机器视觉行业市场结构现状分析 机器视觉行业细分产业发展概况

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网(IoT)的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化(部分地由支持的计算机视觉算法驱动)，因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统(如无人机)连接到物联网基础设施。

据中研产业研究院报告《2021-2025年中国机器视觉行业全景调研与发展战略咨询报告》分析显示

由于工业自动化生产日益增长的技术需求，全球机器视觉行业60年代开始兴起，起步较早，90年代发展已趋于成熟，现阶段继续保持高速发展。中国机器视觉行业伴随中国工业化进程的发展而崛起，于90年代末起步，相对全球较晚，目前正处于快速发展阶段。

机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。

机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。

机器视觉行业市场结构现状分析

机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。

按照应用的领域与细分技术的特点，机器视觉行业的市场进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类，相应地，其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。

机器视觉行业细分产业发展概况

如今，在市场消费升级的刺激下，高端商品市场占有率强势增长。为此，视觉技术也越来越多的在工厂应用。从目前的来看，自动读码器、人工智能瑕疵检测和3D测量有着强劲的增长趋势。

自动读码器是视觉技术中较快的增长点，一方面，现在正处于5G和物联网时代的前夜，工厂数字化转型正是当下制造业的热门话题，我们要实现智能制造，工厂数字上云，就需要越来越多的数字采集;另一方面，现代的工厂管理中，二维码是产品的身份证。因此，工厂无论是提高设备控制效率，还是提高产品的品质，都要追溯到数字的采集。在机器视觉领域，采集数据就需要一款能够自动识别二维码的机器。

瑕疵检测是视觉技术最难的部分，传统的瑕疵检测，基于模板和特定的过程学习后，对产品进行判断。但是产品的瑕疵不确定因素很多，这种传统的做法，很难真正意义上实现瑕疵检测。以消费类电子产品为例，许多厂商最终的产品出厂检测，往往耗费大量人力。所以，视觉技术借助人工智能，通过深度学习的算法，为瑕疵检测赋能，并在多个行业得到应用。

再者是3D测量技术的应用，会越来越广泛。以手机制造为例，手机屏幕边缘的缝隙大小，以及机身面是否平整，都需要应用3D视觉技术。这一切缘由，皆因消费水平的提升，因此商家会更多的应用3D技术，提高产品的工艺水平。

想要了解更多机器视觉行业的发展前景，请查阅《2021-2025年中国机器视觉行业全景调研与发展战略咨询报告》。

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