哈尔滨利民开发区-机器视觉检测设备研发中心项目可行性研究报告
思瀚产业研究院 岛田大鹏    2025-04-08

1、项目概况

本项目由哈尔滨岛田大鹏工业股份有限公司控股子公司耐是智能在哈尔滨利民开发区珠海路南侧实施。本项目主要对现有厂房及办公设施进行升级改造，建设机器视觉检测研发中心、组建机器视觉方向的专业研发团队。通过实施本项目，将有利于公司的控股子公司耐是智能提高技术实力、建立品牌知名度并抢占机器视觉检测设备的市场份额。

本项目的产能方案和建设目标为：改造现有办公设施，为耐是智能配置合计 1,300 ㎡的研发中心及配套办公区域，招募算法工程师、软件开发工程师、图形开发工程师等组建专业研发团队，拟定包括汽车漆面检测项目在内的三个研发项目。

2、项目建设背景

报告期内，公司新开辟机器视觉检测产品线，已成功在一汽集团、上汽集团、长城汽车、潍柴动力等汽车行业客户和美的集团、东芝家电等家电行业客户得到应用。机器视觉检测设备在汽车及汽车零部件制造行业的市场应用前景广阔，预计将成为公司新的业务增长点。

报告期内，公司的机器视觉检测设备业务尚处于起步期，约占报告期内总收入的0.78%，业务规模尽管较小，但市场空间巨大。机器视觉检测设备研发中心项目是公司本次募集资金的重要投向之一，为便于投资者理解公司的创新性和成长性。

机器视觉人工智能领域一个正在快速发展的分支，即用机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的装置。机器视觉的核心是通过“机器眼”代替人眼，对物体进行识别、测量并做出判断。

工业机器视觉具备高感知效率、高精准度和基本无人化的优势，是实现工业自动化的核心。工业机器视觉是机器视觉行业的最大细分领域，包括识别、测量、定位、检测四大应用场景，这四大场景交叉融合、边界逐渐模糊。

目前，机器视觉技术已广泛应用于汽车及汽车零部件制造、消费电子、制药、食品与包装、印刷等行业的上述应用场景。

机器视觉技术于20 世纪 70-80 年代，在西方发达国家中率先兴起。我国机器视觉行业则起源于上世纪 90 年代末，逐步在消费电子、印刷、制药等行业得到应用。2010 年起，随着人工智能技术的发展、深度学习算法的成熟以及视觉传感器的进步。

机器视觉的感知过程更加接近人类自然视觉，视觉算法的分类、检测能力显著提高。同时，视觉测量方法逐步由 2D 平面测量向 3D 立体测量递进。与 2D 相比，3D 测量技术增加了深度位移与三轴旋转的自由度，可以适应和测量物体的空间姿态，从而增加了机器视觉设备的应用场景，推动了全行业的快速发展。

3、项目必要性

（1）把握市场机遇，树立品牌形象、提高研发效率

近年来，随着我国劳动力成本不断提高、行业竞争加剧，工业企业普遍面临降本增效需求。随着人工智能技术的普及、深度学习技术成熟和 3D 传感器的应用，机器视觉检测的精度、效率、准确性不断上升，能大幅降低质检环节对人工的依赖程度，由此催生了广阔的市场需求，机器视觉检测设备行业进入快速发展机遇。

报告期内，公司察觉到汽车及汽车零部件制造行业在大尺寸工业零部件领域的检测需求，开发出应用于汽车、家电等行业的机器视觉检测产品。

公司的机器视觉检测设备能对检测工件表面进行高效率、智能化的图像采集、处理和识别，可在生产过程中替代人工实时进行尺寸测量、错漏序检验、瑕疵检测等工作，大幅提高生产效率、检测覆盖率和生产线智能化水平。与传统人工检测相比，机器视觉检测设备优势明显，能在降低质检环节对人工依赖程度的同时，提升精确性和可靠性。

