河北光源产品项目可行性研究报告.docx
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1、泓域咨询/河北光源产品项目可行性研究报告目录第一章 市场分析7一、 国内机器视觉行业正处于高速发展阶段7二、 光源10三、 机器替代人眼优势明显,渗透率逐渐提升12第二章 项目建设背景及必要性分析15一、 机器视觉优势明显15二、 政策规划扶持,机器视觉渗透率逐渐提升20三、 下游应用领域广泛,三大制造业领域领头21四、 开创“两翼”发展新局面22五、 依托强大国内市场构建新发展格局24六、 项目实施的必要性26第三章 项目概况27一、 项目名称及项目单位27二、 项目建设地点27三、 可行性研究范围27四、 编制依据和技术原则28五、 建设背景、规模29六、 项目建设进度29七、 环境影响3
2、0八、 建设投资估算30九、 项目主要技术经济指标30主要经济指标一览表31十、 主要结论及建议32第四章 产品规划方案34一、 建设规模及主要建设内容34二、 产品规划方案及生产纲领34产品规划方案一览表34第五章 建筑工程说明36一、 项目工程设计总体要求36二、 建设方案36三、 建筑工程建设指标40建筑工程投资一览表40第六章 发展规划42一、 公司发展规划42二、 保障措施43第七章 运营模式46一、 公司经营宗旨46二、 公司的目标、主要职责46三、 各部门职责及权限47四、 财务会计制度51第八章 SWOT分析54一、 优势分析(S)54二、 劣势分析(W)56三、 机会分析(O
3、)56四、 威胁分析(T)58第九章 劳动安全62一、 编制依据62二、 防范措施63三、 预期效果评价69第十章 工艺技术分析70一、 企业技术研发分析70二、 项目技术工艺分析72三、 质量管理74四、 设备选型方案75主要设备购置一览表75第十一章 节能方案说明77一、 项目节能概述77二、 能源消费种类和数量分析78能耗分析一览表79三、 项目节能措施79四、 节能综合评价81第十二章 人力资源配置分析82一、 人力资源配置82劳动定员一览表82二、 员工技能培训82第十三章 项目规划进度84一、 项目进度安排84项目实施进度计划一览表84二、 项目实施保障措施85第十四章 项目投资分
4、析86一、 投资估算的编制说明86二、 建设投资估算86建设投资估算表88三、 建设期利息88建设期利息估算表89四、 流动资金90流动资金估算表90五、 项目总投资91总投资及构成一览表91六、 资金筹措与投资计划92项目投资计划与资金筹措一览表93第十五章 经济效益及财务分析95一、 经济评价财务测算95营业收入、税金及附加和增值税估算表95综合总成本费用估算表96固定资产折旧费估算表97无形资产和其他资产摊销估算表98利润及利润分配表100二、 项目盈利能力分析100项目投资现金流量表102三、 偿债能力分析103借款还本付息计划表104第十六章 项目招投标方案106一、 项目招标依据1
5、06二、 项目招标范围106三、 招标要求107四、 招标组织方式109五、 招标信息发布112第十七章 风险分析113一、 项目风险分析113二、 项目风险对策115第十八章 项目综合评价118第十九章 补充表格120主要经济指标一览表120建设投资估算表121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营业收入、税金及附加和增值税估算表127综合总成本费用估算表127固定资产折旧费估算表128无形资产和其他资产摊销估算表129利润及利润分配表130项目投资现金流量表131借款还本付息计划表132建筑工程投资一览
6、表133项目实施进度计划一览表134主要设备购置一览表135能耗分析一览表135第一章 市场分析一、 国内机器视觉行业正处于高速发展阶段机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支,全球机器视觉行业发展从20世纪50年代开始,工作主要是二维图像分析与识别,包括光学字符识别、工件表面图片分析、显微图片等分析。60年代开始以研究及理解三维场景的机器视觉。1965年研究学者从数字图像中提取如立方体、楔形体等的三维结构,研究物体形状与物体空间关系,开始对三维机器视觉的研究。受到积木世界的创造性研究的启发,对积木世界做更深入的研究,理解积木玩具组成的三维世界,以此为基础深入研究与理解更复杂的三维场景。从边缘
7、、角点等特征开始,再到线条、平面、曲面等要素,再深入研究至图像明暗、运动以及成像几何,并建立了各种数据结构和推理规则。深入研究积木世界后,70年代起,机器视觉的理念逐步清晰明了,行业发展速度极快。知名大学正式开设“机器视觉”课程,越来越多学者踊跃参与机器视觉理论、算法、系统设计的研究。80年代至今,机器视觉蓬勃发展,新概念、新理论相继涌现。机器视觉全球市场规模从2010年的31.7亿美元增长至2020年的107亿美元,年复合增长率为14.47%。从地区分布来看,机器视觉市场规模最大的为欧洲地区,占全球的36.4%;北美和亚太地区分别占比为29.3%、25.3%,南美、中东、非洲地区的占比为9.
