中國機(jī)器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢預(yù)測

• 2022年6月16日 HaoChenChong來源：互聯(lián)網(wǎng) 380 18
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機(jī)器視覺應(yīng)用場景廣闊，但我國機(jī)器視覺市場存在滲透率較低、部分場景國產(chǎn)水平較弱的痛點，尚處于早期階段。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(jī)器視覺市場空間有望達(dá)到356億元，2021-25ECAGR達(dá)29%，保持高速增長態(tài)勢。

中國機(jī)器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢預(yù)測

機(jī)器視覺應(yīng)用場景廣闊，但我國機(jī)器視覺市場存在滲透率較低、部分場景國產(chǎn)水平較弱的痛點，尚處于早期階段。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(jī)器視覺市場空間有望達(dá)到356億元，2021-25ECAGR達(dá)29%，保持高速增長態(tài)勢。

有關(guān)機(jī)構(gòu)認(rèn)為，機(jī)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(biāo)準(zhǔn)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。

根據(jù)中研普華研究院報告《2022-2027年機(jī)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(jī)器視覺行業(yè)細(xì)分結(jié)構(gòu)特征分析

因為工業(yè)視覺和計算機(jī)視覺在功能目標(biāo)、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(biāo)上，工業(yè)視覺主要解決以往需要人眼進(jìn)行的工件的定位、測量、檢測等重復(fù)性勞動;

計算機(jī)視覺的主要任務(wù)是賦予智能機(jī)器人視覺，利用測距、物體標(biāo)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(jī)的幀頻、分辨率等指標(biāo)依據(jù)自身的需求進(jìn)行篩選;而計算機(jī)視覺則除少部分特殊情況外，大部分對于相機(jī)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(jī)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(jìn)行物體的標(biāo)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(jī)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(jī)視覺對比

資料來源：公開資料整理

二、機(jī)器視覺行業(yè)細(xì)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(qiáng)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(qiáng)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(dāng)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(jī)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(jī)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(jìn)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(jī)制造為例，手機(jī)屏幕邊緣的縫隙大小，以及機(jī)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(jī)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(jī)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》

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  2022-2027年機(jī)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

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