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美日两系行业领跑，市场规模进一步扩大17
1、机器视觉行业三阶段发展史17
2、市场背景：
工业40——工业机器人蓬勃发展18
3、美日两系公司比较：
各有千秋的行业巨头19
（1）美国康耐视（CognexCorp）：
视觉读码专家19
（2）日本基恩士（Keyence）：
机器视觉行业的世界领跑者20
（3）美日两系公司市场表现总结22
4、机器视觉行业的前景预测：
中国市场是新爆发点22
三、中国机器视觉行业：
设备需求大幅增温，国内市场潜力巨大24
1、中国机器视觉行业成长概况：
正在进入黄金增长期24
2、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26
（1）技术层面：
专利数量大增26
（2）产业政策：
机器视觉迎政策“东风”27
（3）国际视角：
加入国际产业链，建设智能化工厂成为必然要求29
3、国内机器视觉产业：
逐渐从低端走向高端应用30
（1）国内企业概况：
以代理商为主，自身业务技术有待提高30
（2）市场应用欠成熟，逐渐发展走向中国制造202531
4、中国机器视觉未来发展趋势32
（1）半导体行业的发展带动机器视觉行业市场32
（2）基于嵌入式的产品将取代板卡式产品33
（3）个性化的服务和方案代替标准化产品35
四、A股上市机器视觉企业剖析：
精耕细作的中国机器视觉35
1、公司概况35
2、行业壁垒：
企业做强做大的阻力36
（1）技术壁垒：
技术密集型企业36
（2）人才壁垒：
创新驱动实质上是人才驱动37
（3）品牌壁垒：
在位品牌的核心优势38
（4）客户资源壁垒：
企业生存发展的命脉38
3、财务比较分析：
经营情况尚佳38
4、转型中的工业40践行者：
万讯自控38
（1）自动化仪表行业的龙头企业38
（2）引进丹麦技术，转型布局3D视觉机器人业务39
5、机器视觉行业的“小黑马”：
劲拓股份39
（1）公司基本情况39
（2）三维度分析2014年公司市场表现39
（3）财务指标分析：
销售结构向自动化转变40
五、新三板挂牌成长股：
逐渐崭露头角的机器视觉企业40
1、6家新三板挂牌机器视觉股概况：
小规模却有大潜能40
2、新三板机器视觉股与A股大恒科技的财务比较：
欲与主板“试比高”40
3、飞速增长的新三板成长股：
深科达40
（1）深科达公司简介41
（2）四维度分析市场竞争优势41
①科技和研发优势：
高素质技术团队41
②品牌和客户优势：
优质稳定的客户群41
③管理模式优势：
职业化管理经营42
④区位优势：
珠三角集聚效应42
（3）年报财务数据摘要42
【机器视觉行业快速增长】：
根据立本信息预测2014年至2018年全球机器视觉系统及部件机器视觉市场复合增长率为839%。
就中国而言,2010年市场规模达到83亿元，同比增长482%。
2011年中国机器视觉市场规模为108亿元，同比增长301%，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。
其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了286%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。
电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。
【世界机器视觉产业竞争格局】美日两系行业领跑，市场规模进一步扩大：
从产业区域分布来看，美日的创新水平和产业完整水平最高，其主导地位在短期内难以撼动。
而中国也逐渐成为一个新的爆发点，其市场占有额也有追赶美日的趋势。
就龙头企业而言，日本基恩士的产业规模和市场占有率处于行业巨头的地位，相比美国康耐视的规模更大。
而康耐视的发展潜力巨大，2013-2014的增长率更是达到了40%。
在技术方面二者各有千秋，有着不同的核心竞争力。
【中国机器视觉产业竞争格局】国内市场潜力巨大,竞争格局尚未确立：
近年来，在中国市场上，制造业为改变落后的生产方式，需要大力投入机器人等自动化设备。
加上政策对于智能化产业大力扶持，使得中国在这几年赢来了机器视觉行业发展的“黄金时期”。
与国外不同的是,国内机器视觉尚无优势明显的龙头企业,在需求增大,但竞争格局尚未形成的局面下,谁能快速扩张,谁将会是明日巨头。
【深层剖析A股上市机器视觉企业】逐渐走向高端成熟市场：
