福州关于成立工业机器视觉成像部件公司可行性报告【模板范文】.docx

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1、泓域咨询/福州关于成立工业机器视觉成像部件公司可行性报告福州关于成立工业机器视觉成像部件公司可行性报告xx投资管理公司报告说明xx投资管理公司主要由xxx有限责任公司和xx（集团）有限公司共同出资成立。其中：xxx有限责任公司出资819.00万元，占xx投资管理公司70%股份；xx（集团）有限公司出资351万元，占xx投资管理公司30%股份。根据谨慎财务估算，项目总投资7780.56万元，其中：建设投资6322.63万元，占项目总投资的81.26%；建设期利息143.04万元，占项目总投资的1.84%；流动资金1314.89万元，占项目总投资的16.90%。项目正常运营每年营业收入13000.

2、00万元，综合总成本费用10284.33万元，净利润1985.44万元，财务内部收益率19.05%，财务净现值2992.92万元，全部投资回收期6.11年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。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，201

3、9-2021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，2021年我国图像采集卡的销售额占

4、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、组件和服务三大类。其中，机器视觉组件包括

5、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2019-2021年销售额同期年均复合增长率达到

6、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年度调查数据仅为153家样本数量的限制，叠加这

7、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。本报告基于可信的公开资料，参考行业研究模型，旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。目录第一章 拟成立公司基本信息10一、 公司名称10二、 注册资本10三、 注册地址10四、 主要经营范围10五、 主要股东10公司合并资产负债表主要数据11公司合并利润表主要数据11公司合并资产负债表主要数据12公司合并利润表主要数据13六、 项目概况13第二章 行业、市场分析18一、 行业发展历程18二、 机器视觉行业发展概况20第三章 项目背景分析22一、 机器视觉行

8、业新技术未来发展趋势22二、 机器视觉行业的发展动力25三、 机器视觉行业在发展情况28四、 打造一流营商环境31五、 推动产业链供应链优化升级，加快构建现代产业体系31六、 项目实施的必要性35第四章 公司成立方案36一、 公司经营宗旨36二、 公司的目标、主要职责36三、 公司组建方式37四、 公司管理体制37五、 部门职责及权限38六、 核心人员介绍42七、 财务会计制度43第五章 法人治理结构47一、 股东权利及义务47二、 董事49三、 高级管理人员54四、 监事56第六章 发展规划分析58一、 公司发展规划58二、 保障措施64第七章 风险风险及应对措施67一、 项目风险分析67二

9、、 项目风险对策69第八章 选址分析71一、 项目选址原则71二、 建设区基本情况71三、 充分激发民营经济活力74四、 实施扩大内需战略，提升现代化国际化水平74五、 项目选址综合评价77第九章 环保分析78一、 编制依据78二、 环境影响合理性分析78三、 建设期大气环境影响分析79四、 建设期水环境影响分析80五、 建设期固体废弃物环境影响分析80六、 建设期声环境影响分析80七、 环境管理分析81八、 结论及建议82第十章 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第十一章 项目经济效益评价86一、 基本假设及基础参数选取86二、 经济评

10、价财务测算86营业收入、税金及附加和增值税估算表86综合总成本费用估算表88利润及利润分配表90三、 项目盈利能力分析90项目投资现金流量表92四、 财务生存能力分析93五、 偿债能力分析93借款还本付息计划表95六、 经济评价结论95第十二章 投资估算96一、 编制说明96二、 建设投资96建筑工程投资一览表97主要设备购置一览表98建设投资估算表99三、 建设期利息100建设期利息估算表100固定资产投资估算表101四、 流动资金102流动资金估算表102五、 项目总投资103总投资及构成一览表104六、 资金筹措与投资计划104项目投资计划与资金筹措一览表105第十三章 项目总结分析10

11、6第十四章 附表108主要经济指标一览表108建设投资估算表109建设期利息估算表110固定资产投资估算表111流动资金估算表111总投资及构成一览表112项目投资计划与资金筹措一览表113营业收入、税金及附加和增值税估算表114综合总成本费用估算表115固定资产折旧费估算表116无形资产和其他资产摊销估算表116利润及利润分配表117项目投资现金流量表118借款还本付息计划表119建筑工程投资一览表120项目实施进度计划一览表121主要设备购置一览表121能耗分析一览表122第一章 拟成立公司基本信息一、 公司名称xx投资管理公司（以工商登记信息为准）二、 注册资本1170万元三、 注册地址

