无码尹人久久相蕉无码_国产福利一区二区三区在线视频_人妻少妇不满足中文字幕_国产精品毛片久久久久久久

機器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢及面臨的機遇挑戰(zhàn)壁壘

1、行業(yè)概述

（1）機器視覺系統(tǒng)工作原理

具體來說，一個典型的機器視覺系統(tǒng)系使用相機將被檢測的目標以圖像的形式傳輸給專用的圖像處理系統(tǒng)，再將圖像的特征信息，包括顏色、亮度、像素、字符、間距等，轉(zhuǎn)化為可處理的數(shù)字化信號，進而通過不同算法抽取目標的特征，如面積、位置、長度、數(shù)量等，再根據(jù)預設的允許度或其他條件輸出運算結(jié)果，包括合格/不合格、有/無、尺寸、角度、個數(shù)等，實現(xiàn)自動識別、檢測測量、引導定位等功能。

（2）機器視覺技術(shù)因其獨有的優(yōu)勢已在工業(yè)中被廣泛引用

隨著技術(shù)的進步及成本的下降，機器視覺因其獨有的優(yōu)勢，在工業(yè)中的滲透率日益提升。在現(xiàn)代化的大生產(chǎn)中，產(chǎn)品質(zhì)量的檢測和生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制不可或缺，工業(yè)中例如印刷品質(zhì)量檢測、機械零件的外觀檢測、產(chǎn)品包裝的外觀檢測等都可運用機器視覺設備。在傳統(tǒng)的人工密集型檢測行業(yè)，機器視覺系統(tǒng)可以替代大量的檢測工人，將“人眼+簡單工具”的檢測模式升級為高精度快速的自動檢測。機器視覺技術(shù)因其具備的高分辨力、高精確度、高速度、客觀性、重復性、可靠性等眾多優(yōu)勢，逐步躋身于制造業(yè)的關(guān)鍵位置，推動了工業(yè)發(fā)展智能化的進程，具有較高的市場需求。

（3）電子及半導體、汽車制造為當前機器視覺最重要的下游應用領(lǐng)域

在工業(yè)領(lǐng)域中，國內(nèi)市場機器視覺應用比重最大的是電子及半導體行業(yè)，但根據(jù)公開信息，機器視覺設備在電子行業(yè)的滲透率依舊較低，遠低于境外同行業(yè)水平。

機器視覺技術(shù)目前被廣泛應用于電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域，其中電子及半導體、汽車制造是當前機器視覺最重要的應用領(lǐng)域，主要用于集成電路制造、半導體分立器件制造、PCB 制造、SMT 表面貼裝、LED 制造等高精度制造和質(zhì)量檢測領(lǐng)域；其次為汽車制造占據(jù)市場，主要用于車身裝配檢測、PCB 印刷質(zhì)量檢測、零件尺寸的精密測量等系統(tǒng)和部件的制造流程。

近年來，隨著電子及半導體產(chǎn)業(yè)的大力發(fā)展，機器視覺技術(shù)在相關(guān)設備中的應用也得以蓬勃發(fā)展，例如 SMT 檢測等國產(chǎn)設備的迅速興起，憑借產(chǎn)品性價比及服務的優(yōu)勢填補了國內(nèi)市場的相關(guān)需求。未來，隨著人力成本上升、產(chǎn)品品質(zhì)要求提高、生產(chǎn)效率提升，機器視覺設備行業(yè)將進入高速增長期，具備良好的市場前景。

（4）機器視覺系統(tǒng)在下游領(lǐng)域中的具體應用環(huán)節(jié)

目前，機器視覺的具體應用主要可以分為四大類：缺陷檢測、尺寸測量、視覺定位及模式識別/計數(shù)，當前的應用也基本是基于這四大類功能來展開。

1）缺陷檢測

產(chǎn)品表面出現(xiàn)缺陷不僅僅影響產(chǎn)品的外觀，更可能對產(chǎn)品的質(zhì)量、安全性能造成嚴重損害。檢測產(chǎn)品的外觀缺陷，最常見的包括表面裝配缺陷（如漏裝、混料、錯配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形狀缺陷（如崩邊、凸起、凹坑等）。由于產(chǎn)品外觀缺陷種類繁雜，故外觀檢測功能在機器視覺中的應用中屬于相對較難的類別，對視覺技術(shù)的要求相比較高。

