全球機(jī)器視覺市場規(guī)模從 2008 年的 25 億美元增長至 2017 年 70 億美元，年復(fù)合增速為 12.3%。我國機(jī)器視覺市場從 2008 年進(jìn)入快速發(fā) 展階段，至 2017 年市場規(guī)模達(dá) 65 億元，2008-2017 年復(fù)合增速 32.7%，顯著 高于全球水平。

1、機(jī)器視覺，開“眼”看世界

1.1、 機(jī)器視覺是人工智能重要的前沿技術(shù)

機(jī)器視覺是人工智能行業(yè)的重要前沿分支。機(jī)器視覺通過模擬人類視覺系統(tǒng)，賦 予機(jī)器“看”和“認(rèn)知”的能力，是機(jī)器認(rèn)識世界的基礎(chǔ)。機(jī)器視覺利用成像系 統(tǒng)代替視覺器官作為輸入手段，利用視覺控制系統(tǒng)代替大腦皮層和大腦的剩余部 分完成對視覺圖像的處理和解釋，讓機(jī)器自動完成對外部世界的視覺信息的探測， 做出相應(yīng)判斷并采取行動，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的指揮決策和自主行動。作為人工智能最 前沿的領(lǐng)域之一，視覺類技術(shù)是人工智能企業(yè)的布局重點(diǎn)，具有最大的技術(shù)分布。

機(jī)器視覺在智能制造領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，按功能主要可分為四大類：識別、測量、定 位和檢測。識別功能指甄別目標(biāo)物體的物理特征，包括外形、顏色、字符、條碼 等，其準(zhǔn)確度和識別速度是衡量的重要指標(biāo)；測量功能指把獲取的圖像像素信息 標(biāo)定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確地計(jì)算出目標(biāo)物體的幾何尺寸，主 要應(yīng)用于高精度及復(fù)雜形態(tài)測量；定位功能指獲取目標(biāo)物體的坐標(biāo)和角度信息， 自動判斷物體位置，多用于全自動裝備和生產(chǎn)；檢測功能指對目標(biāo)物體進(jìn)行外觀 檢測，判斷產(chǎn)品裝配是否完整和外觀是否存在缺陷。

1.2、 機(jī)器視覺基本架構(gòu)

機(jī)器視覺（Machine Vision）是指通過光學(xué)裝置和非接觸傳感器自動接收并處理 真實(shí)物體的圖像，分析后獲取所需信息或用于控制機(jī)器運(yùn)動的裝置。通俗地說， 機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼。機(jī)器視覺模擬眼睛進(jìn)行圖像采集，經(jīng)過圖像識別 和處理提取信息，最終通過執(zhí)行裝置完成操作。

五大模塊構(gòu)筑機(jī)器視覺系統(tǒng)：按照信號的流動順序，機(jī)器視覺系統(tǒng)主要包括光學(xué) 成像、圖像傳感器、圖像處理、IO 和顯示等五大模塊。光學(xué)成像模塊設(shè)計(jì)合理 的光源和光路，通過鏡頭將物方空間信息投影到像方，從而獲取目標(biāo)物體的物理 信息；圖像傳感器模塊負(fù)責(zé)信息的光電信號轉(zhuǎn)換，目前主流的圖像傳感器分為 CCD 與 CMOS 兩類；圖像處理模塊基于以 CPU 為中心的電路系統(tǒng)或信息處理 芯片，搭配完整的圖像處理方案和數(shù)據(jù)算法庫，提取信息的關(guān)鍵參數(shù)；IO 模塊 輸出機(jī)器視覺系統(tǒng)的結(jié)果和數(shù)據(jù)；顯示模塊方便用戶直觀監(jiān)測系統(tǒng)的運(yùn)行過程， 實(shí)現(xiàn)圖像的可視化。

相對于人類視覺而言，機(jī)器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速 度等方面存在顯著優(yōu)勢。其利用相機(jī)、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標(biāo)物體 數(shù)據(jù)，借助視覺控制系統(tǒng)、智能視覺軟件和數(shù)據(jù)算法庫進(jìn)行圖形分析和處理，軟 硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動化、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力。隨著深度學(xué)習(xí)、 3D 視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和機(jī)器視覺互聯(lián)互通技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺性能 優(yōu)勢進(jìn)一步提升，應(yīng)用領(lǐng)域也向多個維度延伸。

