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工业AI在线控制及检测技术

jh18616091022 来源:AIOT大数据 2023-04-18 14:17 次阅读

在线自动化测控系统、机器视觉智能检测系统主要构成及工作原理如下:

(1)在线自动化测控系统

在线自动化测控系统包含片材在线测控系统、激光测厚系统和冷凝水回收/集散控制系统三类产品

片材在线测控系统、激光测厚系统两类产品搭载的传感器、检测原理和检测指标不同,其中,片材在线测控系统可选择使用X射线传感器、β射线传感器、微波水分传感器或红外水分传感器等一种或多种组合使用,采用射线穿透衰减、微波谐振、红外线吸收反射原理,用来检测电池极片、铜箔、薄膜、无纺布、纸张等片材的面密度/厚度/克重/定量、灰分、水分等指标;激光测厚系统使用激光位移传感器,采用激光反射原理,用来检测电池极片辊压后的厚度指标。

片材在线测控系统和激光测厚系统在产品的结构形态和工作原理较为相似,主要由传感器、扫描架、高速数据处理模块、上位机(工作站)及控制软件和供料调节执行机构组成,以“片材在线测控系统”为例对两类产品的工作原理介绍如下:

①片材在线测控系统

A、产品的构成及功能介绍片材在线测控系统由扫描架搭载传感器对片材做实时在线精准扫描检测,高速数据处理模块对传感器采集的检测数据进行滤波、对位和压缩等预处理后,将检测数据传输至上位机;上位机根据检测到的实时面密度数据与目标值对比的偏差,通过横纵向闭环算法计算输出横向和纵向控制信号给供料调节执行机构,改变对应的供料量完成闭环反馈控制,从而保证片材品质的稳定一致。同时,系统实时显示并记录检测数据和控制效果。

锂电池极片面密度在线测控系统为例,闭环控制的系统架构如下图示:

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a、横幅控制

该产品使用高速数据处理模块,具有高速、高精度并行数据采集及处理能力,能够实时向上位机传输采集数据。上位机通过自主研发的横向对位算法,将纯滞后的面密度检测数据与前段挤出位置的模头螺栓一一对应,根据实时的面密度数据,自动映射到模头物理位置,自动调节横幅分区供料,实现自动横幅面密度闭环控制,并采用多点解耦算法和反走形算法,有效解决邻域干扰问题。通过横幅模头闭环控制,有效地改善了横幅涂布面密度与目标值之间的偏差。控制的效果越好,偏离目标值的幅度越小,横幅闭环控制效果如下图所示:

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b、纵向控制

采用针对大延时纯滞后的预估模型算法,计算控制上料泵的上料量,实现极片纵向涂布面密度的自动闭环控制。纵向闭环控制效果如下图所示:

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②冷凝水回收/集散控制系统

冷凝水回收控制系统使用可调节热泵,利用工作蒸汽减压前后的能量差作为动力,回收利用低品位的尾汽和蒸汽冷凝水系统产生的二次蒸发汽,从而有效降低新鲜蒸汽的消耗量。制浆造纸过程控制是集散控制系统的典型应用案例。通过采集制浆过程中的生产数据,对蒸煮、洗筛漂到打配浆、流送、网部、干燥、卷取等整个工艺过程进行全面控制。该系统可配合片材在线测控系统、机器视觉智能检测系统使用,全面共享定量、灰分、水分、缺陷等检测数据,实现了产品最终质量与制浆造纸过程工艺参数的集散控制。

(2)机器视觉智能检测系统

机器视觉智能检测系统分为WIS视觉检测系统、VIS视觉检测系统和X-ray内部缺陷检测系统三大类,可实现的检测功能覆盖表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量系列产品,具体如下面所示:

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①WIS视觉检测系统

WIS视觉检测系统是基于FPGA图像处理的视觉检测系统,由光源、镜头、CameraLink接口工业线阵相机(以下简称“CameraLink相机”)、图像处理板卡、交换机、上位机(工作站)等构成。工作原理如下图所示:

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光源、镜头、相机等部分负责光学照明、成像和图像信息采集。在图像数据处理环节,基于FPGA的图像处理板卡可直接接入相机信号,进行解码、缺陷定位、特征提取及缺陷过滤筛选等处理,再将处理结果通过交换机传输至上位机进行缺陷信息显示。同时,根据检测出的异常情况进行警示或输出控制信号给辅助控制设备,进行报警、贴标、在线剔除或报废等处理。区别于其他基于上位机采用纯数据采集卡的视觉检测系统,图像处理板卡采用全FPGA多路并行流水结构,实现缺陷检测的本地处理,显著提高了图像信息处理速度,保证爆发性或持续性大量缺陷的实时处理,并降低对上位机的算力要求,在高速、宽幅、多相机检测场景下,一台上位机可以连接数十台相机,该种系统性价比优势突出。

②VIS视觉检测系统

VIS视觉检测系统由光源、镜头、相机、上位机(工控机)等组成,是一款基于上位机进行图像信息处理的视觉检测系统。VIS视觉检测系统可搭配网口接口的工业线阵相机(以下简称“网口相机”)、3D相机、CameraLink相机等使用。VIS视觉检测系统工作原理如下所示:

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光源、镜头、相机等硬件部分主要负责光学照明、成像和图像信息采集,通过网卡或采集卡等将图像信息传输至工控机,工控机利用视觉算法软件对成像结果进行处理分析、输出分析结果,再将处理结果通过交换机传输至PLC,PLC实现对报警灯、贴标机等辅助设备的控制。

③X-ray内部缺陷检测系统

X-ray内部缺陷检测系统与VIS视觉检测系统的图像分析处理原理相似,在图像采集环节搭配的相机不同,X-ray内部缺陷检测系统搭配X-rayTDI相机或平板探测器,将X-ray以一定的角度射入锂电池电芯的边角位,在检测器上生成图像并传输至上位机。上位机通过视觉算法软件查找缺陷信息,从而判断电芯的质量是否符合工艺要求。

X-ray内部缺陷检测系统除了具备电芯缺陷信息检测外,还运用了机器视觉识别和定位功能,集成了电芯搬运、电芯定位、电芯运输、电芯扫码、不良品分类以及电芯下料等功能,可实现对电芯检测信息的追溯管理。

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在线自动化测控系统具备在线测量和实时闭环控制的特点,属于过程控制领域。

1、过程控制行业发展概况

(1)行业基本概念

①过程控制行业介绍

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。依据具体职能和组成的不同,过程控制技术可分为自动检测系统、自动控制系统、自动保护系统和自动操纵系统四类。过程控制与工业自动化、产品之间的关系如下图所示:

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自动检测系统和自动控制系统类情况如下:

A、自动检测系统

自动检测系统是指自动连续地对面密度、厚度、灰分、水分等各种工艺变量进行测量,并在上位机中对测量结果进行分析输出,为实现自动化控制提供输入信息。根据测量原理的不同,自动检测系统可以分为射线式、激光式、微波式、超声波式等。目前,片材在线自动检测主要是片材的厚度/面密度/水分或其它成分含量的在线检测,如厚度(面密度)国际同行通用的检测方式主要是射线测厚、激光反射测厚、红外测厚等,水分的主要检测方式主要是红外检测和微波检测;其他成分检测主要是射线检测或红外检测。每种检测方式各有优缺点,具体如下:

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当前片材生产过程中在线实时、非接触高精度检测要求日益提升,射线检测、激光检测、红外检测、微波检测在相关业务的检测场景中仍是行业内重点发展的检测技术,且随着涂覆、复合等深加工新材料应用场景增多,射线类面密度检测技术性能明显优于其他检测手段,具有广阔的市场空间。公司各类产品所使用的射线检测、激光检测、红外检测、微波检测等检测技术是行业内主流技术,且符合行业发展趋势。行业内未出现新的技术替代现有检测技术。