12、福州xxx四、 主要经营范围经营范围：从事工业机器视觉成像部件相关业务（企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）五、 主要股东xx投资管理公司主要由xxx有限责任公司和xx（集团）有限公司发起成立。（一）xxx有限责任公司基本情况1、公司简介公司始终坚持“人本、诚信、创新、共赢”的经营理念，以“市场为导向、顾客为中心”的企业服务宗旨，竭诚为国内外客户提供优质产品和一流服务，欢迎各界人士光临指导和洽谈业务。公司注重发挥员工民主管理、民主参与、民主监督的作用，建立了工会组织，并通过明确职

13、工代表大会各项职权、组织制度、工作制度，进一步规范厂务公开的内容、程序、形式，企业民主管理水平进一步提升。围绕公司战略和高质量发展，以提高全员思想政治素质、业务素质和履职能力为核心，坚持战略导向、问题导向和需求导向，持续深化教育培训改革，精准实施培训，努力实现员工成长与公司发展的良性互动。2、主要财务数据公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额3256.672605.342442.50负债总额1070.78856.62803.09股东权益合计2185.891748.711639.42公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业

14、收入6902.235521.785176.67营业利润1430.161144.131072.62利润总额1238.23990.58928.67净利润928.67724.36668.64归属于母公司所有者的净利润928.67724.36668.64（二）xx（集团）有限公司基本情况1、公司简介公司满怀信心，发扬“正直、诚信、务实、创新”的企业精神和“追求卓越，回报社会” 的企业宗旨，以优良的产品服务、可靠的质量、一流的服务为客户提供更多更好的优质产品及服务。公司秉承“以人为本、品质为本”的发展理念，倡导“诚信尊重”的企业情怀；坚持“品质营造未来，细节决定成败”为质量方针；以“真诚服务赢得市场，以

15、优质品质谋求发展”的营销思路；以科学发展观纵观全局，争取实现行业领军、技术领先、产品领跑的发展目标。 2、主要财务数据公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额3256.672605.342442.50负债总额1070.78856.62803.09股东权益合计2185.891748.711639.42公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入6902.235521.785176.67营业利润1430.161144.131072.62利润总额1238.23990.58928.67净利润928.67724.36668.64归属

16、于母公司所有者的净利润928.67724.36668.64六、 项目概况（一）投资路径xx投资管理公司主要从事关于成立工业机器视觉成像部件公司的投资建设与运营管理。（二）项目提出的理由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检测中逐步推广

17、。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。全市经济总量连跨4个千亿元台阶，2020年预计突破万亿元，人均GDP突破12.5万元；产业体系更加完备，结构更加优化，主导产业集群发展、规模壮大，数字经济增加值占GDP比重达45%，海洋经济总产值接近三千亿元；新一轮城市升级有力推进，福州新区稳步发展，滨海新城蓄势崛起，长乐撤市设区，滨海城市格局加

18、快形成；省会中心城市地位巩固提升，立体交通网络逐步完善，城市交通迈入地铁时代，综合通道、空港枢纽功能更加凸显；“放管服”改革持续深化，营商环境排名大幅提升，行政审批办理时限压缩比例全国第一，城市信用综合排名跃升全国前列，智慧城市建设全面提速；“一带一路”合作持续拓展，福建自贸区福州片区建设取得积极成效；榕台融合交流持续深化，台胞台企同等待遇政策有效落实，对台工作创造多个全国第一；民生事业水平显著提高，城乡居民收入增速保持高于经济增速，教育、医疗、卫生、文化等发展水平走在全省前列，基本公共服务持续完善，社会保障体系更加健全；高质量打赢脱贫攻坚战，全市建档立卡贫困人口全部脱贫，贫困村、扶贫开发工作

