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机器视觉之三:工业视觉打开人机一体化智能系统新“视界”
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来源:电竞比赛押注平台app    发布时间:2024-01-21 19:24:36

  中国工业视觉处于上行阶段:从我国工业视觉发展现在的状况来看,无论是技术层面还是市场层面行业都处于上行阶段。中国工业视觉技术蒸蒸日上,从2011年开始相关专利申请了就保持迅速增加,2016年年申请量已经突破1000项,但很大一部分停留在高校,距离商业化应用仍有一段时间。而受到制造业人口红利消退、人机一体化智能系统利好政策刺激以及工业视觉渗透率亟待提高多重因素共同作用下市场正不断扩张。2016年市场规模超30亿元,最近几年在消费电子产业带动下保持25%以上的年增长,远超全球7.7%的增速,行业仍处于快速成长期。

  产业链各端发展不一,国产之路任重道远:1) 上游底层开发:核心软硬件中价值量较高的部分国外产品较为强势,国内厂商正在奋起直追,但目前仍有很大的差距。核心软硬件成本占据工业视觉总成本80%,国外企业凭借深厚的研发背景和技术优势,抢占绝大部分市场,且普遍享有高利润。尤其在成本最高的工业相机、工业镜头、图像处理软件上国外的产品还是具有相当的优势。国内厂商也试图采用多种路径进入底层开发市场对国外产品做替代,例如从安防等视觉相关行业向工业领域渗透、从光源等低价值硬件向高价值硬件布局、从代理和集成向核心零部件生产延伸等,一些高品质的产品也纷纷出现。国产替代虽难以一蹴而就,但已有苗头。 2) 下游设备组装和集成:工业视觉下游应用领域不断拓展,电子与半导体制造仍为核心。国内厂商在下游设备组装和集成领域更容易获得机会和优势。工业视觉能应用于电子、汽车、医药、食品等诸多领域,其中半导体和电子产业的应用最早且最主要,占据46.57%的市场,也是工业视觉巨头最主要的营收来源。由于半导体和电子设备制造对工业视觉存在刚性需求,产品迭代速度快,未来仍然是推动我们国家工业视觉产业整体发展主要动力,目前这一领域市场增速在25%左右。广泛的应用也赋予我国设备制造和集成厂商诸多机遇,企业可以从细分领域切入,利用性价比与深度定制和服务优势抢夺细分市场,布局高成长赛道构筑壁垒,再继续寻求纵向发展。

  投资建议:短期关注在高成长下游应用领域具有良好布局的设备组装和集成服务厂商,中长期关注上游底层开发领域国产替代趋势下在核心技术有所突破的优质企业。在设备组装和集成服务方面我国企业具有高性价比和服务优势。对于设备组装和集成厂商来说,下游应用领域的成长性便十分关键,如爆发则能够带动相关工业视觉设备的放量。短期来看半导体和电子设备制造仍然是一条好赛道,如OLED面板检测、锂电池领域短期仍有较大增长空间。上游底层开发方面可以看到国内大中小企业正积极参与底层开发环节,加上集成服务厂商的崛起,国产替代终将实现。中长期在核心技术以及3D视觉和深度学习等新技术有所突破的企业值得关注。

  建议关注标的:精测电子(300567.SZ)、天远三维(872587.OC)、思泰克(839448.OC)

  机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断,其功能不仅局限于通过计算机摄取图像接收信息,也包括对信息的处理和判断,实现人眼视觉的延伸。作为机器视觉的一大分支,工业视觉更多注重广义图像信号(激光,摄像头)与自动化控制(生产线)方面的应用,即“眼睛对着机器”,具有自动化和非接触性的特点。与人眼相比,工业视觉在精确程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显的优势。

  工业视觉可用于实现对产品表面信息进行检测、非接触式测量产品外观尺寸、判断物置坐标以及识别判断物体的颜色、形状等特征。从应用工艺来看,工业视觉既可以和机器人配合,实现分拣、装配、印刷等工艺,也可以进行高性能和精密组件的检测和测量,后者对精密程度要求更高,但也恰恰是人眼难以实现的,需求也更大。工业视觉相当于给赋予生产过程一双眼睛,让制造智能化,打开了智能制造的新“视界”。

  我们从专利角度对中国工业视觉产业技术现状进行解读,截至2018年5月,有关“机器视觉”的申请专利共有5968项,机器视觉技术水平从2011起进入高速发展期。2017年,申请专利共有1004项,已连续两年专利申请量超过1000项。从机器视觉技术专利公开数量来看,从2011年开始同样保持逐年快速增长。2017年专利公开数量突破1000项,达到1313项。而从专利申请人来看,专利申请前十名均为各大高校,且占比较低。这一方面说明近年蓬勃发展的机器视觉技术大都还未达到应用预期,距离真正商业化仍需一定时间,另一方面也说明产业技术较为分散,不存在技术垄断格局。

  下游应用领域的不断拓展也对工业视觉提出更高要求,就当前的技术来看,工业视觉仍存在如下技术和应用瓶颈,导致在一些领域工业视觉商业化落地进展较慢:

  通用性和智能性欠佳。机器视觉在通用性方面存在不足,在一些集成应用中无法搭载,一台设备可能只适用于一家厂商或一种行业,导致开发成本过高。而在智能性方面,当库存量单位较高时,或者移动速度较快时,工业视觉在识别准确率上就难以达到要求。例如在分拣领域,工业视觉已经能够很好地适应小规模和品类较少的固定分拣,但对于复杂堆叠物体的识别和分拣,依然有90%以上通过人工方式完成。

  实际应用中准确率仍不尽人意。尽管从一些算法的测试结果来看,工业视觉的图像识别准确率已经能够达到极高的水平,但要实现工业上的应用,还需要保证能够快速完成批量化检测,同时能够适应多样的环境(包括物体表面材质、工厂环境、工作距离等等)。只有在实际应用中能够达到极小的误检率,工业视觉才能实现其应用预期,从而满足客户的标准而得以推广。

  对算法和算力的要求不断提高。工业视觉是通过读取和分析真实场景的图像和视频来实现其功能的,图像和视频包含的数据量足够大,但也存在大量的冗余信息。单一的简单特征提取算法难以满足算法对普适性的要求,同时伴随应用场景和功能的复杂化,在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求不断提高,这也带来了开发成本和产品价格相对较高的问题。

  2D视觉方案为当前主流,但缺陷愈发突出。大多数常见的检测相机执行的都是面阵扫描,需要采集不同分辨率的2D快照。对于狭小空间中连续运动状态产品的检测,也可以通过线扫描创建一个二维图像。2D视觉根据在特征处理上已较为成熟,过去的30年中已被广泛采用,且其效果在自动化和产品质量控制过程中得到了验证。但是由于对测量精度等方面的要求越来越高,被测物体条件越来越复杂,2D系统的缺陷也愈发突出,如无法测量形状、容易受到照明条件影响、对被测物体的移动十分敏感等。

  3D机器视觉检测有取代2D系统的技术趋势。3D机器视觉系统建立在2D的成熟功能上,通过添加描述形状的第二层数据,通常由多台相机安装在不同的位置,在3D空间内对物品形成“三角”包围状态。多台相机组成的3D视觉系统能够向机器人提供元件方位信息和形状信息,可以测量与形状相关的特征,例如物体平直度,表面角度和体积,使用范围更广。在测量稳定性和精度上,由于3D传感器中的所有组件都被牢固地安装在单个光机械组件上,提供深度测量信息,能够纠正物体移动误差,简化了物体固定要求。除此之外,在灵活性、在实用性和速度方面3D视觉与2D视觉相比也有较大的优势。

  我国企业3D视觉技术发展较晚,各方正加紧投入。根据国外调研机构Market Research Future的预测,2022年全球3D工业视觉市场规模有望达到19.8亿美元,复合年增长率将达到8.89%,高于全球工业视觉市场的增长。而由于3D视觉在国外已有六年左右的应用实践,我国国内的3D视觉定位解决方案基本停留在研究院,商业化的产品比较缺乏,渗透率也相对较低,未来增长空间较大。同样由于国内企业在这一领域发展较晚,针对工业领域的3D视觉系统的市场主要被国外企业如康耐视、基恩士、ISRA所占据。国内知名的机器视觉集成商以及自动化检测企业如大恒图像、胜利精密、万讯自控等也纷纷加码布局3D工业视觉,一些企业也开始研发与3D视觉对应的核心硬件设备,如双目镜头,ToF相机等。在关于工业机器人3D视觉领域国内申请人共提交专利申请超过600件,且三分之一左右为高校、科研院所申请,无论是企业还是高校和科研院所在3D视觉领域都加紧投入。

  2)深度学习VS传统算法:深度学习结合工业视觉已有成功案例,技术普及未来可期

  过去十年图形处理单元(GPU)足够强大的计算能力以及丰富的数据积累使得深度学习得以迅速发展,结合深度学习进行工业视觉检测也成为新的发展趋势。深度学习是机器学习的一个领域,它使计算机能够通过卷积神经网络等体系结构进行训练和学习,通过处理数据和创建用于决策的模式来模仿人类大脑的工作方式,结合工业视觉,就是让视觉系统能够通过大量样品进行训练从而进行更加精确的检测判断。相比使用基于规则方法的传统图像处理软件,深度学习能够让工业视觉适应更多的变化从而提高复杂环境下的精确程度。同时,深度学习也能够大幅减少开发机器视觉程序和进行可行性测试所需要的时间。

  与无人驾驶等领域相比,深度学习在工业视觉上的应用已有较为成功的商业案例。2017年4月康耐视收购了基于深度学习的工业图像分析软件公司ViDi Systems,去年年底已经将第一款深度学习工业图像分析软件ViDi Suite已经投入商业运营,这给集成厂商也带来巨大的机遇。国内外其他一些机器视觉检测软件公司也已经在其产品中部署深度学习技术。作为工业视觉的一个新领域,结合深度学习的工业视觉技术未来有望逐步普及。