公司以往在工业精密清洗装备上就对机器视觉技术有一定应用经验和技术储备，主要用于引导、识别、定位、抓取工件。在为客户提供服务时，公司察觉到通用机器视觉检测产品在大尺寸工业零部件的应用场景上存在缺陷检出率低、识别不精准的痛点，认为应用于该领域的机器视觉检测设备有较大成长空间。所以，公司凭借对汽车行业客户质量检测环节的需求理解以及在为客户服务过程中逐渐积累的样本库，通过自主研发以及合作研发等方式，开发出更具针对性的专用算法，并开辟机器视觉检测设备产品线。

公司的产品主要用于大尺寸工业零部件机器视觉检测细分领域。公司充分运用在工业精密清洗领域树立的高端品牌形象和客户资源，所生产的机器视觉检测产品已被潍柴动力、一汽集团、上汽集团、长城汽车等汽车行业客户和东芝家电、美的集团等家电行业客户采用。

本项目实施后，公司能大幅改善机器视觉检测设备的研发工作环境，提供现代化的办公、开发、测试场所，并能容纳更多研发人才。公司能大幅提升新产品的研发效率，有利于公司进一步针对客户需求定制化开发机器视觉检测设备、把握机器视觉检测设备的行业发展机遇。同时，公司通过建立现代化的研发中心，能有效提升在机器视觉检测行业的品牌形象、提高品牌知名度。

（2）解决研发瓶颈，增强技术储备、提高创新能力

公司的机器视觉检测设备主要针对大尺寸工业零部件的瑕疵检测，产品核心在于结构设计、算法优化和软件开发。公司作为装备制造业企业，与机器视觉检测技术相关的算法、软件以及配套的人才储备和研发硬件无法完全满足公司未来的业务拓展需要。本项目实施后，公司将采购性能先进的算法服务器及配套软硬件，添置机器视觉检测技术相关的先进测试装置和试验设备，引入公司目前所亟需的算法、软件、光学等领域的优秀人才，对公司与机器视觉检测相关的核心技术进行长期、深入研发，从而进一步强化公司相关技术储备、提高创新能力。

4、项目可行性

（1）符合国家产业政策

机器视觉行业的下游应用行业较为广泛，智能制造、高端装备、自动化设备等行业均属于国家重点支持的行业，相关政策均对机器视觉行业有所支持或间接地促进机器视觉行业的发展。《质量强国建设纲要》、《智能检测装备产业发展行动计划（2023~2025 年）》、《十四五智能制造发展规划》等一系列国家战略和产业政策不断促进机器视觉行业及下游行业发展。

“质量强国建设纲要”、“智能检测装备产业发展行动计划”以及“十四五智能制造发展规划”等一系列国家战略和产业政策，为本行业带来历史性机遇。报告期内，我国推出了一系列促进制造业转型升级的国家战略和产业政策，为本行业带来了历史性机遇。党的十九大报告指出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，在保持速度和规模优势的同时，更注重质的提升，持续推动产业结构调整，加速迈向全球价值链中高端，而提升制造业质量是其中重要一环。

国家围绕“高质量发展”持续推进“制造强国”、“质量强国”、“网络强国”和“数字中国”等一系列国家战略，落实《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》、《质量强国建设纲要》和《十四五智能制造发展规划》等一系列文件规划、产业政策，争取到 2025 年进一步提高我国质量总体水平、质量强国战略取得阶段性成效，到 2035 年质量和品牌综合实力达到更高水平。

公司的核心产品为工业精密清洗装备、机器视觉检测设备等专用智能装备，均是提高生产线加工效率、加工精度的重要装备，是制造业企业进一步提升质量竞争水平的关键。

随着我国制造业生产质量不断提升，企业也进一步加大提升产品质量环节的相关投入，工业精密清洗装备、机器视觉检测设备应用领域愈发广泛。因此，党和国家关于“质量强国”的一系列国家战略和产业政策将为本行业提供历史性机遇，也将为公司发展带来积极影响。

（2）技术市场前景良好

公司产品可广泛应用于工业领域，有效替代人工。智能检测装备在提升工业产品品质的同时降低生产成本。随着我国汽车行业竞争加剧，各汽车主机厂及大型汽车零部件制造企业对产品质量要求愈发严格，对检测精度、检测速度的要求也越来越高，针对通用型场景的算法及软件逐渐无法满足客户需求。机器视觉检测设备几乎可以应用到汽车的各主要系统及零部件生产制造环节，一条生产线往往需要十余套检测系统，而我国针对于大尺寸工业零部件缺陷检测的细分领域的设备厂商较少，此项技术的市场前景良好。