19、重点县提前实现摘帽退出，对口协作成效显著；生态优势更加凸显，生态环境质量保持优良；市域社会治理现代化试点工作加快推进，疫情防控取得重大战略成果，平安福州、法治福州建设持续深化，共建共治共享模式不断健全；全面从严治党向纵深推进，政治生态持续向好。“十三五”规划目标任务即将完成，全面建成小康社会胜利在望，有福之州、幸福之城建设向前推进了一大步，为开启全面建设现代化国际城市新征程奠定了坚实基础。（三）项目选址项目选址位于xx（以最终选址方案为准），占地面积约22.00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。（四）生产规模项目建成后，

20、形成年产xx套工业机器视觉成像部件的生产能力。（五）建设规模项目建筑面积23648.99，其中：生产工程14701.54，仓储工程4683.18，行政办公及生活服务设施2536.50，公共工程1727.77。（六）项目投资根据谨慎财务估算，项目总投资7780.56万元，其中：建设投资6322.63万元，占项目总投资的81.26%；建设期利息143.04万元，占项目总投资的1.84%；流动资金1314.89万元，占项目总投资的16.90%。（七）经济效益（正常经营年份）1、营业收入（SP）：13000.00万元。2、综合总成本费用（TC）：10284.33万元。3、净利润（NP）：1985.44

21、万元。4、全部投资回收期（Pt）：6.11年。5、财务内部收益率：19.05%。6、财务净现值：2992.92万元。（八）项目进度规划项目建设期限规划24个月。（九）项目综合评价该项目符合国家有关政策，建设有着较好的社会效益，建设单位为此做了大量工作，建议各有关部门给予大力支持，使其早日建成发挥效益。第二章 行业、市场分析一、 行业发展历程从全球范围来看，机器视觉行业起源于20世纪70年代，发展至今，行业已经历五个发展阶段。第一阶段，1969-1979年，在成像传感器诞生的驱动下，机器视觉进入产业萌芽期。1969年美国贝尔实验室成功研制出CCD传感器，可以直接把图像转换为数字信号并存储到电脑中

22、参与计算和分析，从而为机器视觉的产生奠定了基础；第二阶段，1980-1989年，在需求应用的驱动下，机器视觉进入起步期。机器视觉概念首次在产业界被提及，加拿大的TeledyneDalsa、英国的E2V以及美国的Cognex（康耐视）等相关知名企业诞生；第三阶段，1990-1999年，随着需求端应用的不断发展，机器视觉行业进入成长波动期。其中，1990年半导体产业的发展为机器视觉行业提供了较大的发展潜力，但受限于成像技术和算法算力尚不成熟，无法有效满足行业的应用需求，难以全面推广；第四阶段，2000-2009年，在应用和算力的共同驱动下，机器视觉进入产业发展早期。在CPU算力大幅提升，FPD平板

23、显示制造、PCB检测和汽车制造等行业陆续对机器视觉技术应用表现出强烈需求的双重因素影响下，产业需求和技术进步共同促进了机器视觉行业的快速发展与繁荣。我国机器视觉产业也在这个阶段加入了全球阵营；第五阶段，2010-2020年，AI算法的兴起推动机器视觉进入发展中期。2016年以来AI迅速发展，随着人工智能赋能的机器视觉开始在智能制造应用中的加速普及，相关产业得到了进一步发展。相较而言，我国机器视觉行业虽起步较晚，但发展速度较快，行业已经历三个发展阶段。第一阶段，1995-1999年，随着对国外设备与技术的引进与吸收，我国机器视觉行业进入了萌芽期。但由于算法、算力及成像技术尚不成熟，我国仅有航空航

24、天、军工及高端科研等核心机构和行业开始出现应用，部分相关企业作为国外代理会提供机器视觉器件及技术服务；第二阶段，2000-2008年，在应用与算法的双驱动下，我国机器视觉行业迈入了起步期。随着算力强度的进一步提升，且国内如人民币印钞质量检测、邮政分拣等行业对机器视觉提出强烈的应用需求，我国开始出现一些专业的机器视觉企业；第三阶段，2009-2020年，我国机器视觉产业逐步进入高速发展期。特别指出的是，2010年后，以苹果为代表的手机产业的飞速发展给整个3C电子制造业带来巨大的变革。一方面，随着3C电子制造产业进入高精度时代，迫切需要用机器替代人工来保障产品加工精度和质量的一致性；另一方面，3C

