机器视觉行业发展前景

机器视觉起源于20世纪50年代，Gilson提出了“光流”的概念，并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模式，这标志着2D图像统计模式的发展。

1960年，美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的想法，引起了MIT人工智能实验室等机构对机器视觉的关注，标志着三维机器视觉研究的开始。

20世纪70年代中期，麻省理工学院人工智能实验室正式开设了“机器视觉”课程，研究人员开始下大力气研究“物体与视觉”的相关课题。1978年，DavidMarr提出了一种通过计算机视觉捕捉物体图像的“自下而上”的方法。该方法从2D轮廓草图开始，逐步完成三维图像的获取。这种方法标志着机器视觉研究的重大突破。

自20世纪80年代以来，机器视觉在全球范围内掀起了一股研究热潮，方法和理论的迭代更新，OCR和智能相机的问世，逐渐带动了机器视觉相关技术的更广泛传播和应用。

20世纪90年代初，视觉公司成立并开发了第一代图像处理产品。然后，机器视觉的相关技术被不断地投入到制造过程中，使得机器视觉的领域迅速扩大。数百家企业开始大量销售机器视觉系统，一个完整的机器视觉产业逐渐形成。在这个阶段，LED灯、传感器和控制结构的快速发展，进一步加快了机器视觉产业的进步，逐步降低了产业的生产成本。

从2000年开始，更高速的三维视觉扫描系统和热成像系统逐渐问世，机器视觉的软硬件产品已经普及到制造业的各个阶段，应用领域不断扩大。目前，机器视觉作为人工智能的底层产业和电子、汽车等行业的上游产业，仍处于快速发展阶段，具有良好的发展前景。

机器视觉在中国起步较晚，现在正处于快速增长期。国内机器视觉起源于80年代第一次技术引进。自1998年多家电子、半导体工厂落户广东、上海以来，机器视觉生产线和先进设备不断引入中国，催生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。机器视觉在中国的发展经历了三个阶段。

第一阶段是1999年到2003年的启蒙阶段。现阶段，中国企业主要通过代理业务为客户服务，在服务过程中引导客户了解和认可机器视觉，从而开启了机器视觉在中国的历史进程。与此同时，国内涌现的跨专业机器视觉人才，逐步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品，建立了机器视觉的初级应用体系。在这个阶段，机器视觉技术首先被引入，如特种印刷行业、烟草异物剔除行业等。，在解放劳动力的同时有效推动了国内机器视觉领域的发展。

第二阶段是2004年至2007年的发展阶段。在这一阶段，本土机器视觉企业开始探索更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件设备的R&D，并在多个应用领域取得关键突破。国内厂商陆续推出了全系列的模拟接口和USB2.0摄像头和采集卡，以及PCB测试设备、SMT测试设备、LCD前通道测试设备等。，并逐渐开始占领入门级市场。

第三阶段是2008年以后的高速发展阶段。现阶段，机器视觉核心器件的R&D厂商不断涌现，大量真正的系统级工程师不断培养，推动了国内机器视觉产业的高速高质量发展。

随着全球新一轮科技革命和产业变革的兴起，机器视觉产业正在经历快速发展。视觉的应用已经从最初的汽车制造领域扩展到消费电子、制药、食品包装等多个领域。

机器视觉行业主要上市公司：目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技（688003）、美亚光电（002690）、精测电子（300567）、赛腾股份（603283）、矩子科技（300802）、先导智能（300450）、康鸿智能（839416）、劲拓股份（300400）等。

本文核心数据：机器视觉行业市场规模、行业上市企业营收、市场规模预测

1、行业市场规模持续增长

根据GGII数据显示，2019年中国机器视觉市场规模65.50亿元（该数据未包含计算机视觉市场规模），同比增长21.77%，2014-2019年复合增长率为28.36%。结合2020年新冠疫情背景下的经济环境，前瞻预计2020年行业增长率不会超过20%，2020年中国机器视觉行业市场规模约79亿元。

