機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)狀機器視覺行業(yè)市場發(fā)展規(guī)模分析

周迅 2023年1月17日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 1189 77
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機器視覺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中，上游硬件部分包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像處理器、圖像采集卡;軟件包括圖像處理軟件和底層算法。中游為設(shè)備制造商與系統(tǒng)集成商;機器視覺下游應(yīng)用廣泛，包括半導(dǎo)體、汽車、包裝、醫(yī)藥、工業(yè)機器人等行業(yè)。

有關(guān)機構(gòu)認為，機器視覺廠商需要關(guān)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(yīng)用領(lǐng)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(xiàn)成本優(yōu)勢;3)通用化設(shè)計能力。標準化業(yè)務(wù)有望提升企業(yè)生產(chǎn)效率，從國際經(jīng)驗看亦是行業(yè)發(fā)展趨勢。

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)狀機器視覺行業(yè)市場發(fā)展規(guī)模分析

機器視覺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中，上游硬件部分包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像處理器、圖像采集卡;軟件包括圖像處理軟件和底層算法。中游為設(shè)備制造商與系統(tǒng)集成商;機器視覺下游應(yīng)用廣泛，包括半導(dǎo)體、汽車、包裝、醫(yī)藥、工業(yè)機器人等行業(yè)。

在機器視覺產(chǎn)品中，上游軟硬件共占總成本的80%，分別占比為45%、35%，組裝集成和維護分別占總成本的15%、5%。

近年來，我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模不斷增長，由2018年的102億元增長至2020年的144億元，年均復(fù)合增長率12.2%。未來，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(shè)加速、制造業(yè)自動化推進等因素影響，我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模仍將繼續(xù)增長，預(yù)計2022年機器視覺行業(yè)市場規(guī)?？梢赃_到229億元。

伴隨滲透率與國產(chǎn)化率的提升，2025年國產(chǎn)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。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《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》顯示：

一、機器視覺行業(yè)細分結(jié)構(gòu)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(cè)重、產(chǎn)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(fù)性勞動;

計算機視覺的主要任務(wù)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(xiàn)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(jù)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(cè)重上，工業(yè)視覺的算法往往側(cè)重于精確度的提高;而計算機視覺的算法難度相對較高，側(cè)重于或采用數(shù)學(xué)邏輯或采用深度學(xué)習(xí)方法進行物體的標定與識別。在產(chǎn)業(yè)成熟度上，工業(yè)視覺已經(jīng)相對較為成熟，在半導(dǎo)體、包裝等行業(yè)的測量檢測已有較為廣泛的應(yīng)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。

二、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(xí)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(xí)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。

本報告由中研普華咨詢公司領(lǐng)銜撰寫，在大量周密的市場調(diào)研基礎(chǔ)上，主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務(wù)部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務(wù)院發(fā)展研究中心、國家海關(guān)總署、全國商業(yè)信息中心、中國經(jīng)濟景氣監(jiān)測中心、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外相關(guān)報刊雜志的基礎(chǔ)信息以及機器視覺行業(yè)研究單位等公布和提供的大量資料。報告對我國機器視覺行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析，重點分析了國內(nèi)外機器視覺行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。

報告還綜合了機器視覺行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài)，對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于機器視覺產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)、經(jīng)銷商、行業(yè)管理部門以及擬進入該行業(yè)的投資者具有重要的參考價值，對于研究我國機器視覺行業(yè)發(fā)展規(guī)律、提高企業(yè)的運營效率、促進企業(yè)的發(fā)展壯大有學(xué)術(shù)和實踐的雙重意義。

了解更多行業(yè)數(shù)據(jù)詳情，可以點擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《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》。