洛阳机器视觉设备项目建议书【模板】.docx
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1、泓域咨询/洛阳机器视觉设备项目建议书目录第一章 市场预测8一、 机器视觉优势明显8二、 机器替代人眼优势明显,渗透率逐渐提升13第二章 项目背景、必要性15一、 图像采集卡15二、 政策规划扶持,机器视觉渗透率逐渐提升16三、 光源18四、 打造全国重要的先进制造业和现服务业基地19五、 打造新发展格局的重要节点和支点、枢纽和平台22六、 项目实施的必要性25第三章 建设单位基本情况27一、 公司基本信息27二、 公司简介27三、 公司竞争优势28四、 公司主要财务数据30公司合并资产负债表主要数据30公司合并利润表主要数据30五、 核心人员介绍30六、 经营宗旨32七、 公司发展规划32第四
2、章 项目基本情况38一、 项目概述38二、 项目提出的理由40三、 项目总投资及资金构成41四、 资金筹措方案41五、 项目预期经济效益规划目标42六、 项目建设进度规划42七、 环境影响42八、 报告编制依据和原则43九、 研究范围44十、 研究结论44十一、 主要经济指标一览表44主要经济指标一览表44第五章 建筑工程说明47一、 项目工程设计总体要求47二、 建设方案49三、 建筑工程建设指标50建筑工程投资一览表51第六章 选址方案分析53一、 项目选址原则53二、 建设区基本情况53三、 建设中西部科技创新高地58四、 项目选址综合评价62第七章 建设方案与产品规划63一、 建设规模
3、及主要建设内容63二、 产品规划方案及生产纲领63产品规划方案一览表64第八章 法人治理66一、 股东权利及义务66二、 董事71三、 高级管理人员75四、 监事77第九章 SWOT分析说明80一、 优势分析(S)80二、 劣势分析(W)81三、 机会分析(O)82四、 威胁分析(T)82第十章 运营模式88一、 公司经营宗旨88二、 公司的目标、主要职责88三、 各部门职责及权限89四、 财务会计制度92第十一章 环境保护方案98一、 编制依据98二、 环境影响合理性分析99三、 建设期大气环境影响分析101四、 建设期水环境影响分析102五、 建设期固体废弃物环境影响分析103六、 建设期
4、声环境影响分析103七、 建设期生态环境影响分析104八、 清洁生产105九、 环境管理分析106十、 环境影响结论108十一、 环境影响建议108第十二章 技术方案110一、 企业技术研发分析110二、 项目技术工艺分析113三、 质量管理114四、 设备选型方案115主要设备购置一览表116第十三章 组织机构管理118一、 人力资源配置118劳动定员一览表118二、 员工技能培训118第十四章 节能方案120一、 项目节能概述120二、 能源消费种类和数量分析121能耗分析一览表121三、 项目节能措施122四、 节能综合评价124第十五章 原辅材料供应及成品管理125一、 项目建设期原辅
5、材料供应情况125二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理125第十六章 投资方案126一、 投资估算的依据和说明126二、 建设投资估算127建设投资估算表131三、 建设期利息131建设期利息估算表131固定资产投资估算表133四、 流动资金133流动资金估算表134五、 项目总投资135总投资及构成一览表135六、 资金筹措与投资计划136项目投资计划与资金筹措一览表136第十七章 经济效益分析138一、 基本假设及基础参数选取138二、 经济评价财务测算138营业收入、税金及附加和增值税估算表138综合总成本费用估算表140利润及利润分配表142三、 项目盈利能力分析142项目投资现金流
6、量表144四、 财务生存能力分析145五、 偿债能力分析146借款还本付息计划表147六、 经济评价结论147第十八章 风险分析149一、 项目风险分析149二、 项目风险对策151第十九章 项目综合评价说明154第二十章 补充表格156营业收入、税金及附加和增值税估算表156综合总成本费用估算表156固定资产折旧费估算表157无形资产和其他资产摊销估算表158利润及利润分配表159项目投资现金流量表160借款还本付息计划表161建设投资估算表162建设投资估算表162建设期利息估算表163固定资产投资估算表164流动资金估算表165总投资及构成一览表166项目投资计划与资金筹措一览表167第
