版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
工業(yè)線掃描相機行業(yè)市場突圍戰(zhàn)略研究
中國機器視覺行業(yè)市場概況中國市場已成為全球機器視覺市場規(guī)模增長最快的市場之一。根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的統(tǒng)計,中國機器視覺行業(yè)的銷售額從2018年的101.80億元增長至2020年的144.20億元,復合增長率達19.02%。得益于宏觀經(jīng)濟回暖、新基建投資增加、數(shù)據(jù)中心建設加速、制造業(yè)自動化推進等因素,預計2020年至2023年,中國機器視覺行業(yè)的銷售額將以27.15%的復合增長率增長,至2023年銷售額將達296.00億元。從下游應用行業(yè)角度考慮,根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計,機器視覺已經(jīng)在電子/電氣、半導體、汽車、印刷包裝、食品加工等領域得到廣泛應用。其中,電子/電氣行業(yè)是目前中國機器視覺行業(yè)最大的下游應用領域,2020年其銷售額占比為52.90%。機器視覺被廣泛應用在工業(yè)制造領域,制造業(yè)的發(fā)展將推動機器視覺的發(fā)展。根據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計,2021年我國國內(nèi)生產(chǎn)總值突破114.37萬億元,為全球第二大經(jīng)濟體;而作為經(jīng)濟支柱,我國制造業(yè)為我國GDP增長做出了巨大的貢獻。2010年我國制造業(yè)增加值首次超過美國,中國成為全球制造業(yè)第一大國,2021年我國制造業(yè)GDP增加值已達31.38萬億元。機器視覺為機器植入眼睛和大腦,讓機器取代人工,幫助制造業(yè)實現(xiàn)自動化和智能化,是現(xiàn)代化制造提質、增效、降本、減排的推動力,是推動智能制造的關鍵引擎。隨著我國進入全面推進智能制造階段,機器視覺將向全行業(yè)覆蓋,應用市場需求急劇擴增,因此智能制造為機器視覺提供了巨大的需求牽引,是機器視覺的重大戰(zhàn)略機遇。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),得到被攝目標的形態(tài)信息,根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數(shù)字化信號。視覺是人類觀察世界和認知世界的最重要途徑,在不需要進行身體接觸的情況下,就能夠直接與周遭環(huán)境進行智能的交互。長期以來,科學家們一直試圖將視覺能力賦予機器,幫助它們看清世界。作為實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的關鍵核心技術,機器視覺也已經(jīng)成為人工智能領域發(fā)展最快的分支之一。機器視覺行業(yè)全球發(fā)展現(xiàn)狀根據(jù)數(shù)據(jù),2020年全球機器視覺市場規(guī)模為96億美元,在2015-2020年期間實現(xiàn)了11.4%的年均復合增長率。未來,預計2021-2025年全球機器視覺市場將以6.3%的年復合增長率進行增長,2025年全球機器視覺市場將達到130億美元的規(guī)模,行業(yè)整體將進入穩(wěn)定發(fā)展的新時期。其中,工業(yè)相機和圖像采集卡作為機器視覺系統(tǒng)的核心部件,相關細分市場發(fā)展深受機器視覺行業(yè)影響,將有望成為行業(yè)內(nèi)最具發(fā)展前景的細分市場之一。在工業(yè)相機領域,據(jù)GIR(GlobalInfoResearch)機構按收入統(tǒng)計調研數(shù)據(jù)知,2021年全球工業(yè)相機收入大約18.11億美元,預計2028年將達到29.05億美元,在2022-2028年期間,全球工業(yè)相機市場規(guī)模將以年均7.0%的復合增長率增長;在圖像采集卡領域,據(jù)QYResearch、東莞證券研究所數(shù)據(jù),2020年全球圖像采集卡市場規(guī)模為3.31億美元,預計2025年將達到4.23億美元,年均復合增長率將達到5.03%。