2）尺寸測量

生產(chǎn)線上產(chǎn)品的生產(chǎn)、加工過程均涉及大量的測量任務，例如生產(chǎn)過程控制、形變測量等。機器視覺設備將獲取的圖像像素信息標定成常用的度量計算單位，然后在圖像中精確的計算出幾何尺寸，其優(yōu)勢在于對高精度、高通量以及復雜形態(tài)的測量速度更快、精度更高，例如部分高精度的產(chǎn)品由于人眼測量的局限性只能抽檢，而應用機器視覺檢測設備后即可實現(xiàn)全檢，且誤檢率顯著下降。

3）視覺定位

利用視覺定位技術(shù)相當于為機器裝上眼睛，引導機器正確的完成一些抓取動作或?qū)y量信息與指定位置進行比較。視覺定位在機器視覺應用中是非?；A且核心的功能，可以在識別出物體的基礎上精確給出物體的坐標和角度信息。

4）模式識別/計數(shù)

機器視覺在識別方面的應用已非常普遍，一般指對已知規(guī)律的物品進行分辨，比較容易的包含外形、顏色、圖案、數(shù)字、條碼等信息的識別，信息數(shù)據(jù)量更大或更抽象的識別包括人臉、指紋、虹膜識別等。

總體而言，從技術(shù)水平及應用情況上，檢測、測量、定位、識別的難度是逐步遞減的，而基于四大基礎功能延伸出的多種細分功能在實現(xiàn)難度上也各有差異，目前 3D 的視覺功能是當前機器視覺應用技術(shù)中最先進的應用方向之一。

2、機器視覺行業(yè)發(fā)展概況

（1）全球機器視覺行業(yè)發(fā)展歷經(jīng)多個階段，發(fā)展較為成熟

以全球視角來看，機器視覺技術(shù)最初起源于顯微和航空圖像的分析與理解、各種光學字符識別、工業(yè)零件表面缺陷監(jiān)測等。隨著現(xiàn)代工業(yè)自動化技術(shù)日趨成熟，越來越多的制造企業(yè)考慮如何采用機器視覺來幫助生產(chǎn)線實現(xiàn)檢查、測量和自動識別等功能，以提高效率并降低成本，從而實現(xiàn)生產(chǎn)效益最大化。

中國的機器視覺行業(yè)是伴隨著中國的工業(yè)化進程發(fā)展而崛起的，自90年代末開始起步，經(jīng)歷了啟蒙階段、初步發(fā)展階段和快速發(fā)展階段。

國內(nèi)外機器視覺行業(yè)發(fā)展歷程

資料來源：普華有策整理

目前，中國正成為世界機器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一，應用范圍幾乎涵蓋國民經(jīng)濟的各個行業(yè)，而工業(yè)領(lǐng)域是機器視覺應用比重最大的領(lǐng)域，其重要原因是中國已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產(chǎn)線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統(tǒng)和應用經(jīng)驗也進入了中國。

3、機器視覺行業(yè)未來發(fā)展趨勢

（1）由 2D 機器視覺向 3D 機器視覺升級趨勢

目前，2D 目標檢測算法不斷成熟，無論是精度還是檢測速度都已達到較高的水準，在制造業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)取得廣泛的應用，但由于 2D 視覺檢測無法獲得物體的空間坐標信息，所以存在包括不支持與形狀相關(guān)的測量，無法區(qū)分相同顏色物體之間的特征或具有接觸側(cè)的物體之間的位置，同時特別依賴于光照和顏色/灰度的變化，測量精度易受照明環(huán)境的影響等檢測缺點。

相比之下，3D 機器視覺可以測量包括高度、角度、平面度、厚度、體積、顏色相近表面等信息，通過更豐富的數(shù)據(jù)采集獲取物體的三維圖像。3D 測量技術(shù)可以根據(jù)上述測量數(shù)據(jù)設置公差，進而以超出公差為標準檢測缺陷，同時可以持續(xù)儲存產(chǎn)品缺陷的相關(guān)測量數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行量化分析以優(yōu)化和改進前端的制造工藝，提高生產(chǎn)效率。