1.3、 機(jī)器視覺發(fā)展歷程

機(jī)器視覺起源于上世紀(jì) 50 年代，Gilson 提出了“光流”這一概念，并基于相關(guān) 統(tǒng)計(jì)模型發(fā)展了逐像素的計(jì)算模式，標(biāo)志著 2D 影像統(tǒng)計(jì)模式的發(fā)展。

1960 年，美國學(xué)者 Roberts 提出了從 2D 圖像中提取三維結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn)，引發(fā)了 MIT 人工智能實(shí)驗(yàn)室及其它機(jī)構(gòu)對機(jī)器視覺的關(guān)注，并標(biāo)志著三維機(jī)器視覺研究 的開始。

70 年代中期，MIT 人工智能實(shí)驗(yàn)室正式開設(shè)“機(jī)器視覺”課程，研究人員開始 大力進(jìn)行“物體與視覺”相關(guān)課題的研究。1978 年，David Marr 開創(chuàng)了“自下 而上”的通過計(jì)算機(jī)視覺捕捉物體形象的方法，該方法以2D的輪廓素描為起點(diǎn)， 逐步完成 3D 形象的捕捉，這一方法的提出標(biāo)志著機(jī)器視覺研究的重大突破。

80 年代開始，機(jī)器視覺掀起了全球性的研究熱潮，方法理論迭代更新，OCR 和 智能攝像頭等均在這一階段問世，并逐步引發(fā)了機(jī)器視覺相關(guān)技術(shù)更為廣泛的傳 播與應(yīng)用。

90 年代初，視覺公司成立，并開發(fā)出第一代圖像處理產(chǎn)品。而后，機(jī)器視覺相 關(guān)技術(shù)被不斷地投入到生產(chǎn)制造過程中，使得機(jī)器視覺領(lǐng)域迅速擴(kuò)張，上百家 企業(yè)開始大量銷售機(jī)器視覺系統(tǒng)，完整的機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)逐漸形成。在這一階段， LED 燈、傳感器及控制結(jié)構(gòu)等的迅速發(fā)展，進(jìn)一步加速了機(jī)器視覺行業(yè)的進(jìn)步， 并使得行業(yè)的生產(chǎn)成本逐步降低。

2000 年至今，更高速的 3D 視覺掃描系統(tǒng)和熱影象系統(tǒng)等逐步問世，機(jī)器視覺 的軟硬件產(chǎn)品蔓延至生產(chǎn)制造的各個階段，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。當(dāng)下，機(jī)器視 覺作為人工智能的底層產(chǎn)業(yè)及電子、汽車等行業(yè)的上游行業(yè)，仍處于高速發(fā)展的 階段，具有良好的發(fā)展前景。

國內(nèi)機(jī)器視覺起步晚，目前處于快速成長期。國內(nèi)機(jī)器視覺源于上世紀(jì) 80 年代 的第一批技術(shù)引進(jìn)。自 1998 年眾多電子和半導(dǎo)體工廠落戶廣東和上海開始，機(jī) 器視覺生產(chǎn)線和高級設(shè)備被引入我國，誕生了國際機(jī)器視覺廠商的代理商和系統(tǒng) 集成商。中國的機(jī)器視覺發(fā)展主要經(jīng)歷了三個階段。

第一個階段是 1999 年-2003 年的啟蒙階段。這一階段的中國企業(yè)主要通過代理 業(yè)務(wù)對客戶進(jìn)行服務(wù)，在服務(wù)的過程中引導(dǎo)客戶對機(jī)器視覺的理解和認(rèn)知，借此 開啟了中國機(jī)器視覺的歷史進(jìn)程。同時，國內(nèi)涌現(xiàn)出的跨專業(yè)機(jī)器視覺人才也逐 步掌握了國外簡單的機(jī)器視覺軟硬件產(chǎn)品，并搭建起了機(jī)器視覺初級應(yīng)用系統(tǒng)。在這一階段，諸如特種印刷行業(yè)、煙葉異物剔除行業(yè)等率先引入了機(jī)器視覺技術(shù)， 在解放勞動力的同時有效推動了國內(nèi)機(jī)器視覺領(lǐng)域的發(fā)展。

