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1、泓域咨询/内江工业机器视觉成像部件项目实施方案内江工业机器视觉成像部件项目实施方案xxx投资管理公司目录第一章 项目投资背景分析7一、 机器视觉行业在发展情况7二、 机器视觉行业发展概况9三、 机器视觉行业的发展动力11四、 加快建设成渝改革开放新高地14第二章 项目基本情况17一、 项目名称及项目单位17二、 项目建设地点17三、 可行性研究范围17四、 编制依据和技术原则17五、 建设背景、规模19六、 项目建设进度20七、 环境影响20八、 建设投资估算21九、 项目主要技术经济指标21主要经济指标一览表21十、 主要结论及建议23第三章 市场预测24一、 机器视觉行业新技术未来发展趋势
2、24二、 行业发展历程27三、 国内发展现状29第四章 选址方案分析35一、 项目选址原则35二、 建设区基本情况35三、 加快建设成渝特大城市功能配套服务中心39四、 项目选址综合评价41第五章 产品规划与建设内容42一、 建设规模及主要建设内容42二、 产品规划方案及生产纲领42产品规划方案一览表42第六章 运营管理45一、 公司经营宗旨45二、 公司的目标、主要职责45三、 各部门职责及权限46四、 财务会计制度50第七章 SWOT分析57一、 优势分析（S）57二、 劣势分析（W）59三、 机会分析（O）59四、 威胁分析（T）60第八章 法人治理结构66一、 股东权利及义务66二、
3、董事73三、 高级管理人员78四、 监事80第九章 节能说明83一、 项目节能概述83二、 能源消费种类和数量分析84能耗分析一览表85三、 项目节能措施85四、 节能综合评价86第十章 安全生产87一、 编制依据87二、 防范措施88三、 预期效果评价92第十一章 技术方案分析94一、 企业技术研发分析94二、 项目技术工艺分析96三、 质量管理97四、 设备选型方案98主要设备购置一览表99第十二章 投资方案分析100一、 投资估算的依据和说明100二、 建设投资估算101建设投资估算表105三、 建设期利息105建设期利息估算表105固定资产投资估算表106四、 流动资金107流动资金估
4、算表108五、 项目总投资109总投资及构成一览表109六、 资金筹措与投资计划110项目投资计划与资金筹措一览表110第十三章 经济效益及财务分析112一、 基本假设及基础参数选取112二、 经济评价财务测算112营业收入、税金及附加和增值税估算表112综合总成本费用估算表114利润及利润分配表116三、 项目盈利能力分析116项目投资现金流量表118四、 财务生存能力分析119五、 偿债能力分析119借款还本付息计划表121六、 经济评价结论121第十四章 招标、投标122一、 项目招标依据122二、 项目招标范围122三、 招标要求122四、 招标组织方式125五、 招标信息发布126第
5、十五章 总结127第十六章 附表附录129营业收入、税金及附加和增值税估算表129综合总成本费用估算表129固定资产折旧费估算表130无形资产和其他资产摊销估算表131利润及利润分配表131项目投资现金流量表132借款还本付息计划表134建设投资估算表134建设投资估算表135建设期利息估算表135固定资产投资估算表136流动资金估算表137总投资及构成一览表138项目投资计划与资金筹措一览表139第一章 项目投资背景分析一、 机器视觉行业在发展情况1、机器视觉核心部件的关键性能指标不断升级机器视觉核心部件的关键性能指标包括：工业相机的成像分辨率、数据位深度、采样速率、信噪比、图像传输速度等；
6、图像采集卡的数据传输速度、图像处理能力、图像传输的稳定性和可靠性等。工业相机和图像采集卡的关键性能指标直接影响机器视觉系统的成像质量和工作效率。近年来机器视觉的重点应用领域如3C电子检测、锂电池检测、光伏检测、半导体检测等迅猛发展，新型应用场景不断涌现，机器视觉产业也随之持续升级，需求端对机器视觉核心部件的性能要求不断提高，推动工业相机和图像采集卡的技术不断进步与升级。得益于半导体技术的高速发展，图像传感器的分辨率不断提升，信号质量逐步提升，采样速度越来越快。目前，线扫描相机图像传感器输出分辨率已经达到了24K，面扫描相机分辨率已经发展2亿像素以上，数据位宽也从最初的8bit逐步发展到10bi