B、自动控制系统

自动控制系统是指利用自动控制仪表及装置,对生产过程中某些重要的工艺变量进行自动调节,使它们在受到外界干扰影响偏离正常状态后,能够自动地重新回复到规定的范围之内,从而保证生产的正常进行。按控制原理的不同,自动控制系统分为开环控制系统和闭环控制系统,在开环控制系统中,系统输出只受输入的控制,控制精度和抑制干扰的特性都比较差;闭环控制系统是建立在反馈原理基础之上的,利用输出量同期望值的偏差对系统进行控制,可获得比较好的控制性能。

②过程控制对于智能制造的重要性

智能制造需要强大的工业自动化作为支撑。过程控制是工业自动化的重要分支,广泛应用于新能源电池、薄膜、造纸、无纺布及卫材、医药和食品等过程工业领域。随着人们物质生活水平的提高以及市场竞争的日益激烈,过程工业产品的质量和功能也向更高的层次发展,为满足优质、高产、低消耗等要求,过程控制已经成为现代过程工业不可或缺的重要组成部分。我国智能制造尚处于起步阶段,过程控制作为智能制造在过程工业领域实现的根基,其应用水平将直接影响未来智能制造在过程工业的发展。

(2)过程控制行业发展现状

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。

根据GrandViewResearch数据,2020年全球自动检测设备规模已达到68.7亿美元。未来在全球工业自动化不断发展的驱动下,市场规模仍将保持持续增长。

从细分领域角度,在线检测产品主要涉及自动检测设备中的射线检测设备、激光检测设备和微波检测设备。射线检测技术、激光检测技术和微波检测技术等作为无损检测技术,应用范围广泛。

射线检测设备方面,工业检测设备利用射线特质,在不影响、不损害被检对象使用性能的前提下,检测物料的缺陷和不均匀性、判断其状态。检测手段的非破坏性、检测结果的连续性和数据的可视化特性,避免了取样试验以点带面的局限性、弥补了人工感官检查的不足,使检查结果更具真实性、科学性,被广泛应用到工业品成分检测和内部缺陷等。随着检测精度要求提升和下游应用场景的不断增加,射线检测需求将保持快速增长。

激光检测设备方面,激光广泛应用于仪器与传感器领域、材料加工与光刻领域、通信与光存储领域、科研与军事领域等。激光检测设备应用的是激光传感器,

根据MordorIntelligence数据,2020年全球激光传感器市场规模达到9.89亿美元。MordorIntelligence预计未来全球激光传感器市场规模将以9.61%的年复合增长率持续增长,2026年将达到17亿美元。

微波检测设备方面,微波对非金属复合材料具有较好的穿透性,多用于检测塑料、陶瓷、玻璃、橡胶、木材以及各种复合材料等,如检测纸张/无纺布中的水分、胶接结构和蜂窝结构件中的分层、金属加工工件表面粗糙度、裂纹等,应用场景广泛,市场需求量较大。

②工业生产过程日趋复杂,工业控制系统前景广阔

工业控制系统包括监控控制和数据采集系统,以及分布式控制系统和使用可编程逻辑控制器控制本地化过程的小型控制系统,自动控制系统也属于工业控制系统范畴。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。

根据AMRAnalysis数据,2019年我国工业控制系统市场规模为105.6亿美元。2020年受外部市场环境影响,预计市场规模有所下降。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,AMRAnalysis预计2027年我国工业控制系统市场规模将达到151.6亿美元。

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(3)过程控制行业未来发展趋势

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。

根据工控网统计,我国2017-2021年工业自动化行业本土品牌市场份额也由2017年的35.7%提升至2021年的42.9%,本土企业市占率增幅明显。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、机器视觉行业发展概况

(1)机器视觉行业基本介绍

①机器视觉系统组成

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。机器视觉系统由光学照明与成像、图像采集、图像处理和分析、信息决策与应用执行四个部分组成。

②机器视觉系统优势

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。机器视觉与人眼识别各性能指标对比如下表所示:

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③机器视觉系统在工业领域的功能

机器视觉功能主要可归为四类——识别、测量、定位和检测,四种功能的实现难度依次递增,具体介绍如下表所示:

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④机器视觉系统对于智能制造的重要性

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。

(2)机器视觉行业发展现状

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,具体的产业发展阶段如下图所示:

