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1、泓域咨询/武汉工业机器视觉成像部件项目建议书武汉工业机器视觉成像部件项目建议书xxx（集团）有限公司目录第一章 项目概况8一、 项目名称及项目单位8二、 项目建设地点8三、 可行性研究范围8四、 编制依据和技术原则8五、 建设背景、规模9六、 项目建设进度10七、 环境影响10八、 建设投资估算11九、 项目主要技术经济指标11主要经济指标一览表12十、 主要结论及建议13第二章 市场预测14一、 机器视觉行业发展概况14二、 机器视觉行业的发展动力15第三章 项目投资背景分析19一、 机器视觉行业在发展情况19二、 国内发展现状21三、 机器视觉行业新技术未来发展趋势25四、 坚持创新第一动
2、力，建设国家科技创新中心29五、 坚持更大力度改革，打造营商环境最优城市32第四章 产品方案35一、 建设规模及主要建设内容35二、 产品规划方案及生产纲领35产品规划方案一览表35第五章 建筑工程方案分析38一、 项目工程设计总体要求38二、 建设方案40三、 建筑工程建设指标40建筑工程投资一览表41第六章 运营管理模式43一、 公司经营宗旨43二、 公司的目标、主要职责43三、 各部门职责及权限44四、 财务会计制度48第七章 法人治理结构51一、 股东权利及义务51二、 董事53三、 高级管理人员58四、 监事60第八章 劳动安全生产62一、 编制依据62二、 防范措施64三、 预期效
3、果评价70第九章 原辅材料及成品分析71一、 项目建设期原辅材料供应情况71二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理71第十章 组织机构管理72一、 人力资源配置72劳动定员一览表72二、 员工技能培训72第十一章 节能方案75一、 项目节能概述75二、 能源消费种类和数量分析76能耗分析一览表76三、 项目节能措施77四、 节能综合评价78第十二章 技术方案分析79一、 企业技术研发分析79二、 项目技术工艺分析82三、 质量管理83四、 设备选型方案84主要设备购置一览表85第十三章 项目投资计划86一、 投资估算的依据和说明86二、 建设投资估算87建设投资估算表91三、 建设期利息91建
4、设期利息估算表91固定资产投资估算表92四、 流动资金93流动资金估算表94五、 项目总投资95总投资及构成一览表95六、 资金筹措与投资计划96项目投资计划与资金筹措一览表96第十四章 项目经济效益98一、 基本假设及基础参数选取98二、 经济评价财务测算98营业收入、税金及附加和增值税估算表98综合总成本费用估算表100利润及利润分配表102三、 项目盈利能力分析102项目投资现金流量表104四、 财务生存能力分析105五、 偿债能力分析105借款还本付息计划表107六、 经济评价结论107第十五章 招标、投标108一、 项目招标依据108二、 项目招标范围108三、 招标要求108四、
5、招标组织方式109五、 招标信息发布112第十六章 总结分析113第十七章 附表附录116营业收入、税金及附加和增值税估算表116综合总成本费用估算表116固定资产折旧费估算表117无形资产和其他资产摊销估算表118利润及利润分配表118项目投资现金流量表119借款还本付息计划表121建设投资估算表121建设投资估算表122建设期利息估算表122固定资产投资估算表123流动资金估算表124总投资及构成一览表125项目投资计划与资金筹措一览表126本期项目是基于公开的产业信息、市场分析、技术方案等信息，并依托行业分析模型而进行的模板化设计，其数据参数符合行业基本情况。本报告仅作为投资参考或作为学
6、习参考模板用途。第一章 项目概况一、 项目名称及项目单位项目名称：武汉工业机器视觉成像部件项目项目单位：xxx（集团）有限公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xx（以最终选址方案为准），占地面积约57.00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、国家建设方针，政策和长远规划；2、项目建议书或项目建设单位规划方案
7、；3、可靠的自然，地理，气候，社会，经济等基础资料；4、其他必要资料。（二）技术原则1、所选择的工艺技术应先进、适用、可靠，保证项目投产后，能安全、稳定、长周期、连续运行。2、所选择的设备和材料必须可靠，并注意解决好超限设备的制造和运输问题。3、充分依托现有社会公共设施，以降低投资，加快项目建设进度。4、贯彻主体工程与环境保护、劳动安全和工业卫生、消防同时设计、同时建设、同时投产。5、消防、卫生及安全设施的设置必须贯彻国家关于环境保护、劳动安全的法规和要求，符合行业相关标准。6、所选择的产品方案和技术方案应是优化的方案，以最大程度减少投资，提高项目经济效益和抗风险能力。科学论证项目的技术可靠性
8、、项目的经济性，实事求是地作出研究结论。五、 建设背景、规模（一）项目背景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、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202
9、2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。（二）建设规模及产品方案该项目总占地面积38000.00（折合约57.00亩），预计场区规划总建筑面积62520.56。其中：生产工程43926.48，仓储工程7569.60，行政办公及生活服务设施5598.08，公共工程5426.40。项目建成后，形成年产xxx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（集团）有限公司将项目工程的建设周期确定为24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、 环境影响本
