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智能机器人系列报告之七：机器视觉全方位解读

核心观点

• 机器视觉是人工智能的重要分支，在Venture Scanner追踪的957家人工智能公司中，有189家属于机器视觉领域，累计获得风险投资9.6亿美元。
• 机器视觉具备应用广泛性、技术独特性和硬件经济性，这三方面优势使其在多个领域具备关键性应用潜力。
• 国内外企业纷纷布局机器视觉领域，如通用、英特尔、亚马逊、福特等，通过收购或投资获取技术与人才。
• 投资建议分为两条主线：工业应用领域关注具备核心技术的企业（如劲拓股份、永创智能、埃斯顿等）；智能化场景关注创业型企业（如格林深瞳、商汤科技等）。
• 风险提示：技术研发进展低于预期；产品推广过程低于预期。

机器视觉的应用广泛性

智能制造领域

• 机器视觉在工业自动化中广泛应用，包括检测、测量、识别、定位引导等功能。

• 检测功能：识别工件的瑕疵、色彩、部件有无、目标位置与方向。

• 测量功能：检测部件尺寸、容量，以及预设标记之间的距离。

• 识别功能：解码条形码、二维码，识别字符。

• 定位引导功能：输出空间坐标，引导机械臂精确定位。

• 优势：灰度分辨力强、空间分辨力高、速度快、适应性强、成本低。

• 主要下游行业：半导体及电子制造（46.6%）、汽车制造（10.2%）、食品与包装（10.1%）、医药行业（9.7%）等。

智能生活领域

• 机器视觉在扫地机器人、无人驾驶、服务机器人等智能设备中起着关键作用。
• 扫地机器人：主要采用机器视觉和激光雷达两种导航技术，各有优劣。
  • 机器视觉：适应性强、价格较高（5000-8000元）。
  • 激光雷达：精度高、成本较高（4000-6000元）。
• 代表性产品：iRobot 980、Dyson 360 eye。
• 市场预测：全球家务机器人市场预计2015-2018年销售额累计达122亿美元；中国扫地机器人市场2015年零售规模约50亿元，2018年预计增长至120亿元。

无人驾驶汽车领域

• 摄像头（机器视觉）是无人驾驶汽车感知系统中的关键模块。
• 多传感器融合：包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS等。
• Mobileye：在行人检测、测距技术上表现突出，行人识别成功率达93.5%。
• 测距原理：基于相似三角形原理，通过单目摄像头实现。

新兴服务机器人领域

• BigDog机器人：采用双目摄像头和激光雷达，实现障碍物识别与定位。
• Atlas机器人：具备自主行走与搬运能力，配备摄像头用于识别目标。
• NAO机器人：配备摄像头用于人脸识别和环境交互，主要应用于教育和娱乐。
• Pepper机器人：配备多种传感器，实现情感交互和人机互动。

机器视觉的技术独特性

识别物体的唯一非接触式技术

• 机器视觉是唯一能够非接触式识别物体的技术，具有广泛的应用潜力。
• 识别流程：图像获取、预处理、特征提取、分析理解、图形匹配。
• 关键难点：图像数据库训练、特征提取、搜索算法开发。

识别技术的进展

• ImageNet图像识别比赛：2011年正确率74%，2015年谷歌正确率超过95%。
• 技术发展趋势：随着深度学习的引入，识别准确率不断提升。

智能制造领域的技术案例

• 工业机器人定位：通过标定、识别、定位、检测、引导等步骤实现高精度操作。
• 劲拓股份：AOI检测设备毛利率达49.71%，2015年营业收入增长显著。

机器视觉的硬件经济性

智能生活领域

• 机器视觉对硬件依赖程度较低，摄像头模组成本可控。
• Mobileye摄像头：单目摄像头分辨率36万像素，成本不超过700元。
• 普通摄像头：如NAO、Pepper所用摄像头与智能手机前置摄像头相似。

智能制造领域

• 机器视觉系统由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等组成。
• 成本构成：图像传感器和镜头占摄像头模组成本的70%左右。
• 工业视觉系统：价格几万到几十万不等，主要成本在软件算法部分。

未来发展趋势

技术与市场趋势

• 机器视觉将广泛应用于多个领域：智能制造、智能生活、无人驾驶等。
• 中国市场将成为主要增长点：2015年国内机器视觉市场占全球8.3%，预计未来5年保持15%以上增长率。
• 国内企业布局加快：如劲拓股份、慈星股份、永创智能、埃斯顿、海康威视等。

行业驱动力

• 技术突破与成熟：推动机器视觉产品进入市场。
• 资本与人力支持：具备资本优势的大公司投资技术团队，推动行业进步。
• 优秀终端产品：如扫地机器人、无人驾驶汽车等，将享受先入红利。

投资建议

• 工业应用领域：关注拥有核心技术的企业，如劲拓股份、永创智能、埃斯顿等。
• 智能生活领域：关注具备创新能力和市场潜力的创业型企业，如格林深瞳、商汤科技等。

风险提示

• 技术研发进展低于预期：可能影响技术落地和商业化进程。
• 产品推广过程低于预期：可能影响市场接受度和产品普及率。