1、资阳智能装备项目项目预算报告规划设计 / 投资分析 一、行业发展背景分析（一）行业主要政策1、中国制造2025实施工业产品质量提升行动计划，针对汽车、高档数控机床、轨道交通装备、大型成套技术装备、工程机械、特种设备、关键原材料、基础零部件、电子元器件等重点行业，组织攻克一批长期困扰产品质量提升的关键共性质量技术，加强可靠性设计、试验与验证技术开发应用，推广采用先进成型和加工方法、在线检测装置、智能化生产和物流系统及检测设备等，使重点实物产品的性能稳定性、质量可靠性、环境适应性、使用寿命等指标达到国际同类产品先进水平。2、国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见面向生产制造全过程、全产业链
2、、产品全生命周期，实施智能制造等重大工程，支持企业深化质量管理与互联网的融合，推动在线计量、在线检测等全产业链质量控制，大力发展网络化协同制造等新生产模式。3、信息化和工业化融合发展规划（20162020）加快推动高档数控机床、工业机器人、增材制造装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储系统装备等关键技术装备的工程应用和产业化。4、“十三五”国家战略性新兴产业发展规划突破智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备、智能农业机械装备，开展首台套装备研究开发和推广应用，提高质量与可靠性。5、智能制造发展规划（2016-2020年）创新产学研用合作模式，研发高档数控机床与工业机器人、
3、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五类关键技术装备。6、国家工业基础标准体系建设指南核心基础零部件（元器件）标准研制、先进基础工艺标准研制等。（二）机器视觉设备所属细分领域基本情况1、机器视觉领域发展概况（1）机器视觉技术的特点机器视觉技术主要采用适合被测物体的多角度光源（可见光、红外光、X射线等）及传感器（摄像机等）获取检测对象的图像，通过计算机从图像中提取信息，进行分析、处理，最终用于实际检测和控制。机器视觉技术涉及机械、电子、光学、自动控制、人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域。一套完整的机器视觉设备一般包括两个部分：第一部分为“视”，
4、即系统的硬件组成部分，主要包括：光源、镜头、工业相机、图像采集卡；第二部分是“觉”，即系统的视觉处理软件。机器视觉技术将“机器代替人眼”的理念应用于工业制造中，相比于人眼观测，具有精确性强、速度快、适应性强、客观性高、重复性强、检测效果稳定可靠、效率高、方便信息集成等优点，是工业制造数字化、网络化、智能化的未来发展方向。（2）机器视觉技术的功能随着制造业竞争加剧，成本压力迫使企业重视生产效率，从而促进了机器视觉技术的广泛应用。机器视觉技术的主要功能包括：检测与测量、引导与定位、识别与分析。检测与测量检测又可分为高精度定量检测（如显微镜照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和定性或半定量检
5、测（如产品的外观检查，装配线上的零部件识别定位）。在一些不适合人工作业的危险工作环境或人类视觉难以满足要求的场合，机器视觉可以高效替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大幅提高生产效率和生产的自动化程度。引导与定位机器视觉的引导定位功能主要是基于机器视觉的数据输出实现空间的精准定位，可用于指引机器人在大范围内的操作和行动。识别与分析相对于检测与测量、引导与定位而言，系统识别文字、图形、条码的技术难度更大，工业领域的机器视觉技术不仅要具备外部图形的收集能力，对图像分析软件的深度分析能力也提出了较高的要求。目前，工业领域的机器视觉识
6、别与分析功能多应用于一维码、二维码的解码、光学字符识别和确认。（3）机器视觉设备的主要应用领域机器视觉设备的应用已渗透国民经济多个主要行业，包括电子信息制造、汽车、制药、食品与包装机械、印刷机械等领域。目前，电子信息制造业对机器视觉设备具有较高的需求，主要原因包括两方面：（1）电子设备对产品的质量和精细程度的要求不断提高，相对于人眼观测，机器视觉能够满足更高的精度要求；（2）电子产品更新换代速度加快使得电子设备制造企业不断升级更新设备，机器视觉设备能够得到更广泛的应用。电子信息制造业是全球创新较活跃、带动性较强、渗透性较广的领域，也是全球竞争的战略重点。电子信息制造业在我国已经发展成为国民经济