大型机器视觉企业间并购整合与资本运作日趋频繁，一大批国内优秀的机器视觉品牌迅速崛起。
目前国内机器视觉企业主要位于珠三角、长三角及环渤海地区，企业重点分布在广东、浙江、江苏、上海和北京等省市。
A股机器视觉企业主要为民营企业，公司规模大多为中小规模企业，在规模上目前还难以与国外的主流公司产品竞争。
一、机器视觉行业概况
用机器代替人眼来做测量和判断
我们所说的机器视觉技术，就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉技术是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
主要用计算机软件来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。
目前，将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。
机器视力不止“50”
机器视觉相比人眼有相似之处，都是通过采集图像信息、对信息进行数据化处理来实现“视觉”的传递，而机器视觉与人眼相比，其视力远不止“50”。
机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产线添加一套视觉系统，其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到的信息。
人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成，计算机视觉系统则是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。
机器视觉系统的基本定义是是用电脑来实现人的视觉功能，也就是用响应的软硬件来实现对三维世界的识别。
人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的图像投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
而机器视觉的数据形式则更多的是一系列的坐标值，而处理软件对这一系列的数据进行相应的处理和识别。
3、机器视觉系统的组成
LED光源综合性能最佳
光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。
因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。
使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。
机器视觉有三大技术即采像技术，处理技术，运动控制技术，而采像技术离不开光源，光源的选择及其性能直接影响系统的成败，影响处理精度和速度。
光源主要分为三种，高频荧光灯、卤素灯和LED光源，三者中LED光源相对高频荧光灯和卤素灯，具有更高的性价比。
主要优势有：
1可制成各种形状、尺寸及各种照射角度，可以根据需要制成各种颜色，并可以自由调节亮度。
可以根据客户需要进行自由设计。
2使用寿命长（约3万小时，间断使用寿命更长），运行成本低，在综合成本和性能方面有巨大优势。
3反应快捷，可在10微秒至更快的时间内达到最大亮度。
电源带有外触发，可以通过计算机控制。
系统中最关键的原件
尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的，可能最关键的元件还是工业相机镜头。
系统若想完全发挥其功能，镜头必须要能够满足要求才行。
当为控制系统选择镜头的时候，机器视觉集成商应该考虑四个主要因素:
可以检测物体类别和特性、景深或者焦距、加载和检测距离、运行环境。
CCD与CMOS相机各有优势
机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。
按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机。
CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术，它们之间的主要差异在于传送方式的不同，二者的性能方面也有很大区别:
1、噪声差异：
由于CMOS的每个感光二极管都需要搭配一个放大器，而CCD只需要一个放大器放在芯片边缘，与CMOS相比，它的噪声相对减少很多，大大提高了图像品质。
2、耗电量差异：