7、t、12bit乃至16bit。与此同时，前端嵌入式运算能力的进一步加强，使得更多的复杂运算可以在相机端实现，例如借助像素位移技术和超分辨率算法，可以实现4倍甚至更高分辨率的图像合成。此外，传感器材料学和半导体新制程的进步，使得工业相机逐步开始从可见光向紫外、红外等多波段扩展，通过光谱信息和图像信息的结合，可以从更多维度检测分析产品，不断拓宽机器视觉在各种工业领域应用场景。同样的，得益于半导体技术的进步，在图像采集卡方面，数据传输速度、传输带宽不断提高，图像数据的预处理能力不断增强。随着高速串行总线技术的成熟，多路串行数据传输开始逐步在图像采集卡中导入和推广。随着数据中心等行业的发展，先进工艺逐
8、步提升大规模可编程逻辑处理器的各项性能指标，使得在图像采集卡中进行图像预处理具备可行性，目前业界领先的图像采集卡供应商开始逐步开发可重构的图像处理算法，在计算机中构建异构化的图像处理平台，将原先完全由CPU承担的图像处理任务进行分解，从而大大地提升图像处理效率和能力。图像采集卡在这些方面的进步，大大提升了机器视觉系统处理复杂任务的能力，为进一步的广泛应用奠定了基础。2、技术的进步使机器视觉新型应用领域不断涌现机器视觉部件硬件性能的不断升级与软件技术不断进步，促进了机器视觉产品的持续更新迭代，使机器视觉在传统应用领域不断深入，且新型应用领域不断涌现。例如，近年来3D工业相机在国内外开始投入工业应
9、用，执行多样而复杂的检测、定位、测量和识别任务，通过对表面形貌的获取，在二维图像信息的基础上，进一步丰富了对目标物特征的采集，为复杂工业检测提供了更多的可能性；多光谱相机也以其独特的优势在半导体晶圆检测和光伏硅电池检测中逐步推广。与AI、5G等智能和物联新技术的结合可拓展机器视觉应用的广度，例如全息感知技术在智慧交通建设中通过流量监测、智能交通信号灯等应用提高平均车速和事故处理效率；在智慧工厂应用中以5G云平台与机器视觉硬件结合，可实现产线柔性化部署、算法快速自优化，为其他应用场景如智慧水务、智慧园区、智慧物流提供重要参考。二、 机器视觉行业发展概况机器视觉系统是集光学、机械、电子、计算、软件
10、等技术为一体的工业应用系统，它通过对电磁辐射的时空模式进行探测及感知，可以自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量，根据测量结果做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并作出相应决策，执行可直接创造经济价值或社会价值的功能活动。我国机器视觉行业属于技术更新较快、受市场主导型产业，行业内企业竞争程度较高。机器视觉产业链中相关企业主要分为三类：上游的机器视觉部件提供商、中游的相关装备制造商及机器视觉系统商、下游的机器视觉产品的终端应用商。机器视觉行业内上游企业专注于与机器视觉相关的软硬部件的生产与研发。其中，硬件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡
11、以及控制器及配件等；软件包括图像处理软件以及底层算法平台等构成的机器视觉软件及算法。根据开源证券工业机器视觉之“眼”机器视觉报告，在目前的整个机器视觉系统成本构成上，核心零部件大约占比45%、软件开发大约占比35%、组装集成大约占比15%、维护服务大约占比5%，核心零部件和软件开发是产业链中绝对的核心环节。机器视觉行业内中游企业为机器视觉装备制造商与机器视觉系统商。其中，机器视觉系统包含独立完整的成像单元（光源、镜头、相机）和相应的算法软件，集图像采集、处理与通信功能于一身，可以灵活的进行配置和控制。而机器视觉装备则以机器视觉系统的感知能力和分析决策能力为核心，在系统的基础上赋予了设备自动化和
12、智能化的功能，将其应用在下游实际的生产运作之中，可实现多种功能。机器视觉行业下游主要为机器视觉设备的终端应用场景。具体来说，由于机器视觉具有定位、识别、测量、检测四大功能，通常下游应用企业会将相关设备配置应用在产品生产制造过程中的检测、筛查等重要环节，从而达到提高良品率、提升生产效率、减少对人工的依赖以及节约成本等目的。因此，工业相机、图像采集卡作为机器视觉设备的核心部件之一，将被广泛应用于生产生活的各个领域。此外，未来随着工业智能制造的不断升级，机器视觉设备在各个行业的渗透率将进一步提高，相关核心部件的市场需求有望迎来新一轮的爆发增长。三、 机器视觉行业的发展动力1、人口老龄化加剧，劳动力成