10、期项目采用国内领先技术，把可能产生污染的各环节控制在生产工艺过程中，使外排的“三废”量达到最低限度，项目投产后不会给当地环境造成新污染。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23244.37万元，其中：建设投资18515.77万元，占项目总投资的79.66%；建设期利息462.68万元，占项目总投资的1.99%；流动资金4265.92万元，占项目总投资的18.35%。（二）建设投资构成本期项目建设投资18515.77万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用16077.53万元，工程建设其他费用
11、2033.32万元，预备费404.92万元。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53300.00万元，综合总成本费用41594.19万元，纳税总额5433.83万元，净利润8572.33万元，财务内部收益率28.69%，财务净现值12246.30万元，全部投资回收期5.25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38000.00约57.00亩1.1总建筑面积62520.561.2基底面积22800.001.3投资强度万元/亩312.602总投资万元23244.372.1建设投资万元18515.772.1.1工
12、程费用万元16077.532.1.2其他费用万元2033.322.1.3预备费万元404.922.2建设期利息万元462.682.3流动资金万元4265.923资金筹措万元23244.373.1自筹资金万元13802.023.2银行贷款万元9442.354营业收入万元53300.00正常运营年份5总成本费用万元41594.196利润总额万元11429.777净利润万元8572.338所得税万元2857.449增值税万元2300.3510税金及附加万元276.0411纳税总额万元5433.8312工业增加值万元18142.2913盈亏平衡点万元17827.22产值14回收期年5.2515内部收益
13、率28.69%所得税后16财务净现值万元12246.30所得税后十、 主要结论及建议本项目生产所需的原辅材料来源广泛，产品市场需求旺盛，潜力巨大；本项目产品生产技术先进，产品质量、成本具有较强的竞争力，三废排放少，能够达到国家排放标准；本项目场地及周边环境经考察适合本项目建设；项目产品畅销，经济效益好，抗风险能力强，社会效益显著，符合国家的产业政策。第二章 市场预测一、 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
14、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
15、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
16、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。二、 机器视觉行业的发展动力1、人口老龄化加剧，劳动力成本上升目前，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
17、,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
18、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、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
19、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，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
20、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
21、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
22、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。第三章 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；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
23、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10bit、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
24、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
25、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
26、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、 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、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
27、，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2017-2020年期间，每年新增企业数量均超过600家。其中，2019年
28、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）、接口及其他组件等。据机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度对1
29、53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，
30、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（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