7、的战略性、基础性和先导性支柱产业，是我国制造业转型升级的重要支撑力量。目前，我国已经成为全球最大电子信息产品制造基地。伴随着电子信息制造业突飞猛进的发展，作为全球电子信息制造中心的中国，也面临着新形势。制造业技术的迅速发展，整体运营成本提高的压力，以及生产厂商对设备高效性和灵活性的需求，使得电子信息制造自动化、智能化设备在整个电子信息制造业中得到了越来越广泛的应用。机器视觉设备就是自动化、智能化设备在电子信息行业的典型应用。电子信息制造行业自动化、标准化程度高，是机器视觉技术应用较早的行业，也是最大的下游市场。近年来，中国的电子制造厂商和代工厂商大量采购自动化、智能化设备取代人工，以应对中国劳
8、动力成本的日益上升，机器视觉设备在这一过程中得到了快速应用。随着“中国制造2025”强国战略的提出，我国机器视觉领域的规模将保持稳定快速增长。（4）机器视觉领域市场概况及规模国际市场从全球范围来看，机器视觉起源于20世纪50年代，早期研究主要是从统计模式识别开始，工作主要集中于二维图像的分析和识别；20世纪60年代首次提出机器视觉的概念；20世纪70年代首次提出完整的视觉理论；80年代至90年代中期，机器视觉进入蓬勃发展期，新概念、新方法、新理论不断涌现；21世纪后，机器视觉技术高速发展并逐步走向成熟，检测、测量、识别等功能的机器视觉产品在下游行业尤其是工业制造领域得到了广泛应用，而基于LED
9、光源的任意光场设计使机器视觉在各种行业应用成为可能。国内市场相比于国外完整且成熟的产业链，国内机器视觉领域起步较晚，起步于20世纪80年代的技术引进。国内机器视觉产品最早应用于半导体和电子行业，直到上世纪90年代末，随着工业自动化以及智能化程度的提高，机器视觉逐步大量应用于生产制造中。目前我国机器视觉领域正处于快速发展期，市场容量在快速增长、应用领域逐渐扩大，机器视觉相关企业数量也在快速增加，未来存在很大的发展空间。目前，我国已成为机器视觉发展最活跃的地区之一，机器视觉主要用于产品质量检测、测量、引导定位、识别分析等，一方面替代人工视觉，另一方面用于提高生产的柔性化、自动化、智能化程度。在大批
10、量生产中，用机器视觉检测方法可以大幅提高生产效率，减少人工风险。（5）机器视觉领域的主要壁垒技术壁垒机器视觉领域具有典型的技术密集型特点，对企业的研发创新能力要求较高，核心技术的积累和持续的技术创新是企业取得竞争优势的关键因素之一。机器视觉的核心技术在于图像处理算法的编写和软硬件部件在实际应用中的紧密、流畅结合，好的算法可以带来更快的检测速度和更高的精度，图像处理算法需要在硬件产品上得到充分应用，算法的优化和软硬件产品的结合需要在大量的工程应用中不断积累。机器视觉设备应用于电子信息制造、汽车、制药、食品与包装机械、印刷机械等多个领域，不同领域内机器视觉所使用的图像处理算法和硬件存在差异，掌握了
11、机器视觉图像处理算法及软硬件结合等关键技术的企业将引领整个产业的发展。因此，较高的技术门槛对潜在的市场进入者构成了障碍。人才壁垒机器视觉设备从技术创新、研发设计、生产制造到安装调试、设备维护都需要相关人员具备专业的知识和丰富的经验，上述人才的培养或招聘需要一定的时间。虽然近年来，我国加大了对上述人才的教育培训，但相对于机器视觉领域的高速发展，高端人才短缺现象在未来的一段时间内仍将存在。拥有具备专业知识和丰富研发设计经验的人才是机器视觉企业在市场竞争中立足的根本。品牌壁垒品牌是企业产品质量和综合服务能力的集中体现，机器视觉产品的高效、稳定运行对客户具有至关重要的作用。品牌的知名度以及美誉度直接影
12、响产品的市场开拓难易程度，决定了对人才的吸引力，知名品牌一般具有较高的市场占有率，拥有较强的市场议价能力。机器视觉产品的品牌创建是一项长期的工作，需要良好的产品品质、持续的技术创新、完善的服务体系、良好的业内口碑，才能赢得广大客户的认可，品牌被市场所接受也需要较长的时间，从而对新入者形成一定的进入壁垒。客户资源壁垒稳定的客户资源是企业持续经营的前提，只有积累一定数量的客户才能保证企业的持续发展。机器视觉领域具有典型的技术密集型特点，对产品质量和售后服务的技术水平、响应速度要求较高。机器视觉领域取得客户资源往往依赖于机器视觉企业的研发水平、从业经验、品牌、综合服务能力等多方面因素。拥有大量客户资源是企业长期经营和积累的结果，对潜在的市场进入者构成壁垒。2、机器视觉领域竞争格局和主要企业情况竞争格局发展初期，国内机器视觉设备市场主要由国外品牌设备所占据。近年来，随着越来越多的制造企业升级转型、劳动力成本的日益增长以及应用领域逐渐扩大，机器视觉设备对国内制造企业显得越来越重要，其市场需求也越来越大。国内部分具备较强研发实力的生产厂商，研发出优质的中高端国产设备，占
个人主页