從區(qū)域分布來看,2019年全球機器視覺市場份額占比最大的為歐洲地區(qū),占比為36.4%;其次是北美地區(qū),占比29.3%;隨著我國在機器視覺行業(yè)的快速發(fā)展,以中國為代表的亞太地區(qū)正迎頭趕上,份額占比已達到25.3%。機器視覺行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀隨著國內(nèi)機器視覺相關企業(yè)研發(fā)技術水平的提高、國產(chǎn)品牌智能制造設備商實力的增強,國產(chǎn)品牌機器視覺企業(yè)可以利用更為先進的生產(chǎn)制造技術不斷加快產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度。同時,國產(chǎn)品牌企業(yè)還可以利用自身更便捷、靈活、及時的服務特點,在穩(wěn)固占據(jù)機器視覺核心部件中低端市場的優(yōu)勢地位的基礎上,加速搶占高端機器視覺部件市場,從而獲得更大規(guī)模的發(fā)展空間。機器視覺是指利用計算機視覺技術、圖像處理技術、模式識別技術等,實現(xiàn)機器自動獲取外界圖像信息并作出相應反應的技術。機器視覺的應用可以大大提高工廠的生產(chǎn)效率,從而提升企業(yè)的競爭力。中國機器視覺行業(yè)發(fā)展前景廣闊,未來將繼續(xù)保持良好發(fā)展態(tài)勢。隨著人工智能技術的發(fā)展,機器視覺行業(yè)將會受到更多的關注,從而推動其發(fā)展。機器視覺行業(yè)發(fā)展綜述機器視覺是指通過光學裝置和非接觸傳感器自動接收并處理真實物體的圖像,分析后獲取所需信息或用于控制機器運動的裝置。通俗地說,機器視覺就是用機器代替人眼。機器視覺模擬眼睛進行圖像采集,經(jīng)過圖像識別和處理提取信息,最終通過執(zhí)行裝置完成操作。機器視覺的功能可歸為識別、測量、定位和檢測四類,其中檢測技術難度最高。機器視覺行業(yè)新技術未來發(fā)展趨勢高精度光學成像是機器視覺行業(yè)始終追求的技術發(fā)展目標。高精度光學成像需要光源、鏡頭、相機、圖像采集卡等各部分的精密配合,要求新型光源、更全面的波長覆蓋和創(chuàng)新的光源布局等光源技術,以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機產(chǎn)品。高精度光學成像技術增強了機器視覺的圖像信息獲取能力,通過多樣化光學成像技術,獲取到傳統(tǒng)成像中難以獲取的圖像信息,并通過高速、高靈敏度的圖像采集技術深度挖掘圖像中隱含的內(nèi)部信息,滿足更高分辨率、更多維度、更大空間帶寬積的光電成像需求。目前機器視覺主要采用的2D機器視覺技術僅能獲取固定平面內(nèi)的形狀及紋理信息等二維圖像,這主要基于物體在灰度或者彩色圖像中對比度的特征提供處理分析結果。2D機器視覺技術的缺點包括無法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息;容易受光照條件變化的影響;對物體的運動比較敏感等。隨著智能制造變革來臨,面對復雜的物件辨識和尺寸量度任務,以及人機互動所需要的復雜互動,2D視覺在精度和距離測量方面均出現(xiàn)技術限制。3D機器視覺技術相對于2D技術提供了更豐富的被攝目標信息,可以識別物體的深度、形貌、位姿等3D信息。3D技術提供了豐富的三維信息,使機器能夠感知物理環(huán)境的變化,并相應地進行調整,從而在應用中提高了靈活性和實用性,擴大了機器視覺的應用場景。多光譜技術,利用像元級的鍍膜技術實現(xiàn)對不同波長光譜信號的采集,從而得到高分辨率的多/高光譜的圖像信號,大大簡化了視覺系統(tǒng)的光學部件復雜性。光譜技術推動機器視覺實現(xiàn)目標的多種特征分析。隨著機器視覺的快速發(fā)展和普及,機器視覺產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應用于3C、鋰電池、半導體、PCB、新型顯示、汽車零配件、光伏、物流、醫(yī)藥、包裝印刷、軌道交通等眾多產(chǎn)業(yè)中。