中國機器視覺行業(yè)現狀及發(fā)展趨勢預測

• 2022年6月16日 HaoChenChong來源：互聯(lián)網 380 18
• 繁體

機器視覺應用場景廣闊，但我國機器視覺市場存在滲透率較低、部分場景國產水平較弱的痛點，尚處于早期階段。伴隨滲透率與國產化率的提升，2025年國產廠商可參與的機器視覺市場空間有望達到356億元，2021-25ECAGR達29%，保持高速增長態(tài)勢。

中國機器視覺行業(yè)現狀及發(fā)展趨勢預測

機器視覺應用場景廣闊，但我國機器視覺市場存在滲透率較低、部分場景國產水平較弱的痛點，尚處于早期階段。伴隨滲透率與國產化率的提升，2025年國產廠商可參與的機器視覺市場空間有望達到356億元，2021-25ECAGR達29%，保持高速增長態(tài)勢。

有關機構認為，機器視覺廠商需要關注三個能力：1)下游拓展能力。局限于單一賽道的企業(yè)難以做大，能夠切入更多應用領域且處于景氣上行周期的企業(yè)有望增厚業(yè)績規(guī)模;2)上游研發(fā)能力。掌握上游核心零部件研發(fā)能力，有望使廠商具備議價能力，長期看體現成本優(yōu)勢;3)通用化設計能力。標準化業(yè)務有望提升企業(yè)生產效率，從國際經驗看亦是行業(yè)發(fā)展趨勢。

根據中研普華研究院報告《2022-2027年機器視覺行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢綜合研究報告》統(tǒng)計分析顯示：

一、機器視覺行業(yè)細分結構特征分析

因為工業(yè)視覺和計算機視覺在功能目標、硬件需求、算法側重、產業(yè)成熟度上有一定差異。在功能目標上，工業(yè)視覺主要解決以往需要人眼進行的工件的定位、測量、檢測等重復性勞動;

計算機視覺的主要任務是賦予智能機器人視覺，利用測距、物體標定與識別等功能實現對于外界位置信息、圖像信息等的識別與判斷。在硬件需求上，工業(yè)視覺相對較高，需要對工業(yè)相機的幀頻、分辨率等指標依據自身的需求進行篩選;而計算機視覺則除少部分特殊情況外，大部分對于相機或攝像頭的要求并不高。

在算法側重上，工業(yè)視覺的算法往往側重于精確度的提高;而計算機視覺的算法難度相對較高，側重于或采用數學邏輯或采用深度學習方法進行物體的標定與識別。在產業(yè)成熟度上，工業(yè)視覺已經相對較為成熟，在半導體、包裝等行業(yè)的測量檢測已有較為廣泛的應用;而計算機視覺整體來講還是一個剛起步的狀態(tài)，初創(chuàng)企業(yè)層出不窮。

圖表：工業(yè)視覺與計算機視覺對比

資料來源：公開資料整理

二、機器視覺行業(yè)細分產業(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，視覺技術也越來越多的在工廠應用。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中較快的增長點，一方面，現在正處于5G和物聯(lián)網時代的前夜，工廠數字化轉型正是當下制造業(yè)的熱門話題，我們要實現智能制造，工廠數字上云，就需要越來越多的數字采集;另一方面，現代的工廠管理中，二維碼是產品的身份證。因此，工廠無論是提高設備控制效率，還是提高產品的品質，都要追溯到數字的采集。在機器視覺領域，采集數據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最難的部分，傳統(tǒng)的瑕疵檢測，基于模板和特定的過程學習后，對產品進行判斷。但是產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瑕疵檢測。以消費類電子產品為例，許多廠商最終的產品出廠檢測，往往耗費大量人力。所以，視覺技術借助人工智能，通過深度學習的算法，為瑕疵檢測賦能，并在多個行業(yè)得到應用。

再者是3D測量技術的應用，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，都需要應用3D視覺技術。這一切緣由，皆因消費水平的提升，因此商家會更多的應用3D技術，提高產品的工藝水平。

想要了解更多機器視覺行業(yè)具體詳情，可以點擊查看中研普華研究院報告《2022-2027年機器視覺行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢綜合研究報告》

• 相關深度報告REPORTS

  

  2022-2027年機器視覺行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢綜合研究報告

  機器視覺行業(yè)研究報告中的機器視覺行業(yè)數據分析以權威的國家統(tǒng)計數據為基礎，采用宏觀和微觀相結合的分析方式，利用科學的統(tǒng)計分析方法，在描述行業(yè)概貌的同時，對機器視覺行業(yè)進行細化分析，重...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