第二個階段是 2004 年-2007 年的發(fā)展階段。這一階段本土機(jī)器視覺企業(yè)開始起 步探索由更多自主核心技術(shù)承載的機(jī)器視覺軟硬件器件的研發(fā)，多個應(yīng)用領(lǐng)域取 得了關(guān)鍵性的突破。國內(nèi)廠商陸續(xù)推出的全系列模擬接口和 USB2.0 的相機(jī)和采 集卡，以及 PCB 檢測設(shè)備、SMT 檢測設(shè)備、LCD 前道檢測設(shè)備等，逐漸開始 占據(jù)入門級市場。

第三個階段是 2008 年以后的高速發(fā)展階段。在這一階段眾多機(jī)器視覺核心器件 研發(fā)廠商不斷涌現(xiàn)，一大批真正的系統(tǒng)級工程師被不斷培養(yǎng)出來，推動了國內(nèi)機(jī) 器視覺行業(yè)的高速、高質(zhì)量發(fā)展。

隨著全球制造中心向我國轉(zhuǎn)移，目前中國已是繼美國、日本之后的第三大機(jī)器視 覺領(lǐng)域應(yīng)用市場。據(jù)中國視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，2018 年我國機(jī)器視覺行業(yè)銷售額達(dá)到 83 億元，較 2013 年翻了 3 倍，年復(fù)合增長率達(dá) 33.54%。

2、 行業(yè)快速發(fā)展，核心部件國產(chǎn)化進(jìn)行時

機(jī)器視覺雖只幾十年發(fā)展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革浪潮的興 起，機(jī)器視覺行業(yè)順勢迎來快速發(fā)展。機(jī)器視覺的應(yīng)用已經(jīng)從最初的汽車制造領(lǐng) 域，擴(kuò)展至如今消費(fèi)電子、制藥、食品包裝等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，全球機(jī)器視覺市場規(guī)模從 2008 年的 25 億美元增長至 2017 年 70 億美元，年復(fù)合增速為 12.3%。我國機(jī)器視覺市場從 2008 年進(jìn)入快速發(fā) 展階段，至 2017 年市場規(guī)模達(dá) 65 億元，2008-2017 年復(fù)合增速 32.7%，顯著 高于全球水平。

國際機(jī)器視覺市場的高端市場主要被美、德、日品牌占據(jù)。美國康耐視（Cognex）、 國家儀器（NI），德國巴斯勒（Basler）、伊斯拉視像（ISRA Vision），日本基恩 士（Keyence）、歐姆龍（Omron）等都是在機(jī)器視覺領(lǐng)域擁有技術(shù)積累和良好 客戶口碑的國際巨頭公司。其中康耐視和基恩士作為全球機(jī)器視覺行業(yè)的兩大巨 頭，壟斷了近 50%的全球市場份額。

國內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)競爭格局較分散，在核心零部件上國外企業(yè)占據(jù)更大的市場 份額與銷售優(yōu)勢。據(jù)《中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)全景圖譜》，目前進(jìn)入中國的國際機(jī)器 視覺品牌已有 200 多家，中國本土的機(jī)器視覺品牌有 100 多家，各類產(chǎn)品代理 商超過 300 家，系統(tǒng)集成商也有超過 100 家?？梢?，國內(nèi)機(jī)器視覺企業(yè)以產(chǎn)品 代理商與系統(tǒng)集成商為主，在機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上游領(lǐng)域布局較少，在機(jī)器視覺核 心零部件的研發(fā)能力上不及國外老牌公司雄厚，因此中高端市場主要由國際一線 品牌主導(dǎo)。

根據(jù)中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 2017 年度企業(yè)調(diào)查結(jié)果，國內(nèi)機(jī)器視覺企業(yè)銷售額 在 1000-3000 萬的占比最高（31.8%），其余依次為 1000 萬以下（19.8%），5000 萬-1 億（18.7%），1 億以上（16.5%），3000-5000 萬（13.2%）。2017 年，康 耐視在大中華區(qū)實(shí)現(xiàn) 6.76 億元收入，相比之下，我國大部分機(jī)器視覺企業(yè)銷售 規(guī)模較小。

2.1、 工業(yè)相機(jī)：捕捉和分析對象的核心部件

圖像分析的前提是由鏡頭捕捉光信號并轉(zhuǎn)變?yōu)橛行虻碾娦盘枴^(qū)別于民用相機(jī)， 工業(yè)相機(jī)具有更高的圖像穩(wěn)定性、傳輸能力和抗干擾能力，是機(jī)器視覺系統(tǒng)的關(guān) 鍵組件。目前市面上的工業(yè)相機(jī)產(chǎn)品主要有線陣相機(jī)、面陣相機(jī)、3D 相機(jī)和智 能相機(jī)等。智能相機(jī)將圖像的采集、處理與通信功能集成于單一相機(jī)內(nèi)，已成為 工業(yè)相機(jī)發(fā)展的趨勢。

