打开“视”界之门，挖掘机器视觉蓝海.docx

《打开“视”界之门，挖掘机器视觉蓝海.docx》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、内容目录1、机器视觉，开“眼”看世界61.1、机器视觉是人工智能重要的前沿技术61.2、机器视觉基本架构71.3、机器视觉发展历程82、行业快速发展，核心部件国产化进行时102.1、工业相机：捕捉和分析对象的核心部件112.2、镜头：清晰成像的核心152.3、光源：设计光路实现目标成像162.4、图像处理软件：算法实现各种目标193、起于汽车制造，兴于消费电子213.1、消费电子和汽车制造是当前主要应用下游213.2、机器视觉在汽车制造行业的应用213.3、机器视觉在消费电子行业的应用233.4、食品包装与制药行业应用2

2、54、机器视觉技术仍在迭代，应用场景不断丰富264.1、提质、增效、降本是机器视觉发展的源动力264.2、核心部件自主化进行中284.3、应用场景不断丰富，千亿蓝海大有可为305、行业评级及重点公司推荐315.1、天准科技（688003.SH）325.2、精测电子（300567.SZ）335.3、信捷电气（603416.SH）335.4、矩子科技（300802.SZ）345.5、燕麦科技（688312.SH）345.6、重点公司盈利预测及评级356、风险提示35图表目录图1：人工智能基础构架6图2：国内外人工智能企业应用

3、技术分布6图3：机器视觉的四大基础功能6图4：机器视觉系统的典型构架7图5：机器视觉的数据提取与产业赋能7图6：全球机器视觉发展历程9图7：我国机器视觉发展历程10图8：2008-2018年全球机器视觉市场规模10图9：2008-2018年中国机器视觉市场规模10图10：2017年中国机器视觉行业企业年销售额分布情况11图11：CCD与CMOS12图12：2011-2019年全球工业相机行业市场规模14图13：2011-2019年中国工业相机行业市场规模14图14：东正光学远心镜头产品15图15：远心镜头与一般镜头成像区

4、别15图16：机器视觉光源分类17图17：2017-2019年CCS与奥普特光源产品收入及毛利率18图18：2017-2019年CCS与奥普特净利润及净利率18图19：2010-2019年康耐视营业收入及其同比增速19图20：2010-2019年康耐视毛利率及净利率19图21：机器视觉行业产业链21图22：2019年机器视觉下游应用领域统计21图23：视觉引导技术在车身制造过程中的应用23图24：螺柱识别与检测23图25：中国汽车机器视觉市场规模预测23图26：AOI基本原理24图27：在线全自动2DAOI在SMT行业应

5、用24图28：在线全自动3DAOI在SMT行业应用24图29：中国电子及半导体机器视觉市场规模及预测25图30：食品包装检测系统结构25图31：康耐视在食品/饮料行业的应用26图32：药液可见异物的旋转检测原理26图33：视觉检测机器人检测流程26图34：2010-2019年全国65岁及以上人口统计27图35：全国城镇私营单位和非私营单位就业人员平均工资27图36：2010-2019年全球机器视觉相关专利数28图37：2010-2019年我国机器视觉相关专利申请数28图38：国内外具备机器视觉底层系统开发能力的企业29图

6、39：传统机器学习与深度学习对比29图40：我国机器视觉市场规模及预测（亿元，%）31图41：2019年机器视觉主要企业毛利率和净利率31表1：人类视觉与机器视觉对比7表2：工业相机主要分类11表3：CCD和CMOS相机技术指标对比13表4：Basler不同感光芯片类型相机的性能对比13表5：国内外工业相机参与厂商14表6：国内外主要镜头供应商16表7：三种光源性能对比17表8：国内外光源参与厂商17表9：国外主要机器视觉软件及厂商19表10：机器视觉图像处理软件典型功能20表11：汽车制造中主要的测量方法22表12：地

7、方出台智能制造政策统计27表13：3D视觉技术的四种方法30表14：重点关注公司盈利预测及评级351、机器视觉，开“眼”看世界1.1、机器视觉是人工智能重要的前沿技术机器视觉是人工智能行业的重要前沿分支。机器视觉通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力，是机器认识世界的基础。机器视觉利用成像系统代替视觉器官作为输入手段，利用视觉控制系统代替大脑皮层和大脑的剩余部分完成对视觉图像的处理和解释，让机器自动完成对外部世界的视觉信息的探测，做出相应判断并采取行动，实现更复杂的指挥决策和自主行动。作为人工智能最前沿的领

8、域之一，视觉类技术是人工智能企业的布局重点，具有最大的技术分布。图1：人工智能基础构架图2：国内外人工智能企业应用技术分布资料来源：奥普特招股书，资料来源：2018年中国人工智能发展报告，机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要可分为四大类：识别、测量、定位和检测。识别功能指甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、