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计算机行业:工业、消费双驱动3D视觉大有可为-230925(28页).pdf

上传人: 淡*** 编号:141689 2023-09-28 28页 2.32MB

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1、请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 2023.09.25 工业、消费双驱动,工业、消费双驱动,3D 视觉大有可为视觉大有可为 齐佳宏齐佳宏(分析师分析师)010-83939837 证书编号 S0880519080007 本报告导读:本报告导读:发源于工业,发源于工业,3D 视觉技术快速迭代视觉技术快速迭代;应用领域持续延展,打开应用领域持续延展,打开 3D 视觉广阔空间视觉广阔空间;群雄逐鹿,掘金群雄逐鹿,掘金 3D 视觉市场视觉市场;3D 视觉带来增量软件需求,推荐虹软科技。视觉带来增量软件需求,推荐虹软科技。摘要:摘要:3D 视觉视觉有望带动视觉算法需求超预期

2、有望带动视觉算法需求超预期,推荐虹软科技。,推荐虹软科技。我们认为,在 3D 视觉行业应用领域不断扩张的背景下,视觉算法以及相关设备需求有望超出市场预期。据此,我们推荐全球安卓系拍摄算法龙头虹软科技,车载视觉和智能商拍业务将成为新的业绩增长点。此外,受益标的包括奥比中光、凌云光、奥普特、当虹科技。发源于工业,发源于工业,3D 视觉技术快速视觉技术快速迭代迭代。1)3D 视觉感知技术最早被用于工业领域的测量和扫描。在技术刚刚诞生时,主要被用于工业设备和零部件的高精度三维测量、物体和材料的微小形变测量等。在多家公司的积极推广下,3D 视觉感知技术快速发展,在过去 10 年内初步实现了从工业往消费电

3、子领域延申的变革。2)3D 视觉目前主要有四种技术路线:激光三角测量、结构光、飞行时间(ToF)、多目视觉等是 3D 视觉目前主要的几种技术路线。几种技术路线的不同之处主要在于发射红外光获取数据的方式不同。应用领域持续应用领域持续拓展拓展,打开,打开 3D 视觉广阔空间。视觉广阔空间。1)据 Yole Devolopement预测,全球3D视觉感知市场规模在2025年将达到150亿美元,CAGR达 20%。2)目前,3D 视觉技术的主要下游行业主要包括消费电子、汽车(自动驾驶与智能座舱)、锂电、半导体、AIOT、工业自动化等。根据 Yole Devolopement 的预测,未来消费电子类和智

4、能汽车行业是3D 视觉市场扩容的重要推动力。群雄逐鹿,掘金群雄逐鹿,掘金 3D 视觉市场。视觉市场。1)消费电子:基于消费电子主流产品主要诞生于国内外大厂,各大厂已经推出了基于不同技术路线的3D 视觉产品,目前专业化定制趋势较为明显。2)3D 工业视觉:主流参与者包括传统 2D 视觉厂商以及新兴厂商。传统 2D 视觉头部厂商在工业高精度和高效率的测量与识别领域展现出了明显优势。风险提示:风险提示:3D 视觉技术产业落地不及预期、现有技术路线被取代 评级:评级:增持增持 上次评级:增持 细分行业评级 计算机 增持 相关报告 计算机 Windows Copilot 激活海量 AI 应用市场 202

5、3.09.24 计算机电力现货市场规则出炉,电力 IT迎来催化 2023.09.20 计算机国产算力催化不断,“鹏腾”生态景气向上 2023.09.12 计算机星闪打造极致交互性能,商用元年正开启 2023.09.10 计算机证券行业信创进入深水区,影响证券 IT 竞争格局 2023.09.07 行业专题研究行业专题研究 股票研究股票研究 证券研究报告证券研究报告 计算机计算机 行业专题研究行业专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 28 目目 录录 1.投资故事.3 2.3D 空间视觉:机器视觉的新突破.3 3.发源于工业,3D 视觉技术快速迭代

6、.4 3.1.行业技术从工业领域逐渐拓宽到更广泛的应用领域.4 3.2.3D 视觉目前主要有四种技术路线.6 4.应用领域持续拓展,打开 3D 视觉广阔空间.8 4.1.全球 3D 视觉市场维持高速增长.8 4.2.我国大力支持机器视觉发展.9 4.3.3D 视觉技术已被广泛应用于 3C 消费电子领域.10 4.3.1.智能手机和穿戴设备是消费电子领域的最主要应用.10 4.3.2.线下 3D 人脸识别技术成为消费电子端长期发展方向.12 4.4.3D 视觉被广泛应用于自动驾驶与智能座舱中.13 4.5.机器视觉技术已成为确保锂电池质量和效率的关键工具.15 4.6.半导体是机器视觉技术最早大

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本文主要介绍了3D视觉技术的发展现状和应用前景。3D视觉技术起源于工业领域,现已快速扩展到消费电子、自动驾驶、智能家居等多个领域。全球3D视觉市场规模预计到2025年将达到150亿美元,年复合增长率20%。3D视觉技术在智能手机、汽车、锂电池制造、半导体制造等领域已广泛应用,并展现出巨大的市场潜力。此外,深度学习技术的发展为3D视觉带来了更高的精度和鲁棒性,使其在更多场景中得到应用。文章还分析了3D视觉技术的主要技术路线,包括激光三角测量、结构光、飞行时间(ToF)和多目视觉等。最后,文章推荐了全球安卓系拍摄算法龙头虹软科技等受益标的,并提示了3D视觉技术产业落地不及预期和现有技术路线被取代等风险。
3D视觉技术如何推动消费电子行业发展? 3D视觉技术在工业自动化中的应用有哪些? 深度学习如何加速3D视觉技术发展?
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