报告发布方：中金企信国际咨询《中金企信发布：2024-2030年在线自动化测控系统市场竞争分析与投资战略预测研发报告》

项目可行性报告&商业计划书专业权威编制服务机构（符合发改委印发项目可行性研究报告编制要求）-中金企信国际咨询：集13年项目编制服务经验为各类项目立项、投融资、商业合作、贷款、批地、并购&合作、投资决策、产业规划、境外投资、战略规划、风险评估等提供项目可行性报告&商业计划书编制、设计、规划、咨询等一站式解决方案。助力项目实施落地、提升项目单位申报项目的通过效率。

中金企信国际咨询相关报告推荐（2023-2024）

《在线自动化测控系统项目商业计划书-中金企信编制》

《2024-2030年机器视觉智能检测系统市场分析及竞争策略研发报告-中金企信发布》

《机器视觉智能检测系统项目可行性研究报告-中金企信编制》

《2024年我国制药装备行业市场需求状况分析及未来发展空间预测-中金企信发布》

《2024年智能装备行业发展概述及应用领域行业分析预测-中金企信发布》

1、在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统基本概述：

根据《国民经济行业分类与代码》（GBT4754-2017）分类标准，在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统属于“C35专用设备制造业”；根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，属于工业自动化范畴。

工业自动化是机器设备或生产过程在不需要人工直接干预的情况下，按预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制的统称，它是涉及仪器仪表、控制系统、机器视觉等众多技术领域的一门综合性技术。工业自动化对于降低各个行业的生产成本，提高企业的经济效益起到了重要的作用。从全球范围看，工业自动化是各国大力推进的方向。

（1）过程控制行业发展现状：过程控制在工业领域是指以厚度、水分、成分、温度和压力等工艺参数作为被控变量的自动控制，是计算机及时地采集检测数据，经过算法得出最佳值迅速地对控制对象进行自动控制和自动调节，也被称为实时控制。过程控制是保持生产稳定、降低消耗及成本、提高生产质量的重要手段。

美国Honeywell、瑞士ABB、美国赛默飞、美国Mahlo等国外龙头企业在过程控制领域发展较早，在技术水平、品牌知名度、业务规模等方面相较于本土企业具备竞争优势，占据以石油、化工等大型复杂项目为代表的高端市场主要份额。经过多年的发展与技术积累，国内过程控制企业逐步进入各细分应用领域，逐步实现对于国外品牌的国产替代。

1）应用领域拓展和检测精度提高，检测设备需求旺盛：在工业自动化中，特别是连续生产过程的自动化中，检测系统是实现生产过程自动化必不可少的技术工具之一。自动检测系统通过对过程参数的准确检测，可以及时准确地反映工艺设备的运行工况，为操作人员提供必要的操作依据，为自动控制系统提供必要的信号，是过程控制中重要的前端系统。随着工业自动化的应用领域不断拓展和工业生产过程中对于检测精细度的要求不断提升，工业自动化产业对于检测设备的需求日益旺盛。

2）工业生产过程日趋复杂，工业控制系统前景广阔：随着生产技术水平的迅速提高与生产规模的持续扩大，工业领域对于自动控制系统的要求不断提升，对于工业自动控制系统的需求日益旺盛。未来随着工业自动化技术在我国各工业领域的普及和外部市场环境的恢复，我国工业控制市场规模将稳步提升，预计2027年我国工业控制系统市场规模将达到151.6亿美元。

在线自动化测控系统融合了精密机械、自动控制、射线吸收衰变、微波技术、精密光学测量技术、软件算法和嵌入式数据处理等多学科技术，需要积累深厚的行业经验。新进入企业难以在短期内实现多学科的交叉整合，掌握核心工艺和关键技术，形成了较高的行业技术门槛，使得市场参与者相对较少。