  普遍流行的观点认为,近几十年来中国制造业取得的巨大成就绝大部分是来自丰富且廉价的劳动力,然而我国的人口红利却开始呈现消退迹象。从人口结构来看,我国的人口老龄化加剧,从2013年开始65岁及以上人口继续增加,而15-64岁的适龄劳动人口却开始逐年下降,15-64岁人口占比也从2010年的74.5%降至2017年的71.8%,我国步入人口老龄化社会。从就业人数来看,我国制造业劳动力数量从2013年开始进入下降通道,2015、2016年城镇制造业就业人数均下降3%以上,制造业劳动供给不足。而反观人力成本,城镇制造业就业人员的平均工资快速增长,2010-2016年制造业就业人员平均工资CAGR达到11%。人力成本的提升意味着工业视觉的投资回收期缩短,整体性价比提升,机器代替人眼势在必行。

  工业4.0和制造业转型之下,国家和地方智能制造利好政策频频出台,工业视觉产业将得到重点发展。围绕实现制造强国的战略目标,2015年5月,国务院发布《中国制造2025》,提出加快机械、航空、船舶、汽车、轻工、纺织、食品、电子等行业生产设备的智能化改造,提高精准制造、敏捷制造能力,统筹布局和推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品研发和产业化,推动制造业的转型升级和跨越式发展。在此背景下,地方也纷纷推出产业发展路线规划支持智能制造、高端装备制造业、人工智能、工业机器人的发展。工业视觉是智能制造的核心分支之一,也是能够率先渗透并发展起来的核心技术之一,已经得到了政策的关注和扶持。在政策利好环境下,工业视觉产业将获得大而稳定的发展空间。

  中国工业视觉行业起步较晚,渗透率仍然偏低。虽然工业视觉渗透率缺乏直观的统计,但我们仍然可以从其他的数据观察到我国工业视觉渗透率对比传统工业强国而言仍然偏低。首先来看我国制造业的体量,根据世界银行最新的数据,我国2017年制造业增加值在3.59万亿美元。使用已经公开的2016年进行比较,可以看出我国制造业年增加值占全球总增加值1/4,体量不仅庞大,占比还仍有增长的势头。

  再看工业视觉应用最广的电子设备制造业。我国是全球消费电子制造业布局的关键地区,全球大约 70%以上的电子产品均由中国进行制造和装配。我国早已成为世界上最大的3C产品制造国,目前3C产品产能约占全球70%。3C行业整体产能虽大,但自动化设备渗透率很低,目前自动化渗透率约15%~25%,2015年时密度不到20台/万员工,而日韩已分别达到1180和1100台/万员工。工业视觉大都结合自动化设备进行应用,自动化设备的渗透率低也就意味着工业视觉在我国的渗透率较低。

  从全球机器视觉行业区域格局来看,美、德、日等传统工业强国占据了绝大部分的市场,而他们的机器人密度也是较高的。但根据全球自动化成像协会AIA的调查,2015年时仅有5%的潜在用户使用工业视觉,按照全球工业视觉市场10%的增速测算,目前全球不到10%的潜在用户使用工业视觉。全球市场尚有庞大的增长空间,而相对于制造业的庞大体量而言,我国工业视觉的使用还远远落后于传统工业强国,这更意味着我国市场存在巨大的发展潜力,制造业转型升级将带来行业的爆发。

  结合上述人口红利消退、利好政策刺激以及渗透率亟待提高三大驱动因素,我国工业视觉市场也在加速扩张。2016年我国机器视觉市场规模达到30.3亿元,十年年复合增长率达21%。而随着消费电子类产品,如手机,电脑等等组装生产过程中的引导、测量、检测等相关需求的不断涌现,最近几年我国机器视觉市场规模也保持25%以上的年增长。据国际自动成像协会(AIA)的统计,近十年全球机器视觉市场规模年复合增长率仅为7.7%。可见我国机器视觉虽起步晚,但伴随工业制造智能化进程产业发展迅速,产业仍处于快速成长期。

  工业视觉的产业链可以拆分成如下几个部分,包括底层开发商(核心零部件和软件提供商)、产品代理商(即二次开发商的上游供应商)以及提供集成和软件服务的二次开发商。其中,底层开发又可根据系统的不同分为基于PC的视觉系统(由单独的光源、镜头、工业相机、图像采集卡等组成)和智能相机(将图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件等集成于单一相机内构成)。

  根据智研咨询的最新数据,目前进入中国市场的国际机器视觉企业和中国本土的机器视觉企业(不包括代理商)都已经超过 200 家,产品代理商超过 300 家,专业的机器视觉系统集成商超过 70 家,覆盖全产业链各端,且我国工业视觉企业数量(不包括代理商)目前每年保持20%左右的数量增加。尽管企业数量呈增长态势,但从总体竞争格局来看,国外大多数工业视觉制造商具备从核心软硬件到系统集成的产业链优势,中高端市场几乎全部由国外具有深厚行业背景的品牌产品垄断,拥有较为稳定的市场份额和利润水平。中国制造商多集中在技术含量和价值量都相对较低机器视觉系统集成及设备组装上,且企业规模和集中度也相对较低。GGII 2016年的调研显示,我国工业视觉前20公司营收约占中国整体市场规模37%左右,国内尚未出现有主导地位的龙头企业。