2、行业上市企业机器视觉业务经营效益良好

本文选取了6个机器视觉行业相关的代表公司（天准科技、美亚光电、精测电子、赛腾股份、矩子科技、劲拓股份）来进行经营效益分析，仅供参考。

2017-2019年，部分上市企业机器视觉业务的平均营业收入持续增长，2018年营业收入达到6.8亿元，同比增长32.84%；2019年由于贸易战、市场环境等多方面因素的影响，部分企业的机器视觉业务平均营业收入为8.58亿元，增速降至26.13%。2020年，机器视觉业务平均营业收入为10.24亿元，较2019年增长19.34%。长远来看，机器视觉行业上市企业的机器视觉业务营收整体的发展仍是向上的态势。

2020年，部分上市企业的机器视觉业务平均净利润为1.63亿元，毛利率为44.61%，在疫情的影响下，机器视觉行业的上市企业营业成本上升，导致毛利率有所下降，但机器视觉业务整体毛利率水平较高，说明机器视觉行业上市企业的机器视觉业务具有良好的持续发展能力。

3、下游应用日趋广泛，行业发展前景广阔

中国的机器视觉行业是伴随中国工业化进程的发展而崛起的，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，机器视觉应用领域由集中在电子、消费电子、平板显示领域逐步拓展至包装、食品/药品等众多行业，应用范围几乎涵盖了国民经济中的各个领域，机器视觉的应用领域将日趋广泛。根据GGII预测，到2023年中国机器视觉市场规模将达到156亿元，2020-2023年复合增长率达到25.46%左右。前瞻结合中国机器视觉市场规模在全球中的占比进行测算，保守预计到2026年我国机器视觉市场规模将突破200亿元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》。

机器视觉起源于上世纪 50 年代，Gilson 提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着 2D 影像统计模式的发展。

1960 年，美国学者 Roberts 提出了从 2D 图像中提取三维结构的观点，引发了 MIT 人工智能实验室及其它机构对机器视觉的关注，并标志着三维机器视觉研究的开始。

70 年代中期，MIT 人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，研究人员开始 大力进行“物体与视觉”相关课题的研究。1978 年，David Marr 开创了“自下 而上”的通过计算机视觉捕捉物体形象的方法，该方法以2D的轮廓素描为起点， 逐步完成 3D 形象的捕捉，这一方法的提出标志着机器视觉研究的重大突破。

80 年代开始，机器视觉掀起了全球性的研究热潮，方法理论迭代更新，OCR 和智能摄像头等均在这一阶段问世，并逐步引发了机器视觉相关技术更为广泛的传 播与应用。

90 年代初，视觉公司成立，并开发出第一代图像处理产品。而后，机器视觉相 关技术被不断地投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。在这一阶段， LED 灯、传感器及控制结构等的迅速发展，进一步加速了机器视觉行业的进步，并使得行业的生产成本逐步降低。

2000 年至今，更高速的 3D 视觉扫描系统和热影象系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也不断扩大。当下，机器视觉作为人工智能的底层产业及电子、汽车等行业的上游行业，仍处于高速发展的阶段，具有良好的发展前景。

国内机器视觉起步晚，目前处于快速成长期。国内机器视觉源于上世纪 80 年代 的第一批技术引进。自 1998 年众多电子和半导体工厂落户广东和上海开始，机器视觉生产线和高级设备被引入我国，诞生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。中国的机器视觉发展主要经历了三个阶段。

第一个阶段是 1999 年-2003 年的启蒙阶段。这一阶段的中国企业主要通过代理 业务对客户进行服务，在服务的过程中引导客户对机器视觉的理解和认知，借此 开启了中国机器视觉的历史进程。同时，国内涌现出的跨专业机器视觉人才也逐 步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品，并搭建起了机器视觉初级应用系统。在这一阶段，诸如特种印刷行业、烟叶异物剔除行业等率先引入了机器视觉技术， 在解放劳动力的同时有效推动了国内机器视觉领域的发展。

第二个阶段是 2004 年-2007 年的发展阶段。这一阶段本土机器视觉企业开始起步探索由更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发，多个应用领域取得了关键性的突破。国内厂商陆续推出的全系列模拟接口和 USB2.0 的相机和采集卡，以及 PCB 检测设备、SMT 检测设备、LCD 前道检测设备等，逐渐开始 占据入门级市场。

第三个阶段是 2008 年以后的高速发展阶段。在这一阶段众多机器视觉核心器件 研发厂商不断涌现，一大批真正的系统级工程师被不断培养出来，推动了国内机器视觉行业的高速、高质量发展。

随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从当初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。

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