國內機器視覺主要競爭企業包括Keyence(基恩士)、Cognex(康耐視)、TeledyneDalsa、Basler、海康機器人、華睿科技、大恒圖像、奧普特、合肥埃科光電等。
人工智能是機器視覺的母身,深度學習為機器視覺的技術堡壘。近十年來,得益于深度學習等算法的突破、算力的不斷提升以及海量數據的持續積累,人工智能逐漸從實驗室走向產業實踐,以算法、算力和數據為主旋律追求極致創新方面不斷突破,為機器視覺實現更新迭代和提高應用價值的重要技術支撐。
機器視覺在智能制造領域應用廣泛,按功能主要分為四大類:定位、識別、測量、檢測,不同的應用場景側重不同的功能運用。
根據中研普華研究院撰寫的《2023-2028年機器視覺行業市場深度分析及發展策略研究報告》顯示:
2023機器視覺行業市場深度調研 機器視覺行業發展現狀前景分析
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,根據分析結果來執行相應的活動。
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為架構,對數據進行表征學習的算法,“深”主要體現在更深層次的神經網絡和對特征的多次變換上,與相同參數數量的淺層網絡相比,深度網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。
2007年-2009年,斯坦福教授李飛飛牽頭構建起目前圖像分類/檢測/定位最常用數據集之一的ImageNet,2010-2017年,基于ImageNet數據集的ILSVRC等一些大規模視覺識別挑戰賽促進神經網絡和深度學習技術的發展,如AlexNet能夠將圖片識別的錯誤率下降14%,GoogleBrain采用多CPU組合方式構建起深層次神經網絡并應用于圖像識別,取得突出成效等。
機器視覺與人工智能逐漸融合,引領向工業4.0的過渡。機器視覺是工業自動化的基礎技術之一,通過搭載人工智能發展東風實現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指數級增加,奠定機器視覺中深度學習推理/訓練任務的硬件基礎。
復盤機器視覺發展,從能夠自動執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化的自主型機器,AI+機器視覺有望能夠滲透入工業制造達到全新的水平。
機器視覺的優勢是顯而易見的,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勢。消費電子、半導體、包裝、食品等一系列行業對工業自動化的需求推動了機器視覺行業的增長。
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應用場景。ChatGPT所引爆的人工智能話題正持續火熱,根據中國信息通信研究院和中國人工智能產業發展聯盟,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化性能適配更多工業應用場景。
2021年我國機器視覺行業銷售額為163.8億元,較2020年增長34.5%。同時,受益于國家對智能制造產業的政策支持、我國制造業總體規模的進一步擴大以及下游應用行業的不斷拓展等因素的影響,2019-2021年期間,我國機器視覺行業的年均復合增長率達到了22.9%,市場規模持續擴大。
2022年,全球機器視覺市場將繼續保持增長,市場規模達120億美元。
國內機器視覺主要競爭企業包括Keyence(基恩士)、Cognex(康耐視)、TeledyneDalsa、Basler、海康機器人、華睿科技、大恒圖像、奧普特、合肥埃科光電等。
機器視覺行業報告對中國機器視覺行業的發展現狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析,并從行業的政策環境、經濟環境、社會環境及技術環境等方面分析行業面臨的機遇及挑戰。還重點分析了重點企業的經營現狀及發展格局,并對未來幾年行業的發展趨向進行了專業的預判。
本報告同時揭示了機器視覺市場潛在需求與潛在機會,為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據,同時對政府部門也具有極大的參考價值。
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2023-2028年機器視覺行業市場深度分析及發展策略研究報告
中研普華通過對機器視覺行業長期跟蹤監測,分析機器視覺行業需求、供給、經營特性、獲取能力、產業鏈和價值鏈等多方面的內容,整合行業、市場、企業、用戶等多層面數據和信息資源,為客戶提供深...
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