机械设备-机械设备行业深度报告：打开_视_界之门挖掘机器视觉蓝海.pdf

证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 2020 年 06 月 24 日 行业研究 评级 :推荐 （ 维持 ） 研究所 证券分析师： 范益民 S0350519100001 打开“视”界之门，挖掘 机器视觉蓝海 机械设备 行业深度报告 最近一年 行业 走势 行业相对表现 表现 1M 3M 12M 机械设备 6.3 12.2 5.4 沪深 300 7.8 16.8 7.5 相关报告 机械设备行业深度报告：老基建老当益壮，新基建朝气蓬勃 2020-05-07 机械设备行业 2019 年及 2020 年一季报分析：新常态下关注新基建及产业升级 2020-05-05 机械设备行业周报：疫情将加速国产工控品牌进口替代 2020-04-26 机械设备行业周报：新老基建齐发力，关注工程机械和城轨 2020-04-19 机械设备行业周报：一季报业绩料分化，把握确定性机会 2020-04-12 投资要点： 人工智能前沿分支 ， 机器视觉为智能制造赋能 ： 机器视觉是人工智能最重要的前沿技术之一，通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力 。机器视觉具备识别、测量、定位、检测四大基础功能，以远超于人类视觉的性能助力工业自动化、智能化的发展。随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。全球机器视觉市场规模 2008-2017 年 复合增速12.3%； 我国 2013-2018 年复合增速达 33.5%， 并 已成为全球第三大机器视觉领域应用市场。 进口 品牌引领高端市场 ， 核心部件国产化进行时 ： 国内机器视觉核心部件市场长期由少数国际巨头把持，国产品牌正在崛起。看未来，实现进口替代的路径由易到难，先后是光源、相机、镜头、开发软件；而在应用端，机器视觉设备应用如火如荼，在消费电子领域的应用已较为普遍。随着国内制造升级，全球高端制造产能向我国转移，将同步提高对高端精密机器视觉设备的需求 ， 进一步促进国内机器视觉部件和设备厂商技术 迭代 和 提高对应用 工艺 的 理解。 消费电子行业 推动 机器视觉 广泛 应用 ： 机器视觉 兴 起于汽车制造，并逐步 广泛应用 于 消费 电子 、食品包装、制药等领域 。 消费电子 已成为机器视觉应用的 最大 市场 ， 同时消费电子产品生命周期短，需求量大 的特点 ， 将继续引领机器视觉技术前沿应用 。 提质、增效、降本是 智造升级的源 动力 ， 随着我国步入老龄化社会，企业用工成本上升，机器替人成为必然趋势。同时，受益于我国人工智能和智能制造政策 扶持 ，机器视觉获 广阔 发展空间。本土企业正通过加大研发投入，积累核心技术，推进自主化生产， 加快实现 进口替代。 挖掘 机器视觉 千亿蓝海市场： 随着机器视觉硬件方案的不断成熟和运算能力的提升，以及软件 在 各应用 领域 解决方案、 3D 算法、深度学习能力的不断完善，机器视觉在 PCB/FPC、面板、半导体等领域应用的广度和深度 均 在提高，并加快 在 食品饮料、医药等其他领域的渗透 。 机器视觉核心部件和设备企业盈利能力优异，行业成长性和进口替代的庞大空间是国内机器视觉企业的历史性机遇。 随着核心零部件国产化进程的加快，将降低机器视觉应用成本，提升国内机器视觉设备企业的竞争优势，并推动机器视觉在智能装备领域的-15.00%-10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%机械设备 沪深 300 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 2 普及。 行业评级及重点个股： 看好拥有机器视觉基因，并具备平台型 拓展能力 的 公司 。 给予机器视觉 核心部件及设备 行业“推荐”评级。重点推荐天准科技（ 688003.SH） 、 信捷电气（ 603416.SH） 、 精测电子（ 300567.SZ） ；重点关注 矩子科技 、 燕麦科技 、 劲拓股份 、 赛腾股份 ，汇川技术 、 大恒科技 ，以及 将 上市公司奥普特。 