一、机器视觉产业概述
1、机器视觉的定义及分类
机器视觉为机器植入眼睛，代表着机器视觉利用环境和物体对光的反射来获取及感知信息；为机器植入大脑，意味着机器视觉需要对信息进行智能处理与分析，并应用分析得到的结果来执行相应的活动。高精度的机器视觉的加持下，通过选用合适的相机分辨率和光学元件制造的机器视觉能够检测人眼难以看到的物体细节，能有效提高工业生产的产品良品率。新机器视觉主要功能可分为识别、测量、定位及检测（难度递增），通过机器代替人工进行测量与判断，将图像处理应用于工业自动化领域中。
(资料图)
机器视觉的应用
2、机器视觉行业发展历程
国外机器视觉行业发展至今，走过了发展萌芽期，起步期，逐步进入稳定发展期。与国外机器视觉的发展历程相比，中国的机器视觉行业起步较晚，1995年才开始有初步应用。2000年至2008年，在行业应用和算力的双轮驱动下，我国机器视觉进入了起步期；随着以苹果手机加工制造为核心的消费电子制造产业进入100μm高精度时代，迫切需要使用机器替代人工以保障产品的加工精度。
机器视觉行业发展历程
二、机器视觉行业发展相关政策
机器视觉可广泛应用于智能制造、高端装备、自动化设备等行业，近年来，国家不断发布各项政策推动相关行业发展。伴随AI技术发展，深度学习算法的加持为机器视觉应用场景的拓宽提供了技术支持，同时可以进一步提升机器视觉的效率及准确性；从过去简单的标准化应用场景，过渡到更为复杂的非标检测领域。
相关报告：华经产业研究院发布的《2023-2028年中国机器视觉行业市场全景评估及投资战略规划研究报告》
三、机器视觉行业产业链
1、机器视觉产业链示意图
从机器视觉产业链来看，上游企业专注于与机器视觉相关的软硬部件的生产与研发，其中，硬件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡以及控制器及配件等；软件包括图像处理软件以及底层算法平台等构成的机器视觉软件及算法。机器视觉行业下游主要为机器视觉设备的终端应用场景，机器视觉设备广泛应用于3C电子、汽车、半导体等产业，发展前景广阔。未来随着工业智能制造的不断升级，机器视觉设备在各个行业的渗透率将进一步提高，相关核心部件的市场需求有望迎来新一轮的爆发增长。
机器视觉产业链示意图
2、机器视觉下游应用分析
目前，中国已经成为全球制造业的加工中心，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了包括3C电子、新能源、半导体、汽车等国民经济的各个领域。AI+机器视觉的应用，有望快速推进机器视觉在未来其他领域的应用。
2021年中国机器视觉产业下游应用领域分布
四、机器视觉行业现状分析
1、机器视觉行业市场规模
随着我国工业制造领域的自动化和智能化程度的加深，机器视觉将得到更广泛的发展空间。根据数据，我国机器视觉市场规模由2018年的68.63亿元上升至2022年的168.88亿元。国内厂商配套不断完善，技术进一步积累，预计到2023年我国机器视觉市场规模将达到225.56亿元。
2018-2023年中国机器视觉市场规模统计
2、机器视觉行业国内外份额
国内机器视觉经过三十年快速发展，已逐步缩小与国际领先厂商的差距。国产机器视觉企业凭借优质的产品设计、工艺水平和质量控制经验，逐渐实现进口替代。国内机器视觉市场销售额占比逐年提升，从2018年的44%提升至2022年的60%，预计2023年将达到63%。
2018-2023年中国机器视觉国内外品牌市场占比
3、机器视觉行业应用场景
机器视觉行业属于技术密集型行业，跨越多个学科和技术领域，需要在包括成像、算法、软件、传感器等领域积累大量的技术，需要持续的大量研发投入。机器视觉应用场景包括定位、识别、检测和测量，机器视觉在2022年的应用场景中定位是占比最高的应用领域，达33%。
2022年中国机器视觉应用场景占比
五、机器视觉行业竞争格局
1、机器视觉行业竞争格局
数据显示，2022年国产品牌机器视觉市场份额占比60%，进口替代进程开始提速，内外资品牌的竞争已开始呈现分庭抗礼的局面，甚至在某些产业链环节，国产的份额已绝对领先于外资。如镜头、光源领域，国产代表厂商：奥普特、东莞RESS、长步道等；镜头领域：国产代表厂商：东正光学、慕藤光、普密斯；相机领域，国产代表厂商：海康机器人、华睿科技、大恒图像等。
2022年中国机器视觉企业供给格局
2、机器视觉行业重点企业营收
凌云光深耕机器视觉产业将近二十年，是可配置视觉系统、智能视觉装备与核心视觉器件的专业供应商，是我国较早进入机器视觉领域的企业之一。在机器视觉产业链上，凌云光一方面坚持进行智能软件、智能算法、核心器件与视觉装备的全面自主研发，同时，积极与清华大学等科研院校开展产学研合作。2022年凌云光的机器视觉业务实现营业收入18.3亿元，同比增长17.35%。
2019-2022年行业重点企业机器视觉营业收入对比
六、机器视觉行业未来发展趋势
机器视觉领域在AI加持下迎来底层技术突破。从算法、技术到应用，AI技术极大程度赋能机器视觉在图像模型上的智能化应用，优化了图像识别的复杂度及精度，实现万物识别。随着AI赋能以及深度学习算法的快速发展，机器视觉不仅可以用于传统标准化检测，也向着许多非标准化场景的新兴领域横向扩张。随着行业进步与技术发展，2D视觉向3D视觉迈进，由此拓展出更多的新领域，如机械臂引导、AGV导航等。
华经产业研究院对中国机器视觉行业发展现状、市场供需情况等进行了详细分析，对行业上下游产业链、企业竞争格局等进行了深入剖析，最大限度地降低企业投资风险与经营成本，提高企业竞争力；并运用多种数据分析技术，对行业发展趋势进行预测，以便企业能及时抢占市场先机；更多详细内容，请关注华经产业研究院出版的《2023-2028年中国机器视觉行业市场深度分析及投资潜力预测报告》。
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