2023機器視覺行業(yè)市場深度調(diào)研 機器視覺行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀前景分析

• 吳亞楠 2023年5月19日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 841 51
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國內(nèi)機器視覺主要競爭企業(yè)包括Keyence(基恩士)、Cognex(康耐視)、TeledyneDalsa、Basler、?？禉C器人、華?？萍?、大恒圖像、奧普特、合肥?？乒怆姷?。

人工智能是機器視覺的母身，深度學(xué)習(xí)為機器視覺的技術(shù)堡壘。近十年來，得益于深度學(xué)習(xí)等算法的突破、算力的不斷提升以及海量數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，人工智能逐漸從實驗室走向產(chǎn)業(yè)實踐，以算法、算力和數(shù)據(jù)為主旋律追求極致創(chuàng)新方面不斷突破，為機器視覺實現(xiàn)更新迭代和提高應(yīng)用價值的重要技術(shù)支撐。

機器視覺在智能制造領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，按功能主要分為四大類：定位、識別、測量、檢測，不同的應(yīng)用場景側(cè)重不同的功能運用。

根據(jù)中研普華研究院撰寫的《2023-2028年機器視覺行業(yè)市場深度分析及發(fā)展策略研究報告》顯示：

2023機器視覺行業(yè)市場深度調(diào)研 機器視覺行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀前景分析

機器視覺是通過光學(xué)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(jié)果來執(zhí)行相應(yīng)的活動。

在人工智能領(lǐng)域的新興技術(shù)中，采用BurstDetection算法探測出深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前受到廣泛關(guān)注的人工智能新興技術(shù)，深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的算法，“深”主要體現(xiàn)在更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)相比，深度網(wǎng)絡(luò)具備更好的特征提取和泛化推廣能力，不斷為圖像識別領(lǐng)域帶來進步。

2007年-2009年，斯坦福教授李飛飛牽頭構(gòu)建起目前圖像分類/檢測/定位最常用數(shù)據(jù)集之一的ImageNet，2010-2017年，基于ImageNet數(shù)據(jù)集的ILSVRC等一些大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽促進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，如AlexNet能夠?qū)D片識別的錯誤率下降14%，GoogleBrain采用多CPU組合方式構(gòu)建起深層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并應(yīng)用于圖像識別，取得突出成效等。

機器視覺與人工智能逐漸融合，引領(lǐng)向工業(yè)4.0的過渡。機器視覺是工業(yè)自動化的基礎(chǔ)技術(shù)之一，通過搭載人工智能發(fā)展東風(fēng)實現(xiàn)機器視覺的再一次迭代升級。此處東風(fēng)一方面為深度學(xué)習(xí)的融合，賦予機器視覺更高的準(zhǔn)確性和速度，另一方面則為視覺處理所服務(wù)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(xué)習(xí)推理/訓(xùn)練任務(wù)的硬件基礎(chǔ)。

復(fù)盤機器視覺發(fā)展，從能夠自動執(zhí)行簡單任務(wù)的自動化機器，轉(zhuǎn)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。

機器視覺行業(yè)行業(yè)發(fā)展前景

機器視覺的優(yōu)勢是顯而易見的，與人眼相比，機器不僅不會疲勞，具有人所不具有的一致性和重復(fù)性，而且機器可以看到和使用可見光以外的其它光源信息。檢測速度和精確性也是機器視覺檢測具備的一個明顯優(yōu)勢。消費電子、半導(dǎo)體、包裝、食品等一系列行業(yè)對工業(yè)自動化的需求推動了機器視覺行業(yè)的增長。

未來機器視覺將有望搭載更先進AI技術(shù)，切入更多差異化工業(yè)應(yīng)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(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟，當(dāng)前重點逐漸從單點技術(shù)轉(zhuǎn)化為實質(zhì)應(yīng)用轉(zhuǎn)化階段，而視覺人工智能已經(jīng)泛起千層巨浪。我們認(rèn)為，搭載AI技術(shù)的機器視覺可以進一步優(yōu)化性能適配更多工業(yè)應(yīng)用場景。

機器視覺行業(yè)市場規(guī)模

2021年我國機器視覺行業(yè)銷售額為163.8億元，較2020年增長34.5%。同時，受益于國家對智能制造產(chǎn)業(yè)的政策支持、我國制造業(yè)總體規(guī)模的進一步擴大以及下游應(yīng)用行業(yè)的不斷拓展等因素的影響，2019-2021年期間，我國機器視覺行業(yè)的年均復(fù)合增長率達到了22.9%，市場規(guī)模持續(xù)擴大。

2022年，全球機器視覺市場將繼續(xù)保持增長，市場規(guī)模達120億美元。

機器視覺行業(yè)市場競爭

國內(nèi)機器視覺主要競爭企業(yè)包括Keyence(基恩士)、Cognex(康耐視)、TeledyneDalsa、Basler、海康機器人、華?？萍?、大恒圖像、奧普特、合肥?？乒怆姷?。

機器視覺行業(yè)報告對中國機器視覺行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業(yè)的政策環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、社會環(huán)境及技術(shù)環(huán)境等方面分析行業(yè)面臨的機遇及挑戰(zhàn)。還重點分析了重點企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀及發(fā)展格局，并對未來幾年行業(yè)的發(fā)展趨向進行了專業(yè)的預(yù)判。

本報告同時揭示了機器視覺市場潛在需求與潛在機會，為戰(zhàn)略投資者選擇恰當(dāng)?shù)耐顿Y時機和公司領(lǐng)導(dǎo)層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準(zhǔn)確的市場情報信息及科學(xué)的決策依據(jù)，同時對政府部門也具有極大的參考價值。

未來，機器視覺行業(yè)發(fā)展前景如何?想了解關(guān)于更多行業(yè)專業(yè)分析，請點擊《2023-2028年機器視覺行業(yè)市場深度分析及發(fā)展策略研究報告》。

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  2023-2028年機器視覺行業(yè)市場深度分析及發(fā)展策略研究報告

  中研普華通過對機器視覺行業(yè)長期跟蹤監(jiān)測，分析機器視覺行業(yè)需求、供給、經(jīng)營特性、獲取能力、產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈等多方面的內(nèi)容，整合行業(yè)、市場、企業(yè)、用戶等多層面數(shù)據(jù)和信息資源，為客戶提供深...

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