CCD的耗电量远远高出CMOS，根据计算CMOS的耗电量仅是CCD的1/8~1/10。
3、分辨率差异：
读取信号时CMOS是点直接读取信号，CCD则是行间接读取信号，因此在像素尺寸相同的情况下，CMOS的灵敏度要低于CCD。
4、成本差异：
由于CMOS与现有的集成电路生产工艺大致相同，可以一次全部整合周边设施到传感器芯片中；
而CCD采用电荷传递的方式输出数据，只要其中有一个像素传送出现故障，就会导致一整排的数据无法正常传送。
因此，CCD的制造成本就相对高于CMOS传感器。
图像采集和处理的接口
在机器视觉检测系统中，图像采集卡是机器视觉系统中的一个重要部件，它是图像采集部分和图像处理部分的接口。
一般具有以下的功能模块：
1、图像信号的接收与A／D转换模块，负责图像信号的放大与数字化。
有用于彩色或黑白图像的采集卡。
彩色输入信号可分为复合信号或RGB分量信号。
2、摄像机控制输入输出接口，主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重臵拍照、定时拍照等。
3、总线接口，负责通过PC机内部总线高速输出数字数据，一般是PCI接口，传输速率可高达130Mbps，完全能胜任高精度图像的实时传输。
且占用较少的CPU时间。
在选择图像采集卡时。
主要应考虑到系统的功能需求、图像的采集精度和与摄像机输出信号的匹配等因素。
机器视觉的“大脑”
用软件对图像进行处理的过程，是整个机器视觉技术的核心，只有在软件将采集到的图像数据化以后，机器才能进行识别和检测等功能机器视觉图像处理软件的选择，决定着检测算法的准确性。
机器视觉企业之间的竞争，说到底就是算法准确性的竞争，因此每个企业都会投入很多的资源对核心软件进行开发。
只有优秀的机器视觉图像处理软件才能进行快速而又准确的检查，且减少对硬件系统的依赖性。
国内这方面比较出色的机器视觉软件例如维视图像的MVIPS图像处理软件应用比较广泛。
以MVIPS视觉软件为例，MVIPS机器视觉软件共分为四大功能模块，这四大功能模块分为光学字符检测、边缘检测、颜色检测和缺陷检测，这四大功能模块已经涉及到目前机器视觉检测与应用的各个方面，可应用于印刷、纺织、包装、半导体、生物、电子、集成电路、制造、制药、食品等工业自动化行业，同时配合MVIPS实验平台可满足教学与科研的需要。
产业链上中游主导机器视觉产业
机器视觉系统主要由光源、镜头、相机、图像采集卡以及核心软件五个部分构成。
软件中算法是核心,硬件中半导体器件是关键。
机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。
主要下游市场是半导体和电子制造行业。
除此之外在汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域也有广泛应用。
软件开发和半导体器件是核心
由机器视觉的总体成本分布可以看出，80%的成本来源于部件的购买以及软件开发。
部件中最关键的部分就是半导体芯片，每个环节的硬件设施中都需要芯片技术以及电路集成。
软件是机器视觉的大脑，只有在软件将采集到的图像数据化以后，机器才能进行识别和检测等功能机器视觉图像处理软件的选择，决定着检测算法的准确性。
在软件开发方面，我国的创新水平和市场占有额在稳步提高。
2014年我国工业软件市场规模约为1000亿元，是全球工业软件市场规模3175亿美元的18分之一，但从2012年到2014年呈现逐年上升的趋势，且同比增长率分别为1730%、1750%、1690%，保持较高增速，同期的世界工业软件市场规模同比增长率分别为630%、520%、580%，中国的增长率比世界的高3倍。
在半导体行业方面，目前我国半导体器件主要依赖国外品牌，随着半导体技术的进步和发展，芯片的总体价格较为稳定。
如果中国能突破国外对于中国半导体市场的垄断，那么上游产业的价格会进一步降低，对机器视觉行业的发展也有极大促进作用。
另一方面，其他普通的电子元器件在国内市场的供应相对来说都比较稳定，选择空间也比较大，因此在这方面对机器视觉行业的影响很小。
可以看出，半导体和软件技术是机器视觉的“关键先生”。
广泛的应用领域，稳定的市场需求
下游行业的应用很广，下游行业的发展决定了机器视觉的市场需求量，近年来，各类下游实体行业通过不断科技创新，在市场规模方面的表现有了很大增长，而其生产力在当前生产模式下也逐渐达到瓶颈，急需改变以往劳动密集式的生产模式，这些行业出于降低能耗、提高工艺水平的内在需求，也将不断加大设备配套、节能改造和工艺技术改造的投入，机器视觉产业的需求也随着各种智能装备的需求提高而提高。