8、1%。受益于全球制造中心向中国转移,中国机器视觉市场发展迅速,将成为欧洲、北美和日本外另一个国际机器视觉厂商的重要目标市场。与全球机器视觉行业相比,国内机器视觉行业起步晚,1999-2003年是我国机器视觉发展的启蒙阶段,开始出现跨专业的机器视觉人才,2004年后进入发展初期,机器视觉企业开始探索与研发自主技术和产品,同时取得一定的突破。经历十年,中国机器视觉产业逐步迈向高速发展阶段。目前,中国有近百家机器视觉相关企业,从事半导体、食品、安防、医疗及金融等各个领域。启蒙阶段(1999-2003):国内企业主要以代理业务为客户进行服务,逐渐熟悉了解行业的标准,从而提高国内行业的标准要求。在代理业
9、务期间,国内机器视觉企业不断吸收消化海外机器视觉的理念和海外企业产品先进技术。国内跨专业的机器视觉人才从了解图像的采集和传输过程、理解图像的品质优劣开始,到初步的利用国外视觉软硬件产品搭建简单机器视觉初级应用系统,逐渐掌握国外机器视觉产品的使用方法。通过市场宣传和推广、技术交流、项目辅导、培训和引导中国客户对机器视觉技术和产品的理解和认知,从而启发客户发现使用机器视觉技术的场合,开启中国机器视觉行业发展进程。特种印刷和烟草等对成本不敏感,但对品质要求较高的领域率先引进机器视觉技术,成为机器视觉技术最早的受益者。机器视觉技术提高了人民币的印刷质量和自动化水平、统一人民币印刷质量标准。作为中国优势
10、产业的烟草领域,机器视觉技术进入烟叶异物剔除、包装检测等工序,替代人工的同时大幅提升了生产效率和产品质量。在特种印刷和烟草行业,机器视觉技术的应用令更多的企业关注机器视觉技术带来的价值和应用前景,机器视觉行业逐步进入发展阶段。发展阶段(2004-2007):国内本土机器视觉企业开始探索自主核心技术及提升、机器视觉软硬件研发,发现更多机器视觉设备和集成的新应用领域并取得关键性突破。受益于制造业逐渐向国内转移,汽车、包装等行业客户对产品质量要求提升,大部分自动化领域的系统集成商开始熟悉并使用机器视觉技术,视觉技术在相关设备中的应用程度也有所提高,如PCB检测、SMT检测等设备国产设备迅速兴起。国内
11、厂商陆续推出新产品,凭借产品性价比和服务的优势填补了国内相关市场需求,逐渐占据低端市场。国内传统产业,如棉纺、农作物、纸张等行业开始使用机器视觉技术作为提升质量、效率、取代人工的工具。高速发展阶段(2008-至今):经历近十年的发展,中国机器视觉进入了高速发展阶段。大批机器视觉核心零部件研发厂商涌现,努力打造了中国创造的机器视觉产品。随着机器视觉技术在半导体、LCD、烟草、印刷、汽车等多个行业的广泛应用,国内企业的产品在实践中不断成熟与完善,国内企业的机器视觉技术仍有较大的上升空间。2015-2018年,中国机器视觉行业市场规模增速较快,维持在40%以上。根据中商产业研究院预测,2020年中国
12、机器视觉市场规模为115亿元,同比增速11.65%。2015-2020年复合增长率为37.97%,较全球机器视觉行业2015-2020年复合增长率高24.31pct。根据中国机器视觉产业联盟统计,国内机器视觉行业以中小企为主,主要集中在销售额1-3千万范围,占31.80%;1千万以下销售额占比为19.80%,3-5千万销售额企业占比13.20%,5千万-1亿元销售额企业占比18.70%,1亿以上销售额企业占16.5%。国外企业占据更大的市场份额与销售优势,主要以高端市场为主,国内大部分机器视觉企业需提升自主研发技术和产品,仍有巨大的上升空间。从区域分布来看,机器视觉企业聚集较为集中,分布在广东
13、省、江苏省、山东省、浙江省、上海市,分别占比为27.01%、15.88%、7.73%、7.63%、4.07%,5个省市共占据62.33%。二、 光源光源照明是影响机器视觉系统输入的重要因素之一,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的光源产品,以达最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯、钠光灯和LED灯。可见光的缺点是光保持稳定的能力较弱,如何使光在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,可采取加防护屏的方式减少环境光的影响。照明系统
14、按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式方便安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。机器视觉对光源的5个要求:(1)高亮度:高速扫描、高速成像,要求曝光时间短的场合;(2)高均匀性:表面检测、缺陷检测,利用灰度差异进行检测的场合;(3)低功耗:移动设备、便携检测系统;(4)长寿命:节约成本和维护费用;(5)光谱特性好:利用光谱单色性检
15、测的场合。目前,机器视觉光源主要采用LED照明为主,主要是形状自由度高,使用寿命长、响应速度快、单色性好、颜色多样、综合性价比高等特点在行业内广泛应用。在国家的规划政策大力推动下,为LED照明产业的可持续发展奠定了坚实的基础。随着环保意识的不断加强、LED照明的技术进步及成本下降,叠加全球LED照明产业转移中国的速度加快,为中国LED照明产业发展提供新的发展机遇。供求方面,国内LED照明产品在海外的渗透率仍较低,随着海外的需求不断的扩大,LED照明作为我国的优势行业,未来仍有巨大的上升空间。2020年中国LED照明市场规模为8627亿元,同比增长14.30%,2017-2020年复合增长率为1
16、0.71%。从LED照明竞争梯队来看,年销售收入20亿元以上为第一梯队,分别有飞利浦、欧普照明、雷士照明、佛山照明、阳光照明等国内外企业;第二梯队为5-20亿元年销售收入,包括雪莱特、勤上光电等企业;第三梯队主要以国内民营企业和知名度较小企业为主。三、 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
17、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
18、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 项目建设背景及
19、必要性分析一、 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。机器视觉系统是
20、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效率
21、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,可在复杂环境中识
22、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,但个别方面
23、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,零件外观
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