计算机行业工业软件系列报告之二：工业软件，平台为王

1证券研究报告作者：海外行业报告 | 行业专题研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明计算机2020年12月10日分析师 缪欣君 SAC执业证书编号：S1110517080003分析师 沈海兵 SAC执业证书编号：S1110517030001机器视觉：5G工业的“眼睛”摘要2请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明1.5G赋能工业，工业软件MES是5G工业的灵魂，而机器视觉则是5G工业的眼睛，是实现工业智能化、数据化关键⚫工业软件MES是5G工业的灵魂，而机器视觉则是5G工业的眼睛，也是应用工业软件实现工厂数据化、智能化的重要抓手。工业视觉具备极强的机器特性，如极高的速度、精度、重复性等，远超人眼识别；与此同时，工业机器视觉拥有采集大量现场数据的能力，是未来工业生产的最重要的数据入口。数据是驱动行业快速迭代、获取信息的重要来源，这也将成为工业机器视觉未来的巨大可能。据GGII预测，机器视觉产业未来三年，复合增速接近24%，是巨大的蓝海市场。2. 机器视觉行业国产化率低，有巨大的进口替代的机会⚫国际机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据。 其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头，中国机器视觉的中高端市场也被这些有深厚行业背景的国际巨头占据，国产化率低。随着国家政策的支持和国内相关企业技术水平提升，机器视觉行业将掀起一波国产化热潮，有进口替代的巨大发展良机。3. 未来趋势：在5G工业的大背景下，深度学习、3D视觉新一代信息技术将重新赋能工业机器视觉⚫深度学习将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性结合，能完成更复杂的环境中的检测。⚫3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域，拉高行业的整体天花板：相较于2D视觉，3D视觉可以更好地进行多传感器融合，检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息，应用领域远多于2D视觉。mRnRpNwOuM6M9R8OtRoOnPnNkPmNpNkPmNnN8OnMoQwMmPtONZsQmR摘要3请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明4. 机器视觉产业链中，视觉方案提供商是最具价值的核心节点⚫上游：机器视觉上游组件主要分为四大部分：光源、镜头、相机、视觉控制系统。机器视觉上游的中高端市场主要被美、德、日品牌占据。国产产商从光源组件和中低端市场寻找突破口，逐渐渗入镜头、相机领域和高端市场，逐步完成国产替代，并逐渐向中下游拓展，提供整体解决方案，具体例子如国内光源厂商奥普特。⚫中游：涌现一批方案提供商，糅合了上游的硬件整合、中间层的算法实现、客户端的场景理解，纵可向上下游扩张，横可切入多领域应用，掌握机器视觉产业链的核心价值。具体例子如中科创达、天准科技和矩子科技。5. 投资机会：推荐中科创达，关注赛意信息、奥普特、天准科技、矩子科技⚫国内机器视觉、智能制造领军者，拥有着行业最重要的两大壁垒：先进的技术能力与优质的客户。在各自细分领域内有相当的竞争力，提供全方位的智能制造解决方案。⚫5G将带动机器视觉行业飞速发展，在国产替代的巨大机遇下，这些智能制造厂商有望进一步扩大市占率，实现产业链扩张，乘此东风，扬帆机器视觉蓝海。风险提示：疫情影响全球宏观经济下行风险；制造业景气度下降致下游行业需求下滑风险；核心技术无法突破，进口替代进度不及预期风险；重点关注公司业绩不达预期风险等。目录41.机器视觉-5G工业时代，智能制造的关键•1.1 机器视觉的特性决定其取代人眼工作的必要性•1.2 机器视觉的主要功能•1.3 5G赋能机器视觉长远发展，开启工业互联重要纪元•1.4 5G+工业机器视觉的技术实现•1.5 2019年机器视觉已至65亿规模，未来将高速发展2.机器视觉产业链图谱•2.1 工业机器视觉产业链拆分3.产业链拆解：方案商为最具价值的核心节点•3.1 上游零部件国产企业正待崛起，硬件决定其基本性能•3.2 上游产业链总结：硬件国产化步伐加快，软件仍待耕耘•3.3 机器视觉方案商：海外企业仍处于强势地位，国内厂商异军突起•3.4 先入局者具备先发优势，后入局者以自主、专精破局•3.5 三类方案商各有优劣，纵横交错发展是永恒的扩张主题4.下游应用领域拓展，工业机器视觉大有可为•4.1 电子、汽车、食品、制药为目前机器视觉应用四大场景•4.2 下游应用场景不断丰富，拓宽机器视觉应用领域天花板5.工业机器视觉未来趋势预测•5.1 机器视觉由其内在的技术与外在的行业发展共同推动•5.2 机器视觉四大技术趋势，由先至后逐步显现，技术将高度融合6.国内工业机器视觉厂商盘点•6.1 中科创达：5G时代智能操作系统供应商•6.2 赛意信息：5G智造综合解决方案提供商•6.3 奥普特：本土机器视觉配件龙头•6.4 天准科技：本土机器视觉设备龙头•6.5 矩子科技：自动光学检测优质厂商7.风险提示机器视觉5G工业时代，智能制造的关键151.1 机器视觉的特性决定其取代人眼工作的必要性6机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。主要的信息分为两个处理步骤：➢光源、镜头、工业相机负责图片采集，将被检测的目标转换成图像信号➢图像处理系统根据像素分布与亮度、颜色等信息，转变成数字信号. 工业视觉与人眼. 定义人眼工业视觉适应性强较强，对环境要求不高速度0.1 秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动的目标快门时间可达到 10 微妙左右精度低，无法量化高，微米级别，容易量化灰度分辨率低，只能分辨64个灰度级高，目前一般使用 256 灰度级，采集系统可具有 10bit、12bit、16bit 等灰度级重复性低，易受情绪、身体状况等影响判断始终统一方法与标准数据采集及未来智能应用的可能性无，人眼不具备采集数据后分析的能力强，具备极强的数据采集与分析功能，是边缘层巨大的数据入口✓工业视觉具备极强的机器特性，如极高的速度、精度、重复性等，这些特性成为工业机器视觉产品的重要参数✓与此同时，工业机器视觉拥有采集大量现场数据的能力，数据是驱动行业快速迭代、获取信息的重要来源，这也将成为工业机器视觉未来的巨大可能来源：天准科技招股书，天风证券研究所表1：机器视觉与人眼比较7. 功能类别来源：《基于机器视觉的汽车零件缺陷检测技术研究》作者：厉晓飞，天风证券研究所1.2 机器视觉的主要功能➢ 识别：甄别物体的物理特征，如外形、颜色、字符、条码OCR/OCV➢ 定位：判断物体位置，校正、引导、套准、对位、跟踪、3D引导➢ 测量：点、线、间距、3D尺寸➢ 检测：形状/轮廓、灰度/色彩、表面缺陷难度递增来源：奥普特招股书，天风证券研究所图1：机器视觉缺陷检测图2：机器视觉检测81.3 5G赋能机器视觉长远发展，开启工业互联重要纪元