13、本上升目前，我国人口结构正在发生较大变化，60岁以上老人所占人数比例逐渐提升，人口老龄化问题日益突出。根据国家统计局数据显示，2021年我国60岁及以上人口为26,736万人，占18.9%（其中，65岁及以上人口为20,056万人，占14.2%，我国正式跨入中度老龄社会的行列）。2011年-2021年期间，60岁及以上人口的比重由13.7%上升至18.9%，上升了5.2%。从制造业角度来看，老龄化趋势不利于劳动力密集型产业发展，人口老龄化使得我国制造业的劳动力供需愈发的紧张，劳动力成本优势不再，用工成本不断提高。根据国家统计局数据，2020年我国城镇单位就业人员年平均工资上涨至9.74万元，比
14、2019年增加0.69万元。此外，劳动力的愈发短缺、劳动力成本的不断提升，将进一步促使传统的劳动密集型产业寻求转变，利用机器视觉行业可有效解决这一问题。特别是在需要重复性、繁重性生产加工环节中，机器视觉系统的效用发挥的淋漓尽致。机器视觉的稳定性、客观性、精确性在制造业中对人眼形成了很好替代，同时完善了制造业的工艺环节，推动制造业向高端化、智能化、自动化方向发展。2、技术升级驱动由于人力成本不断攀升、年轻劳动力流失等问题日渐凸显，大量制造业企业开始逐步引入自动化设备替代人工。近两年，受新冠疫情的影响，企业综合成本不断上升，对“机器换人”的需求更加迫切、新冠疫情影响在一定程度上倒逼企业加速自动化、
15、智能化的革新升级；另一方面，机器视觉技术是实现智能制造的重要技术之一，可实现工业自动化现场的产品缺陷检测、机器视觉引导定位等，为工业机器人代替人力起着重要且决定性的作用。尤其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，用机器视觉来替代人工视觉已成为解决问题的重要方式，同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉产品解决问题、难题、行业痛点的能力进一步加强。因此，技术升级是机器视觉行业发展的核心驱动力之一。3、受益于快速增长的智能制造产业发展2021年12月，工信部、发改委等八部门发布的“十四五”智能制造发展规划提到“深入实施智能制造工程，
16、着力提升创新能力、供给能力、支撑能力和应用水平，加快构建智能制造发展生态，持续推进制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统。到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化、网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化；到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化、网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。”因此，鼓励并支持传统制造业智能升级，形成以数字化、网络化、智能化为特征的新型智能制造行业已成为推动我国经济高质量发展的新基础。从机器视觉来看，机器视觉产品需求与制造业的规模及智能程度发展水平密切相关。机器视觉是实现工业自动化和智
17、能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸。它具备高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，具有四大优势。第一，智能识别，能够从大量信息中找到关键特征，识别准确度和可靠度极高；第二，智能测量，测量是工业制造的基础，要求测量的标准与细节精度较为严格；第三，智能检测，在测量的基础上，能够综合分析判断多样化的信息及指标，做出基于复杂逻辑的智能化判断；第四，智能互联，图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据相互联系，进而衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。因此，在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，把客观事物的图像信息提取、处理