在工业40的趋势下，机器视觉行业方兴未艾，机器视觉产品在其他下游行业中的应用仍有长足发展空间。
美日两系行业领跑，市场规模进一步扩大
1、机器视觉行业三阶段发展史
在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；
二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；
三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
工业40——工业机器人蓬勃发展
工业40战略的展开方向之一就是智能工厂，在这场新变革中，机器人的研制和开发起到了决定性的作用。
正如上文中提到，机器视觉的最先应用来自于“机器人”的研制，机器人行业的蓬勃发展也为机器视觉的研制提供了极大的推动力，而机器视觉的发展水平也是工业40进程中的重要一环。
数据显示，2012年世界机器人保有量124万台，同比增长71%，按年销量增长9%，机器人平均使用寿命10年估算，2015年世界机器人保有量能达到150万台，2020年保有量将超过250万台。
随着机器人使用的进一步普及，机器视觉的市场也得到进一步扩大，另一方面，越来越多种类和功能的机器人，对机器视觉系统的创新性也提出了更高的要求。
各有千秋的行业巨头
视觉读码专家
康耐视公司是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的全球领先提供商。
同时也是领先的工业ID读码器提供商。
近年来，康耐视公司在机器视觉的应用方便做出了很大成绩，通过遍布北美、欧洲、日本、亚洲和拉丁美洲的办公室，以及集成与分销合作伙伴全球网络为国际客户提供服务。
公司总部位于美国马萨诸塞州波士顿附近的Natick郡。
康耐视2013年收入354亿美元，大于2013年我国全国机器视觉行业规模总和，在2014年更是达成了全年40%收入增长率。
在这30余年的发展之路中，康耐视遭遇了各种各样的技术和应用问题，但随着生产水平的不断提升，这家国际机器视觉巨头不断突破难关，打开市场，也完成了一次又一次的商业转型。
从财务状况来看，康耐视公司近年来的经营状况有了很大的飞跃，而利润率更是高的惊人，技术和产品的领先使得康耐视一直处于领头羊的地位。
虽然在09年金融危机时遭受了很大的打击，甚至出现了负利润的情况，但是在2010年，公司的经营又重新回到了正常轨道，2014年，公司的营业收入更是达到了486亿美元。
机器视觉行业的世界领跑者
基恩士（KEYENCE）自1974年以来一直稳步成长，现已成为开发与制造传感设备的世界领先者，产品范围包括传感器、测量仪器、视觉系统、激光刻印机以及数码显微镜。
不仅能够满足许多制造与研究行业客户现在的需求，而且还能够满足它们将来的需求。
基恩士属蓝筹公司，已得到许多著名机构的认可。
最近，基恩士在《福布斯》杂志的“全球最具创新力公司”排行榜中位列第17。
同时也是《商业周刊》（BusinessWeek）的“1000家最有价值公司”之一，并且在日本《日经新闻》的“日本十佳公司”年度榜单中持续排在索尼与本田汽车等公司之前。
今天，基恩士为世界范围内约70个国家或地区20余万家客户提供服务，基恩士这个名称意味着创新与卓越。
与康耐视相比，基恩士经历了更长的复苏期，基恩士在经历过金融危机的打击后保持稳健增长，2014年的营业收入超过22亿美元，净利润更是达到718美元。
其技术水平更是保持在一个行业领先的水平，基恩士的产品也同样广泛应用于各个工业行业。
主要包括半导体、电子元件、包装、家用电器、汽车、机床等。
（3）美日两系公司市场表现总结
从数据和以上的分析可以看出，两个公司具有各自鲜明的特色。
基恩士的产业规模和市场占有率处于行业巨头的地位，相比康耐视的规模更大。
而康耐视的发展潜力巨大，2013-2014的增长率更是达到了40%。
中国市场是新爆发点
在当前的市场环境下，机器视觉的产业的发展前景十分广阔，自动化越来越高的产业体系对机器视觉的需求度日益提高。
硬件制作水平的提高和软件研发队伍的壮大也使得机器视觉的识别水平不断提高，完全可以满足工业自动化的要求。
从行业应用来看，电子制造业是拉动需求高速增长的主要因素。
一方面，电子制造业的高需求促进了机器视觉市场的扩大和完善；
另一方面，机器视觉系统的成熟和应用也加速了各行业的生产力进步，二者相互作用。
