根据美国自动成像协会（AIA）的定义，机器视觉（MachineVision）是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。机器视觉可以分为成像和图像处理分析两大部分。前者依靠机器视觉系统的硬件部分完成，后者在前者基础上，通过视觉控制系统完成。

　　如典型的机器视觉系统包括光源及光源、镜头、相机、视觉控制系统等部件，其中光源及光源、镜头、相机等硬件部分负责成像，视觉控制系统负责对成像结果进行处理分析和输出。

　　机器视觉的主要功能包括：检测、测量、识别、定位。机器视觉在工业自动化领域用机器代替人眼做测量和判断，按照功能主要分为：检测、测量、识别、定位，在工业场景中分别占比50%、10%、24%、16%。

　　软硬结合要求及技术耦合性高，领先厂商在产业链多环节布局。机器视觉行业有上游零部件和软件组成，主要包括光源、镜头、相机和软件等，通过中游设备商开发后应用于电子、半导体、智能驾驶等众多下业。各环节和零部件之间技术耦合性高，软硬结合要求较好，因此上游零部件厂商往往布局多个零部件，同时上游和中游的企业也并非绝对隔绝，而是相互渗透和合作的，如奥普特就同时布局光源、镜头、相机和视觉控制系统环节，全球龙头康耐视和基恩士均在机器视觉产业链多环节延伸布局。

　　核心零部件、视觉系统是核心价值量环节。根据统计数据，中国机器视觉产品中，特定应用视觉系统/相机/光学/照明销售额占比分别为33%/26%/10%/9%，相机，光学和照明三大核心零部件合计占比45%。根据统计数据，机器视觉系统成本结构中，零部件和软件开发分别占比45%、35%。

　　机器视觉市场规模有望进一步突破。随着机器视觉技术水平提高，机器视觉下游应用不断发展，消费电子市场、k8凯发天生赢家一触即发汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业工业自动化水平逐步提升，机器视觉的市场规模也将持续扩大。根据数据预测，全球机器视觉市场规模将由2018年的589.60亿元上升至2023年的900.48亿元。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。

　　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44.0%提升至2022年的60.0%，预计2023年将达到63.0%。

　　机器视觉经过多年发展k8凯发官网，目前已成为工业自动化的重要组成部分。以往机器视觉操作相对简单，主要用于对检测物品进行识别、测量、定位及检测，识别场景及效率相对标准化。但伴随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。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。

　　作为实现智能制造的核心技术之一，机器视觉长期受到国家产业政策的支持。近年来，相关政策鼓励机器视觉行业技术和产品渗透至各个行业，相关的主要法律、法规及规范性文件等融入智能制造、人工智能、数字经济、新型基础设备建设等国家战略。

　　工业场景机器换势所趋，机器视觉赛道未来发展潜力巨大。当前3C电子核心客户持续推进产业链自动化进程，同时品质管控前移催生模组和关键零部件的视觉需求，全球范围内的产能转移有望驱动新一轮机器视觉需求周期。

　　对于机器视觉领域可以更多关注以下三个方面的投资机会：一是在AI机器视觉领域，有实际落地应用场景的企业还是具备投资价值，需寻找合适的标的企业；二是建议布局有较大成长空间、有较高技术壁垒的中游零部件厂商，如高端线扫相机、工业智能相机、3D相机等领域；三是积极关注早期的设备商，虽然设备商的周期性相对来说较强，但目前仍处于放量早期，核心标的主要在新能源汽车行业、锂电池行业、半导体行业、大包装行业，同时也需要关注设备大厂介入视觉环节后对竞争格局的影响。

　　现阶段，由于机器视觉行业属于新兴行业，由于行业的高景气以及乐观预期，大量资本大量涌入。目前，行业高成长性企业主要依靠战略融资实现公司可持续发展，银行业介入案例较少。一方面，银行业尚未形成较为完善该类新兴行业信贷准入标准，授信风险较大；其次，机器视觉行业上下游涉及领域以及应用场景较多，金融需求多样，银行业需要积极创新金融服务模式以满足不同领域企业需求，但是现阶段不具备信贷业务介入的条件。返回搜狐，查看更多