18、并理解，最终用于实际检测、测量和控制。随着制造业智能发展的快速增长，市场对于机器视觉的需求也将逐渐增多。相应的，机器视觉行业规模将受益于快速增长的智能制造产业的发展而进一步增长。根据中商产业研究院数据显示，2019年我国智能制造装备产值规模达17,776亿元，2020年规模达20,900亿元。2021年我国智能制造装备产值规模将达22,650亿元。四、 加快建设成渝改革开放新高地发挥好改革的突破和先导作用，坚持以开放促改革促发展，实施更大范围、更宽领域、更深层次、更高水平改革开放，不断激发经济社会发展动力活力。深化经济领域重点改革。坚持平等准入、公正监管、开放有序、诚信守法，建设高标准市场体系
19、，健全市场体系基础制度。推进产权制度改革，健全产权执法司法保护制度。健全公平竞争审查机制。深化土地管理制度改革。推进土地、劳动力、资本、技术、数据等要素市场化改革，健全要素市场运行机制，完善要素交易规则和服务体系。推进能源、公用事业等行业竞争性环节市场化改革。加快建立现代财税金融体制，加强财政资源统筹，深化预算管理制度改革，完善财金互动政策体系，推动金融有效支持实体经济发展。探索经济区和行政区适度分离改革。优化园区管理体制，激发园区发展活力。推进统计现代化改革。开展成渝地区双城经济圈建设县域集成改革。持续优化营商环境。建设职责明确、依法行政的政府治理体系。深化“放管服”改革，全面实行政府权责清
20、单制度。深入实施市场准入负面清单制度。加快社会信用体系建设。实施涉企经营许可事项清单管理，加强事中事后监管，对新产业新业态实行包容审慎监管。深化“最多跑一次”改革，推动“一事一次办”。深化相对集中行政许可权改革，逐步实现“一枚印章管审批”。深入推进“互联网+政务服务”工作，推进政务服务标准化、规范化、便利化，深化政务公开。健全营商环境评价指标体系和评价机制。深化行业协会、商会和中介机构改革。构建亲清政商关系。激发各类市场主体活力。深化国资国企改革，做强做优做大国有资本和国有企业。推进国有经济布局优化和结构调整。深化国有企业混合所有制改革。健全管资本为主的国有资产监管体制。深化国有资本投资、运营
21、公司改革，加强国企现代企业制度建设。依法平等保护各种所有制企业产权和自主经营权，支持引导民营经济健康发展。落实减税降费政策，落实支持中小微企业和个体工商户发展的政策。弘扬企业家精神，大力发展“领航”企业、“单项冠军”企业和“专精特新”企业。加强对外开放平台建设。强化中国（四川）自由贸易试验区内江协同改革先行区开放带动作用，加大与成都、重庆自贸区及毗邻协同改革先行区交流合作力度，打造具有进出口双向功能的商务、关务平台。加快内江国际物流港、保税物流中心（B型）、东盟农产品交易(分拨)中心、中欧创新产业园等开放平台建设。做大做强“蓉欧+”东盟国际班列内江基地，畅通四川至北部湾、成都至昆明接泛亚铁路大
22、通道内江节点，打造南向开放桥头堡。发展更高层次开放型经济。构建具有比较优势的对外开放体系，推动开放型经济高质量发展。落实外商投资准入前国民待遇加负面清单管理制度，推进贸易投资自由化便利化。融入区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）成员国大市场，强化与南亚、东南亚、日本、欧洲等交流合作，深化与泛珠三角、长三角、京津冀等地区交流合作。围绕做强做大“5+4+5”现代产业开展产业链和集群招商引资，大力承接东部地区产业转移。打造成渝地区双城经济圈会展节点城市，积极组织参加中外知名企业四川行、西博会等平台活动，办好大千龙舟经贸文化节、川南电商博览会等本土平台活动。第二章 项目基本情况一、 项目名称及项目单位
23、项目名称：内江工业机器视觉成像部件项目项目单位：xxx投资管理公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xxx（待定），占地面积约62.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，非常适宜本期项目建设。三、 可行性研究范围1、确定生产规模、产品方案；2、调研产品市场；3、确定工程技术方案；4、估算项目总投资，提出资金筹措方式及来源；5、测算项目投资效益，分析项目的抗风险能力。四、 编制依据和技术原则（一）编制依据1、国民经济和社会发展第十三个五年计划纲要；2、投资项目可行性研究指南；3、相关财务制度、会计制度；4、投资项目可行性研究指南；5、可行性研究