下图是对2014年至2018年全球机器视觉系统及部件机器视觉市场规模预测，图中折线为年增长率，由图根据复合增长率可以计算出2014-2018年的复合增长率为839%。
设备需求大幅增温，国内市场潜力巨大
正在进入黄金增长期
近年来，在诸多因素的作用下，机器视觉行业发展迅速。
特别是在中国市场上，制造业为改变落后的生产方式，需要大力投入机器人等自动化设备。
然而，相比国外成熟完整的产业链，中国的机器视觉行业发展则是起步很晚，国内机器视觉起步于20世纪80年代的技术引进，最早应用于半导体和电子行业。
然而一直到十几年前，才出现了成熟的工业应用。
2006年以前，中国机器视觉产品应用主要集中在外资制造企业、出口加工企业及烟草企业，规模很小。
2006年以后，我国机器视觉市场进入快速发展期，2010年市场规模达到83亿元，同比增长482%。
2011年中国机器视觉市场规模为108亿元，同比增长301%，增速比2010年下降181个百分点，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。
据立本信息研究中心预计，机器视觉行业2016年的市场总规模将超过30亿元。
中国在世界市场上所占的市场份额也将随之提升。
而纵观整个机器视觉行业的企业情况，目前入中国的国际机器视觉品牌已超100多家，中国自己的机器视觉企业也超过102家，专业的机器视觉系统集成商超过50家。
涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡以及智能相机等所有机器视觉产业链产品。
下图是2007年至2013年中国机器视觉行业规模以及厂商数量的变化图，图中折线为年增长率。
2、三大因素促进机器视觉行业发展和升级
正如之前所分析的，机器视觉在国内起步较晚，直到最近的十几年内才有了真正的工业应用，因此中国的机器视觉行业与美日相比来说有欠成熟，尚处于成长阶段。
但是中国机器视觉行业却有着极大的发展潜力。
专利数量大增
行业发展的前提条件是自主创新能力的提高，而中国企业的创新能力一直是广为诟病的，因此创新能力才是制约一个企业甚至一个行业发展瓶颈的决定性因素。
在机器视觉方面，中国的创新表现在近几年有了很大的突破。
在二十年前，中国几乎没有任何的专利创新，1999-2013年，我国机器视觉的专利申请数量呈上升走势。
2011年，我国机器视觉专利申请数为267个；
2012年，我国机器视觉专利申请数量为298个；
2013年为101个，近几年行业专利申请数量大增，行业技术发展日益成熟。
相信未来在中国的机器视觉产业里会有更多的创新和技术革命，引领中国制造2025的浪潮。
机器视觉迎政策“东风”
高端装备制造业是国民经济的中流砥柱，随着生产模式的转变，我国高端装备制造业正在向全球化、信息化、专业化、绿色化、服务化发展；
而制造技术则正在向高速高精、自动智能、绿色低碳、高附加值、增值服务、物流联动等方向发展。
近年来，国家对于高端装备制造行业的重视程度不言而喻，出台了一系列政策来支持其产品研发和市场扩展，希望能摆脱对于进口的依赖。
而高端装备制造业的发展，需要机器视觉行业的助阵，一方面，机器视觉的一个主要应用就是在高端装备制造行业，另一方面，高端装备制造行业对于精准度的严格要求也必须由机器智能识别来完成。
作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，大力培育和发展机器视觉对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。
加入国际产业链，建设智能化工厂成为必然要求
自二十世纪七十年代以来，中国已经正式加入了国际产业链分工的过程，在这个过程中，国际市场对于中国产品的质量要求也在不断提高，中国也逐渐被人们称为“世界工厂”。
然而中国在国际产业链中所扮演的角色，一直是附加值较低的低端加工环节。
近年来中国的自主研发水平有了很大的进步，劳动力质量和成本也逐渐提高，中国企业也逐渐步入产品开发、市场营销等高端环节，这就对产品的质量和生产精确度有了更高的要求。
而工业40的提出，则是淘汰了劳动密集型的生产方式，使得工厂的生产方式日趋智能化，需要充分利用机器视觉系统的精确性优势，来实现国际化对于生产质量的要求。
在全球化的背景下，中国的各产业与国际之间的联系越来越多，传统制造业面临新的颠覆，转型升级将给中国自动化行业带来巨大的市场机遇，机器视觉作为自动化界高智能化的产品，未来具有很大的发展潜力。
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