  底层开发是工业视觉价值量最高的部分,核心软硬件成本占据工业视觉总成本80%。在底层开发方面,尤其是在工业镜头、工业相机、底层软件系统等技术壁垒高,利润率高的部分,康耐视和基恩士等国外企业有着深厚的研发背景,具备核心软硬件的技术优势,抢占绝大部分市场,且毛利率较高,基恩士的毛利率近几年毛利率可达50%以上,也普遍享有20%-30%的高净利。

  在光源和图像采集卡领域我国企业价格和规模生产优势明显,但市场容量相对较小。鉴于工业视觉行业大有可为,国内厂商也试图采用多种路径进入底层开发市场对国外产品进行替代,例如从安防等视觉相关行业向工业领域渗透、从光源等低价值硬件向高价值硬件布局、从中下游代理和系统集成向上游核心零部件延伸等。

  光源是影响机器视觉系统输入的至关重要的因素,它关乎能否获得一张高质量的可处理图像,直接影响输入数据的质量和应用效果。光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度。由于LED具有形状自由度高,使用寿命长、响应速度快、单色性好、颜色多样、综合性价比高等特点,工业视觉行业主要采用LED光源产品。目前没有通用的机器视觉照明设备,因此针对每个特定的应用实例,要根据实践经验选择相应的照明装置,以达到最佳效果,个性化方案和服务在竞争中尤为重要。

  光源行业竞争较为激烈,国产化相对充分。国外较大的光源厂商有日本CCS和美国Ai等,由于国内的厂商在整个领域进入较早,行业技术门槛相对较低且具有性价比优势,光源成为我国工业视觉产业链中国产化最为充分的一环。整体来看光源产业市场竞争还是相对激烈,企业利润率较低,还没有专门从事光源生产的挂牌企业。工业视觉光源厂家主要坐落在华南地区的东莞、深圳,也有不少企业分布在江浙沪和北京。东莞的OPT(奥普特)是国内市场占有率最大的生产商,拥有38大系列标准光源产品和100000种型号非标光源,并将业务延伸至系统集成服务和其他核心零部件的研发。其他出货量较大的企业包括东莞的沃德普、上海的纬朗光电等。

  工业镜头相当于整个工业视觉系统的眼球,与“眼睛”工业相机配套使用。镜头的基本功能就是实现光束调制,将目标成像在图像传感器的光敏面上完成信号传递。目前市面上绝大多数的镜头产品能够满足工业视觉基本的需求,更专业的工业视觉系统可能还需要定制的镜头和涂层,通常较为昂贵且用于对成本不敏感的系统中,因此定制化也成为传统镜头产商在高端市场的发展方向。工业镜头主要可以分为定焦镜头、定倍镜头、远心镜头、连续变倍镜头等,不同的镜头根据要求应用于不同的工业现场,价格差距也较大。由于工业镜头相对普通镜头工艺要求更高,普通镜头巨头如佳能、索尼等在工业镜头领域实力并不强。从技术角度从工业镜头转做普通镜头相对容易,如国内东正光学。

  国内厂商具有生产各类镜头的能力,但高端的工业镜头仍大量依赖进口。国产镜头在在光学指标上随已经具备一定竞争力,但也仅低端市场的应用相对比较成熟。目前我国工业镜头市场的国外品牌有德国施耐德、Linos、美国Navitar、意大利Opto、日本CBC Computar、KOWA等,大多是老牌镜头厂商,技术积累雄厚,品牌影响力较大,在高端市场优势仍较大。但国内厂商在工业镜头领域发展迅速,大多体量相对较小,走高性价比路线,布局中低端市场,如东莞普密斯。但也已经有一些企业能够提供全系列工业镜头,涉足高端产品,如深圳东正光学、昆山慕藤光等,东正光学的线扫系列镜头已应用华为、比亚迪、富士康的生产检测当中。从技术来看,国内厂商的镜头制作工艺虽然和国外老牌厂商相比还有差距,但已经能够满足工业视觉系统的基本需要,品牌知名度和市场信任度或成为国产镜头需要攻克的难点。

  工业相机是工业视觉系统的核心部件,其本质功能完成是将光信号转变成电信号的过程。由于在工业场景应用,因此与普通相机相比要求更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。尤其是在移动模式下,工业相机要求曝光必须发生在采集物体移动量小于一个像素的时间内对物体图像进行采集。除了满足稳定可靠和测试基本要求外,由于我国目前工业机器视觉主力市场在于大规模的生产行业,且机器开始替代人眼之时企业对成本相对敏感,因此满足稳定性要求前提下具有一定价格优势的工业相机能够受到我国工业视觉市场的欢迎。