24、开始前已经形成的工作成果及文件；6、根据项目需要进行调查和收集的设计基础资料；7、可行性研究与项目评价；8、建设项目经济评价方法与参数；9、项目建设单位提供的有关本项目的各种技术资料、项目方案及基础材料。（二）技术原则1、项目建设必须遵循国家的各项政策、法规和法令，符合国家产业政策、投资方向及行业和地区的规划。2、采用的工艺技术要先进适用、操作运行稳定可靠、能耗低、三废排放少、产品质量好、安全卫生。3、以市场为导向，以提高竞争力为出发点，产品无论在质量性能上，还是在价格上均应具有较强的竞争力。4、项目建设必须高度重视环境保护、工业卫生和安全生产。环保、消防、安全设施和劳动保护措施必须与主体装置
25、同时设计，同时建设，同时投入使用。污染物的排放必须达到国家规定标准，并保证工厂安全运行和操作人员的健康。5、将节能减排与企业发展有机结合起来，正确处理企业发展与节能减排的关系，以企业发展提高节能减排水平，以节能减排促进企业更好更快发展。6、按照现代企业的管理理念和全新的建设模式进行规划建设，要统筹考虑未来的发展，为今后企业规模扩大留有一定的空间。7、以经济救益为中心，加强项目的市场调研。按照少投入、多产出、快速发展的原则和项目设计模式改革要求，尽可能地节省项目建设投资。在稳定可靠的前提下，实事求是地优化各成本要素，最大限度地降低项目的目标成本，提高项目的经济效益，增强项目的市场竞争力。8、以科
26、学、实事求是的态度，公正、客观的反映本项目建设的实际情况，工程投资坚持“求是、客观”的原则。五、 建设背景、规模（一）项目背景2020年全球机器视觉市场规模为96亿美元，在2015-2020年期间实现了11.4%的年均复合增长率。未来，预计2021-2025年全球机器视觉市场将以6.3%的年复合增长率进行增长，2025年全球机器视觉市场将达到130亿美元的规模，行业整体将进入稳定发展的新时期。其中，工业相机和图像采集卡作为机器视觉系统的核心部件，相关细分市场发展深受机器视觉行业影响，将有望成为行业内最具发展前景的细分市场之一。（二）建设规模及产品方案该项目总占地面积41333.00（折合约62
27、.00亩），预计场区规划总建筑面积94826.96。其中：生产工程57185.25，仓储工程22828.42，行政办公及生活服务设施10025.69，公共工程4787.60。项目建成后，形成年产xx套工业机器视觉成像部件的生产能力。六、 项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况，xxx投资管理公司将项目工程的建设周期确定为12个月，其工作内容包括：项目前期准备、工程勘察与设计、土建工程施工、设备采购、设备安装调试、试车投产等。七、 环境影响项目符合国家产业政策，符合城乡规划要求，符合国家土地供地政策，运营期间产生的废气、废水、噪声、固体废弃物等在采取相应的治理措施后，均能达到相应的国家标准要求
28、，对外环境影响较小。因此，该项目在认真贯彻执行国家的环保法律、法规，认真落实污染防治措施的基础上，从环保角度分析，该项目的实施是可行的。八、 建设投资估算（一）项目总投资构成分析本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资42635.10万元，其中：建设投资32668.24万元，占项目总投资的76.62%；建设期利息428.41万元，占项目总投资的1.00%；流动资金9538.45万元，占项目总投资的22.37%。（二）建设投资构成本期项目建设投资32668.24万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用28102.36万元，工程建设其他费用
29、3787.23万元，预备费778.65万元。九、 项目主要技术经济指标（一）财务效益分析根据谨慎财务测算，项目达产后每年营业收入89100.00万元，综合总成本费用69374.88万元，纳税总额9269.70万元，净利润14435.62万元，财务内部收益率27.44%，财务净现值29700.96万元，全部投资回收期5.01年。（二）主要数据及技术指标表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积41333.00约62.00亩1.1总建筑面积94826.961.2基底面积26866.451.3投资强度万元/亩507.132总投资万元42635.102.1建设投资万元32668.242.1.1
