段，2010-2020年，AI算法的興起推動機器視覺進入發(fā)展中期。2016年以來AI迅速發(fā)展，隨著人工智能賦能的機器視覺開始在智能制造應用中的加速普及，相關產(chǎn)業(yè)得到了進一步發(fā)展。相較而言，我國機器視覺行業(yè)雖起步較晚，但發(fā)展速度較快，行業(yè)已經(jīng)歷三個發(fā)展階段。第一階段，1995-1999年，隨著對國外設備與技術的引進與吸收，我國機器視覺行業(yè)進入了萌芽期。但由于算法、算力及成像技術尚不成熟，我國僅有航空航天、及高端科研等核心機構(gòu)和行業(yè)開始出現(xiàn)應用，部分相關企業(yè)作為國外代理會提供機器視覺器件及技術服務；第二階段，2000-2008年，在應用與算法的雙驅(qū)動下，我國機器視覺行業(yè)邁入了起步期。隨著算力強度的進一步提升，且國內(nèi)如人民幣印鈔質(zhì)量檢測、郵政分揀等行業(yè)對機器視覺提出強烈的應用需求，我國開始出現(xiàn)一些專業(yè)的機器視覺企業(yè)；第三階段，2009-2020年，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)逐步進入高速發(fā)展期。特別指出的是，2010年后，以蘋果為代表的手機產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展給整個3C電子制造業(yè)帶來巨大的變革。一方面，隨著3C電子制造產(chǎn)業(yè)進入高精度時代，迫切需要用機器替代人工來保障產(chǎn)品加工精度和質(zhì)量的一致性；另一方面，3C電子由于更新較快，應用場景較為豐富，大大擴展了機器視覺的應用。受到這兩方面因素的共同影響，加速促進了我國機器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我國陸續(xù)涌現(xiàn)出近百家機器視覺企業(yè)。此外，2016年以來AI算法的發(fā)展，再次為我國機器視覺行業(yè)注入新一輪的發(fā)展活力。整體來看，從2010年開始的近十年，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展一直保持20%-30%的增速。機器視覺行業(yè)的發(fā)展動力（一）機器視覺行業(yè)人口老齡化加劇，勞動力成本上升目前，我國人口結(jié)構(gòu)正在發(fā)生較大變化，60歲以上老人所占人數(shù)比例逐漸提升，人口老齡化問題日益突出。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2021年我國60歲及以上人口為26，736萬人，占18．9%（其中，65歲及以上人口為20，056萬人，占14．2%，我國正式跨入中度老齡社會的行列）。2011年-2021年期間，60歲及以上人口的比重由13．7%上升至18．9%，上升了5．2%。從制造業(yè)角度來看，老齡化趨勢不利于勞動力密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，人口老齡化使得我國制造業(yè)的勞動力供需愈發(fā)的緊張，勞動力成本優(yōu)勢不再，用工成本不斷提高。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，2021年我國城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資上漲至10．68萬元，比2020年增加0．95萬元。此外，勞動力的愈發(fā)短缺、勞動力成本的不斷提升，將進一步促使傳統(tǒng)的勞動密集型產(chǎn)業(yè)尋求轉(zhuǎn)變，利用機器視覺行業(yè)可有效解決這一問題。特別是在需要重復性、繁重性生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)中，機器視覺系統(tǒng)的效用發(fā)揮的淋漓盡致。機器視覺的穩(wěn)定性、客觀性、精確性在制造業(yè)中對人眼形成了很好替代，同時完善了制造業(yè)的工藝環(huán)節(jié)，推動制造業(yè)向高端化、智能化、自動化方向發(fā)展。（二）機器視覺行業(yè)技術升級驅(qū)動一方面，由于人力成本不斷攀升、年輕勞動力流失等問題日漸凸顯，大量制造業(yè)企業(yè)開始逐步引入自動化設備替代人工。近兩年，受新冠疫情的影響，企業(yè)綜合成本不斷上升，對機器換人的需求更加迫切、新冠疫情影響在一定程度上倒逼企業(yè)加速自動化、智能化的革新升級；另一方面，機器視覺技術是實現(xiàn)智能制造的重要技術之一，可實現(xiàn)工業(yè)自動化現(xiàn)場的產(chǎn)品缺陷檢測、機器視覺引導定位等，為工業(yè)機器人代替人力起著重要且決定性的作用。尤其在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，用機器視覺來替代人工視覺已成為解決問題的重要方式，同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺產(chǎn)品解決問題、難題、行業(yè)痛點的能力進一步加強。因此，技術升級是機器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力之一。（三）機器視覺行業(yè)受益于快速增長的智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展2021年12月，工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》提到深入實施智能制造工程，著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應用水平，加快構(gòu)建智能制造發(fā)展生態(tài)，持續(xù)推進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡化協(xié)同、智能化變革，構(gòu)建虛實融合、知識驅(qū)動、動態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化，重點行業(yè)骨干企業(yè)初步應用智能化；到2035年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化、網(wǎng)絡化，重點行業(yè)骨干企業(yè)基本實現(xiàn)智能化。