中國機器視覺行業(yè)市場全景調研2023

• 陳澤芳 2023年6月17日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 297 12
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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(shù)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(jīng)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

近年來，我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模不斷增長，在機器視覺產品中，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%。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，預計2022年機器視覺行業(yè)市場規(guī)模可以達到229億元。

與人類視覺相比，機器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速度等方面都存在顯著優(yōu)勢。其利用相機、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標物體數(shù)據(jù)，借助視覺控制系統(tǒng)、智能視覺軟件和數(shù)據(jù)算法庫進行圖形分析和處理，軟硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動化、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯(lián)互通技術的發(fā)展，機器視覺性能優(yōu)勢進一步提升，應用領域也向多個維度延伸。

根據(jù)中研普華產業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國機器視覺行業(yè)市場全景調研與發(fā)展前景預測報告》顯示：

機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。通俗地說，“眼睛”指的是機器視覺利用環(huán)境和物體對光的反射來獲取及感知信息;“大腦”指的是機器視覺對信息進行智能處理和分析，根據(jù)分析結果來執(zhí)行相應的活動。

在人工智能領域的新興技術中，采用BurstDetection算法探測出深度學習是當前受到廣泛關注的人工智能新興技術，深度學習是一種以人工神經(jīng)為架構，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法，“深”主要體現(xiàn)在更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡和對特征的多次變換上，與相同參數(shù)數(shù)量的淺層網(wǎng)絡相比，深度網(wǎng)絡具備更好的特征提取和泛化推廣能力，不斷為圖像識別領域帶來進步。

自動讀碼器是視覺技術中較快的增長點，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(shù)字的采集。在機器視覺領域，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(xiàn)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。

中國機器視覺行業(yè)市場全景調研2023

機器視覺與人工智能逐漸融合，引領向工業(yè)4.0的過渡。機器視覺是工業(yè)自動化的基礎技術之一，通過搭載人工智能發(fā)展東風實現(xiàn)機器視覺的再一次迭代升級。此處東風一方面為深度學習的融合，賦予機器視覺更高的準確性和速度，另一方面則為視覺處理所服務的視覺處理器的能力呈現(xiàn)指數(shù)級增加，奠定機器視覺中深度學習推理/訓練任務的硬件基礎。復盤機器視覺發(fā)展，從能夠自動執(zhí)行簡單任務的自動化機器，轉型為視覺能力不受人類視覺能力極限約束、自主思考，從而能夠長期對各種元素進行優(yōu)化的自主型機器，AI+機器視覺有望能夠滲透入工業(yè)制造達到全新的水平。

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(shù)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(jīng)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。

“十四五”期間，中國將進一步深化產業(yè)結構調整，推進制造業(yè)的科技創(chuàng)新和智能制造水平，著力從要素驅動向技術及創(chuàng)新驅動轉變。通過強化研發(fā)、設計能力，提高配套能力、基礎工藝、基礎材料、基礎元器件的研發(fā)和系統(tǒng)集成水平，促進細分市場、專業(yè)化分工和集群發(fā)展，推動先進裝備制造業(yè)和高新技術產業(yè)從以組裝為主向自主研發(fā)制造為主轉變。產業(yè)結構的轉型升級以及制造業(yè)的進一步智能化將推動機器視覺行業(yè)的發(fā)展。

未來機器視覺將有望搭載更先進AI技術，切入更多差異化工業(yè)應用場景。ChatGPT所引爆的人工智能話題正持續(xù)火熱，根據(jù)中國信息通信研究院和中國人工智能產業(yè)發(fā)展聯(lián)盟，當前重點逐漸從單點技術轉化為實質應用轉化階段，而視覺人工智能已經(jīng)泛起千層巨浪。我們認為，搭載AI技術的機器視覺可以進一步優(yōu)化性能適配更多工業(yè)應用場景。

本報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、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)、全國及海外多種相關報刊雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料。了解更多行業(yè)數(shù)據(jù)詳情，可以點擊查閱中研普華產業(yè)研究院的《2022-2027年中國機器視覺行業(yè)市場全景調研與發(fā)展前景預測報告》。

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