各行業(yè)樣本的復雜性要求機器視覺從可見光光譜到非可見光光譜、從單一光譜到多光譜,不僅需要實現(xiàn)目標的外觀檢測,也需要實現(xiàn)目標的材料成分、顏色、溫度等復雜特征的分析。多光譜技術利用光的衍射和折射特性,通過光柵、棱鏡等分光元件,獲取到不同譜段的有效信號,實現(xiàn)目標高維信息參量獲取,并通過相關分析算法將譜域信號與測量需求建立聯(lián)系,如物質成分、溫度、三維面型等,進而滿足復雜多樣化的測量需求。在工業(yè)領域中,隨著機器視覺的應用逐漸深入,自動化程度越來越高,機器視覺核心部件的智能化程度不斷提升,集成更多邊緣智能已經(jīng)成為工業(yè)相機未來發(fā)展的主要趨勢之一。智能工業(yè)相機是一個兼具圖像采集、圖像處理和信息傳遞功能的小型機器視覺檢測系統(tǒng),是一種嵌入式計算機視覺檢測系統(tǒng),提供了具有多功能、模塊化、高可靠性、易于實現(xiàn)的機器視覺解決方案。它將圖像傳感器、處理模塊、通訊模塊和其他外設集成到一個單一的相機內(nèi),由于這種一體化的設計,可降低系統(tǒng)的復雜度,并提高可靠性,同時系統(tǒng)尺寸大大縮小,拓寬了機器視覺的應用領域。智能工業(yè)相機可以在特定的應用環(huán)境中實現(xiàn)圖像處理并利用內(nèi)嵌的人工智能算法做出邏輯判斷,為自動化場景提供無需人工干預的智能方案,是工業(yè)自動化領域集成邊緣智能的重要手段。通過對智能芯片和算法的集成,智能工業(yè)相機具有強大的軟硬件功能,未來將在各個工業(yè)領域中發(fā)揮重要作用,例如可應用于高端工業(yè)檢查、產(chǎn)品分類、質量檢測、視覺傳感器網(wǎng)絡、條碼閱讀、入侵檢測和交通監(jiān)控等工業(yè)過程。深度學習方法作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的拓展,近年來在語音、圖像、自然語言等的語義認知問題上取得巨大的進展,為解決機器視覺大數(shù)據(jù)的表示和理解問題提供了通用的框架。隨著機器視覺在不同行業(yè)應用的擴展,傳統(tǒng)算法的機器視覺在針對缺陷類型復雜化、細微化、背景噪聲復雜等外觀檢測以及分選定級應用場景時,呈現(xiàn)通用性低、不易復制、對使用人員要求高等缺點?;谏疃葘W習的機器視覺采用更復雜的規(guī)則實現(xiàn)精細的量化評估,憑借AI深度學習更強的特征提取能力為機器視覺提供更多應用可能,使得機器視覺能夠解決更加復雜背景下的定位與識別、工件的缺陷檢測和分割、畸變物體的分類、難辨字符與文本的讀取等復雜的工作任務。隨著工業(yè)機器視覺的檢測對象越來越復雜,應用越來越廣泛,機器視覺應用逐漸從傳統(tǒng)機器視覺向基于深度學習的機器視覺過渡,機器視覺的應用領域也會因深度學習技術而得到極大擴展。此外,基于深度學習方法的機器視覺系統(tǒng)對機器視覺核心部件的軟硬件水平提出了更高要求,與深度學習算法相匹配的工業(yè)相機和圖像采集卡等機器視覺核心部件的技術發(fā)展將成為機器視覺未來發(fā)展趨勢之一。機器視覺行業(yè)的發(fā)展動力(一)機器視覺行業(yè)人口老齡化加劇,勞動力成本上升目前,我國人口結構正在發(fā)生較大變化,60歲以上老人所占人數(shù)比例逐漸提升,人口老齡化問題日益突出。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示,2021年我國60歲及以上人口為26,736萬人,占18.9%(其中,65歲及以上人口為20,056萬人,占14.2%,我國正式跨入中度老齡社會的行列)。2011年-2021年期間,60歲及以上人口的比重由13.7%上升至18.9%,上升了5.2%。從制造業(yè)角度來看,老齡化趨勢不利于勞動力密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展,人口老齡化使得我國制造業(yè)的勞動力供需愈發(fā)的緊張,勞動力成本優(yōu)勢不再,用工成本不斷提高。