  工业相机市场由欧美品牌主导,且欧美品牌近年在中国市场获得快速增长。工业相机主要依赖进口,以欧美品牌为主,如瑞士Baumer、德国Basler、德国AVT、加拿大Point Grey等。国外品牌由于布局早,在近年国内工业相机需求增长下率先收益。如根据德国著名工业相机厂商Basler年报披露的数据,其2017年在亚洲地区的营收增速近60%,而这主要来自中国地区业务增长的推动,中国也已经在2016年超越其大本营德国成为其最大的市场。国外工业相机厂商早已关注中国市场这块蛋糕,其业绩也反映了在中国市场布局的成效。

  尽管欧美品牌率先受益,但也可以观察到国内工业相机厂商近年不断提高知名度,由低端市场开始逐步替代进口产品。国内厂商也在一些关键技术上取得突破,如大恒图像、海康威视和大华股份等。大恒图像是大恒科技间接控股子公司,主要从事代理业务,但也注重自主研发,已有自己的工业相机系列。海康威视和大华股份两家企业自身在安防监控以及图像处理领域有深厚的积累,依托自身在软件、算法、硬件、结构以及测试等方面的研发优势,布局工业相机市场,已经获得一定的知名度。海康威视定位提供工业视觉全套解决方案,2015年发布国内首款工业立体相机和工业面阵相机;大华股份定位核心零部件(主要为工业相机)提供商,2017年旗下子公司华睿科技与英特尔联合再次发布大面阵相机、AI智能工业相机等新品。工业相机技术门槛较高,研发需要投入巨大的人力、财力,国内小产商难以和国际知名品牌竞争,但具有相关技术背景和充裕现金流的安防龙头积极布局工业相机这类路径值得关注。

  大多数厂商把图像采集卡和其图像处理软件捆绑销售。图像采集卡主要功能是将数字信号和模拟信号实现A/D转换,并传递信号。工业视觉软件则对数字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,自动完成对图像采集、显示、存储和处理。

  国内图像采集卡厂商技术上并未落后,但整体市场规模已经不大。我国企业在图像采集卡领域发展得比较早,许多企业是从模拟图像采集卡做起进入视觉行业的,因此目前在技术上已经几乎不存在瓶颈,发展较为完善和成熟。但图像采集卡价值量也相对较低,国内单独做采集卡的厂商很少,通常有推出相关图像处理软件。图像采集卡也已经不是基于PC的视觉系统所必须的零部件。从2010年开始,大量工业数字相机的出现,图像采集卡的市场被迅速替代,尽管对图像质量和数据传输有高要求的应用仍需要图像采集卡,但整体市场规模不大。

  图像处理软件获利空间较大,我国企业在软件包上较易赶超。工业视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+视觉开发包” ,开发包是基于软件平台对常用各种图像处理算法进行了封装,软件工程师可以直接调用封装好的算法实现各种复杂的图像处理功能,降低二次开发难度和工作量。使用最为广泛的软件平台有VC、C#、LabVIEW等,比较知名的视觉包有德国MVTech旗下的Halcon,工业视觉巨头康耐视旗下的VisionPro等。

  视觉开发包的竞争优势取决于稳定性和易用性,在稳定性上我国软件已经达到较高水平,而在易用性上国内软件厂商对国情较为了解,相对国外产品能够发挥服务优势且价格较低而容易被本土中小集成厂商接受,只是在可实现功能上还不够全面。几年前国内由于版权保护意识不强,软件厂商面临盗版困局,相关企业和产品较少,如今由于版权保护情况好转,且工业视觉市场潜力较大,一些公司也推出具有价格优势的工业视觉软件产品,如深圳创科视觉的CK Vision软件包能兼容多种采集卡,在国内自动化设备特别是批量设备上得到广泛使用。

  上文主要是针对传统基于PC的工业视觉系统产业链细致划分领域进行分析,与之相比,智能工业相机并不需要将光源、光学镜头、CCD或CMOS相机等零部件进行组合,而是已经将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内,包括图像采集单元、图像处理单元、网络通信装置等,是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。

  智能相机在通用性、智能性、安装维护和成本上具备优势,未来将在许多领域取代传统的板卡式产品。从前文的产业链解剖可以看出,基于PC的视觉系统结构较复杂,体积相对大。另一方面,其软件的应用开发通常比较复杂,往往需要较长的时间,一般完全或部分由用户针对特定应用开发适合自己的专用算法。由于用户的软件研发水平及硬件支持的不同,导致由不同用户开发的同一种应用系统的差异较大。

  随着近年来嵌入式技术的发展,智能相机性能显著提高。智能相机并是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它集成了图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等,将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内,提高了工作效率和可靠性。由于智能相机已固化了成熟的机器视觉算法,用户无需自主编程,就可实现常规检测和识别应用等功能,通用性较高。同时,由于应用了最新的DSP、FPGA及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,可满足多种应用需求。

