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全產業鏈爆發,機器視覺競爭愈發激烈

2021-02-22 來源:樂晴智庫

機器視覺(MachineVision)是一種應用于工業和非工業領域的硬件和軟件組合,其主要功能為捕獲并處理圖像,為設備執行提供操作指導,是智能制造的先鋒力量,主要應用于制造業的前端環節如電子制造和汽車等領域。

 

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國內機器視覺行業啟蒙于20世紀90年代,最初代理國外機器視覺產品,進入21世紀后少數本土機器視覺企業逐漸開啟自主研發之路。根據CBInsight數據,當前中國已是繼美國、日本之后的第三大機器視覺領域應用市場,包括機器視覺設備在內,2019年國內總市場規模達138億元,國產化率約為40%,預計2022年國產化率提升至55%。作為新興技術和產業,中國機器視覺行業規模仍較小,但增速遠快于全球,處于快速成長的階段。在人工成本壓力、精密制造發展、工業生產效率等大趨勢下,機器視覺在我國長期廣闊的發展前景。

 

機器視覺系統主要包括成像和圖像處理兩大部分。

 

前者依靠機器視覺系統的硬件部分完成,后者在前者的基礎上,通過視覺控制系統完成。具體來看,主要包括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統(視覺處理分析軟件及視覺控制器硬件)等。機器視覺具有識別、測量、定位和檢測四項重要功能,其中檢測技術難度最高。這四項功能在速度、精度和適應性等方面優于人類視覺,是推進工業企業智能化的重要工具。在工業領域,機器視覺相對人眼視覺存在顯著優勢。相比人眼視覺,其具有圖像采集和分析速度快、觀測精度高、環境適應性強、客觀性高、持續工作穩定性高等優勢,因而可幫助終端使用者進行產品增質、成本降低以及生產數字化。機器視覺四大功能難度對比:


 

機器視覺產業鏈

 

機器視覺產業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用行業構成。從深度來看,機器視覺的應用覆蓋產業鏈的多個環節。以手機的制造為例,機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環節,iPhone生產全過程需要70套以上的機器視覺系統。

 

 

當前蘋果為機器視覺的主要用戶,其創新大小對于行業有明顯周期性影響。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,機器視覺的下游行業眾多,包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。國際知名企業康耐視、基恩士、海克斯康的產業鏈布局更具深度,產品范圍包括傳感器、軟件等零部件,涵蓋上游領域。


數據來源:美國自動成像協會,中金證券

 

上游:零部件原材料

 

機器視覺是由多個部件組成,每個部件的原材料都不同,因此產業鏈上游涉及的行業范圍較為寬廣,主要有LED、CCD、CMOS、光學材料、電子元器件等原材料。在一個典型的機器視覺系統中,光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件部分負責成像,視覺控制系統負責對成像結果進行處理分析、輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。機器視覺工作流程:

 

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,機器視覺行業主要采用LED光源產品。目前沒有通用的機器視覺照明設備,針對每個特定的應用實例有個性化的方案,以達到最佳效果。

 

光源行業國產化程度高,競爭比較激烈,其余各環節國產化率較低,產業鏈國產化亟待突破。奧普特為光源環節龍頭企業。國內外光源主要企業:

 

鏡頭鏡頭相當于人眼的晶狀體,是機器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點,所使用的的鏡頭為工業級鏡頭。根據賽迪顧問數據,2019年全球工業鏡頭市場規模約為12億美元、中國約為7億人民幣,從增速來看,國內增速遠高于全球增速。國內外鏡頭主要企業:

 

 

工業相機相機是機器視覺中的圖像采集單元,相當于人眼的視網膜,將光信號轉變為電信號。通過鏡頭的光學聚集于像平面、生成圖像,采集圖像后輸出模擬或數字信號,這些信號在視覺控制系統中重建為灰度或彩色矩陣圖像。工業相機以歐美進口為主,國產品牌從低端市場開始逐步進口替代。目前海康機器人(海康威視子公司)、大恒圖像和華睿科技(大華股份子公司)均已具備工業相機生產能力。由于工業場景對機器視覺的精度、穩定性要求較高,無論是軟件,還是光源、鏡頭、相機等硬件,都有較高的研發難度,且由于下游行業和需求多樣化,硬件型號以及軟件算法非常繁雜,全面的產品線布局需要較長時間的積累。此外,為了滿足新的行業與新的需求,諸多廠商前瞻性布局3D、機器學習等創新性技術。

 

 

中游:部件制造和成套系統集成

 

