苹果供应商征图新视拟IPO：2020年消费电子检测设备收入达1.38亿元

随着制造业的快速发展，越来越多的厂商开始走向上市之路，其中所涉及的领域涵盖消费电子市场的ODM制造商、光学设备厂、汽车制造商、人脸识别、算法等厂商，而在设备端，又有一家公司拟IPO。

根据6月22日，征图新视（江苏）科技股份有限公司(简称“征图新视”)申请科创板上市已获受理，东吴证券为其保荐机构。

征图新视成立于2009年，专注于以外观检测为主的机器视觉设备业务，经过十余年行业经验积累与技术沉淀，客户跨越消费电子、印刷、农产品、交通等各个行业，包括苹果、立讯精密、日东电工、瑞声科技、业成科技、蓝思科技、上海烟印、云南侨通等知名厂商，产品获得跨行业客户的广泛认可，客户质量较好，客户覆盖面较广。

作为一家检测设备厂，征图新视的机器视觉检测设备产品主要包括消费电子检测、印刷检测设备和其他行业检测设备，而其消费电子检测设备是收入最大贡献者。根据数据显示，2020年征图新视消费电子检测设备收入约为1.38亿元，占总收入的42.20%。

据了解，征图新视的机器视觉产品线丰富，在部分细分产品如偏光片外观检测设备方面具有较强的市场占有率；偏光片制造主要被日东电工、住友化学、LG化学三大厂商垄断，2019年三大厂商合计产能占偏光片厂商产能的69%。

其偏光片检测设备获得了国际偏光片龙头厂商日东电工的认可，成为日东电工国内偏光片产线外观全检设备的唯一供应商，客户同时也包括住友化学、深圳市三利谱光电科技股份有限公司等国际、国内主流偏光片厂商。

自2009年成立以来，征图新视始终专注于机器视觉检测设备及自动化制造设备的研发、生产、销售，主营业务未发生变化。

2013年—2016年是其业务成长阶段。根据公告内容显示，在这一阶段，征图新视在印刷领域业务实现产业化应用并逐步深入，产品覆盖了卷烟包装、药品包装、电子产品包装、化妆品包装、服装吊牌及条形码等各类印刷品的检测。

随后印刷品检测的业务规模不断扩大，逐渐与上海烟印、云南侨通等知名厂商建立了稳定的合作关系。2013年 5 月公司明星产品GECKO500 面世并实现量产销售，2016年 3月公司参与起草的行业标准“平台式单张纸印品质量检测机”发布。

2017年起，征图新视开始进军消费电子领域，在这一阶段，征图新视开拓了立讯精密、瑞声科技等消费电子领域知名客户。

报告期内，征图新视重点发展消费电子领域业务，2020年取得了苹果公司的供应商认证并批量向苹果公司及其供应商供货。

根据招股说明书的内容显示，2018年—2020年征图新视收入分别为2.19亿元、2.64亿元和3.37亿元；实现净利润2341万元、2167万元和4640万元。

而征图新视的产品主要包括机器视觉检测设备、自动化制造设备、智能制造软件系统、升级改造。

消费电子检测设备无疑是其营收占比最大的业务板块，报告期内，征图新视消费电子检测设备按检测物品类可分为显示器件检测设备、结构件检测设备和功能元器件检测设备。

以手机零部件为例，其检测的产品品类涵盖外壳颜色检测、后盖检测、摄像头模组、摄像头多摄仓体、显示屏检测、盖板玻璃检测、中框检测、受话器检测、偏光片检测、波浪纹缺陷检测。

机器视觉率先发生和发展在基础科学和技术水平领先的北美、欧洲和日本等发达地区。80 年代开始，机器视觉掀起了全球性的研究热潮，方法理论迭代更新，OCR（字符识别）和智能摄像头等均在这一阶段问世，并逐步引发了机器视觉相关技术更为广泛的传播与应用。

90年代初，视觉公司成立，并开发出第一代图像处理产品。而后，机器视觉相关技术被不断地投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。在这一阶段，LED 灯、传感器及控制结构等的迅速发展，进一步加速了机器视觉行业的进步，并使得行业的生产成本逐步降低。

2000年至今，更高速的3D视觉扫描系统和热影像系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也不断扩大。

根据数据显示，2018年—2020年，中国机器视觉需求持续增长，销售额从101.8 亿元增长至144.2 亿元，复合增长率19.02%。预计未来三年中国机器视觉行业规模将进一步增长，从2021 年的180.7 亿元增长至2023 年的296.0 亿元，年均复合增长率达到28.0%。

机器视觉技术目前已被广泛应用于制造业及农业生产中，具体应用领域包括消费电子、电子元器件及半导体制造、汽车制造、印刷、制药行业、食品饮料行业、新能源、农产品等多元领域。

电子产业（包含消费电子产品制造、电子元器件及半导体制造）是目前机器视觉应用占比最高的行业。纵观全球机器视觉的崛起，很大程度上是得益于电子产业的发展。电子产业元器件尺寸较小，对产品精度、质量有较高的要求，因此机器视觉系统在电子产业的各个方面得到广泛的应用，而电子产业对精细程度的高要求也反过来促进了机器视觉技术的革新。