圖像傳感器是相機(jī)的核心，根據(jù)芯片類型可劃分為 CCD 和 CMOS 圖像傳感器， 兩者都使用光敏二極管進(jìn)行光電轉(zhuǎn)化，但在工作原理和產(chǎn)品特性上都存在較大區(qū) 別。

CCD 圖像傳感器是一個由光電二極管和存儲區(qū)構(gòu)成的矩陣，每一個感光元件在 將光線轉(zhuǎn)化為電荷后，直接輸出到下一個感光元件的存儲單元，依此類推到最后 一個感光元件形成統(tǒng)一的輸出，再由放大器放大電信號以及專門的模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片 將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。而 CMOS 傳感器中每一個感光元件都直接整合了 放大器和模數(shù)轉(zhuǎn)換邏輯（ADC），當(dāng)感光二極管接受光照、產(chǎn)生模擬的電信號之 后，電信號首先被該感光元件中的放大器放大，然后直接轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的數(shù)字信號。

CMOS 傳感器在應(yīng)用于機(jī)器視覺初期，由于在處理快速變化的影像時，容易因 電流變化過于頻繁而產(chǎn)生過熱現(xiàn)象，使得噪聲難以抑制，因此僅應(yīng)用在影像畫質(zhì) 要求較低的中低端工業(yè)產(chǎn)品；而 CCD 由于圖像質(zhì)量更高、抗噪能力更強(qiáng)的優(yōu)勢 多應(yīng)用于高端場合。

隨著 CMOS 傳感器在消費(fèi)電子設(shè)備上的大量應(yīng)用推動了 CMOS 技術(shù)的發(fā)展，其 性能已顯著提高，而制造成本大幅下降。CMOS 傳感器的分辨率和圖像質(zhì)量正 在逼近 CCD 傳感器，并且憑借高速度（幀速率）、高分辨率（像素?cái)?shù)）、低功耗 以及最新改良的噪聲指數(shù)、量子效率及色彩觀念等各方面優(yōu)勢，CMOS 傳感器 建立了穩(wěn)固的市場地位，在工業(yè)圖像處理的眾多領(lǐng)域正逐步取代 CCD 傳感器。

以Basler的工業(yè)相機(jī)產(chǎn)品為例，在分辨率相近的情況下，CMOS的幀速率比CCD 顯著更高，并且具有更高的量子效率、信噪比、動態(tài)范圍以及更低的暗噪聲?？?見，CMOS 在某些性能指標(biāo)上已達(dá)到或者優(yōu)于 CCD 水準(zhǔn)，具備替代 CCD 的能 力。

近些年工業(yè)相機(jī)行業(yè)在全球市場和中國市場均呈現(xiàn)快速增長趨勢。全球工業(yè)相機(jī) 行業(yè)規(guī)模由 2011 年 15.2 億元增長至 2018 年的 40.3 億元，年均復(fù)合增速為 14.95%；中國工業(yè)相機(jī)行業(yè)規(guī)模 2011 年僅有 0.8 億元，2018 年達(dá) 7.3 億元， 實(shí)現(xiàn)了 37.14%的復(fù)合增長率。中國工業(yè)相機(jī)市場正以遠(yuǎn)超全球市場的增速迅速 擴(kuò)張。

目前，全球工業(yè)相機(jī)行業(yè)由歐美品牌占據(jù)主要市場。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，2018 年北美品牌占據(jù)全球工業(yè)相機(jī)市場 62%的份額，歐洲品牌占 15%，國外知名企 業(yè)如德國 Basler、加拿大 DALSA、美國康耐視等。從細(xì)分領(lǐng)域來看，工業(yè)智能 相機(jī)市場相較于板卡式相機(jī)市場呈現(xiàn)更高的集中度。