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù),2021年我國城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資上漲至10.68萬元,比2020年增加0.95萬元。此外,勞動力的愈發(fā)短缺、勞動力成本的不斷提升,將進一步促使傳統(tǒng)的勞動密集型產(chǎn)業(yè)尋求轉變,利用機器視覺行業(yè)可有效解決這一問題。特別是在需要重復性、繁重性生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)中,機器視覺系統(tǒng)的效用發(fā)揮的淋漓盡致。機器視覺的穩(wěn)定性、客觀性、精確性在制造業(yè)中對人眼形成了很好替代,同時完善了制造業(yè)的工藝環(huán)節(jié),推動制造業(yè)向高端化、智能化、自動化方向發(fā)展。(二)機器視覺行業(yè)技術升級驅動一方面,由于人力成本不斷攀升、年輕勞動力流失等問題日漸凸顯,大量制造業(yè)企業(yè)開始逐步引入自動化設備替代人工。近兩年,受新冠疫情的影響,企業(yè)綜合成本不斷上升,對機器換人的需求更加迫切、新冠疫情影響在一定程度上倒逼企業(yè)加速自動化、智能化的革新升級;另一方面,機器視覺技術是實現(xiàn)智能制造的重要技術之一,可實現(xiàn)工業(yè)自動化現(xiàn)場的產(chǎn)品缺陷檢測、機器視覺引導定位等,為工業(yè)機器人代替人力起著重要且決定性的作用。尤其在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合,用機器視覺來替代人工視覺已成為解決問題的重要方式,同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,用人工視覺檢查產(chǎn)品質量效率低且精度不高,用機器視覺產(chǎn)品解決問題、難題、行業(yè)痛點的能力進一步加強。因此,技術升級是機器視覺行業(yè)發(fā)展的核心驅動力之一。(三)機器視覺行業(yè)受益于快速增長的智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展2021年12月,工信部、發(fā)改委等八部門發(fā)布的《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》提到深入實施智能制造工程,著力提升創(chuàng)新能力、供給能力、支撐能力和應用水平,加快構建智能制造發(fā)展生態(tài),持續(xù)推進制造業(yè)數(shù)字化轉型、網(wǎng)絡化協(xié)同、智能化變革,構建虛實融合、知識驅動、動態(tài)優(yōu)化、安全高效、綠色低碳的智能制造系統(tǒng)。到2025年,規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化,重點行業(yè)骨干企業(yè)初步應用智能化;到2035年,規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化、網(wǎng)絡化,重點行業(yè)骨干企業(yè)基本實現(xiàn)智能化。因此,鼓勵并支持傳統(tǒng)制造業(yè)智能升級,形成以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化為特征的新型智能制造行業(yè)已成為推動我國經(jīng)濟高質量發(fā)展的新基礎。從機器視覺來看,機器視覺產(chǎn)品需求與制造業(yè)的規(guī)模及智能程度發(fā)展水平密切相關。機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段,相當于人類視覺在機器上的延伸。它具備高度自動化、高效率、高精度和適應較差環(huán)境等優(yōu)點,具有四大優(yōu)勢。第一,智能識別,能夠從大量信息中找到關鍵特征,識別準確度和可靠度極高;第二,智能測量,測量是工業(yè)制造的基礎,要求測量的標準與細節(jié)精度較為嚴格;第三,智能檢測,在測量的基礎上,能夠綜合分析判斷多樣化的信息及指標,做出基于復雜邏輯的智能化判斷;第四,智能互聯(lián),圖像的海量數(shù)據(jù)在多節(jié)點采集互聯(lián),同時將人員、設備、生產(chǎn)物資、環(huán)境、工藝等數(shù)據(jù)相互聯(lián)系,進而衍生出深度學習、智能優(yōu)化、智能預測等創(chuàng)新能力。