機器視覺行業(yè)市場結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀分析 機器視覺行業(yè)細分產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

• 2021年9月29日 ZhouJiaLiang來源：互聯(lián)網(wǎng) 1437 95
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中國機器視覺行業(yè)伴隨中國工業(yè)化進程的發(fā)展而崛起，于90年代末起步，相對全球較晚，目前正處于快速發(fā)展階段。

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，簡單說來，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(zhuǎn)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(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。

機器視覺的這種不斷增長的擴散正在與將工業(yè)系統(tǒng)連接到物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的趨勢融合。隨著傳感器變得越來越智能化(部分地由支持的計算機視覺算法驅(qū)動)，因此生成的數(shù)據(jù)為工業(yè)系統(tǒng)的運行提供了寶貴的見解。反過來，這又開辟了監(jiān)視設(shè)備的新方式，將自主機器人系統(tǒng)(如無人機)連接到物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院報告《2021-2025年中國機器視覺行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略咨詢報告》分析顯示

由于工業(yè)自動化生產(chǎn)日益增長的技術(shù)需求，全球機器視覺行業(yè)60年代開始興起，起步較早，90年代發(fā)展已趨于成熟，現(xiàn)階段繼續(xù)保持高速發(fā)展。中國機器視覺行業(yè)伴隨中國工業(yè)化進程的發(fā)展而崛起，于90年代末起步，相對全球較晚，目前正處于快速發(fā)展階段。

機器視覺雖然只有幾十年發(fā)展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革浪潮的興起，機器視覺行業(yè)順勢迎來快速發(fā)展。機器視覺的應(yīng)用已經(jīng)從最初的汽車制造領(lǐng)域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于成熟期，預(yù)期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術(shù)仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)已積累足夠技術(shù)、市場、行業(yè)經(jīng)驗，已步入快速發(fā)展階段。

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應(yīng)用行業(yè)構(gòu)成。從深度來看，機器視覺的應(yīng)用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。以手機的制造為例，機器視覺可應(yīng)用在結(jié)構(gòu)件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，例如IPhone生產(chǎn)全過程就需要70套以上的機器視覺系統(tǒng)。從廣度上看，機器視覺的下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導(dǎo)體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。

機器視覺行業(yè)市場結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀分析

機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器，配合機器視覺算法賦予智能設(shè)備人眼的功能，從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。

按照應(yīng)用的領(lǐng)域與細分技術(shù)的特點，機器視覺行業(yè)的市場進一步可以分為工業(yè)視覺、計算機視覺兩類，相應(yīng)地，其應(yīng)用領(lǐng)域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

機器視覺行業(yè)細分產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

如今，在市場消費升級的刺激下，高端商品市場占有率強勢增長。為此，視覺技術(shù)也越來越多的在工廠應(yīng)用。從目前的來看，自動讀碼器、人工智能瑕疵檢測和3D測量有著強勁的增長趨勢。

自動讀碼器是視覺技術(shù)中較快的增長點，一方面，現(xiàn)在正處于5G和物聯(lián)網(wǎng)時代的前夜，工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是當下制造業(yè)的熱門話題，我們要實現(xiàn)智能制造，工廠數(shù)字上云，就需要越來越多的數(shù)字采集;另一方面，現(xiàn)代的工廠管理中，二維碼是產(chǎn)品的身份證。因此，工廠無論是提高設(shè)備控制效率，還是提高產(chǎn)品的品質(zhì)，都要追溯到數(shù)字的采集。在機器視覺領(lǐng)域，采集數(shù)據(jù)就需要一款能夠自動識別二維碼的機器。

瑕疵檢測是視覺技術(shù)最難的部分，傳統(tǒng)的瑕疵檢測，基于模板和特定的過程學(xué)習后，對產(chǎn)品進行判斷。但是產(chǎn)品的瑕疵不確定因素很多，這種傳統(tǒng)的做法，很難真正意義上實現(xiàn)瑕疵檢測。以消費類電子產(chǎn)品為例，許多廠商最終的產(chǎn)品出廠檢測，往往耗費大量人力。所以，視覺技術(shù)借助人工智能，通過深度學(xué)習的算法，為瑕疵檢測賦能，并在多個行業(yè)得到應(yīng)用。

再者是3D測量技術(shù)的應(yīng)用，會越來越廣泛。以手機制造為例，手機屏幕邊緣的縫隙大小，以及機身面是否平整，都需要應(yīng)用3D視覺技術(shù)。這一切緣由，皆因消費水平的提升，因此商家會更多的應(yīng)用3D技術(shù)，提高產(chǎn)品的工藝水平。

想要了解更多機器視覺行業(yè)的發(fā)展前景，請查閱《2021-2025年中國機器視覺行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略咨詢報告》。

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