我國對于工業(yè)相機(jī)的研究起步較晚，最初主要由大恒圖像等幾家老牌相機(jī)公司代 理國外品牌。近些年我國也逐步發(fā)展出一批自主研發(fā)工業(yè)相機(jī)的國產(chǎn)品牌，如大 恒圖像、?？?a target="_blank">機(jī)器人、華?？萍己途S視圖像等。目前我國工業(yè)相機(jī)行業(yè)主要布局 于中低端市場，可逐步實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代；而在高分辨率、高速的高端工業(yè)相機(jī)領(lǐng)域 仍以進(jìn)口品牌為主。根據(jù)中國海關(guān)總署數(shù)據(jù)，2018 年我國工業(yè)相機(jī)進(jìn)口數(shù)量為 8159 臺，進(jìn)口金額為 4483 萬美元，同比增長 8.3%。

2.2、 鏡頭：清晰成像的核心

鏡頭是機(jī)器視覺圖像采集部分重要的成像部件，鏡頭的主要作用是將目標(biāo)成像在 圖像傳感器的光敏面上，分辨率、對比度、景深以及像差等指標(biāo)對成像質(zhì)量具有 關(guān)鍵性影響。

工業(yè)鏡頭按焦距可分為定焦鏡頭和變焦鏡頭；根據(jù)光圈可分為固定光圈和可變光 圈；根據(jù)視場大小可分為攝遠(yuǎn)鏡頭、普通鏡頭和廣角鏡頭。此外，還有幾種具有 特殊用途的鏡頭，如遠(yuǎn)心鏡頭、顯微鏡頭、微距鏡頭、紫外鏡頭和紅外鏡頭等。由于傳統(tǒng)鏡頭存在視差現(xiàn)象（即鏡頭的放大倍數(shù)隨物距的變化而變化），且通常 有高于 1~2%的畸變，遠(yuǎn)心鏡頭應(yīng)用而生。它可以在一定物距范圍內(nèi)糾正視差的 影響，并將畸變系數(shù)嚴(yán)格控制在 0.1%以下。遠(yuǎn)心鏡頭由于其特有的平行光路設(shè) 計(jì)一直為對鏡頭畸變要求很高的機(jī)器視覺應(yīng)用場合所青睞，適應(yīng)精密檢測需求。

據(jù) QYResearch，2019 年全球工業(yè)鏡頭市場總值達(dá)到 33 億元，預(yù)計(jì) 2026 年將 增至 58 億元，年均復(fù)合增長率為 8.3%。海外品牌在鏡頭領(lǐng)域投入較早，經(jīng)過 多年的業(yè)務(wù)積累與技術(shù)升級，在全球范圍內(nèi)形成了德系徠卡、施耐德、卡爾蔡司 和日系 CBC、Kowa、尼康、富士等光學(xué)巨頭。由于光學(xué)鏡頭行業(yè)集成了精密機(jī) 械設(shè)計(jì)、幾何光學(xué)、薄膜光學(xué)、色度學(xué)、熱力學(xué)等多學(xué)科技術(shù)，并且制作工序 和工藝復(fù)雜，具有較高的技術(shù)門檻

我國由于起步較晚，2008 年之前國內(nèi)光學(xué)鏡頭市場基本被日本、德國品牌所壟 斷。近些年，我國工業(yè)鏡頭行業(yè)國內(nèi)廠商快速增長，主要從中低端市場切入，憑 借高性價比優(yōu)勢對于外資品牌具有一定競爭力。在高端市場，我國仍以進(jìn)口日本、 德國等老牌廠商的產(chǎn)品為主，但也有一部分企業(yè)如東正光學(xué)、慕藤光等逐步走向 高端。東正光學(xué)的遠(yuǎn)心鏡頭畸變小于 0.02%，倍率齊全，微距鏡頭產(chǎn)品也能夠 將畸變控制在 0.1%的超低量級下。

2.3、 光源：設(shè)計(jì)光路實(shí)現(xiàn)目標(biāo)成像

光源對于機(jī)器視覺中的圖像采集部分具有重要影響，為后續(xù)圖像識別與分析奠定 必要的基礎(chǔ)。合適的光源設(shè)備能夠使被測物與背景盡量明顯區(qū)分，獲得高品質(zhì)、 高對比度的圖像。在機(jī)器視覺領(lǐng)域的應(yīng)用中，由于應(yīng)用對象與檢測要求的不同， 尚無通用的機(jī)器視覺照明系統(tǒng)，需針對特定案例設(shè)計(jì)相應(yīng)的照明方案，以達(dá)到最 佳照明效果。