（2）机器视觉行业发展现状：机器视觉是指用机器代替人眼来做测量和判断，是人工智能正在快速发展的一个分支。相比于人眼识别，机器视觉在速度、精度、环境适应性、客观性、效率性、感光范围等方面优势明显，具有检测速度快、识别精度高、工作时间长、信息方便集成、适应恶劣环境等核心特征。

机器视觉系统是智能制造装备的重要组成部分。智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。机器视觉作为机器的“眼睛”和视觉“大脑”，属于智能装备感知、分析部分的关键零部件，也是整个智能制造系统中的重要信息输入端口。智能制造的实现需要广泛联通各类生产设备，并通过智能控制系统将各类生产设备所采集的信息进行汇总和分析，最终做出高效、精确的自主决策，而机器视觉技术是生产设备采集信息的重要方式，是智能制造的基础。

1）国外机器视觉发展较早，应用场景不断扩充，全球市场规模持续提升：自1969年成像传感器诞生起，国外机器视觉产业开始萌芽，经多年发展，目前已进入产业发展中期。随着自身技术的成熟和各行业智能制造需求的增长，机器视觉的应用场景不断扩充，在电子制造、平板显示、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装、制药、生命科学等众多行业均成功应用。根据《机器视觉发展白皮书（2021版）》的数据，未来随着应用领域的不断丰富，全球机器视觉产业市场规模有望进一步提升，预计2025年全球机器视觉产业市场规模达到215亿美元。

2）我国机器视觉产业起步晚，发展迅速，未来前景广阔：我国机器视觉产业起步较晚，早期主要以技术引进的方式快速掌握国外机器视觉的先进经验。凭借我国发达的制造业基础，我国机器视觉产业高速发展，已进入发展中期。近年来，国家大力推进制造业转型和智能制造，国内制造业升级转型和国产化替代的趋势明显加快，我国机器视觉行业迎来了空前的发展机遇，市场规模快速提升。根据预计2025年，我国机器视觉产业市场规模达到350亿元。

机器视觉是先进成像、图像算法、自动化等多技术的融合，需要软硬结合、协调发展才能形成完整的视觉系统，以满足应用行业在精度、效率、兼容性和性价比等产品指标上的要求。由于机器视觉解决方案中核心部件和关键软件算法的技术门槛高，对潜在的市场进入者形成较强的技术壁垒。

2、在线自动化测控系统、机器视觉智能检测系统市场运行现状分析：在国家大力支持智能制造的大背景下，在线自动化测控系统、机器视觉智能检测系统在各个下游行业的销售额整体呈上升趋势。相关产品目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，确立了公司在片材检测领域的领先地位。

（1）在线自动化测控系统：在线自动化测控系统可以实现片材质量的在线测量、纵向和横幅闭环控制，具有较高的检测精度和闭环控制性能，在各下游应用领域的产品核心指标优于或接近行业内主要优秀厂商。

（2）机器视觉智能检测系统：机器视觉检测行业的主要企业有Isra Vision AG（以下简称“ISRAVISION”）、Wintriss Engineering Corporation（以下简称“Wintriss”）、天准科技、精测电子、矩子科技、奥普特等企业。

3、产业发展前景分析：

（1）过程控制行业：

1）产品形态从单一系统向整体解决方案转变：传统模式下，工业自动化行业内自动控制系统与自动检测系统相对独立，自动检测系统提供商专注于提供专业的检测设备，自动控制系统提供商专注于对各类设备进行系统集成和控制。随着全球工业和制造业正向着一体化、数字化和智能化的方向发展，对检测、控制设备等均出现更精细化、专业化的要求，对自动化的需求上也将从单一系统转向整体解决方案。面对下游行业对于自动化产品的需求，过程控制企业在设备生产和发展上更加关注下游行业的生产场景，由原有的仅提供专业检测设备或控制集成服务逐步转变为提供检测、控制一体的解决方案。