风险提示： 疫情 影响全球宏观经济 下行 风险； 制造业 景气度下降致下游行业 需求下滑风险； 核心技术无法突破，进口替代进度不及预期 风险 ；重点推荐公司业绩不达预期风险等。 重点关注公司及盈利预测 重点公司 股票 2020-06-23 EPS PE 投资 代码 名称 股价 2019 2020E 2021E 2019 2020E 2021E 评级 688003.SH 天准科技 30.56 0.43 0.7 1.02 71 44 30 买入 603416.SH 信捷电气 37.43 1.16 1.48 1.87 32 25 20 买入 300567.SZ 精测电子 71.8 1.1 1.42 2.06 65 51 35 增持 300802.SZ 矩子科技 32.19 0.86 0.82 1.05 58 39 31 未评级 603283.SH 赛腾股份 54.53 0.7 1.1 1.38 45 47 38 未评级 300124.SZ 汇川技术 35.87 0.55 0.8 0.99 56 45 36 未评级 300400.SZ 劲拓股份 13.55 0.09 0.31 0.37 155 45 37 未评级 688312.SH 燕麦科技 52.46 0.85 62 未评级 600288.SH 大恒科技 11.38 0.17 70 未评级 资料来源： Wind 资讯 ，国海证券研究所 （注： 未评级公司盈利预测取自万得一致预 期 ） 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 3 内容目录 1、 机器视觉，开 “眼 ”看世界 . 6 1.1、 机器视觉是人工智能重要的前沿技术 . 6 1.2、 机器视觉基本架 构 . 7 1.3、 机器视觉发展历程 . 8 2、 行业快速发展，核心部件国产化进行时 . 10 2.1、 工业相机：捕捉和分析对象的核心部件 . 11 2.2、 镜头：清晰成像的核心 . 15 2.3、 光源：设计光路实现目标成像 . 16 2.4、 图像处理软件：算法实现各种目标 . 19 3、 起于汽车制造，兴于消费电子 . 21 3.1、 消费电子和汽车制造是当前主要应用下游 . 21 3.2、 机器视觉在 汽车制造行业的应用 . 21 3.3、 机器视觉在消费电子行业的应用 . 23 3.4、 食品包装与制药行业应用 . 25 4、 机器视觉技术仍在迭代，应用场景不断丰富 . 26 4.1、 提质 、 增效 、 降本是机器视觉发展的源动力 . 26 4.2、 核心部 件自主化进行中 . 28 4.3、 应用场景不断丰富，千亿蓝海大有可为 . 30 5、 行业评级及重点公司推荐 . 31 5.1、 天准科技（ 688003.SH） . 32 5.2、 精测电子（ 300567.SZ） . 33 5.3、 信捷电气（ 603416.SH） . 33 5.4、 矩子科技（ 300802.SZ） . 34 5.5、 燕麦科技（ 688312.SH） . 34 5.6、 重点公司盈利预 测及评级 . 35 6、 风险提示 . 35 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 4 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 CMOS . 12 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 2D AOI 在 SMT 行业应用 . 24 图 28：在线全自动 3D AOI 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 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 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 5 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 . 