機器視覺中游是產業鏈核心環節,包括部件制造和成套系統集成兩個環節。國內廠商在集成端發展迅速,尤其是在一些外資還沒有布局的領域、或者非標自動化領域如3C等。國內集成廠商單純進行二次開發利潤空間較小,在某一行業下游完成良好布局之后,會嘗試逐步向上游底層開發延伸,進行核心軟硬件的進口替代。機器視覺開發工具主要有兩種類型,一種是包含多種處理算法的工具包,另一種是專門實現某一類特殊工作的應用軟件。軟件算法方面,車內凌云、海康、大恒、奧普特都已具備開發底層算法的能力。視覺控制系統-機器視覺算法是工業機器視覺的靈魂:


 

除了自主研發、生產并銷售標準化的機器視覺核心部件,機器視覺廠商也深度結合下游實際場景,以整體解決方案的模式提供成套系統。成套系統集成環節在機器視覺中占有至關重要的地位,根據美國自動成像協會(AIA),2018年北美機器視覺行業銷售額中,機器視覺成套系統(包括智能相機)占86%,機器視覺部件僅占14%。

 

 

機器視覺產業鏈下游:終端應用

 

受高精度要求機器視覺的下游需求結構相對單一,半導體及電子制造、汽車行業應用仍占半壁江山,占比分別為46.6%和10.2%。隨著新能源行業的快速發展,成為新的增長極;同時醫藥、食品等領域的應用也在興起。以食品行業為例,機器視覺目前應用于檢測和分揀等,但主要是伊利、蒙牛等大型食品企業使用較多,在行業內整體滲透率并不高,因此未來智能制造大趨勢下,滲透率逐步加深可期。


 

機器視覺行業競爭格局

 

從機器視覺市場競爭格局來看,行業內全球主要玩家有基恩士、康耐視、CCS、海康機器人、中國大恒、茉麗特株式會社、奧普特等。據中金公司報告顯示,全球機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75%、27%、26%。較強的盈利能力反映了較高的行業壁壘,這主要源于機器視覺行業具有“技術密集”與“工藝密集”這兩大特性。且機器視覺廠商研發費用率較高,2019年除了基恩士僅3%外,NationalInstruments、Basler、康耐視和奧普特研發費用率均超過10%。基恩士雖然研發費用率低,但其通過“應用帶動研發”的方式,仍保證每年70%的新品是全球首款或行業首推。據西部證券調研,康耐視、基恩士平均一套方案的價格在6-7萬,軟件價值占比超過50%,并占據高端產線。機器視覺系統中,軟件以及系統是核心,能為整套方案帶來更高的產品溢價。國產廠商整套方案價值較低,硬件占比較高。國內機器視覺市場仍較為分散,集中度存在提升空間。國內廠商加強在算法上的突破,有助于其向更高端、精密的工序滲透,提升單套方案的價值量。

 

從中國市場方面來看,2019年康耐視占中國市場份額達6%左右,奧普特4%左右,國內市場的企業已經超過200家,產品代理商超過300家,市場仍較為分散。奧普特成立于2006年,是國內較早進入機器視覺領域的企業之一。在國內市場中,業務規模位居行業前五,且屬于前五名企業中唯一一個以生產銷售自主機器視覺核心軟硬件為主的企業,屬于行業內較有規模和影響力的企業。

 

 

2016年海康威視在其原機器視覺業務部的基礎上設立子公司海康機器人,主要經營移動機器人、機器視覺和無人機三個業務板塊。其進入機器視覺領域的時間較短,但是依托上市公司海康威視的資金和技術實力的支持獲得了較快的發展。

 

海康威視為全球安防領域領先企業,其在安防影像方面的技術積累和生產規模,對其研發工業相機產品并迅速規模化生產有較大積極作用。中國大恒原名中國大恒公司,成立于1987年,現為大恒科技的控股子公司。在機器視覺部件方面,與眾多國際知名品牌有合作關系,為其在華的代理銷售渠道,同時,中國大恒還提供以機器視覺為核心的檢測設備,在印刷、紡織、空瓶等行業具有競爭優勢。

 

 

機器視覺是智能制造裝備的關鍵零部件,根據調研,當前90%制造業企業有自動生產線,但僅40%實現數字化管理,5%打通工廠數據,1%使用智能化技術,多數場景下仍靠人工或簡單設備進行識別、檢測。根據康耐視,估計在全球3.6億制造業工人中,視覺質檢人員約3,500萬人,按照世界銀行2018年全球人均凈收入9,290美元計算,全球每年僅因視覺檢測而產生的人工成本就超過3,000億美元。而人工成本的節約只是機器視覺為下游帶來價值增值的其中一環,若考慮產品質量和一致性的提升、數字化生產,以及機器視覺在高精度、復雜場景下的增量應用。總體來看,中國工業增加值占全球比例正不斷提升,進而有望提振機器視覺行業需求,全球機器視覺的超遠期潛在空間有望達到千億美元級別。

 

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