2021年機器視覺行業發展戰略咨詢 機器視覺產業鏈現狀分析

• 2021年6月17日 ZhouXun來源：中研網整理 924 57
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機器視覺雖然只有幾十年發展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產業變革浪潮的興起，機器視覺行業順勢迎來快速發展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，不同權威機構對機器視覺的定義略有差異，但簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做檢測、判斷和控制。機器視覺基于仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。

由于工業自動化生產日益增長的技術需求，全球機器視覺行業60年代開始興起，起步較早，90年代發展已趨于成熟，現階段繼續保持高速發展。中國機器視覺行業伴隨中國工業化進程的發展而崛起，于90年代末起步，相對全球較晚，目前正處于快速發展階段。

機器視覺雖然只有幾十年發展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產業變革浪潮的興起，機器視覺行業順勢迎來快速發展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。

從產業發展生命周期來看，國際機器視覺產業已經處于成熟期，預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規模，并繼續增長。國內機器視覺產業目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗，已步入快速發展階段。

機器視覺產業鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產業鏈的多個環節。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環節，例如IPhone生產全過程就需要70套以上的機器視覺系統。從廣度上看，機器視覺的下游行業眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。

機器視覺行業細分結構特征分析

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，工業視覺相對較高，需要對工業相機的幀頻、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。在產業成熟度上，工業視覺已經相對較為成熟，在半導體、包裝等行業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，初創企業層出不窮。

圖表：工業視覺與計算機視覺對比

資料來源：公開資料整理

圖表：常見的傳感器尺寸表

資料來源：公開資料

傳感器尺寸是以有效面積(寬x高)或以對角線大小(英寸)來表示的，傳感器尺寸越大，一定程度上表示相機可容納像素個數越多，成像的畫幅越大。

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。

更多機器視覺行業調研分析，請閱讀《2021-2025年中國機器視覺行業全景調研與發展戰略咨詢報告》。

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  2021-2025年中國機器視覺行業全景調研與發展戰略咨詢報告

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