（3）业务关联度高

公司在工业精密清洗业务中与我国主要汽车制造企业均建立了长期、稳定的合作关系，与客户沟通顺畅。公司的机器视觉检测设备以汽车行业大尺寸工业零部件检测为主，产品的应用领域、所服务客户群体与工业精密清洗装备客户基本重合，公司对相关客户的需求理解深刻，产品研发、客户拓展和市场推广风险较小。同时，机器视觉检测设备与工业精密清洗装备的生产设备、制造环节相近，并深度应用了机器人集成技术，公司在相关领域经验丰富，能够将技术创新转换为成熟产品。

5、项目投资概算

本项目总投资为 3,430.24 万元，主要工作为装修施工、安装购置研发设备、组建研发团队以及部分研发项目投入。

6、项目进度安排

本项目建设期为 42 个月，其中：建设期为 6 个月，主要工作为装修、设备购置及安装；研究开发期为 36 个月，主要工作为招聘人员、设备购置、安装调试以及进行研究开发。

7、研发内容

本项目研发内容主要是以客户需求为基础，对大尺寸工业零部件瑕疵检测领域的相关技术进行深入研究，进一步提升机器视觉检测设备的精确度和检测效率。

小孔内壁缺陷检测视觉成像系统迭代研发：2024-2027 年新能源及传统汽车动力总成、阀体等核心部件内部存在大量通孔、盲孔等，内表面缺陷直接影响最终部件质量，但这些部位空间狭小黑暗，成像及照明严重受限，因此视觉检测机制和成像系统设计成为关键问题。本研发课题可进一步实现孔内缺陷高精度检测，无缝扫描，孔洞内部可形成更高清晰度、更高对比度图像，并基于新一代深度学习技术的智能检测算法，配合成像系统及高动态成像、内孔环视标定等技术，解决在内孔照明及成像特定约束下的高精度、低误检率缺陷检测问题

面向智能检测领域的敏捷工业平台 ：2024-2027 年制造行业工件种类多，形状复杂，生产线上常需调整不同部件。因此需解决敏捷检测问题，即实现对不同类部件多工位的快速、连续检测。为此，围绕汽车制造关键零部件及整车复杂内外表面检测的技术难题，构建具备通用性的、融合光、机、电、软、算的一体化缺陷检测系统平台。

将小目标检测、迁移学习、基础语言-图像预处理等新一代智能学习技术与不同部件缺陷检测需求结合，研究具备通用性的智能缺陷检测系统平台。工具平台可与真实缺陷检测硬件无缝连接，快速部署检测及控制等算法，解决对复杂表面检测新问题、新场景的快速迁移与高效开发，提高部署速度与生产效率。满足多种应用场景对缺陷智能检测的需求

汽车漆面检测技术迭代研发：2024-2027 年车身漆面涂装外观检测目前主要通过人工目视完成，耗时长，效率低，精度差。表面尺寸大、车身曲面复杂、车身反光是漆面自动化检测的主要难点。课题研发缺陷检测成像系统，通过特定结构光照明及成像装置配合，首先解决大范围、高反光车身表面视觉检测成像机制问题，进一步研发基于上述成像系统的高精度缺陷检测技术，包括高精度特征提取、结构光投影测量、几何结构标定等内容，探测车身表面细小涂装瑕疵，解决曲面车身高精度自动检测问题

8、环境保护

本项目系在公司现有厂房进行装修，不存在新增房屋建设工作，不涉及新增产能。公司对场所改造、装修会产生少量施工噪音、粉尘、污水和固体污染物，对环境影响很小，符合国家相关环保标准和要求。

9、项目经济效益

本项目旨在增加公司机器视觉检测设备的研发能力，不直接产生利润，故不单独进行经济效益评价。本项目实施后，效益主要体现在公司机器视觉检测产品的技术储备、研发创新等方面，能显著提升公司在该领域的竞争优势。

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