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机器视觉相较于人眼识别在速度、精度、适应性、效率性等方面的优势显著,已成为智能制造领域中的重要组成部分。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,2015-2020年全球机器视觉市场规模不断增长,2020年已达到107亿美元。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。

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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,具体的产业发展阶段如下图所示:

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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。根据机器视觉产业联盟(CMVU)数据,2020年我国机器视觉产业市场规模达到128.82亿元,预计2025年,我国机器视觉产业市场规模达到393.13亿元。

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(3)机器视觉行业技术发展趋势

嵌入式系统技术发展推动相机智能化

嵌入式系统技术是以计算机技术为基础,适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等要求严格的专用计算机系统。嵌入式系统由硬件和软件组成,软件内容包括软件运行环境及其操作系统,硬件内容包括嵌入式处理器、存储器、通信模块等。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。

②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

随着技术的发展,工业生产过程中的高精度化、高自动化对机器视觉检测系统的信息数据的存储和传输都提出了更高的要求,传输过程中的大容量数据、高分辨率图像给上位机的算法处理带来了严峻的考验。

采集卡主要作用为将相机输出的图像信号采集到图像处理和存储设备中。图像处理板卡主要作用为利用其硬件完成对图像的各种复杂处理,应用在数据量大或实时性高的应用场合。

为解决大容量数据的处理问题,以德国Basler为代表的采集卡厂商,推出带预处理功能的数字图像采集卡,该卡利用FPGA+软件平台,预先完成一部分图像处理工作,简化了上位机的算法处理压力。采用将图像信息在经过嵌入式FPGA图像处理板卡上进行解码、目标识别、特征提取后,将信息结果直接传输给上位机,上位机只需做缺陷信息的显示和人机交互。

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。

③深度学习技术逐步融入机器视觉系统

作为神经网络的高阶发展产物,深度学习通过大脑仿生使得计算机从经验中学习知识,根据层次化概念体系理解环境,进而去拟人化地解决难以形式化描述的任务。深度学习的常用模型主要包括循环神经网络、卷积神经网络和稀疏编码等,主要应用于图像处理、数据分析、语音识别等领域。

基于深度学习的缺陷视觉检测,借助特征可视化手段对深度学习模型提取到的特征进行可视化分析来检测产品瑕疵,提升分级模型训练的准确度,实现产品缺陷的高效准确分级,解决工业生产过程中外观检测的痛点和难点。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。

行业下游及终端市场情况分析

在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统应用领域广。其中新能源电池和光伏行业景气高扩产规模大,市场规模大;无纺布和造纸等传统行业改扩建规模较小,市场规模虽相对较小,公司产品竞争力较强,市场占有率较高。薄膜的细分种类多,光伏膜材之外的其他膜材存在较高的国产化替代空间。

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(1)新能源电池

随着碳中和成为全球各国的共识,新能源产业蓬勃发展。新能源电池作为新能源产业重要组成部分,是各国大力发展的新兴领域。公司产品主要应用于新能源电池领域的锂电池。锂电池是一类由锂金属或锂合金为正/负极材料、使用非水电解质溶液的电池。在手机、新能源汽车等下游行业对锂电池的能量密度、寿命、安全等技术指标不断提升的背景下,锂电池生产厂商对于自动化检测和控制系统需求不断提升。相关的技术和产品在电池生产过程中的应用场景较为丰富,包括极片涂布的参数检测及控制、隔膜以及铝塑膜等相关膜类组件的生产及质量测控、极耳或电芯焊接后的质量检测、电芯内部缺陷检测等。锂电池极片与隔膜的厚度不标准、涂布不均匀、外表面缺陷、内部缺陷等将直接影响锂电池的性能。

根据应用场景的不同,锂电池可分为动力锂电池、消费锂电池和储能锂电池等,其中动力锂电池是占比最大的细分领域。受益于国家对新能源汽车的扶持和终端用户的接受度不断提高,我国新能源汽车渗透率不断提升,有效拉动对动力锂电池的需求,将成为锂电行业增长的主要推动力。

根据起点研究院数据显示,2021年全球锂电池出货量为601GWh。未来随着新能源汽车渗透率的不断提升及储能其他下游产业的发展,预计2025年全球锂电池出货量将达到4,100GWh。具体情况如下:

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锂电池领域每GWh产线扩产,对在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的投资需求额分别约为145万元(常规配置)和736.64万元。单GWh投资额是根据产线配置数量、相关产品的平均单价和GGII相关报告推算得出。具体如下:

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(2)薄膜

光伏胶膜和光伏背板膜方面,根据中国光伏行业协会数据显示,在多国“碳中和”目标、清洁能源转型及绿色复苏的推动下,乐观预计2022-2025年,全球光伏新增装机将达到240GW-330GW。根据福斯特、明冠新材等光伏膜材客户的产线配置情况测算,1GW新增装机量对光伏膜材厚度在线测控系统的需求量约为2套,按照公司该类产品的单价约12.5万元计算,1GW对应的该产品需求额约为25万元;光伏膜材机器视觉检测系统2套,按照公司该类产品的单价约16.5万元计算,1GW对应的该产品需求额约为33万元。在光伏领域,除了光伏膜材需要机器视觉检测设备,光伏玻璃、电池组件等生产环节也需要配置机器视觉检测设备。据相关公开报告进行估算,每新增1GW光伏装机量,对机器视觉检测系统的需求量约400万元。2021年-2025年,光伏产业链扩产带来的市场容量分别为7.23亿元、10.20亿元、11.69亿元、12.75亿元和14.03亿元,具体测算如下:

薄膜的种类较多,除了光伏膜材外,包装膜、卫生膜、铝塑复合膜等其他膜材也存在广泛的市场需求。根据对薄膜市场需求调研,薄膜生产线所必备的模具年出货量约为3,000套,1套模具对应1条薄膜生产线,所配套的薄膜厚度在线测控系统和表面瑕疵检测系统各1套,公司该类产品对应的平均单价分别约为20万元和20万元。据此推算1条薄膜产线厚度在线测控系统和表面瑕疵检测系统投资需求合计为40万元。2021年-2025年,其他膜材市场容量各年均为12亿元。

(3)无纺布及卫材

近年来,无纺布行业在中国发展迅猛,我国已成为全球最大的无纺布生产国与消费国。2020年,口罩、防护服、消毒湿巾等卫生用品的需求旺盛,导致国内无纺布市场迅速扩大。根据中国产业用纺织品行业协会数据,2020年高达878.8万吨,同比增长35.9%。

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与发达国家相比,中国人均无纺布消费量处于较低水平,中国一次性防护用无纺布产品使用比例远低于发达国家水平,随着消费者健康卫生意识增强,生活习惯逐渐改变,个人卫生护理及清洁擦拭无纺布制品整体市场需求还将进一步扩大,长期来看医用无纺布消费量有望持续增长。

根据中国产业用纺织品行业协会对会员单位的统计,2020年水刺、纺粘、针刺无纺布生产线分别新增160条、200条和170条,合计为530条,其中这三类无纺布产量占总量的80%以上。根据销售部对无纺布客户采购需求预计,预计2021年-2025年,无纺布产线需求量分别为2020年无纺布产线需求量的60%、50%、50%、50%和50%,对应的水刺、纺粘和针刺无纺布产线需求量合计数分别为318条、265条、265条、265条和265条。根据1条无纺布产线配置1套无纺布克重/水分在线测控系统和1套无纺布表面缺陷检测系统,公司该类产品对应的平均单价分别约为18万元和29万元,2021年-2025年,两类产品在水刺、纺粘、针刺无纺布的市场容量分别为1.49亿元、1.25亿元、1.25亿元、1.25亿元和1.25亿元。

(4)造纸

我国是传统造纸大国。改革开放以来,通过引进技术装备与国内自主创新相结合,我国造纸行业从早期的产能分散、工艺粗放式生产向集约型发展模式的过渡。部分国内优秀造纸企业已完成由传统造纸业向现代造纸业的转变,步入世界先进造纸企业行列。目前,中国已成为全球纸品产销大国,造纸总产量和消费量已经跃居世界首位。根据中国造纸协会的数据,2021年我国纸及纸板生产量达到12,105万吨,创下历史新高。