35 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 6 1、 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 ，国海证券研究所 资料来源： 2018 年中国人工智能发展报告 ，国海证券研究所 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、字符、条码等，其准确度和识别速度是衡量的重要指标； 测量功能 指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸，主要应用于高精度及复杂形态测量； 定位功能 指获取目标物体的坐标和角度信息，自动判断物体位置，多用于全自动装备和生产； 检测功能 指对目标物体进行外观检测，判断产品装配是否完整和外观是否存在缺陷。 图 3：机器视觉的四大基础功能 资料来源：国海证券研究所 整理 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 7 1.2、 机器视觉基本架构 机器视觉（ Machine Vision） 是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。 五大模块构筑机器视觉系统： 按照信号的流动顺序，机器视觉系统主要 包括 光学成像、图像传感器、图像处理、 IO 和显示等五大模块 。 光学成像模块设计合理的光源和光路，通过镜头将 物方空间信息投影到像方 ，从而获取目标物体的物理信息；图像传感器模块负责信息的光电信号转换，目前主流的图像传感器分为CCD 与 CMOS 两类；图像处理模块基于以 CPU 为中心的电路系统或信息处理芯片，搭配完整的图像处理方案和数据算法库，提取信息的关键参数； IO 模块输出机器视觉系统的结果和数据；显示模块方便用户直观监测系统的运行过程，实现图像的可视化。 图 4： 机器视觉系统的典型构架 图 5： 机器视觉的数据提取与产业赋能 资料来源： 奥普特招股书 ，国海证券研究所 资料来源： 国海证券研究所 整理 相对于人类视觉而言， 机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予 视觉能力 。随着深度学习、3D 视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的发展，机器视觉性能优势进一步 提升 ，应用领域也向多 个 维度延伸。 表 1： 人类视觉与机器视觉对比 性能指标 人类视觉 机器视觉 适应能力 适应性强（复杂、变化的环境中可识别目标） 适应性强（对环境要求不高，可添加防护装置） 智能程度 高级智能（ 逻 辑推理识别变化的目标，并总结规律） 差（不能很好识别变化的目标） 颜色分辨力 强（可以分辨出约 1 000 万种不同的颜色） 差（受硬件条件约束） 量化程度 难以量化（极易受人的心理影响） 可量化 灰度分辨力 差（一般只能分辨 64 个灰度级） 强（一般可使用 256个灰度级，采集系统具有 10bit、12bit、 16bit 等灰度） 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 8 空间分辨力 差（不能识别微小的目标） 强（可识别小到微米大到天体的目标） 观测速度 慢（ 0.1 秒的视觉暂留无法看清快速运动的目标） 快（可达到 10 微秒左右） 资料来源： 中国机器视觉网 ，国海证券研究所 1.3、 机器视觉发展历程 机器视觉起源于上世纪 50 年代 ， Gilson 提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着 2D 影像统计模式的发展。 1960 年，美国学者 Roberts 提出了从 2D 图像中提取三维结构的观点，引发了MIT 人工智能实验室及其它机构对机器视觉的关注，并标志着三维机器视觉研究的开始。 70 年代中期， MIT 人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，研究人员开始大力进行“物体与视觉”相关课题的研究。 