2022年機器視覺行業現狀及發展前景分析

• 2022年1月20日 HaoChenChong來源：互聯網 425 21
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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。

2022年機器視覺行業現狀及發展前景分析

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。

2013年之前，我國機器視覺還未全面普及開來，機器視覺技術的應用主要集中在電子信息等領域，截至2012年底我國機器視覺市場規模僅有22.7億元。但是近些年隨著智慧城市、智能交通、智慧醫療以及智能金融的快速發展，機器視覺全面滲透于各行各業，市場規模得以迅速擴張，由2013年的35.4億元增長至2020年的157億元，年平均復合增長率CAGR為約為23%，遠超同期全球CAGR為14%的增速水平。

根據中研研究院出版的《2022-2027年機器視覺產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》統計分析顯示：

一、機器視覺行業市場結構現狀分析

機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器，配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能，從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。

按照應用的領域與細分技術的特點，機器視覺行業的市場進一步可以分為工業視覺、計算機視覺兩類，相應地，其應用領域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

二、機器視覺行業細分結構特征分析

因為工業視覺和計算機視覺在功能目標、硬件需求、算法側重、產業成熟度上有一定差異。在功能目標上，工業視覺主要解決以往需要人眼進行的工件的定位、測量、檢測等重復性勞動;

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

三、機器視覺行業細分產業發展概況

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。

自動讀碼器是視覺技術中較快的增長點，一方面，現在正處于5G和物聯網時代的前夜，工廠數字化轉型正是當下制造業的熱門話題，我們要實現智能制造，工廠數字上云，就需要越來越多的數字采集;另一方面，現代的工廠管理中，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，都要追溯到數字的采集。在機器視覺領域，采集數據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，這種傳統的做法，很難真正意義上實現瑕疵檢測。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，并在多個行業得到應用。

再者是3D測量技術的應用，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，都需要應用3D視覺技術。這一切緣由，皆因消費水平的提升，因此商家會更多的應用3D技術，提高產品的工藝水平。

四、機器視覺行業市場結構變化趨勢

機器視覺作為人工智能領域的重要分支，已經協同其他技術開始對社會產生重大影響。雖然人工智能領域內的各個前沿技術存在著不同程度的交叉，難以細分，但依據主要采用的技術類別，可以將人工智能行業分為：深度學習、機器視覺、自然語言處理、語音識別、情境感知計算、模式識別等等。其中，深度學習、機器視覺、自然語言處理是優質企業參與最多的三大領域，也是人們在人工智能領域付諸探索實踐最多、獲得應用成果最為豐厚的主要領域。

想要了解更多機器視覺行業詳細分析，請點擊查看中研研究院出版的《2022-2027年機器視覺產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》

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