机器视觉|机器视觉全产业链布局，奥普特：从 3C 电子向新能源领域拓展( 五 ) 新能源|营收|相机|创投圈|互联

外国企业占据市场领导地位，奥普特为国内少数拥有独立算法库的企业。
由于独立底层算法需要较大的研发投入与较长的研发周期，深度学习的实现难度较高，国内企业的机器视觉软件一般建立在 OpenCV 等开源算法库或者 Halcon、Vision Pro 等第三方商业算法库上，因此毛利率普遍不高。目前国内仅有奥普特、海康视觉和创科视觉等极少数企业拥有独立的底层算法库。

奥普特视觉控制系统产品已实现成熟应用，有望基于新算法特性实现弯道超车。
2020年公司成立奥普特研究院及国家博士后科研工作站，并且在该领域有一系列大型研发项目，其中部分已取得阶段性成果，技术水平可达到国家领先。
奥普特的视觉控制系统包括视觉处理分析软件和视觉控制器。
其中，视觉处理分析软件产品包括 Sci Vision 视觉开发包和 SciSmart 智能视觉软件；在公司重点发展的深度学习领域，公司自研的深度学习算法库平台 Sci Deep Vision ，拥有领域自适应、小样本学习和知识迁移等领先技术，集 20 余项关键功能于一体，具有较强的技术优势，能够大幅提升公司产品的性能与应用场景。

交互性良好是产品的主要优点。奥普特自研的视觉软件 SciSmart 其主要优点包括：
? 操作简单、交互自然：产品可实现对实物照片进行拖拽完成检验，这在电子制造领域尤其具备显著优势，可以帮助使用者不用理解工业流程即可完成参数调整，交互更加容易，结果呈现更加自然。
? 降低编程门槛，缩短开发周期：SciSmart 采用图形化编程替代传统的代码编程，大大降低了编程门槛，从而达到简单易上手，缩短项目开发周期。
? 产品功能全面，支持主流品牌数据交互：新开发的 SciSmart3 具有更加丰富的功能模块，集定位，测量，检测等多种应用场景于一体，同时具有更加高效的非标化定制能力。
此外产品兼容市面上可见的主流相机品牌和 GeniCam 协议。支持串口、TCP 等多种通讯模式及主流的通讯协议，能够很好的实现与其他品牌产品间的数据交互。支持自定义用户运行界面。
3、下游应用：从传统 3C 拓展至新能源等领域，已成功切入重点客户
锂电池产能规模持续扩张，预计 2020 到 2025 年实现高速增长。根据高工产研锂电研究所数据，中国锂电池产能规模持续扩张， 2021 年达到 327GWH ，同比增长 128.67% ，而 2022 年产能规模预计将突破 600GWH ，直到 25 年实现 CAGR+79.6%的产能扩张。

在锂电池市场持续火热的背景下，业内企业纷纷大幅扩产，其中蜂巢能源规划到 2025 年产能 CAGR+165.91%为增幅最大企业，而宁德时代、比亚迪等已经具备较大体量的企业也规划了 20%以上的复合增长率。
机器视觉在锂电池生产中的质检环节起重要作用。
当下锂电池在日常生活中的应用逐渐增多，更多的安全隐患也随之暴露，这使得厂商对于产品缺陷检测的重视程度大幅提升。
因此在锂电池增产的同时，为了提高检测效率与精准度，使用视觉检测设备已经成为主流趋势，机器视觉在前段与中段生产中各关键工序的缺陷检测得以被大量应用。

机器视觉检测锂电池相比人工具有显著优势，奥普特产品已实现成熟应用。相较于人工识别，排除了电池检测结果受检测人员主观意愿、情绪、视觉疲劳等人为因素的影响，可信度高。且在诸多场景中具有十分显著的精准度优势，例如：
? 涂布机检测：1）检测涂料区两侧的留白宽度；2）检测单双面的留白对齐度。