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1、（5）图像处理软件：机器视觉的“大脑” 134、机器视觉系统的产业链分析：产业链上中游主导机器视觉产业 14（1）上中游产业：软件开发和半导体器件是核心 15（2）下游产业分析:广泛的应用领域，稳定的市场需求 16二、机器视觉行业竞争格局：美日两系行业领跑，市场规模进一步扩大 171、机器视觉行业三阶段发展史 172、市场背景：工业40工业机器人蓬勃发展 183、美日两系公司比较：各有千秋的行业巨头 19（1）美国康耐视（Cognex Corp）：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 224、机器视觉行业的前景预测：

2、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 241、中国机器视觉行业成长概况：正在进入黄金增长期 242、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 293、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2025 314、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

3、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 351、公司概况 352、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 383、财务比较分析：经营情况尚佳 384、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 395、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20

4、14 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 401、6家新三板挂牌机器视觉股概况：小规模却有大潜能 402、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” 403、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科技和研发优势：高素质技术团队 41品牌和客户优势：优质稳定的客户群 41管理模式优势：职业化管理经营 42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

5、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

6、。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

7、】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

8、、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

9、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

10、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

11、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C

12、CD 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1/81/10。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

13、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AD 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

14、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

15、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