  技术的进步使得越来越多原本必须依赖于PC处理的应用开始被智能相机平台替代。尽管灵活性和可延展性上只能相机仍存在不足,但智能相机具有低成本、易于安装维护、通用性和智能性等特点,可在短期内构建起可靠而有效的机器视觉系统,在我国市场能够更快地普及,尤其是对于对设备和学习成本更加敏感的中小民营企业而言,智能相机会是更好的选择。

  国外产品软技术优势明显,中低端市场成为突破口。从全球市场来看,智能相机市场的集中度远高于板卡式相机市场,率先布局智能相机的康耐视和基恩士目前市场占比总计已超过70%,而板卡式相机前八大企业的市场份额之和仅为61%。智能相机的一大优势就在于易用性,而易用性主要通过软件的使用来反映,许多国外知名企业有视觉软件的开发经验,通常会配套相应的定制软件方便系统开发人员编程智能相机,如康耐视的In-Sight系列智能相机的配套软件EasyBuilder就允许开发者从菜单中选择一系列功能,来实现模式图像匹配和OCR等任务。国外产品软硬件优势明显,但产品价格相对较高,对中国市场的应用针对性开发还不足,国内企业如维视图像、朗锐智科、凌华科技等也推出智能相机系列产品从中低端市场切入。

  半导体和电子产业应用较早,推动工业视觉产业整体发展。纵观全球机器视觉的崛起,很大程度上是得益于半导体及电子产业的发展,机器视觉在半导体工业上的应用在二十年前已经开始。半导体行业元器件尺寸较小,对产品精度、柔性化有较高的要求,如锡膏印刷机、贴片机、AOI检测这类的设备必须使用高性能机器视觉组件,因此工业视觉系统在半导体及电子制造、检测等各个方面得以得到广泛的应用。而半导体和电子产业对精细程度的高要求也反过来促进了工业视觉技术的革新。从市场规模来看,目前半导体领域工业视觉市场规模年增长率在25%左右,预计2018年市场规模能够突破20亿元。

  随着人们意识到工业视觉在精确度和重复性上有人眼不可比拟的优势以及核心技术的不断完善,工业视觉的下游应用领域也不断拓展。在汽车行业,几乎所有的系统和零部件制造流程均可收益;在医疗器械和制药行业,对产品质量的高要求也需要机器视觉进行参与;在食品饮料领域,机器视觉能够帮助企业快速实现产品的准确检测,跟上生产线的速度,降本提效。无论是作为一个独立的系统进行检测还是与工业机器人配合,指引机器人的操作和行动,工业视觉在生产过程中都展示出巨大的作用。

  在我国市场由于起步晚,汽车等领域呈现出更快的增长势头。与国外工业视觉产品和应用多样化相比,国内工业视觉仍在推广普及阶段,因此许多空白领域仍有待填充。在近年来工业视觉下游应用领域不断拓展的过程中,由于不像电子制造领域应用得早,一些新的领域呈现出更快的增长势头。例如在标准化程度更高的汽车制造领域,尽管汽车是传统制造业,但我国工业视觉取代人眼的趋势在近几年才开始爆发,市场规模增速将近30%。

  半导体及电子设备制造行业作为工业视觉的发源地,目前仍然是工业视觉最主要应用领域,也是带动全球工业视觉市场发展最主要的动力。从国外机器视觉的应用来看,46.57%集中于半导体及电子行业;从全球工业视觉龙头康耐视2017年的年报披露数据来看,消费电子也是最重要的营收来源,占比达到40%。其亚洲地区的销售收入增长63%,欧洲地区销售收入增长40%,这主要也来自消费电子领域的贡献。

  虽然工业视觉在半导体及电子产业发展较早,已经占据工业视觉整个市场的半壁江山。但我们基于工业视觉的技术特点和半导体及电子产业自身的制造需求,认为未来半导体及电子产业未来较长时间内仍将引领工业视觉产业的发展。

  从制造工艺来看,半导体和电子设备制造对工业视觉存在刚性需求。工业视觉具有高精度的特点,天然适合高性能、精密的专业设备制造,这也是为什么相关行业能够带动整个工业视觉崛起的原因。在半导体制造领域,其前、中段过程都需要工业视觉的精密定位与视觉测量,后段制程中晶圆的电器检测、切割、AOI封装、检测等过程都需要大量运用工业视觉技术,工业视觉在半导体制造过程中的速度和精确性优势明显。而在3C制造领域,元器件和主体的制造各环节也需要工业视觉的协助,其中70%的工业视觉单位应用在检测环节的机器视觉单位应用在该环节。除此之外,连接器检测、PCB底片检查、硬盘检测、机器人视觉引导定位、元器在线分类筛选、二维码读取等也需要工业视觉。由于技术工艺的高要求,半导体和电子设备制造对工业视觉技术存在刚性需求。

  从应用情况来看,我国电子设备制造业自动化程度对比发达国家仍比较较低。2018年3月公布的就业人数显示,我国3C设备制造业的就业人数达到832万人,远高于下游其他应用领域,但自动化程度却不高。中国集中了全球70%的3C产品产能,但2015年时工业机器人密度不到20台/万人,而日韩已分别达到1180和1100台/万人。相比于汽车工业的工业机器人密度已接近发达国家一半,我国3C行业自动化升级空间更大,工业视觉也会得到持续发展。

