机械行业机器视觉专题报告：AI+机器视觉，应用场景持续拓展-20230616-中泰证券-39页_2mb

证券研究报告总结：机器视觉专题

核心内容

机器视觉作为人工智能的重要组成部分，正在经历从传统标准化应用场景向非标准化场景的转型。随着AI技术的不断发展，特别是深度学习算法的成熟和SAM模型的推出，机器视觉行业迎来了技术突破，推动其在更多复杂场景中的应用。行业规模持续扩大，全球和中国机器视觉市场预计将持续增长，国内厂商在技术积累和市场拓展方面表现突出，逐步实现进口替代。

主要观点

1. 行业规模增长

   • 全球机器视觉市场规模从2018年的589.60亿元增长至2023年的900.48亿元。
   • 中国机器视觉市场规模预计从2021年的138亿元增长至2025年的349亿元。
   • 国内厂商市场份额逐年提升，2022年达到60.0%，预计2023年将达到63.0%。

2. AI赋能机器视觉

   • AI技术推动机器视觉向非标准化场景拓展，提升检测精度和效率。
   • SAM模型作为图像分割基础模型，降低了图像处理门槛，增强了模型的泛化能力，有助于推动机器视觉在更多领域的应用。

3. 应用场景扩展

   • 从消费电子、汽车制造、半导体、光伏等标准化检测场景，向物流、医疗、安防、农业等非标准化场景扩展。
   • 3D视觉传感器、AI算法等技术为非标场景提供了更精准的解决方案。

4. 国产厂商崛起

   • 国内机器视觉厂商如奥普特、凌云光、海康机器人、天准科技、矩子科技等，正逐步成为行业的重要力量。
   • 核心零部件如光源、镜头、相机等，国产替代趋势明显，尤其是光源领域。

关键信息

机器视觉系统组成

• 硬件部分：包括光源及光源控制器、镜头、相机等，负责图像的采集。
• 软件部分：视觉控制系统负责图像的处理、分析与输出。

机器视觉主要功能

• 识别：基于目标物的物理特征（如外形、颜色、图案等）进行甄别。
• 测量：将图像像素信息转换为常用度量衡单位，实现几何尺寸的精确计算。
• 定位：提供目标物在二维或三维空间中的位置信息。
• 检测：对产品外观、完整性等进行检测，难度最高。

机器视觉产业链结构

• 上游：核心零部件供应商（光源、镜头、相机等）。
• 中游：视觉系统及解决方案集成商。
• 下游：应用行业（如消费电子、汽车制造、半导体、光伏等）。

上游技术壁垒

主要应用场景

重点标的

1. 核心零部件供应商

   • 奥普特：光源、镜头、视觉控制系统等，全球市场占有率高。
   • 奥比中光：3D视觉传感器，技术领先，产品应用于多个领域。

2. 视觉系统及解决方案集成商

   • 凌云光：提供机器视觉整体解决方案，覆盖多个行业。
   • 海康机器人：在工业自动化和安防领域具有显著优势。
   • 天准科技：专注于机器视觉检测设备，技术实力强。
   • 矩子科技：在检测设备领域表现突出。

风险提示

• AI技术发展不及预期：可能影响机器视觉的进一步智能化。
• 下游扩产不及预期：市场变化可能导致需求增长不及预期。
• 成本费用管控不及预期：影响公司盈利能力。
• 数据更新不及时：研报引用数据可能滞后，影响判断准确性。

投资评级说明

重要说明

• 本报告基于可信公开资料和实地调研，反映作者研究观点。
• 报告内容仅供参考，不构成投资、法律、会计或税务建议。
• 报告信息可能随时调整，投资者需自行关注更新。
• 报告内容版权归属中泰证券股份有限公司，未经授权不得擅自使用。