30、工程费用万元28102.362.1.2其他费用万元3787.232.1.3预备费万元778.652.2建设期利息万元428.412.3流动资金万元9538.453资金筹措万元42635.103.1自筹资金万元25148.953.2银行贷款万元17486.154营业收入万元89100.00正常运营年份5总成本费用万元69374.886利润总额万元19247.507净利润万元14435.628所得税万元4811.889增值税万元3980.2010税金及附加万元477.6211纳税总额万元9269.7012工业增加值万元30846.1713盈亏平衡点万元31521.64产值14回收期年5.0115内
31、部收益率27.44%所得税后16财务净现值万元29700.96所得税后十、 主要结论及建议项目产品应用领域广泛，市场发展空间大。本项目的建立投资合理，回收快，市场销售好，无环境污染，经济效益和社会效益良好，这也奠定了公司可持续发展的基础。第三章 市场预测一、 机器视觉行业新技术未来发展趋势1、高精度高分辨率光学成像技术高精度光学成像是机器视觉行业始终追求的技术发展目标。高精度光学成像需要光源、镜头、相机、图像采集卡等各部分的精密配合，要求新型光源、更全面的波长覆盖和创新的光源布局等光源技术，以及提供更大靶面和更小像元的新型镜头和相机产品。高精度光学成像技术增强了机器视觉的图像信息获取能力，通过
32、多样化光学成像技术，获取到传统成像中难以获取的图像信息，并通过高速、高灵敏度的图像采集技术深度挖掘图像中隐含的内部信息，满足更高分辨率、更多维度、更大空间带宽积的光电成像需求。2、3D视觉技术目前机器视觉主要采用的2D机器视觉技术仅能获取固定平面内的形状及纹理信息等二维图像，这主要基于物体在灰度或者彩色图像中对比度的特征提供处理分析结果。2D机器视觉技术的缺点包括无法提供物体高度、平面度、表面角度、体积等三维信息；容易受光照条件变化的影响；对物体的运动比较敏感等。随着智能制造变革来临，面对复杂的物件辨识和尺寸量度任务，以及人机互动所需要的复杂互动，2D视觉在精度和距离测量方面均出现技术限制。3
33、D机器视觉技术相对于2D技术提供了更丰富的被摄目标信息，可以识别物体的深度、形貌、位姿等3D信息。3D技术提供了丰富的三维信息，使机器能够感知物理环境的变化，并相应地进行调整，从而在应用中提高了灵活性和实用性，扩大了机器视觉的应用场景。3、多光谱成像技术多光谱技术，利用像元级的镀膜技术实现对不同波长光谱信号的采集，从而得到高分辨率的多/高光谱的图像信号，大大简化了视觉系统的光学部件复杂性。光谱技术推动机器视觉实现目标的多种特征分析。随着机器视觉的快速发展和普及，机器视觉产品已经广泛应用于3C、锂电池、半导体、PCB、新型显示、汽车零配件、光伏、物流、医药、包装印刷、轨道交通等众多产业中。各行业
34、样本的复杂性要求机器视觉从可见光光谱到非可见光光谱、从单一光谱到多光谱，不仅需要实现目标的外观检测，也需要实现目标的材料成分、颜色、温度等复杂特征的分析。多光谱技术利用光的衍射和折射特性，通过光栅、棱镜等分光元件，获取到不同谱段的有效信号，实现目标高维信息参量获取，并通过相关分析算法将谱域信号与测量需求建立联系，如物质成分、温度、三维面型等，进而满足复杂多样化的测量需求。4、高集成智能相机技术在工业领域中，随着机器视觉的应用逐渐深入，自动化程度越来越高，机器视觉核心部件的智能化程度不断提升，集成更多边缘智能已经成为工业相机未来发展的主要趋势之一。智能工业相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传
35、递功能的小型机器视觉检测系统，是一种嵌入式计算机视觉检测系统，提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。它将图像传感器、处理模块、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性，同时系统尺寸大大缩小，拓宽了机器视觉的应用领域。智能工业相机可以在特定的应用环境中实现图像处理并利用内嵌的人工智能算法做出逻辑判断，为自动化场景提供无需人工干预的智能方案，是工业自动化领域集成边缘智能的重要手段。通过对智能芯片和算法的集成，智能工业相机具有强大的软硬件功能，未来将在各个工业领域中发挥重要作用，例如可应用于高端工业检查、产品分类、质量