7、一章 市场预测一、 机器视觉优势明显根据美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会关于机器视觉的定义:机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器,自动地接收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。机器视觉即用机器代替人眼,模拟眼睛进行图像采集,经过图像识别和处理提取信息,最终通过执行装置完成操作。机器视觉是计算机学科的一个重要分支,综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也推动了机器视觉的发展。机器视觉系
8、统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作,是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。机器视觉的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在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,常用机器视觉来替代人工视觉。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,用机器视觉检测方法可以大大提高生产
9、效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测和识别,并能保质保量的完成生产任务。机器视觉的灰度分辨率强,一般可使用256个灰度级,采集系统可具有10bit、12bit、16bit等灰度级,远强于人类视觉的64个灰度级,也弥补了人类视觉对灰度分辨率的缺陷。目前,机器视觉的空间分辨率有4Kx4K的面阵摄像机和12K的线阵摄像机,通过设备各种光学镜头,可观测小物件至微米,大物体至天体的目标。此外,机器视觉可从紫外光到红外光的较宽光谱范围,也有X光等特殊摄像机等配件适用于不同特殊用途。人类视觉适应性强,可在复杂环境
10、中识别目标,较为适合无结构化场景,而机器视觉具有速度、准确度和可重复性等优势,更擅长定量测定结构化场景。使用合适的相机分辨率和光学元件制造的机器视觉可检测人眼难以看到的物体细节。机器视觉检测可避免测试系统和待测零件发生物理接触、零件损坏、由机械组件磨损产生的维护和成本支出,同时减少制造过程中的人为干预,从而增加安全性和操作便捷性。此外,还可以避免人为污染无尘室,保护工人误入危险环境。根据自动成像协会(AIA),机器视觉涵盖所有工业和非工业应用,它综合使用硬件和软件的功能,根据图像的采集和处理为设备提供操作指引。虽然工业机器视觉的使用与学术、教育、政府、军事等应用相同的机器视觉算法和方法,但个别
11、方面仍具有不同之处。与学术、教育视觉系统相比,工业视觉系统需要更高的坚固性、可靠性和稳定性,而且成本相对而言较低。机器视觉系统依靠工业相机内受保护的数字传感器和专用光学元件采集图像,使计算机硬件和软件能够处理、分析和测量各种特性以帮助制定决策。机器视觉的用途可分为定位、识别、引导、测量、检查。(1)定位:零件定位在机器视觉应用中是关键的第一步。无论是简单的装配验证还是复杂的三维机器料箱拣选,所有机器视觉应用的第一步是通过模式匹配技术在相机视野中找到关注的对象或特征。关注对象的定位决定了成功还是失败。如模式匹配软件工具无法精确定位图像中的零件,则无法进行识别、引导、检查或测量。在实际生产中,零件