2）行业国产替代趋势日趋明显：相较于欧美、日本等国家，我国过程控制产业起步较晚，国外知名厂商占据国内市场的主要份额。

近年来，我国本土工业自动化品牌快速发展。相较于国外企业，本土企业在服务和产品价格上具备明显优势。服务方面，本土企业贴近下游用户，对客户的需求和现状有充分了解，能够快速响应客户需求，提供全面且有保障的后期服务；价格方面，国内品牌具备成本优势，更加适合国内中小企业快速发展的节奏，满足其低成本自动化改造需求。目前，我国过程控制行业仍有广阔的国产替代空间，未来随着国内厂商技术的不断成熟与发展，行业内国产化替代趋势不断强化。

（2）机器视觉行业：

1）深度学习有望融入机器视觉算法，驱动产业加速发展。相比于传统检测手段，基于深度学习的视觉检测在产品缺陷检测中应用具有更高效及自动的提取特征能力、突出的抽象和表达能力。然而，复杂的工业生产环境、多种多样的生产工艺等因素，造成外观缺陷种类和特征各不相同。目前，基于深度学习的缺陷视觉检测系统在行业应用上尚无通用的检测算法，针对不同的应用场景，需要分析设计最优的图像采集和检测方案。未来，随着相关技术的不断发展，深度学习技术有望与机器视觉系统在工业检测领域充分融合，进一步提升生产制造过程中的检测水平。

2）嵌入式系统技术发展推动相机智能化：嵌入式系统技术在机器视觉中的应用不断拓展，形成以智能相机为代表的智能化机器视觉设备。相比于基于上位机的视觉技术，嵌入式系统技术将用于实现图像处理和深度学习算法的AI模块集成至工业相机，实现边缘智能，能够同时胜任图像采集与数据处理工作。

3）逐步将上位机的图像处理能力移至图像采集卡或图像处理板卡：

随着FPGA技术和并行处理技术等多种底层技术的发展，图像采集卡的预处理能力和图像处理板卡处理能力未来将日益强化，大数据量复杂运算的实时处理都变为可能，上位机将成为简单的信息交互界面。

4）AI大模型快速发展，但是大模型应用场景尚存在局限性：2023年4月，Meta宣布推出SAM大模型（Segment anything model）及其训练数据集SA-1B，并在GitHub上开源，推动了机器视觉通用基础大模型的研究与应用。SAM大模型用GPT的方式让计算机具备理解图像中个体对象，对图像进行观察、思考和逻辑推理的能力，主要用于对图像或视频中物体的识别和分割，具备处理大规模数据、准确率和性能高等优点。但是大模型往往注重识别被测物体的大致特征，而弱于甄别被测物体上的裂痕、损坏、污染、划痕等细节特征，从而在测量、检测等精细化要求较高的任务中表现欠佳，而机器视觉厂商在缺陷案例方面积累深厚，长期专注于AI缺陷检测算法的开发，性能已经得到真实生产场景的验证。目前在测量、检测等任务中，单靠大模型尚不足以提升整体工作效率，大模型与厂商小模型相结合或才能实现更为准确的缺陷检测。

5）3D机器视觉覆盖场景广，未来发展空间较大：2D视觉起步较早，技术相对成熟，目前在自动化领域和产品质量控制过程中应用广泛。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，可以在六个自由度（x、y、z、旋转、俯仰、横摆）上定位被摄目标，打破2D视觉技术存在的光源变化、物体表面信息对比依赖度高以及多重信息检测复杂度较高的问题，具备高精准、高稳定性等优势。在工业自动化中，若能够保证目标物体的有序平铺，2D视觉通常能够做得高效且经济，但如果目标物体是无序的，则需要3D视觉的加持，两者在不同的使用场景下有各自的优势，2D+3D或成最佳方案。

1、企业填写“企业信息反馈表”确认订购意向;
2、由我方出示合同样本，双方确认合同条款即可签署达成合作；
3、双方按照合同条款约定订购方按合同约定金额汇入我方账户;
4、我方确认订购方款项到账后以邮件与快递形式将材料与国家认可正规发票提供订购方（注：相关细节合同条款中有具体体现）