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根据中国造纸行业协会发布的《造纸行业“十四五”及中长期高质量发展纲要》,2025年和2030年全国纸及纸板总产量目标分别为1.4亿吨和1.7亿吨。2021年-2025年和2025年-2030年,全国纸及纸板总产量的复合增长率分别为3.70%和3.96%;同时提出主动淘汰落后产能,关闭排放不达标、能耗水平相对落后、产品竞争力弱的生产设施,持续进行技术改造,对产能进行优化提升。未来,纸及纸板总量持续上升,叠加落后产能淘汰“挤出”新增产能。预计国内造纸领域未来市场需求额能够维持5%以上的增长率,2021年-2025年,国内造纸产线市场需求量分别为133条、140条、147条、162条和179条,1套造纸机产线对应的纸张定量/水分/灰分/在线测控系统、冷凝水回收/集散控制系统和纸张表面缺陷检测系统需求量分别为1套、1套和0.35套,公司该类产品对应的平均单价分别约为24万元、42万元和28万元。据此推算1套造纸机产线纸张定量/水分/灰分/在线测控系统、冷凝水回收/集散控制系统和纸张表面缺陷检测系统投资需求合计约为75.80万元,经测算造纸领域市场容量合计数分别为1.01亿元、1.06亿元、1.11亿元、1.23亿元和1.36亿元。

市场竞争

A、新能源电池领域HoneywellInternationalInc.(以下简称“Honeywell”)凭借其在造纸领域积累的在线测控技术经验,进入国内新能源锂电池领域。ThermoFisherScientificInc.(以下简称“赛默飞”)是全球领先的检测分析仪器/设备供应商,推出面密度/克重在线检测系统。新能源锂电池领域经过多年的发展,已实现对国外厂商的进口替代,国内的锂电池厂商具备较强竞争优势。在锂电池极片面密度/厚度检测环节涌现出、深圳市大成精密设备股份有限公司(简称“深圳大成”)等国内企业。深圳大成是动力锂电龙头宁德时代的供应商,具有较高的行业知名度。

B、薄膜领域ScantechGroup(以下简称“Scantech”)是薄膜领域国际知名的厚度在线测控系统解决方案提供商,其在薄膜领域深耕多年,技术积累比较深厚。

C、无纺布MahloGmbH&Co.KG(以下简称“Mahlo”)是无纺布领域全球领先的测量、控制方案制造商。

D、造纸领域Honeywell和ABBLtd.(以下简称“ABB”)是全球领先的自动化过程控制厂商。

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IsraVisionAG(以下简称“ISRAVISION”)、WintrissEngineeringCorporation(以下简称“Wintriss”)、天准科技、精测电子、矩子科技、奥普特等企业。

过程控制领域

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。我国过程控制领域企业众多,呈现业务多集中单一或具有类似特征下游应用行业,如集中在石油、化工等过程工业。经过多年的发展与技术积累,以、中控技术等为代表的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。

机器视觉领域

机器视觉的可应用领域广泛,覆盖3C电子、半导体、平板显示、食品饮料、汽车、印刷、电池、薄膜、纺织、医疗卫生等多个领域。机器视觉领域的参与者众多,主要分为两类:一是专注于相机、镜头、光源、算法等底层核心软硬件开发,为各应用行业提供基础部件解决方案,如基恩士、康耐视、奥普特等,位于产业链上游;二是专注于为某一个或某几个行业提供应用解决方案,位于产业链中游,如天准科技在消费电子领域的视觉测量/检测设备,得到苹果、三星等行业龙头的认可;精测电子主要产品为平板显示检测设备,服务于京东方等下游知名的面板或模组厂商;矩子科技的3C电子光学检测设备进入华硕等知名厂家的生产线;的机器视觉检测设备,广泛应用于新能源电池、薄膜、无纺布/卫材和造纸领域。

机器视觉行业中具备工业相机的研发及生产能力的公司较少,Wintriss、奥普特、基恩士、康耐视、凌云光具备相机研发及生产能力。

审核编辑 :李倩

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原文标题:技术前沿:工业AI在线控制及检测技术

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