因此,在智能制造過程中,機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能,把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解,最終用于實際檢測、測量和控制。隨著制造業(yè)智能發(fā)展的快速增長,市場對于機器視覺的需求也將逐漸增多。相應的,機器視覺行業(yè)規(guī)模將受益于快速增長的智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而進一步增長。根據(jù)相關研究機構數(shù)據(jù)顯示,2019年我國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模達17,776億元,2020年規(guī)模達20,900億元。2021年我國智能制造裝備產(chǎn)值規(guī)模將達22,650億元。(四)機器視覺的性能優(yōu)勢驅動相較于人類視覺,機器視覺在效率、速度、精度、可靠性、工作時間、信息集成能力、成本投入、工作環(huán)境、灰度分辨力、空間分辨力及感光范圍方面優(yōu)勢明顯。具體來說,一方面,機器視覺能夠在危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的情境下工作。同時,在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,用人工視覺檢查產(chǎn)品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度;另一方面,機器視覺易于實現(xiàn)信息集成,是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎技術之一。機器視覺設備可以在比較快的生產(chǎn)線上對產(chǎn)品進行測量、引導、檢測和識別,并能保質保量的完成生產(chǎn)任務;此外,人類視覺雖然適應性強,能夠在復雜環(huán)境中識別目標,較為適合無結構化場景。但相較而言,機器視覺憑借其速度、準確度和可重復性等優(yōu)勢,更擅長定量測定的結構化場景。一般而言,通過選用合適的相機分辨率和光學元件制造的機器視覺能夠檢測人眼難以看到的物體細節(jié)。因此,在某些方面機器視覺相較于人眼具有更大的優(yōu)勢且能更高效的進行工作,機器視覺的這些性能優(yōu)勢能夠驅動著相關行業(yè)市場的快速發(fā)展。未來,隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和大數(shù)據(jù)智能算法技術的持續(xù)發(fā)展,機器視覺的性能優(yōu)勢將進一步加大,相關市場預計將迎來新一輪的爆發(fā)式增長。機器視覺核心部件的關鍵性能指標包括:工業(yè)相機的成像分辨率、數(shù)據(jù)位深度、采樣速率、信噪比、圖像傳輸速度等;圖像采集卡的數(shù)據(jù)傳輸速度、圖像處理能力、圖像傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性等。工業(yè)相機和圖像采集卡的關鍵性能指標直接影響機器視覺系統(tǒng)的成像質量和工作效率。近年來機器視覺的重點應用領域如3C電子檢測、鋰電池檢測、光伏檢測、半導體檢測等迅猛發(fā)展,新型應用場景不斷涌現(xiàn),機器視覺產(chǎn)業(yè)也隨之持續(xù)升級,需求端對機器視覺核心部件的性能要求不斷提高,推動工業(yè)相機和圖像采集卡的技術不斷進步與升級。得益于半導體技術的高速發(fā)展,圖像傳感器的分辨率不斷提升,信號質量逐步提升,采樣速度越來越快。目前,線掃描相機圖像傳感器輸出分辨率已經(jīng)達到了24K,面掃描相機分辨率已經(jīng)發(fā)展2億像素以上,數(shù)據(jù)位寬也從最初的8bit逐步發(fā)展到10bit、12bit乃至16bit。