“机器视觉”概念公司硬核企业,冲击科创板

2020-05-22来源: eefocus关键字:广东奥普特科技  机器视觉  工业  4  科创板

2019 年 6 月份,科创尚未开板之时,第一 1 次审议会议的三家上会公司,其中就有一家“机器视觉”概念公司,天准科技,产品主要为精密测量仪器、智能检测装备、智能制造系统,属于“机器视觉”领域的中下游,偏装备制造。

 

刚刚,另外一家“机器视觉”概念公司,广东奥普特科技股份有限公司,也提交了科创板申报材料并获受理。

 

单从财务指标看,奥普特 2019 年 5.2 亿收入,净利润高达 2 亿,这赚钱能力,杠杠的,也充分说明了这个细分领域的前景。

 

 

奥普特,从名字上看,简单直接的,业务肯定是跟光有关的。公司产品包括光源、光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统等机器视觉核心软硬件。

 

 

“机器视觉”,被誉为现代工业生产和智能制造的“机器眼睛”,是用机器代替人眼来做检测、判断和控制,属于工业 4.0 不可缺少的一环。

 

机器视觉产业链主要包括上游零部件供应商、中游装备厂商以及下游行业应用。机器视觉产业上游零部件包括光源、光源控制器、相机、镜头、图像采集卡、图像处理软件等;中游装备包括测量、检测等装备及装备集成;下游就是各个行业的智能制造产线的集成了。

 

 

因此,从产业链结构来看,虽然同属于“机器视觉”概念,天准科技处于“机器视觉”领域的中下游,偏装备制造;而奥普特处于“机器视觉”领域的上游,偏重核心零部件。

 

我们通过奥普特招股说明书里的一张图,直观感受一下机器视觉在智能制造产线上的应用:

 

 

当然了,这只是“机器视觉”的图像识别子系统,图像识别的结果,还需要跟工业机器人等产线上其他智能设备配合,才能发挥出更大的效果。

 

在目前大部分的工业机器人流水线中,几乎所有工业机器人所能实现的,基本上都是重复性、固定动作,因为机器人不会疲劳。但也有个弊端,这种情况下根本达不到像人类一样灵活地判断,并根据现场情况随机应变。

 

其中一个原因,就是机器人缺少了一双“眼睛”。

 

而“机器视觉”扮演的就是工业领域的“眼睛”的角色,让工业机器人有了自己的眼睛。

 

机器视觉的系统构成

 

从机器视觉系统构成角度,一般由光源、相机和镜头、图像采集系统和视觉分析系统组成。其中,前端以硬件为主,半导体、光学器件是关键;后端以软件为主,算法是核心。

 

 

光源是机器视觉系统中重要的组件之一,摄像头的图像采集离不开光源的辅助,光源的选择及其性能直接影响系统的成败,影响处理精度和速度。光源分为可见光源和不可见光源,工业上常用的可见光源有 LED、卤素灯、荧光灯等;不可见光源主要为近红外光、紫外光、X 射线等。

 

镜头的作用是光学成像,主要参数有焦距、景深(Depth of Field)、分辨率、工作距离、视场(Field of View)等。镜头的选择,需要考虑检测物体类别和特性、景深或者焦距、加载和检测距离、运行环境等因素。

 

相机为工业相机,通过相机对目标物体的图像进行采集。相机按照芯片类型可以分为 CCD 相机(Charge Coupled Device CMOS-Complementary Metal Oxide Semiconductor)与 CMOS 相机。CCD 相机的成本较高,但成像品质、成像通透性、色彩的丰富性等较 CMOS 相机出色很多。

 

图像采集单元中最重要的元件是图像采集卡,它是图像采集单元与图像处理单元的接口,用来将采集到的图像进行数字化,并输入、存储到计算机中。

 

图像处理软件是整个机器视觉技术的核心,只有在软件将采集到的图像数据化以后,机器才能进行识别和检测等功能机器视觉图像处理软件的选择,决定着检测算法的准确性。

 

从整个产业链来看,机器视觉行业的上游有光源及控制器、工业相机、镜头、图像采集卡、图像处理软件等相关厂商。中游为系统集成和整机装备厂商。下游市场是半导体和电子制造、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等应用领域。

 

机器视觉的行业应用

 

综合来看,机器视觉有三大主要功能,分别为检测、识别和定位。

 

 

检测:检测生产线上产品有无质量问题,该环节也是取代人工最多的环节。比如电子行业的半导体晶圆检测、制造业的表面划痕检测、汽车行业的面板印刷质量检测、印刷行业的色差检测、医疗行业的药瓶封装缺陷检测、食品行业的外观封装检测等。

 

识别:利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集,在汽车零部件、食品、药品等应用较多。比如工业生产过程中的物料配送、分拣、条码扫描和物流行业中的快件分拣等。

 

定位:视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置,上下料使用机器视觉来定位,引导机械手臂准确抓取。比如在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定。

 

在机器视觉应用领域,主要还是电子制造业为主,其次为汽车、制药等行业:

 

 

机器视觉的市场格局

 

在国际市场,机器视觉行业的发展相对成熟,国外机器视觉产品的主要厂商如基恩士、康耐视、NI 等都已经建立起相对完整的从上游零部件生产到下游系统集成的业务链,除此之外,邦纳、达尔萨、Euresys 也是国际知名的零部件生产商。

 

国内企业在系统集成和设备制造上优势明显。系统集成商提供硬件集成、软件服务等解决方案,面向设备制造商或者最终用户,可根据用户的要求提供非标服务,主要工作是集成和软件开发;设备制造商提供标准化的产品。由于国内企业对客户工艺有更深的理解,能够提供更便捷的服务,优势明显,系统集成及设备制造成为国内企业的着力点。

 

数据来源:安信证券

 

国内的主要生产厂商关键零部件上多为进口,但中低端产品也有突破,按产业链可以分为三类:

 

第一类是主要生产硬件零部件的厂商如奥普特(相机)、奥光电(镜头)、维视图像(相机)、沃德普(光源)、大恒图像(相机、镜头、光源)、上海伟朗、上海铂美等;

 

第二类是主要从事软件开发的企业如大恒图像、凌云电子、深科达、超音速;

 

第三类是从事整机生产的企业,主要是集中在大恒图像、天准科技等。


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