1978 年， David Marr 开创了“自下而上”的通过计算机视觉捕捉物体形象的方法，该方法以 2D的轮廓素描为起点，逐步完成 3D 形象的捕捉，这一方法的提出标志着机器视觉研究的重大突破。 80 年代开始，机器视觉掀起了全球性的研究热潮，方法理论迭代更新， OCR 和智能摄像头等均在这一阶段问世，并逐步引发了机器视觉相关技术更为广泛 的传播与应用。 90 年代初，视觉公司成立，并开发出第一代图像处理产品。而后， 机器视觉相关技术被不断地投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。 在这一阶段，LED 灯、传感器及控制结构等的迅速发展，进一步加速了机器视觉行业的进步，并使得行业的生产成本逐步降低。 2000 年至今，更高速的 3D 视觉扫描系统和热影象系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也不断扩大。当下，机器视觉作为人工智能的底层产业及电子、汽车等行业 的上游行业，仍处于高速发展的阶段，具有良好的发展前景。 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 9 图 6： 全球 机器视觉发展 历程 资料来源：国海证券研究所 整理 国内机器视觉 起步晚，目前 处于 快速成长期。 国内机器视觉源于上世纪 80 年代的第一批技术引进。自 1998 年众多电子和半导体工厂落户广东和上海开始，机器视觉生产线和高级设备被引 入我国 ，诞生了国际机器视觉 厂商 的代理商和系统集成商。中国的机器视觉发展主要经历了三个阶段。 第一个阶段是 1999 年 -2003 年的启蒙阶段。 这一阶段的中国企业主要通过代理业务对客户进行服务，在服务的过程中引导客户对机器视觉的理解和认知，借此开启了中国机器视觉的历史进程。同时，国内涌现出的跨专业机器视觉人才也逐步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品，并搭建起了机器视觉初级应用系统。在这一阶段，诸如特种印刷行业、烟叶异物剔除行业等率先引入了机器视觉技术，在解放劳动力的同时有效推动了国内机器视觉领域的发展。 第二个阶段是 2004 年 -2007 年的发展阶段。 这一阶段本土机器视觉企业开始起步探索由更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发， 多个应用领域取得了关键性的突破。国内厂商陆续推出的全系列模拟接口和 USB2.0 的相机和采集卡，以及 PCB 检测设备、 SMT 检测设备、 LCD 前道检测设备等，逐渐开始占据入门级市场。 第三个阶段是 2008 年以后的高速发展阶段。 在这一阶段众多机器视觉核心器件研发厂商不断涌现，一大批真正的系统级工程师被不断培养出来，推动了国内机器视觉行业的高速、高质量发展。 随着全球制造中心向 我国 转移， 目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场。 据中国视觉产业联盟， 2018 年 我 国机器视觉行业 销售额达到83 亿元， 较 2013 年翻了 3 倍， 年复合增长率达 33.54%。 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 10 图 7： 我国 机器视觉发展 历程 资料来源：国海证券研究所 整理 2、 行业 快速发展 ， 核心部件国产化进行时 机器视觉 虽只 几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革 浪潮 的兴起， 机器视觉行业顺势迎来快速发展 。 机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用 。 据前瞻产业研究院，全球机器视觉市场规模从 2008 年的 25 亿美元增长至 2017年 70 亿美元， 年 复合增速 为 12.3%。 我国 机器视觉市场 从 2008 年进入快速发展阶段， 至 2017 年市场规模达 65 亿元， 2008-2017 年 复合增速 32.7%， 显著高于全球水平。 