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摘要：
1) 识别功能：基于目标物的特征进行甄别，包括外形、颜色、字符、条码等。识别的准确度和速度是评估识别性能的关键指标。通过机器视觉，可以快速且准确地识别出目标物，提高生产效率。
2) 测量功能：将获取的图像像素信息转换为常用的度量衡单位，从而精确计算出目标物的几何尺寸。机器视觉在高精度以及复杂形态的测量方面具有显著优势，能够提供更准确、更可靠的测量结果。
3) 定位功能：用于获取目标物体的位置信息，可以是二维或三维的位置信息。定位的精度和速度是定位功能的主要评价标准。机器视觉能够实时、准确地获取目标物体的位置信息，为自动化生产提供有力支持。
4) 检测功能：外观检测，其种类繁多。例如，产品装配后的完整性检测可以确保元器件被正确安装在印刷电路板上；外观缺陷检测则可以检测产品表面是否有划痕、凹凸不平等问题。
根据图像数据的维度，机器视觉在工业中的应用可分为二维（2D）和三维（3D）两大类。2D 成像技术使用到的传统 RGB 相机，仅能捕捉到物体表面的纹理信息，没有物体到相机的距离信息，3D 视觉感知技术有效地补充了 2D视觉技术的不足，使得更加复杂和智能的功能得以实现。3D 视觉感知技术主要包括飞行时间（ToF）法、双目立体视觉法、结构光法等。
1）上游部分主要由硬件和软件算法组成，涵盖了图像摄取装置（例如 CMOS、CCD）、光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等核心组件，以及机器视觉软件算法的供应商。这些组件的质量和性能对于机器视觉系统的整体性能和稳定性具有至关重要的作用，为机器视觉系统提供了不可或缺的基础硬件和软件支持。
2）中游部分为设备制造商和系统集成商，他们负责将上游的部件整合为完整的机器视觉系统，并进行软件的二次开发和设备制造。这些系统具备多功能、模块化、高可靠性等特点，并且可以灵活配置和控制，适用于智能制造、智能安防、智能交通等多个领域。中游厂商以智能装备以及机器视觉的感知能力和分析决策能力为核心，在视觉系统的基础上融入了智能化功能。
3）下游部分则是终端应用企业，用于各个行业和场景，例如质量检测、产品识别、自动化控制等。目前，下游应用领域以电子制造为主，其次是锂电、光伏、半导体、汽车等领域。可大致分为消费级和工业级两类。工业级机器视觉对于技术、精度、稳定性等的要求相对更高，整体成本较高。消费级视觉方案对于精度的要求相对较低，对于成本控制的需求较高。现阶段人形机器人进入规模量产阶段，对视觉方案的需求更关注于产能供应和成本控制两方面，推测消费级3D视觉产品有望成为需求主流。随着未来人形机器人应用场景的复杂化及多元化之后，不排除需求工业级机器视觉产品的可能性。
附：机器视觉产业链全图谱
我国机器视觉市场现阶段正处于快速增长阶段，到 2027 年有望突破 560 亿规模，全球市场集中度高，全球机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据，以美国康耐视(Cognex)、德国巴斯勒(Basler)、日本基恩士(Keyence)和欧姆龙(Omron)等为主。其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头，垄断了超过 50%的全球市场份额，2023 财年，康耐视和基恩士的营收分别为 8.38 亿美元和61.67 亿美元，市场份额分别为 6%左右和 48%左右。
中国的机器视觉行业主要竞争者主要分布在南方地区，尤其是广东地区最为集中，其中包括奥普特、劲拓股份等上市企业都位于广东深圳。其次，北京和浙江地区也是机器视觉企业分布较为集中的地区，代表企业有海康机器人、凌云光等。
四、标的建议
建议关注 ：
1）奥普特：拥有完整的机器视觉核心软硬件产品；
2）凌云光：领先的可配置视觉系统、智能视觉装备和核心视觉器件的产品和解决方案提供商；
3）天准科技：致力打造卓越视觉装备平台企业，主要产品包括视觉测量装备、视觉检测装备、视觉制程装备和智能驾驶方案等；
4）海康机器人：面向全球的机器视觉和移动机器人产品及解决方案提供商，业务聚焦于工业物联网、智慧物流和智能制造。
五、风险提示：人形机器人规模化不及预期风险；人形机器人视觉感知技术路径变化风险；消费级视觉产品竞争加剧风险；3D 视觉技术发展不达预期风险。
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