與此同時,前端嵌入式運算能力的進一步加強,使得更多的復雜運算可以在相機端實現(xiàn),例如借助像素位移技術和超分辨率算法,可以實現(xiàn)4倍甚至更高分辨率的圖像合成。此外,傳感器材料學和半導體新制程的進步,使得工業(yè)相機逐步開始從可見光向紫外、紅外等多波段擴展,通過光譜信息和圖像信息的結合,可以從更多維度檢測分析產(chǎn)品,不斷拓寬機器視覺在各種工業(yè)領域應用場景。同樣的,得益于半導體技術的進步,在圖像采集卡方面,數(shù)據(jù)傳輸速度、傳輸帶寬不斷提高,圖像數(shù)據(jù)的預處理能力不斷增強。隨著高速串行總線技術的成熟,多路串行數(shù)據(jù)傳輸開始逐步在圖像采集卡中導入和推廣。隨著數(shù)據(jù)中心等行業(yè)的發(fā)展,先進工藝逐步提升大規(guī)??删幊踢壿嬏幚砥鞯母黜椥阅苤笜?,使得在圖像采集卡中進行圖像預處理具備可行性,目前業(yè)界領先的圖像采集卡供應商開始逐步開發(fā)可重構的圖像處理算法,在計算機中構建異構化的圖像處理平臺,將原先完全由CPU承擔的圖像處理任務進行分解,從而大大地提升圖像處理效率和能力。圖像采集卡在這些方面的進步,大大提升了機器視覺系統(tǒng)處理復雜任務的能力,為進一步的廣泛應用奠定了基礎。機器視覺部件硬件性能的不斷升級與軟件技術不斷進步,促進了機器視覺產(chǎn)品的持續(xù)更新迭代,使機器視覺在傳統(tǒng)應用領域不斷深入,且新型應用領域不斷涌現(xiàn)。例如,近年來3D工業(yè)相機在國內(nèi)外開始投入工業(yè)應用,執(zhí)行多樣而復雜的檢測、定位、測量和識別任務,通過對表面形貌的獲取,在二維圖像信息的基礎上,進一步豐富了對目標物特征的采集,為復雜工業(yè)檢測提供了更多的可能性;多光譜相機也以其獨特的優(yōu)勢在半導體晶圓檢測和光伏硅電池檢測中逐步推廣。與AI、5G等智能和物聯(lián)新技術的結合可拓展機器視覺應用的廣度,例如全息感知技術在智慧交通建設中通過流量監(jiān)測、智能交通信號燈等應用提高平均車速和事故處理效率;在智慧工廠應用中以5G云平臺與機器視覺硬件結合,可實現(xiàn)產(chǎn)線柔性化部署、算法快速自優(yōu)化,為其他應用場景如智慧水務、智慧園區(qū)、智慧物流提供重要參考。機器視覺行業(yè)應用領域及市場規(guī)模分析伴隨人工智能技術的人進步,行業(yè)應用需求的提升,機器視覺技術也在更新迭代。3D視覺無疑是當下中國機器視覺領域發(fā)展最火爆的細分領域之一,中國市場巨大的需求潛力,正促使越來越多的企業(yè)進軍3D視覺領域,加上嗅覺敏銳的資本力量大量涌入,使得中國3D視覺市場迎來了空前的蓬勃發(fā)展。2021年中國3D視覺市場增速超過100%,預計到2023年
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 2024年外貿(mào)實習業(yè)務員工作計劃樣本(三篇)
- 2024年土地租賃建房合同范本(三篇)
- 2024年幼兒園大班配班老師的個人工作計劃范例(三篇)
- 2024年小學衛(wèi)生室工作計劃模版(二篇)
- 2024年外貿(mào)業(yè)務員工作計劃(四篇)
- 2024年國培個人研修計劃例文(二篇)
- 2024年幼兒園小班家長會計劃范例(七篇)
- 2024年工會工作總結例文(二篇)
- 2024年危重患者護理管理制度范本(五篇)
- 2024年地下車位租賃合同標準模板(二篇)
- 自考《學前教育研究方法》全套課件(完整版)
- 無痛宮腔鏡檢查日間手術臨床路徑及表單
- 企業(yè)、事業(yè)專職消防隊訓練內(nèi)容及操作規(guī)程
- 中考課外古詩詞鑒賞
- 語言行為法簡介(課堂PPT)
- 完形填空20篇(附答案解析)
- GB_T5235-2021 加工鎳及鎳合金牌號和化學成分(高清最新版)
- 【課件】高一上學期英語人教版(2019)必修第一冊Unit 2 Grammar 現(xiàn)在進行時-
- 甲骨文軟件操作手冊4操作手冊
- 寧波大學機械原理考研歷年真題(共23頁)
- 新版報關單格式
評論
0/150
提交評論