图 8： 2008-2018 年 全球机器视觉市场规模 图 9： 2008-2018 年 中国机器视觉市场规模 资料来源： 前瞻产业研究院 ，国海证券研究所 资料来源： 前瞻产业研究院 ，国海证券研究所 国际机器视觉市场 的高端市场 主要被美 、 德 、 日品牌 占据 。 美国 康耐视（ Cognex） 、国家仪器（ NI） ，德国 巴斯勒 （ Basler） 、 伊斯拉视像（ ISRA Vision） ， 日本 基恩士（ Keyence） 、 欧姆龙（ Omron） 等都是 在机器视觉领域拥有 技术积累 和 良好客户口碑的国际巨头公司。 其中 康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头，垄断 了近 50%的全球市场份额。 24.6 28.2 31.7 36.1 40.9 45.2 50.6 56.4 62.3 70 78 14.6% 12.4% 13.9% 13.3% 10.5% 11.9% 11.5% 10.5% 12.4% 11.4% 0%4%8%12%16%0306090全球机器视觉市场规模（亿美元） 同比增速（ %） 5.1 5.6 8.3 10.8 12.5 14.9 18.8 23.9 30.3 65 120 9.8% 48.2% 30.1% 15.7% 19.2% 26.2% 27.1% 26.8% 114.5% 84.6% 0%30%60%90%120%150%0306090120150 中国机器视觉市场规模（亿元） 同比增速（ %） 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 11 国内 机器视觉行业竞争格局较分散，在核心零部件上 国外 企业占据更大的市场份额与销售优势。 据中国机器视觉产业全景图谱， 目前进入中国的国际机器视觉品牌已有 200 多家，中国本土的机器视觉品牌有 100 多家，各类产品代理商超过 300 家，系统集成商也有超过 100 家。 可见 ，国内机器视觉企业以产品代理商与系统集成商为主， 在机器视觉 产业链 上游领域布局较少 ， 在 机器视觉核心零部件的研发能力 上 不及国外老牌公司雄厚， 因此中高端市场主要由国 际 一线品牌 主导 。 根据中国机器视觉产业联盟 2017 年度企业调查结果， 国内机器视觉企业销售额在 1000-3000 万的 占比 最 高 （ 31.8%），其余依次为 1000 万以下（ 19.8%）， 5000万 -1 亿（ 18.7%）， 1 亿以上（ 16.5%）， 3000-5000 万（ 13.2%）。 2017 年， 康耐视在大中华区实现 6.76 亿元收入 ， 相比 之下 ，我国 大部分 机器视觉 企业销售规模较小。 图 10： 2017 年中国机器视觉行业企业年销售额分布情况 资料来源： 中国机器视觉产业联盟 ， 国海证券研究所 2.1、 工业 相机 ：捕捉和分析对象的核心部件 图像分析的前提是 由 镜头捕捉 光信号 并 转变为有序的电信号。区别于民用相机，工业相机具有更高的图像稳定性、传输能力和 抗干扰能力 ，是机器视觉系统的关键组件。 目前市面上 的 工业相机 产品 主要有线阵相机、面阵相机 、 3D 相机 和 智能相机 等。 智能相机 将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内 ， 已成为工业相机发展的趋势。 表 2： 工业相机主要 分类 类型 简介 面阵相机 以“面”为单位来进行图像采集，面阵相机的传感器拥有更多的感光像素，以矩阵排列。可以一次性获取完整的目标图像，比线阵相机具有更快的检测速度。大多数常见的检测相机都基于面阵扫描，包括测量面积、形状、尺寸、位置，甚至温度 。 1亿以上 , 16.50% 5000万 -1亿 , 18.70% 3000-5000万 , 13.20% 1000-3000万 , 31.80% 1000万以下 , 19.80% 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 12 线阵相机 被测视野呈“线”状，它的传感器通常只有一行感光元素，以“线”扫描的方式连续拍照，再合成一张巨大的二维图像。 