  从技术发展来看,半导体和电子设备迭代速度快,具有更大的市场潜力。摩尔定律表明,IC上可容纳的晶体管数目,约每隔18个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。技术的进步和半导体产品的快速发展意味着制造工艺也要随之升级,因此机器视觉相关的软硬件产品也要不断更新以适应新技术发展的需要,半导体厂商势必频繁地对设备进行更换。同样地,由于3C产品迭代速度快,目前可见的有由5G引领的对手机后盖、天线布局的新要求,制造过程也务必更加精细化,机器视觉产品也面临不断的更换。因此受益于半导体和电子设备的快速迭代,机器视觉产品在这一领域具有更大的市场潜力。

  相比于上游产业链中的高利润核心零部件环节基本为国外厂家主导,工业视觉设备组装和集成服务领域国内厂商还是占有比较大的份额的。虽然基恩士、康耐视等国外巨头的优势在于覆盖的行业多,能够提供多行业的解决方案,自身在底层开发上的技术优势也可以为集成提供便利,但我国集成厂商仍然可以从细分领域切入,利用性价比与深度定制和服务优势抢夺细分市场。诚然,工业视觉价值量最高的部分还是在底层开发上,下游设备组装在工业视觉中仅占15%的成本,集成厂商利润空间并不大,但对国内厂商来说从集成领域不失为一个好的切入口,并可选择向上游底层开发布局。

  中国工业视觉未来增量空间更大的市场来自大量具有自动化改造需求的中小民营企业。第一部分已经分析过,我国制造业体量庞大,但整体自动化率较低,工业视觉渗透率也较低,自动化改造空间巨大。工业视觉外资产商的客户主要为跨国公司和外资工厂。由于对自动化接受程度较高,且此前已经有过工业视觉应用经验,跨国公司和外资工厂会更多地应用工业视觉产品,成为高端市场的主要客户。我们认为,目前我国工业视觉高端市场相对较为成熟,中国工业视觉未来增量空间更大的市场来自大量具有自动化改造需求的中小民营企业。民营企业在近几年受到电子和汽车行业,尤其是3C制造业的增长而不断涌现,在此过程中也面临人力成本提高的压力,武汉大学发布的《中国企业-劳动力匹配调查(CEES)报告》就指出,劳动力成本成为制约民营制造业企业发展的首要因素。

  另一方面,《中国制造2025》对制造业智能化的具有持续推动的作用,而智能制造的重点就在于完成大量中小民营企业的自动化改造。从企业数量来看,规模以上(年营收达到2000万元及以上)中小工业企业数量占比达到97.5%,而主营业务收入占比仅为62.7%。而对于规模以上小型工业企业,36.6%的员工数量贡献了不到1/4的营收,产业智能升级发展需求迫切。

  中小民营企业对投资回收期的重视对国内集成厂商有利,也间接作用于上游底层开发领域。对于中小民营企业而言,投资回收期是自动化改造过程中考虑的关键指标之一,工业视觉也不例外,、如制药行业的一条装配流水线套工业视觉系统,但考虑到投资回收期目前大多数企业只有1-2套,甚至采用人工手动抽检,这意味着具备高性价比优势的国产工业视觉系统更能满足民营企业自动化改造需求。企业往往是通过下游系统集成商对工业视觉系统进行选购,进口核心零部件的高价会倒逼集成厂商采用国产核心零部件,对性价比的要求会由产业链自下而上影响上游核心零部件厂商。无论集成厂商是选择从上游选购更具性价比优势的国产核心零部件,还是选择开始进行自主研发实现部分零部件的进口替代,国内上游底层开发领域都将获益,而集成厂商在其中扮演着关键角色。

  工业视觉应用领域广,非标服务需求大,集成端存在巨大空间。工业视觉一大特点在于应用领域广,国外厂商在工业视觉下游应用领域布局深入,如康耐视已在汽车、电子、医药、食品饮料等多个行业进行覆盖,国外其他厂商在许多细分行业上深耕多年,也形成了自己的技术门槛和渠道优势。但由于我国制造业种类复杂,下游能够应用工业视觉的行业足够多,而不同行业对工业视觉有着差异化的需求,故仍存在许多国外厂商没有涉足的空白领域,给国内集成厂商留下了巨大的空间。除此之外,工业生产对非标服务需求大,对比国外厂商我国工业视觉企业具有本土优势,对国内的客户需求更加敏感。如3C行业也具有产品变化快,精细化程度高等特点,工业视觉系统要及时进行调整以适用新产品,国内工业视觉集成厂商可以及时了解3C厂商的需求,对新需求的反应速度也将优于国外厂商。

