机器视觉赛道大热产业链将迎新机遇

admin2年前 (2024-09-21)产业地产资讯133

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　　8月8日，华为机器视觉产业峰会暨新品发布会召开。资料显示，2020年2月份，华为正式进军机器视觉领域。在该领域，华为采取1+3+N战略，其中的1是智能软件定义摄像机，3即轻边缘、微边缘和好望云服务，N泛指面向千行百业的N个生态，包括解决方案的生态、智能算法的生态、智能应用的生态等。本次大会的召开将“机器视觉”概念再次推向风口，引发市场极大的关注。

　　通俗地讲，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，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，之后再对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而实现自动识别功能。相对于人眼，机器视觉在速度、精度、环境要求、连续工作时间等方面均存在显著优势。仅以观测精度一项举例，人眼识别在64灰度级，很难分辨微小的目标，而机器视觉可以达到256灰度级，达到观测微米级目标的能力。

　　如今，中国已成为全球范围内机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、航天、公安、交通、安全等国民经济的各个行业。浙商证券研报称，预计中国2025年机器视觉行业市场规模为246亿元。根据前瞻产业研究院的数据测算，随着机器视觉行业的快速发展，2020至2025年机器视觉行业年复合增长率达到25.5%。

　　受多重因素刺激及影响，A股多家相关公司引发市场极大关注：

　　凌云光（688400.SH）表示：公司在产业链的其他上游领域，如CMOS传感器芯片、相机、光源、镜头，均采取了自主创新和战略投资相结合的方式进行了布局。目前，其自主开发的工业相机、光源已经批量应用于公司视觉系统装备上，自主研发的核心算法库也已迭代至5.0版本。

　　数码视讯（300079.SZ）则更聚焦在AI核心技术的研发和应用，在智能超分、智能目标检测、人脸识别等领域拥有相应技术储备及产品落地方案。公司的“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，结合中间值处理的理论与实现，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。同时，数码视讯还基于深度学习的神经网络算法，推出了对画面实时进行动态处理的感知编码技术，在带宽资源、计算资源有限的情况下，可以实现画面识别效果，将画面细分为不同权重的区域，而后动态调整编码资源分配，集中优势资源把人眼聚焦的部分画面处理得更好，使得画面整体的主观效果得以提升，该项技术在目前国内8K频道建设中都有实际应用。

　　奥普特（688686.SH）在机构调研中称，锂电厂商对于产品缺陷检测的重视程度大幅提升，使用视觉检测设备已经成为主流趋势。在卷绕、模切、一体机、pack组装等工序都在用，除搅拌工序不用视觉以外，其他工序基本都已覆盖。公司将进一步拓展公司的市场空间，在巩固现有的3C电子、迅速扩张新能源等领域的客户和市场的同时，积极开拓半导体、汽车等行业的机遇。

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