在高频扫描和高分辨率的场合 具有特定的优势 ，适用于检测超长目标物以及 处于连续运动状态的产品。 3D 相机 3D 图像处理尤其适用于需要测量被分析物体的体积、形状或 3D 位置的应用情景。 主流的 3D 相机根据测量原理 的 不同 分为 飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法 三种方案， 在检测距离、精度、检测速度 上 各有优缺点，适用于不同的应用场景 。 智能相机 是软件和硬件高度结合的嵌入式系统，不但能够完成普通工业相机的图像采集任务，还可以直接运行图像处理软件完成对图像的分析和处理，并完成与其它外部设备的直接互联和通信。具有集成度高 、 运行稳定可靠 、 维护方便简单 、 运行和构建成本低廉等优点。 资料来源： Basler，搜狐，大恒图像， 国海证券研究所 整理 图像传感器是相机的核心，根据 芯片类型可划分为 CCD 和 CMOS 图像传感器 ，两者都使用光敏二极管进行 光电 转化 ，但在工作原理和产品特性上都存在较大区别。 图 11： CCD 与 CMOS 资料来源： 新浪科技， 国海证券研究所 CCD 图像传感器是一个由光电二极管和存储区构成的矩阵 ，每一个感光元件在将光线转化为电荷后，直接 输出到下一个感光元件的存储单元，依此类推到最后一个感光元件形成统一的输出，再由放大器放大电信号以及专门的模数转换芯片将模拟信号转换为数字信号。 而 CMOS 传感器中每一个感光元件都直接整合了放大器和模数转换逻辑 （ ADC） ，当感光二极管接受光照、产生模拟的电信号之后，电信号首先被该感光元件中的放大器放大，然后直接转换成对应的数字信号。 CMOS 传感器 在应用于机器视觉初期，由于在处理快速变化的影像时，容易因电流变化过于频繁而产生过热现象，使得噪声难以抑制，因此仅应用在影像画质要求较低的中低端工业产品；而 CCD 由于图像质量更高、抗噪能力更强的优势多应用于高端场合。 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 13 表 3： CCD 和 CMOS 相机技术指标对比 性能 CCD CMOS 噪声 小 大 能耗 高 低 集成度 低 高 成像质量 高 低 成像速度 慢 快 硬件成本 高 低 资料来源： 基于机器视觉的港口集装箱卡车防吊起技术的研究，维科号， 国海证券研究所 随着 CMOS 传感器在消费电子设备上的大量应用推动了 CMOS 技术的发展 ，其性能已显著提高，而 制造成本大幅下降。 CMOS 传感器的分辨率和图像质量正在逼近 CCD 传感器，并且凭借高速度（帧速率）、高分辨率（像素数）、低功耗以及最新改良的噪声指数、量子效率及色彩观念等各方面优势， CMOS 传感器建立了稳固的市场地位，在工业图像处理的众多领域 正 逐步取代 CCD 传感器。 以 Basler的工业相机产品为例，在分辨率相近的情况下 ， CMOS的帧速率 比 CCD显著更高，并且具有更高的量子效率、信噪比、动态范围以及更低的暗噪声。可见， CMOS 在某些性能指标上已达到或者优于 CCD 水准，具备替代 CCD 的能力。 表 4： Basler 不同感光芯片类型相机的性能对比 型号 Basler MED ace 2.3 MP 164 color Basler ace - acA1600-20gc 感光芯片类型 CMOS CCD 感光芯片尺寸 11.3 mm x 7.1 mm 7.2 mm x 5.4 mm 水平 /垂直分辨率 （ px） 1920 px x 1200 px 1624 px x 1234 px 分辨率（ MP） 2.3 MP 2 MP 帧速率（ fps） 164.0 fps 20.0 fps 量子效率（典型值 /最低值） 56.6 % / 50.0 % 46.40% 暗噪声（典型 /最大） 6.3 e / 7.6 e 9.4 e 饱和容量（典型值 /最低值） 33.4 ke / 28.5 ke 8.4 ke 信噪比（典型值 /最低值） 45.2 dB / 44.5 dB 39.2 dB 动态范围（典型值 /最低值） 73.3 dB / 71.5 dB 59.1 dB 资料来源： Basler 官网 ， 国海证券研究所 近些年工业相机行业在全球市场和中国市场均呈现快速增长趋势。