31、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2019-20
32、21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
33、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（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2
34、0.7%，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
35、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。三、 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
36、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
37、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。3D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
38、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
39、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
40、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
41、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。四、 坚持创新第一动力，建设国家科技创新中心坚持把创新摆在事关发展全局的核心位置，围绕“四个面
42、向”，深入实施科教兴市、人才强市、创新驱动发展战略，围绕产业链部署创新链，围绕创新链布局产业链，疏通基础研究、应用基础研究和产业化双向链接快车道，完善全域创新体系，打造具有全国影响力的科技创新中心。（一）创建东湖综合性国家科学中心以东湖国家自主创新示范区为引领，加强基础研究和应用基础研究，提高创新链整体效能，使武汉成为国家战略科技力量布局中的战略要地。加快推进东湖科学城建设，高水平打造光谷科技创新大走廊核心承载区。加快建设东湖实验室，布局光电科技、集成电路、空天信息、生命健康、生物育种等省级实验室，积极争创国家实验室。加快构建重大科技基础设施群，提升脉冲强磁场、精密重力测量等设施建设水平，谋划
43、建设多模态跨尺度生物医学成像设施、第四代同步辐射光源（武汉光源）、磁阱型氘氘聚变中子源预研装置、作物表型组学研究（神龙）设施、农业微生物、深部岩土工程扰动模拟设施等一批新的重大科技基础设施。提升高校院所创新能力，推进科研院所、高校、企业科研力量优化配置和资源共享，积极参与国际大科学计划和大科学工程。（二）打造产业创新高地促进创新要素向企业集聚，引导鼓励企业提升自主创新能力，加快构建以企业为主体、市场为主导的产业创新体系。加大对企业科研攻关支持力度，培育一批掌握本领域先进核心技术、引领行业发展的领军型龙头企业，引导中小微企业向“专精特新”发展，打造一批隐形冠军企业。加强共性技术平台建设，争创更多
44、国家产业创新中心、国家制造业创新中心、国家技术创新中心等国家级创新平台，促进各类“双创”平台专业化、精细化升级发展。实施关键核心技术攻关，支持企业牵头组建创新联合体，承担国家重大科技项目，发展自主可控技术，打造一批“国之重器”。（三）打造创新人才集聚高地深化人才发展体制机制改革和政策创新，完善人才工作体系，建设新时代人才活力之城。突出“高精尖缺”导向，坚持市场化社会化育才引才用才，实施助企引才工程，培育引进一批战略科技人才、产业领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。实施院士专家引领十大高端产业发展计划，搭建高水平科技人才干事创业舞台。实施学子留汉工程，打造“大学之城、青年之城、梦想之城”。实
45、施技能人才培育工程，壮大高水平工程师和高技能人才队伍。围绕“人才链”完善“服务链”，优化人才创新创业环境，建设国际人才自由港。（四）打造科技成果转化高地创新科技成果转化机制，推动“政产学研金服用”一体化高效协同，实现大学校区、产业园区、城市社区“三区”融合发展。改进科技项目组织管理方式，实行“揭榜挂帅”等制度。深化科技成果转化“四权”改革，完善科技评价制度，扩大科研院所科研自主权。加快发展“四不像”新型研发机构，促进高校院所科技成果在汉转化，加快建设湖北技术交易大市场，打造全国技术转移枢纽。加强知识产权保护与应用，争取设立武汉知识产权法院。大力弘扬科学精神和工匠精神，加强科普工作，建立完善科技
46、创新容错纠错机制，营造鼓励创新、宽容失败的良好氛围。五、 坚持更大力度改革，打造营商环境最优城市坚持以经济体制改革为重点全面深化改革，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，推动有效市场和有为政府更好结合。（一）激发各类市场主体活力坚持两个“毫不动摇”，培育更多充满活力的市场主体。深化国资国企改革，加快国有经济布局优化和结构调整，做强做优做大国有资本和国有企业。推进区域性国资国企综合改革试验，深化混合所有制改革，实现资源集约整合，推动竞争性资源整体上市。坚持加强党的领导和完善公司治理相统一，加快完善现代企业制度。完善以管资本为主的国资管理体制，推动国有资本投资、运营公司更好发挥作用。全面推进民营经济高质量发展，坚决破除制约市场公平竞争的各类障碍和隐性壁垒，完善促进民营经济发展的法律环境和政策体系。促进非公有制经济健康发展和非公有制经济人士健康成长，依法平等保护民营企业产权和企业家权益。（二）推进要素市场化配置改革争取要素市场化配置综合改革试点，加快推进土地、劳动力、资本、技术、数据等要素市场化配置改革。健全公平竞争审查机制，加强反不正当竞争执法，保障各种所有制主体依法平等使用资源要素。建立健全城乡统一的建设用地市场，深化产业用地市场化配置改革，实施新型工业用地（M0）政策，完善“标准地”制度，健全长期租赁、先租后让、弹性年期供应、作价出资（入股）等工业用地市场供应体系。深化农村