此外，3D 機器視覺還具備高測量穩(wěn)定性、高精度及可重復性等優(yōu)勢。近年來，隨著工業(yè)化及智能制造的大力發(fā)展對精確度的要求越來越高，3D 機器視覺檢測應用范圍愈發(fā)廣闊，目前機器視覺技術(shù)及產(chǎn)品由 2D 向 3D 邁進已逐步成為行業(yè)的主要發(fā)展趨勢之一。

（2）人工智能深度學習+機器視覺的技術(shù)發(fā)展趨勢

傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機器視覺系統(tǒng)可以高精度地每分鐘檢查數(shù)百甚至數(shù)千個零件，但系統(tǒng)仍是通過逐步過濾和基于基本規(guī)則的算法運行的。而深度學習算法使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，利用卷積層提取出圖像特征，而卷積層的參數(shù)并非全部由人工設計而是通過數(shù)據(jù)訓練所得。機器視覺系統(tǒng)與其結(jié)合后，將會形成以下幾個優(yōu)點：1）克服視覺應用程序難以使用基于規(guī)則的算法，進而進行編程；2）維護應用程序并在工廠車間重新訓練新的圖像數(shù)據(jù)；3）無需重新編程核心網(wǎng)絡即可適應新的示例；4）處理迷惑性較高的背景和零件外觀的變化等。

近年來，得益于計算能力的提高和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，AI 技術(shù)本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進入工業(yè)化階段?！叭斯ぶ悄苌疃葘W習+機器視覺”可以幫助機器視覺設備快速進行圖像分類、目標檢測和分割，且已越來越多的應用在 3D 機器視覺中，成為業(yè)內(nèi)公認的未來主流發(fā)展趨勢之一。

（3）技術(shù)提升帶來的滲透率提升及加速進口替代的趨勢

受益于光源系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)以及相機等軟硬件領(lǐng)域的技術(shù)持續(xù)提升，機器視覺設備的成本端呈現(xiàn)逐年下降趨勢。在同等價格甚至性價比更高的條件下，機器視覺設備可以提供更多更快的圖像數(shù)據(jù)傳輸、更先進的軟件算法，實現(xiàn)數(shù)字化、實時化和智能化的性能提升。性價比的提高加大了機器視覺設備的市場滲透率，同時，國內(nèi)企業(yè)在地域性及客戶服務上相較于境外企業(yè)有明顯優(yōu)勢，隨著國產(chǎn)機器視覺設備逐漸成熟，原先機器視覺行業(yè)較高的進口依存度為進口替代帶來廣闊的空間。

4、行業(yè)發(fā)展機遇

（1）國家產(chǎn)業(yè)政策大力支持

近年來，國家多次提出“工業(yè) 4.0”、“中國智造”等概念并將智能制造列入包括《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》、《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》、《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》和《產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》等多個政策文件或發(fā)展規(guī)劃中，體現(xiàn)出國家對制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型升級的大力扶持，對于提升機器視覺設備在制造業(yè)中的應用廣度及深度有著積極的影響。

（2）下游市場規(guī)模仍將持續(xù)增長，電子化程度持續(xù)提升

機器視覺設備在制造業(yè)以及不斷拓寬的其他行業(yè)的應用主要圍繞電子制造領(lǐng)域展開，這使得機器視覺設備的市場需求與下游行業(yè)的整體發(fā)展情況及電子化程度息息相關(guān)。

近年來，電子信息制造行業(yè)雖然呈現(xiàn)增速放緩的跡象，但強大的內(nèi)需使得電子信息制造業(yè)作為國內(nèi)經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)的地位難以撼動。同時，消費者對消費電子產(chǎn)品更新?lián)Q代的需求依然旺盛，智能手機、筆記本電腦、智能設備等電子制造細分行業(yè)市場規(guī)模迅速提升，根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)庫預測，2023 年全球智能手機總出貨量將達約 14.85 億部，至 2023 年可實現(xiàn)超過 1.1%的年均復合增長率，市場需求仍十分廣闊。