全球工业相机行业规模 由 2011 年 15.2 亿元增长至 2018 年 的 40.3 亿元， 年均复合增速 为14.95%；中国工业相机行业规模 2011 年仅有 0.8 亿元， 2018 年 达 7.3 亿元，实现了 37.14%的复合增长率 。 中国工业相机市场正以远超全球市场的增速 迅速扩张 。 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 14 图 12： 2011-2019 年全球工业相机行业市场规模 图 13： 2011-2019 年 中国 工业相机行业市场规模 资料来源： 前瞻产业研究院 ，国海证券研究所 资料来源： 前瞻产业研究院 ，国海证券研究所 目前，全球工业相机行业由欧美品牌占据主要市场 。 据前瞻产业研究院， 2018年 北美 品牌 占据 全球工业相机市场 62%的份额，欧洲 品牌 占 15%， 国外知名企业如 德国 Basler、加拿大 DALSA、美国康耐视等。 从细分领域来看，工业智能相机市场相较于板卡式相机市场呈现更高的集中度。 我国对于工业相机的 研究起步较晚，最初主要由大恒图像等几家老牌相机公司代理国外品牌。 近些年我国也逐步发展出一批自主研发工业相机的国产品牌，如大恒图像、海康机器人、华睿科技和维视图像等 。目前我国工业相机行业 主要布局于中低端市场， 可逐步实现进口替代 ；而 在高分辨率、高速的高端工业相机领域仍以进 口品牌为主。 根据中国海关总署数据， 2018 年 我国 工业相机进 口数量为8159 台，进口金额为 4483 万美元，同比增长 8.3%。 表 5：国内外工业相机参与厂商 厂商 地点 简介 Basler 德国 Basler 是世界领先的工业相机和高质量数字相机的开发商和制造商，提供多种面阵相机和线阵相机产品线，包括具有 CMOS 和 CCD 芯片的工业相机，用于工厂自动化、医疗和生命科学、智能交通以及众多其他市场。 DALSA 加拿大 DALSA 是世界上一流的高性能数字成像设备和半导体产品制造商，凭借其高端 CCD和 CMOS 芯片研发生产能力，可以为用户提供线阵、面阵、 TDI 等各种类型的工业数字相机。 Baumer 瑞士 Baumer 长期以来以生产高质量传感器著称，为国际工厂及过程自动化行业应用提供创新性的高质量传感器产品，具有精确性、可靠性、坚固性和紧凑设计等特性。 Cognex 美国 Cognex 为制造自动化领域提供视觉系统、视觉软件、视觉传感器和表面检测系统，是全球领先的提供商，其生产的工业智能相机在全球市占率排名第一。 大恒图像 北京 大恒图像成立于 1991 年，是 中科院下属上市公司大恒科技的全资子公司 。拥有超过二十年的图像采集硬件研发和生产经验，旗下的 CCD/CMOS 工业数字相机产品线覆盖多种接口及分辨率。 海康机器人 浙江杭州 海康机器人是海康威视子公司，开辟机器视觉、行业无人机、移动机器人三大领域。机器视觉业务形成了涵盖全系列工业相机、智能相机、智能读码器、立体相15.2 17.2 18.4 20.6 24.4 28.8 34.8 40.3 44.2 13.0% 6.9% 12.4% 18.4% 17.9% 21.0% 15.7% 9.8% 0%5%10%15%20%25%01020304050全球市场规模（亿元） 同比增速（ %） 0.8 1.6 2.5 3.3 4.3 4.9 5.6 7.3 9.8 100.0% 56.3% 32.0% 30.3% 14.0% 14.3% 30.4% 34.2% 0%30%60%90%120%036912中国市场规模（亿元） 同比增速（ %） 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 15 机、视觉控制器、算法平台、镜头及相关配件的产品布局，产品广泛应用于 3C、电子半导体、物流等工业自动化各领域。 华睿科技 浙江绍兴 华睿科技是国内安防龙头大华股份旗下机器视觉子公司。工业相机产品线齐全，包括面阵工业相机、线阵工业相机、单板工业相机、智能工业相机、 3D 工业相机等，公司产品已广泛应用于 SMT、物流、铁路、安检、 3C、半导体、生物医疗等相关行业。 