36、检测、视觉传感器网络、条码阅读、入侵检测和交通监控等工业过程。深度学习方法作为传统神经网络的拓展，近年来在语音、图像、自然语言等的语义认知问题上取得巨大的进展，为解决机器视觉大数据的表示和理解问题提供了通用的框架。随着机器视觉在不同行业应用的扩展，传统算法的机器视觉在针对缺陷类型复杂化、细微化、背景噪声复杂等外观检测以及分选定级应用场景时，呈现通用性低、不易复制、对使用人员要求高等缺点。基于深度学习的机器视觉采用更复杂的规则实现精细的量化评估，凭借AI深度学习更强的特征提取能力为机器视觉提供更多应用可能，使得机器视觉能够解决更加复杂背景下的定位与识别、工件的缺陷检测和分割、畸变物体的分类、难辨
37、字符与文本的读取等复杂的工作任务。随着工业机器视觉的检测对象越来越复杂，应用越来越广泛，机器视觉应用逐渐从传统机器视觉向基于深度学习的机器视觉过渡，机器视觉的应用领域也会因深度学习技术而得到极大扩展。此外，基于深度学习方法的机器视觉系统对机器视觉核心部件的软硬件水平提出了更高要求，与深度学习算法相匹配的工业相机和图像采集卡等机器视觉核心部件的技术发展将成为机器视觉未来发展趋势之一。二、 行业发展历程从全球范围来看，机器视觉行业起源于20世纪70年代，发展至今，行业已经历五个发展阶段。第一阶段，1969-1979年，在成像传感器诞生的驱动下，机器视觉进入产业萌芽期。1969年美国贝尔实验室成功研
38、制出CCD传感器，可以直接把图像转换为数字信号并存储到电脑中参与计算和分析，从而为机器视觉的产生奠定了基础；第二阶段，1980-1989年，在需求应用的驱动下，机器视觉进入起步期。机器视觉概念首次在产业界被提及，加拿大的TeledyneDalsa、英国的E2V以及美国的Cognex（康耐视）等相关知名企业诞生；第三阶段，1990-1999年，随着需求端应用的不断发展，机器视觉行业进入成长波动期。其中，1990年半导体产业的发展为机器视觉行业提供了较大的发展潜力，但受限于成像技术和算法算力尚不成熟，无法有效满足行业的应用需求，难以全面推广；第四阶段，2000-2009年，在应用和算力的共同驱动下
39、，机器视觉进入产业发展早期。在CPU算力大幅提升，FPD平板显示制造、PCB检测和汽车制造等行业陆续对机器视觉技术应用表现出强烈需求的双重因素影响下，产业需求和技术进步共同促进了机器视觉行业的快速发展与繁荣。我国机器视觉产业也在这个阶段加入了全球阵营；第五阶段，2010-2020年，AI算法的兴起推动机器视觉进入发展中期。2016年以来AI迅速发展，随着人工智能赋能的机器视觉开始在智能制造应用中的加速普及，相关产业得到了进一步发展。相较而言，我国机器视觉行业虽起步较晚，但发展速度较快，行业已经历三个发展阶段。第一阶段，1995-1999年，随着对国外设备与技术的引进与吸收，我国机器视觉行业进入
40、了萌芽期。但由于算法、算力及成像技术尚不成熟，我国仅有航空航天、军工及高端科研等核心机构和行业开始出现应用，部分相关企业作为国外代理会提供机器视觉器件及技术服务；第二阶段，2000-2008年，在应用与算法的双驱动下，我国机器视觉行业迈入了起步期。随着算力强度的进一步提升，且国内如人民币印钞质量检测、邮政分拣等行业对机器视觉提出强烈的应用需求，我国开始出现一些专业的机器视觉企业；第三阶段，2009-2020年，我国机器视觉产业逐步进入高速发展期。特别指出的是，2010年后，以苹果为代表的手机产业的飞速发展给整个3C电子制造业带来巨大的变革。一方面，随着3C电子制造产业进入高精度时代，迫切需要用
41、机器替代人工来保障产品加工精度和质量的一致性；另一方面，3C电子由于更新较快，应用场景较为丰富，大大扩展了机器视觉的应用。受到这两方面因素的共同影响，加速促进了我国机器视觉产业的发展，我国陆续涌现出近百家机器视觉企业。此外，2016年以来AI算法的发展，再次为我国机器视觉行业注入新一轮的发展活力。整体来看，从2010年开始的近十年，我国机器视觉产业发展一直保持20%-30%的增速。三、 国内发展现状根据机器视觉产业联盟（CMVU）在2021年度统计153家企业的样本调查数据，2021年我国机器视觉行业销售额为163.8亿元，较2020年增长34.5%。同时，受益于国家对智能制造产业的政策支持、