12、外观出现差异将无法实行定位,该步骤具极具挑战性;视觉系统根据图案来识别零件,尽管严格管控元器件的制造过程,在视觉系统中的外观也会有一些差异。视觉系统的零件定位工具必须足够智能且快速并准确地将培训模式和下移至生产线上的实际对象进行比较,从而获得更准确、可靠且可重复的结果。(2)识别:视觉技术可以读取字母、数字、字符。零件标识和识别机器视觉系统可以读取条码(一维)、数据矩阵代码(二维)、直接部件标识(DPM)和零件、标签与包装上印刷的字符。先由光学字符识别(OCR)系统在不知情的情况下读取字母、数字、字符,然后由字符验证(OCV)系统确认字符串的存在。此外,机器视觉系统可以通过定位具体图案来识别零
13、件或根据颜色、形状或大小识别物品。DPM应用将代码或字符串直接标记到零件上,通过直接部件标记进行追溯可以改善资产追溯和零件真伪验证。通过记录成品子组件中各元件的谱系信息,它还可以提供单位级数据,从而推动出色技术支持和保修服务的提供。(3)引导:有多种需要引导的原因。首先,机器视觉系统可以定位零件的位置和方向,然后将其与规定的公差进行对比,并确保它位于正确的角度以便准确地验证装配。然后可以通过引导将零件在二维和三维空间中的位置和方向报告给机器人或机器控制器,使机器人能够定位零件或让机器能够对准零件。机器视觉引导在许多任务中可以实现比手动定位更高的速度和准确性。另外,可通过引导与其他机器视觉工具对
14、准。这是机器视觉的一个非常强大的功能,因为生产期间零件可能会以未知的方向出现在相机视野中。通过定位零件再将其与其他机器视觉工具对齐,机器视觉可以实现自动工具固定。这涉及定位零件上的关键特征以精确放置卡尺、斑点、边缘或其他视觉软件工具从而正确地与零件产生相互作用。这种方法使制造商能够在同一条生产线上制造多个产品并减少了对检测时需要维持零件位置的昂贵的硬件换型的需求。引导需要几何图案搭配。图案搭配工具必须能处理对比度和照明方面之间存在的差异,以及比例、旋转和其他因素的变化,同时每次都要可靠地找到零件。这是因为其他机器视觉软件工具的对准需要图案搭配获得位置信息。(4)测量:测量距离和位置以评估是否符
15、合规格。测量应用中的机器视觉系统计算测量对象上两个点、多个点或几何位置之间的距离以确定这些测量是否符合规格。如不符合标准,视觉系统向机器控制器发送失败信号,触发拒绝机制以将对象从生产线上弹出。在实际应用中,使用固定安装的相机采集通过相机视野的零件图像,然后系统使用软件计算图像中各个点之间的距离。由于许多机器视觉系统可以测量0.0254毫米范围内的对象特征,所以能解决诸多手工接触测量无法处理的应用。(5)检查:识别缺陷、异常和其他制造缺陷。检查应用中的机器视觉系统用于检测制造的产品中的缺陷、污染、功能缺陷和其他异常。如检查药物的药片是否有缺陷,验证显示屏上的图标或确认像素的存在,或检测触摸屏以评
16、估背光对比度的水平。机器视觉也可检查产品的完整性,如保证食品和药品行业产品和包装是否相符,以及检查瓶子的密封、瓶盖和环的安全性。二、 机器替代人眼优势明显,渗透率逐渐提升行业快速发展,需求不断增加。机器视觉的用途可分为定位、识别、引导、测量、检查。其中,定位是对机器视觉最具挑战性的用途。随着国家发布多项政策和规划大力推动智能制造领域,机器视觉行业将受益。同时国家正在制定多项机器视觉行业标准,规范和提高对机器视觉行业要求。经历20年发展,国内机器视觉行业处于高速发展阶段。在多个行业向智能化、自动化转型的背景下,对机器视觉的需求将不断增加。关注上游零部件细分领域,下游应用场景多样。机器视觉上游零部
17、件成本占比较高,是机器视觉最为重要的部分。上游硬件部分包括光源、镜头、工业相机、图像处理器、图像采集卡;软件包括图像处理软件和底层算法。目前国内上游零部件厂商凭借价格优势占据低端市场,而高端产品仍较为依赖进口。机器视觉下游应用广泛,包括半导体、汽车、包装、医药、工业机器人等行业。2019年消费电子和半导体领域机器视觉市场规模将接近30亿元。主要是消费电子需求量大、更新换代速度快,将拉动机器视觉需求。机器视觉替代人眼趋势在近几年逐渐渗透到汽车行业,2019年汽车领域机器视觉市场规模突破10亿元,同比增长约为35%。国外企业遥遥领先,国内企业逐渐崛起。基恩士成立于1974年,为传感器、测量系统、激