资料来源： 各公司官网， 国海证券研究所 整理 2.2、 镜头 ：清晰成像的 核心 镜头是机器视觉图像采集部分重要的成像部件， 镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上 ， 分辨率、对比度、景深以及像差 等指标对成像质量具有关键性影响。 工业镜头按焦距可分为定焦镜头和变焦镜头；根据光圈可分为固定光圈和可变光圈；根据视场大小可分为摄远镜头、普通镜头和广角镜头。此外，还有几种具有特殊用途的镜头，如远心镜头、显微镜头、微距镜头、紫外镜头和红外镜头等。由于传统镜头存在视差现象（即镜头的放大倍数随物距的变化而变化），且 通常有高于 12%的畸变 ，远心镜头应用而生 。 它可以在一定物距范围内纠正视差的影响，并将畸变系数严格控制在 0.1%以下。 远心镜头由于其特有的平行光路设计一直为对镜头畸变要求很高的机器视觉应用场合所青睐 ，适应精密检测需求 。 图 14： 东正光学 远心镜头 产品 图 15： 远心镜头与一般镜头成像区别 资料来源： 东正光学官网 ，国海证券研究所 资料来源： moritex， 国海证券研究所 据 QYResearch， 2019 年全球工业镜头市场总值达到 33 亿元，预计 2026 年将增至 58 亿元 ，年均复合增长率为 8.3%。 海外品牌 在镜头领域投入较早， 经过多年的业务积累与技术升级，在全球范围内形成了德系 徕卡 、 施耐德、 卡尔蔡司和日系 CBC、 Kowa、尼康、富士 等光学巨头。 由于 光学镜头行业集成了精密机械设计、几何光学、薄膜光学、色度学、热力学等多学科技术，并且制作工序和工艺复杂，具有较高的技术门槛。 证券 研究 报告 请务必阅读正文后免责条款部分 16 我国由于起步较晚， 2008 年之前国内光学镜头市场基本被日本、德国品牌所垄断 。近些年，我国工业镜头行业 国内厂商 快速增长，主要 从 中低端市场 切入 ，凭借高性价比优势对于外资品牌具有一定竞争力。在 高端市场，我国仍以进口日本、德国等老牌厂商的产品为主，但也有一部分企业 如东正光学、 慕藤光 等 逐步走向高端 。 东正光学的远心镜头畸变小于 0.02%，倍率齐全，微距镜头产品也能够将畸变控制在 0.1%的超低量级下。 表 6：国内外 主要 镜头 供应商 厂商 地点 简介 Navitar 美国 Navitar 总部位于纽约州罗切斯特，是领先的优质光学系统制造商和供应商，为机器视觉和生物医学诊断行业提供全面的定制光学解决方案。 施耐德 德国 施耐德是有着近百年历史的德国老牌光学厂商，也一直是高品质工业用镜头、摄影镜头、滤镜、电影投影镜头和光学配件的国际市场领军者之一。在工业领域被广泛应用于科学研究、机器人、机器视觉、工业检测和邮件分选等。 卡尔蔡司 德国 卡尔蔡司是在光学及光电子学领域处于领先地位的一家全球性的国际化公司，卡尔蔡 司镜头在业内一向享有良好的声誉，因其成像的超清晰能力而被称为“鹰之眼”。 CBC 日本 CBC 株式会社成立于 1925 年，拥有 40 年以上 CCTV 产品经验， CCTV 镜头在日本国内、欧洲和亚洲地区都占据第一的市场份额，旗下 Computar 品牌的工业镜头被广泛应用于工业和安防领域。 1996 年 CBC 上海分公司成立， Computar 镜头进入中国市场，如今已是中国工业镜头市场的主要供应商。 Kowa 日本 Kowa 成立于 1894 年，是全球知名的镜头制造商，早在 1952 年便开始了光学产品的生产制作， 所生产的 FA 镜头和 CCTV 镜头产品被广泛地应用于世界各地的项目，在日本、美国、欧洲都有极佳的口碑 。 东正光学 广东深圳 东正光学专业从事工业镜头的研发和生产，拥有各类技术专利近百项，公司的工业机器视觉镜头（线扫描镜头、远心镜头、微距镜头等）已经使用在印刷检测、液晶屏检测、玻璃检测等诸多领域，客户涉及 Facebook、 Google、苹果等国际企业。 慕藤光 江苏昆山 慕藤光是一家为工业、军工科研、医疗仪器和机械设备提供光学产品的制造公司，产品包括工业相机镜头、科研镜头、医疗仪器和机械镜头 等，主要市场覆盖意、美国、德、法、英、日、韩等 。 资料来源： 中国机器视觉商城，各公司官