42、我国制造业总体规模的进一步扩大以及下游应用行业的不断拓展等因素的影响，2019-2021年期间，我国机器视觉行业的年均复合增长率达到了22.9%，市场规模持续扩大。未来三年，考虑到宏观经济的复苏回暖、国产替代浪潮兴起、行业技术的创新升级以及下游应用领域的进一步延伸等因素，预计我国机器视觉行业发展将进入快车道，行业规模将从2022年的215.1亿元增长至2024年的403.6亿元，实现年均37.0%的复合增长。从企业数量来看，虽然我国机器视觉行业起步较晚，但近年来，随着我国陆续出台一系列相关政策对智能制造、机器视觉行业的鼓励和支持，进入相关领域的企业数量不断增多。根据前瞻产业研究院数据，在201
43、7-2020年期间，每年新增企业数量均超过600家。其中，2019年新增企业数量达到峰值819家，2020年受新冠疫情的影响，行业内新增企业数量稍有回落，但仍达到637家。目前，我国各种类型的机器视觉企业已累计超过4,000家。此外，据机器视觉产业联盟（CMVU）的调查数据显示，进入中国的国际机器视觉品牌已超过200家。 从产品类型来看，根据机器视觉产业联盟（CMVU）的分类，我国机器视觉行业主要的产品/服务包括系统、组件和服务三大类。其中，机器视觉组件包括光学元件及镜头、2D相机（面阵相机）、照明光源或其他结构光源、3D相机/3D采集设备、工业线扫描相机、图像采集卡、视觉软件（单独销售的产品
44、）、接口及其他组件等。据机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度对153家样本企业调查数据统计，2019-2021年，机器视觉组件销售额从67.3亿元增长至98.0亿元，年均复合增长率为20.7%，虽占行业销售额比例从62.0%略微下降至59.8%，但仍占据整体销售额的一半之多，是我国机器视觉细分行业产值规模最大的市场。其中，2D相机（面阵相机）的销售额占比为12.7%，是机器视觉组件大类中的第二大细分市场，且2019-2021年销售额同期年均复合增长率达到39.4%；工业线扫描相机的销售额占比为4.9%，若将工业线扫描相机与面阵相机统一划分为工业相机的统计口径来看，2021年工业相机产品的销
45、售额占比为17.6%，俨然已成为机器视觉组件的第一大细分市场；此外，2021年我国图像采集卡的销售额占比为4.6%。进一步来看，通过将2021年我国机器视觉行业整体销售额163.8亿元乘以相应细分产品占比数据，即可得到2021年我国工业相机产品的销售额为28.83亿元（面阵相机销售额20.80亿元，工业线扫描相机销售额8.03亿元），图像采集卡的销售额为7.53亿元。此外，受到机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度调查数据仅为153家样本数量的限制，叠加这部分因素的影响，因此，2021年我国机器视觉行业中关于工业相机、图像采集卡的实际销售金额将进一步放大。从产品类型来看，根据机器视觉产业联盟
46、（CMVU）的分类，我国机器视觉行业主要的产品/服务包括系统、组件和服务三大类。其中，机器视觉组件包括光学元件及镜头、2D相机（面阵相机）、照明光源或其他结构光源、3D相机/3D采集设备、工业线扫描相机、图像采集卡、视觉软件（单独销售的产品）、接口及其他组件等。据机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度对153家样本企业调查数据统计，2019-2021年，机器视觉组件销售额从67.3亿元增长至98.0亿元，年均复合增长率为20.7%，虽占行业销售额比例从62.0%略微下降至59.8%，但仍占据整体销售额的一半之多，是我国机器视觉细分行业产值规模最大的市场。其中，2D相机（面阵相机）的销售额占比为12.7%，是机器视觉组件大类中的第二大细分市场，且2019-2021年销售额同期年均复合增长率达到39.4%；工业线扫描相机的销售额占比为4.9%，若将工业线扫描相机与面阵相机统一划分为工业相机的统计口径来看，2021年工业相机产品的销售额占比为17.6%，俨然已成为机器视觉组件的第一大细分市场；此外，2021年我国图像采集卡的销售额占比为4.6%。进一步来看，通过将2021年我国机器视觉行业整体销售额163.8亿元乘以相应细分产品占比数据，即可得到2021年我国工业相机产品的销售额为28.83亿元（面阵相机销售额20.80亿元，工业线扫描相机销售额8.03亿元），图像采集卡的销