18、光刻印机、显微系统以及单机式影像系统的国际化综合供应商,不断推动工厂自动化的创新与发展。奥普特是一家主要从事机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售的国家高新技术企业,为我国最早进入机器视觉领域企业之一。矩子科技坚持以技术研发和产品性能为核心竞争能力,主要产品包括机器视觉设备、控制线缆组件、控制单元及设备。目前,基恩士的竞争优势仍然明显,奥普特和矩子科技仍有一段距离需追赶。但随着国内企业自主研发技术不断提升,持续加强核心竞争力,未来有望超越海外领头企业。第二章 项目背景、必要性一、 图像采集卡图像采集卡(ImageCaptureCard),又称图像捕捉卡,是一种可以获取数字化视频图像信息,并将
19、其存储和播放出来的硬件设备。很多图像采集卡能在捕捉视频信息的同时获得伴音,使音频和视频在数字化过程中同步保存、同步播放。图像采集卡的功能是将图像信号采集到电脑中,以数据文件的形式保存在硬盘上,是进行图像处理必不可少的硬件设备。图像采集卡可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中,利用相关的视频编辑软件,对数字化的视频信号进行后期编辑处理,如剪切画面、添加滤镱、字幕和音效等。在电脑上通过图像采集卡可以接收来自视频输入端的模拟视频信号,对该信号进行采集、量化成数字信号,然后压缩编码成数字视频。大部分图像采集卡都具备硬件压缩功能,在采集视频信号时首先在卡上对视频信号进行压缩,再通过PCI接口
20、把压缩的视频数据传送到主机上。一般的PC视频采集卡采用帧内压缩的算法把数字化的视频存储成AVI文件,高级视频采集卡能把采集到的数字视频数据压缩成MPEG-1格式的文件。由于模拟视频输入端可以提供不间断的信息源,视频采集卡要采集模拟视频序列中的每帧图像,并在采集下一帧图像之前把这些数据传入电脑系统。因此,实现实时采集的关键是每一帧所需的处理时间。如每帧视频图像的处理时间超过相邻两帧之间的相隔时间,将会出现数据的丢失,即丢帧现象。采集卡是把获取的视频序列先进行压缩处理后存入硬盘,即视频序列的获取和压缩是同时完成的,免除了再次进行压缩处理的不便。不同档次的采集卡采集压缩性能质量也将有所不同。图像采集
21、卡主要有两种类型,分别为PCI/PCIe和USB采集卡,而业内企业以生产PCI/Pcle采集卡为主,PCI/PCIe采集卡使用率较高,市场占比约为80%。中国、欧洲和北美为图像采集卡主要生产地区,中国占比约为36%。图像采集卡技术含量高,2020年CR5市场占比约为42%,市场集中度相对较高。2020年全球图像采集卡市场规模为3.31亿美元,同比下降0.06%。目前,北美是全球最大的图像采集卡市场,2020年市场占比达到32%。国内图像采集卡市场规模为3.9亿元。二、 政策规划扶持,机器视觉渗透率逐渐提升在人口老龄化严重、人工成本加重的情况下,国家越来越注重智能制造的发展,为高端装备、人工智能
22、、自动化生产等领域发布各项政策规划支持行业发展,充分支持智能制造行业的产品研发和市场扩展。高端装备制造、人工智能、自动化生产行业均是机器视觉技术的主要应用领域,对于精准度的严格要求需要机器视觉技术的支持。受益于国家各项政策推动,机器视觉行业得以快速发展。中国制造逐渐走出国门,迈向全球。从2013年起,国家陆续发布相关政策与规划为机器视觉行业提供支持。2016年发布的智能制造“十三五”发展规划,提出十大重点任务,加快智能制造装备发展并推动重点领域智能转型。发展规划为高端装备制造和自动化生产的发展提供大力支持,而作为配套设备的机器视觉产品需求也逐渐增加。2019年发布的加快培育共享制造新模式新业态
23、,促进制造业高质量发展的指导意见,提出要求支持平台企业积极应用人工智能技术,发展智能检测功能,不断提升制造全流程的智能化水平。机器视觉技术为智能检测提供便利,提高效率及降低人工成本。随着行业的发展,客户了解到机器视觉技术的应用广泛、增效降本等有利因素后,机器视觉在各行业的渗透率逐渐提升。随着机器视觉技术和产品不断扩张下游应用领域,客户对机器视觉的标准提出更高要求。我国在持续制定机器视觉行业相关标准,机器视觉产业联盟于2020年发布了工业镜头术语及工业数字相机术语两项团体标准,进一步推动国内机器视觉标准的制定。同时智能制造机器视觉在线检测通用要求国家标准正在征求意见,而智能制造机器视觉在线检测测
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