因此，鼓勵并支持傳統(tǒng)制造業(yè)智能升級，形成以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化為特征的新型智能制造行業(yè)已成為推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新基礎。從機器視覺來看，機器視覺產(chǎn)品需求與制造業(yè)的規(guī)模及智能程度發(fā)展水平密切相關。機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段，相當于人類視覺在機器上的延伸。它具備高度自動化、高效率、高精度和適應較差環(huán)境等優(yōu)點，具有四大優(yōu)勢。第一，智能識別，能夠從大量信息中找到關鍵特征，識別準確度和可靠度極高；第二，智能測量，測量是工業(yè)制造的基礎，要求測量的標準與細節(jié)精度較為嚴格；第三，智能檢測，在測量的基礎上，能夠綜合分析判斷多樣化的信息及指標，做出基于復雜邏輯的智能化判斷；第四，智能互聯(lián)，圖像的海量數(shù)據(jù)在多節(jié)點采集互聯(lián)，同時將人員、設備、生產(chǎn)物資、環(huán)境、工藝等數(shù)據(jù)相互聯(lián)系，進而衍生出深度學習、智能優(yōu)化、智能預測等創(chuàng)新能力。因此，在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實際檢測、測量和控制。隨著制造業(yè)智能發(fā)展的快速增長，市場對于機器視覺的需求也將逐漸增多。相應的，機器視覺行業(yè)規(guī)模將受益于快速增長的智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而進一步增長。根據(jù)相關研究機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2019年我國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模達17，776億元，2020年規(guī)模達20，900億元。2021年我國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模將達22，650億元。（四）機器視覺的性能優(yōu)勢驅(qū)動相較于人類視覺，機器視覺在效率、速度、精度、可靠性、工作時間、信息集成能力、成本投入、工作環(huán)境、灰度分辨力、空間分辨力及感光范圍方面優(yōu)勢明顯。具體來說，一方面，機器視覺能夠在危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的情境下工作。同時，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度；另一方面，機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎技術之一。機器視覺設備可以在比較快的生產(chǎn)線上對產(chǎn)品進行測量、引導、檢測和識別，并能保質(zhì)保量的完成生產(chǎn)任務；此外，人類視覺雖然適應性強，能夠在復雜環(huán)境中識別目標，較為適合無結(jié)構(gòu)化場景。但相較而言，機器視覺憑借其速度、準確度和可重復性等優(yōu)勢，更擅長定量測定的結(jié)構(gòu)化場景。一般而言，通過選用合適的相機分辨率和光學元件制造的機器視覺能夠檢測人眼難以看到的物體細節(jié)。因此，在某些方面機器視覺相較于人眼具有更大的優(yōu)勢且能更高效的進行工作，機器視覺的這些性能優(yōu)勢能夠驅(qū)動著相關行業(yè)市場的快速發(fā)展。未來，隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和大數(shù)據(jù)智能算法技術的持續(xù)發(fā)展，機器視覺的性能優(yōu)勢將進一步加大，相關市場預計將迎來新一輪的爆發(fā)式增長。機器視覺核心部件的關鍵性能指標包括：工業(yè)相機的成像分辨率、數(shù)據(jù)位深度、采樣速率、信噪比、圖像傳輸速度等；圖像采集卡的數(shù)據(jù)傳輸速度、圖像處理能力、圖像傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性等。工業(yè)相機和圖像采集卡的關鍵性能指標直接影響機器視覺系統(tǒng)的成像質(zhì)量和工作效率。近年來機器視覺的重點應用領域如3C電子檢測、鋰電池檢測、光伏檢測、半導體檢測等迅猛發(fā)展，新型應用場景不斷涌現(xiàn)，機器視覺產(chǎn)業(yè)也隨之持續(xù)升級，需求端對機器視覺核心部件的性能要求不斷提高，推動工業(yè)相機和圖像采集卡的技術不斷進步與升級。得益于半導體技術的高速發(fā)展，圖像傳感器的分辨率不斷提升，信號質(zhì)量逐步提升，采樣速度越來越快。目前，線掃描相機圖像傳感器輸出分辨率已經(jīng)達到了24K，面掃描相機分辨率已經(jīng)發(fā)展2億像素以上，數(shù)據(jù)位寬也從最初的8bit逐步發(fā)展到10bit、12bit乃至16bit。與此同時，前端嵌入式運算能力的進一步加強，使得更多的復雜運算可以在相機端實現(xiàn)，例如借助像素位移技術和超分辨率算法，可以實現(xiàn)4倍甚至更高分辨率的圖像合成。此外，傳感器材料學和半導體新制程的進步，使得工業(yè)相機逐步開始從可見光向紫外、紅外等多波段擴展，通過光譜信息和圖像信息的結(jié)合，可以從更多維度檢測分析產(chǎn)品，不斷拓寬機器視覺在各種工業(yè)領域應用場景。同樣的，得益于半導體技術的進步，在圖像采集卡方面，數(shù)據(jù)傳輸速度、傳輸帶寬不斷提高，圖像數(shù)據(jù)的預處理能力不斷增強。隨著高速串行總線技術的成熟，多路串行數(shù)據(jù)傳輸開始逐步在圖像采集卡中導入和推廣。隨著數(shù)據(jù)中