25、电子由于更新较快，应用场景较为丰富，大大扩展了机器视觉的应用。受到这两方面因素的共同影响，加速促进了我国机器视觉产业的发展，我国陆续涌现出近百家机器视觉企业。此外，2016年以来AI算法的发展，再次为我国机器视觉行业注入新一轮的发展活力。整体来看，从2010年开始的近十年，我国机器视觉产业发展一直保持20%-30%的增速。二、 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，根据测量结果做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物

26、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上，核心零部件大约占比45%、软件开发大约占

27、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、检测四大功能，通常下游应用企业会将相关设备配置应

28、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。第三章 项目背景分析一、 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源布局等光源技术，

29、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。随着智能制造变革来临，面对复

30、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，机器视觉产品已经广泛应用于3C

31、、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能化程度不断提升，

32、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。通过对智能芯片和算法的集成，智能工

33、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能力为机器视觉提供

34、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。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

35、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26,736万人，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

36、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

37、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

38、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

39、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

40、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。三、 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

41、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

42、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

43、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

44、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。四、 打造一流营商环境接轨国际标准，深化“放管服”改革，牢牢把握“市场主体满意”和“营商评价提升”双导向，打造市场化法治化便利化国际化的营商环境。统筹做好福州市和福州新区营商环境评价工作。持续深化“多证

45、合一”改革，拓展“互联网+政务服务”，发挥好“e福州”等平台作用，更大程度便民利民。加快信用立法进程，健全新型监管机制，落实失信联合惩戒等制度。加快推动区域政务数据共享，推动建设闽东北营商环境服务平台，促进更多事项集成办理、跨市通办。健全企业家恳谈会等机制，提高政府服务效能，构建“亲”、“清”新型政商关系。五、 推动产业链供应链优化升级，加快构建现代产业体系推进园区标准化建设。实施工业（产业）园区标准化建设行动，推动产业基础高标准再造，打造产业高质量发展的重要平台和强力引擎。完善园区规划布局，按照分类施策、全面提升原则，强化试点示范，探索不同类型园区建设模式，构建福州特色的园区建设标准体系。开

46、展园区投资质量和集约用地评价工作，提高土地利用效率，保障园区转型升级用地需求。提升园区“七通一平”标准化建设水平，完善科研、产业服务、教育、医疗、商业等配套，打造产城融合的都市型园区。促进“银园对接”、“银企对接”，创新园区建设投融资模式，争取更多金融支持。优化园区管理机制，稳妥推进园区整合，探索委托管理经营等模式，提升管理运营效能。扶引大龙头、培育大集群、发展大产业。坚持把发展经济着力点放在实体经济上，构建质量优、效率高、动力强的现代产业体系。大力培育和引进龙头企业，通过支持技改、扩大投资等方式，扶引一批百亿、千亿级龙头企业。强化以企引企、以商招商，大力引进世界500强、央企民企500强、行

47、业独角兽企业。推进产业延链补链强链，重点围绕新型显示、高端化纤、新能源、生物医药等产业，精准招引一批重大项目，支持龙头企业开展产业链垂直整合和跨区域横向拓展，培育产业大集群。布局建设上下游企业联盟，提升产业基础制造和协作配套能力，推动产业链供应链多元化，发展大产业。完善质量基础设施，加强标准、计量、专利建设。深化跨市域跨行业分工协作，积极与周边城市、“一带一路”沿线国家和地区共建产业链供应链。培育壮大战略性新兴产业。实施战略性新兴产业集群发展工程，全力支持新技术、新业态、新模式创新突破，推动战略性新兴产业发展提速、比重提升。聚焦新一代信息技术，推动互联网、大数据、人工智能等与各产业深度融合、智能网联，打造通讯器件、物联网等生产研究基地；聚焦智能装备与新型材料，重点发展壮大工业机器人、智能专用设备、特种玻璃、功能陶瓷、石墨烯、纺织新材料、高品质特殊钢等高端装备、新型功能材料产业集群；聚焦新能源汽车，立足区域协同，大力引进整车厂及汽车产业链相关项目，形成集汽车制造、销售、服务为一体的产业集聚区