機(jī)器視覺系統(tǒng)使用的光源主要分為 LED 光源、鹵素?zé)艉透哳l熒光燈三種，其中 最為常用的為 LED 光源。LED 光源即發(fā)光二極管光源，其發(fā)光原理和白熾燈、 氣體放電燈的原理都不同，LED 光源采用固體半導(dǎo)體芯片為發(fā)光材料，能量轉(zhuǎn) 換效率高，理論上可達(dá)白熾燈 10%的能耗，相比熒光燈也可以達(dá)到 50%的節(jié)能 效果。此外，LED 光源具有形狀自由度高、使用壽命長、響應(yīng)速度快、單色性 好、顏色多樣、綜合性價比高等特點(diǎn)，因此在機(jī)器視覺等工業(yè)領(lǐng)域具有更廣泛的應(yīng)用。

機(jī)器視覺光源產(chǎn)品可按形狀劃分為多種類型，如環(huán)形光源、條形光源、平面光源、 線光源、點(diǎn)光源、同軸光源等。不同的形狀結(jié)構(gòu)可提供不同的亮度、強(qiáng)度、照射 角度、照射面積及顏色組合等，適用于不同的機(jī)器視覺應(yīng)用場景。例如環(huán)形光源 是由 LED 陣列成圓錐狀以斜角照射在被測物體表面，通過漫反射方式照亮一小 片區(qū)域，工作距離在 10-15MM 時，環(huán)形光源可以突出顯示被測物體邊緣和高度 的變化，適合應(yīng)用于 PCB 基板檢測、IC 元件檢測、集成電路印字檢查等情形。

國外機(jī)器視覺照明技術(shù)已較為成熟，國際上具有代表性的光源企業(yè)主要有日本 CCS、Moritex 和美國 Ai。國內(nèi)光源市場國產(chǎn)化程度較高，競爭較為充分，涌現(xiàn) 出奧普特、沃德普、康視達(dá)、緯朗光電等一批機(jī)器視覺光源制造商，能夠與國際 品牌進(jìn)行競爭

CCS 在全球光源市場上具有較高的市占率，主要產(chǎn)品為圖像處理用 LED 光源和 控制器。根據(jù) CCS 公司 2017 年度報(bào)告，其在 2017 年的營業(yè)收入達(dá) 5.2 億元， 其中光源和光源控制器產(chǎn)品占總營收的 89.2%。

奧普特是成立于 2006 年的國內(nèi)機(jī)器視覺光源行業(yè)領(lǐng)先的本土品牌，并以光源為 切入點(diǎn)，將產(chǎn)品延伸至機(jī)器視覺鏡頭、相機(jī)、視覺控制系統(tǒng)等其他軟硬件產(chǎn)品。2019 年，奧普特光源及光源控制器產(chǎn)品收入為 3.0 億元。奧普特光源產(chǎn)品的銷 售額與 CCS 相比仍存在一定差距，但其盈利能力比 CCS 高。

2.4、 圖像處理軟件：算法實(shí)現(xiàn)各種目標(biāo)

對所獲得的視覺信號進(jìn)行處理是機(jī)器視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵所在，機(jī)器視覺軟件類似 “大腦”，通過圖像處理算法完成對被測物的識別、定位、測量、檢測等功能。機(jī)器視覺軟件主要分為兩類：一類是包含大量處理算法的工具庫，用以開發(fā)特定 應(yīng)用，主要使用者為集成商與設(shè)備商；另一類是專門實(shí)現(xiàn)某些功能的應(yīng)用軟件， 主要供最終用戶使用。兩者主要在開發(fā)的靈活性上存在差別。

目前，圖像處理軟件領(lǐng)域主要由美、德等國主導(dǎo)，主要廠商包括 Cognex、Mvtec、 Adept 等，軟件的底層算法基本被以上廠商壟斷。康耐視（Cognex）作為最具 代表性的廠商之一，近 10 年業(yè)績表現(xiàn)良好。康耐視營業(yè)收入由 19.25 億元增長 至 50.62 億元，復(fù)合增速 10.15%；毛利率與凈利率基本穩(wěn)定，分別維持在 75% 和 25%左右。

國內(nèi)的機(jī)器視覺圖像處理軟件一般是在 OpenCV 等開源視覺算法庫或者 Halcon、 VisionPro 等第三方商業(yè)算法庫的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)。由于獨(dú)立底層算法具有 非常高的技術(shù)壁壘，國內(nèi)目前僅有創(chuàng)科視覺、?？低?/u>、奧普特、維視圖像等少 數(shù)企業(yè)完成底層算法研究并進(jìn)行一定范圍的應(yīng)用。