  企业可布局高成长赛道构筑壁垒,继续寻求纵向发展。国内的集成厂商可以针对空白领域进行深度定制,形成自己的壁垒,而选择的赛道是否具有高成长性便成为企业能否实现高速增长的关键因素。当然,集成厂商单纯进行二次开发利润空间较小,在某一行业下游完成良好布局之后,可逐步向上游底层开发延伸,进行核心软硬件的替代。以超音速为例,超音速是中国专业做锂电视觉缺陷检测最早的公司,深耕锂电生产工业视觉,提供24小时快速响应的服务,开发的视觉系统在行业内已经得到广泛的应用。在细分领域优势获得优势后,超音速也寻求向价值链上游的核心原件和底层开发延伸,目前已掌握光学器件、图像识别与运动控制等核心软件与器件的技术。受益于锂离子电池产业产能的增长,超音速2017年产品销售放量。此外如精测电子在面板检测行业、大树智能在烟草产品领域都有所突破,逐步构建竞争优势。

  4.1 投资建议:关注在高成长下游应用领域拥有非常良好布局的设备组装和集成服务厂商

  以上我们对我国工业视觉整体发展情况、产业链各端发展情况以及下游应用领域进行分析,从中我们可以得出以下投资建议:

  尽管在上游底层开发上国外品牌享有更高的知名度和技术优势,但在设备组装和集成服务方面我国企业具有超高的性价比和服务优势。同时,工业视觉下游应用领域十分广泛,而国内工业视觉的渗透率并不高,这给予本土设备组装和集成服务厂商从特定细分领域切入,进行深入定制并构筑自身壁垒的机会。对于设备组装和集成厂商来说,下游应用领域的成长性便十分关键,下游应用领域的爆发能够带动相关工业视觉设备的放量。因此短期在高成长的下游应用领域具有良好布局的厂商值得关注,而目前来看,半导体和电子设备制造仍然是一条好赛道,如OLED面板检测、锂电池检测领域短期仍有较大增长空间。此外,由于行业周期性的存在以及底层开发的高价值量,能够进一步向上游底层开发延伸的厂商空间也会更大。

  2)中长期关注上游底层开发领域国产替代趋势下在核心技术有所突破的优质企业

  我国工业视觉产业在价值量较高的核心零部件如工业镜头、工业相机仍然严重依赖进口,在已处于快速增长的智能相机和代表未来发展趋势的3D视觉领域国外企业也具有明显的技术沉淀。一些企业已经推出面向中低端市场的产品,但工艺和技术上还有较大差距,真正能与国外产品相抗衡的少之又少。但是,我们已经能够正常的看到国内大中小企业通过多种路径热情参加底层开发环节,国产替代终将实现。同时随着国内一些设备组装和集成服务厂商的崛起,也将使国产的核心零部件获益。因此长期可以关注在核心技术和3D视觉和深度学习等新技术上有所突破的优质企业。

  精测电子主营业务为平板显示检测系统的研发、生产与销售,在国内平板显示测试领域处于绝对领先地位,产品包括模组检测系统、面板检测系统、OLED检测系统、AOI光学检测系统、Touch Panel检测系统和平板显示自动化设备运用于主流的 TFT-LCD,以及呈上升趋势的 OLED、Touch Panel 等平板显示器件生产过程的功能检测。其产品已在京东方、三星等知名面板企业批量应用,并大量用于苹果公司的iPhone和iPad系列产品显示测试。精测电子已成为行业内少数在基于工业视觉的光学检测、自动化控制和基于电讯技术的信号检测等方面均具有较高技术水平的企业,初步形成了“光、机、电”一体化的产品线。受益于OLED面板行业增长和AOI光学检测设备的放量,过去三年营收分别为2.54亿、4.81亿、8.95亿,预计未来还将持续增长。

  公司2002年成立,专注于工业级3D工业视觉检测技术及解决方案,为国内较早从事3D工业视觉检测技术解决方案提供商。天远三维是我国自主开发和生产第一台照相式三维扫描系统的厂家,同时也是国内最大的照相式三维扫描系统制造商,并拥有该技术的国家发明专利。公司拥有雄厚的技术研发力量,一直处于行业领跑者的地位。公司不断追求技术创新,集合三维数字化、机器视觉、模式识别、光机电一体化等多项高新技术之大成,相继推出天远三维扫描仪、天远三维摄影测量系统、天远运动捕捉系统、天远人体三维扫描系统、应变分析仪等产品。现公司产品已经进入了汽车、航空航天、机械装备等高端装备领域的产品及零配件的三维机器视觉质量检测领域,未来寻求进入自动化在线检测领域。

  思泰克的主营业务是电子装配行业制造中的三维无损光学视觉检测系统软硬件的开发、生产、销售及增值服务。公司管理层在电子制造尤其是表面贴装技术(SMT)有深厚经验,其主要产品3D锡膏印刷检测设备(3D SPI)也是运用于表面贴装生产线中,并广泛运用于汽车电子、消费类电子、工业控制、通讯终端设备、家用电器、电脑及周边设备制造等电子装配制造领域,通过工业视觉对表面贴装生产线的锡膏粘贴质量进行仔细的检测。公司也将以3D SPI产品为基础,拓展并巩固电子装配行业表面贴装各条生产线D AOI领域。