此外，機器視覺設備的另一個主要下游行業(yè)汽車制造業(yè)的市場規(guī)模及電子化程度仍將不斷提升。隨著汽車導航、車載娛樂系統(tǒng)、電子檢測系統(tǒng)、智能安全系統(tǒng)，以及更精密的汽車操作傳感裝置等汽車電子設備的應用比例不斷提升，未來電子產(chǎn)品在汽車價值中的比例亦將持續(xù)提高，對機器視覺設備的需求相應亦會提升。

綜上，下游產(chǎn)業(yè)市場容量提升、電子化程度提升均對上游的機器視覺設備需求起到極大的拉升作用。

（3）人力成本持續(xù)上升

隨著人口老齡化的提升，我國人口紅利進入下降通道，人工成本逐年增長，導致生產(chǎn)線的運營成本被不斷推高。為了滿足生產(chǎn)對成本控制的基本需求，大部分工廠對自動化設備的需求也越來越明顯。目前，一臺機器視覺檢測設備可以勝任數(shù)十位檢測工人在傳統(tǒng)生產(chǎn)線中的工作內(nèi)容及效率，隨著檢測設備的檢測效率及精度等性能的不斷提高，視覺檢測的性價比相對人工檢測也將越來越具備優(yōu)勢，這將極大推動相關(guān)設備的需求。

（4）上游技術(shù)發(fā)展降低設備制造成本

機器視覺設備的生產(chǎn)制造需要由硬件、軟件以及它們的跨界集成組成，在過去的幾年中，硬件設備中的光源、工業(yè)相機、鏡頭、采集卡、電腦主機，軟件系統(tǒng)中的圖像處理軟件、集成軟件等領(lǐng)域均有不同程度的技術(shù)進步，使得機器視覺設備的綜合成本在不斷下降，應用的領(lǐng)域及功能則不斷提升。機器視覺設備最終是為終端用戶提供高性價比、高可靠度的解決方案，機器視覺設備的性價比逐步提升對提升其在下游領(lǐng)域的設備滲透率有著積極作用。

（5）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級

我國正面臨從制造大國向制造強國的轉(zhuǎn)變，企業(yè)對產(chǎn)品品質(zhì)的重視程度越來越高。目前，各類電子終端應用更輕薄、更小型、更便捷、更智能的趨勢，其核心部件及生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)亦持續(xù)向高精密、高集成、輕薄化的方向發(fā)展，下游廠商對產(chǎn)品生產(chǎn)設備的自動化、智能化要求也越來越高。由于人工檢測有其固有的缺陷，機器視覺設備逐漸成為智能化生產(chǎn)過程中必不可少的設備之一，隨著制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級，機器視覺行業(yè)產(chǎn)品的剛性需求將持續(xù)提升。

5、行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

（1）行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品升級換代較快，對技術(shù)研發(fā)要求較高

我國的機器視覺行業(yè)依舊是一個新興行業(yè)，正在經(jīng)歷行業(yè)的快速發(fā)展期，隨著機器視覺市場的廣闊發(fā)展，行業(yè)內(nèi)研發(fā)投入逐漸加大，相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅猛，產(chǎn)品也日新月異，不斷升級。為了適應機器視覺的行業(yè)趨勢，各機器視覺企業(yè)不斷推出適應市場的新產(chǎn)品，且近幾年由于行業(yè)發(fā)展速度整體較快，涌現(xiàn)了一批從事機器視覺行業(yè)的設備制造商，行業(yè)內(nèi)企業(yè)如不注重提升自身的技術(shù)研發(fā)實力，則存在產(chǎn)品技術(shù)喪失競爭優(yōu)勢的風險。

（2）宏觀經(jīng)濟波動對機器視覺行業(yè)存在一定影響

機器視覺的主要下游電子信息制造行業(yè)受宏觀經(jīng)濟影響較大，如 2008 年金融危機后，消費電子需求預期下降，影響到了我國電子信息制造行業(yè)。近兩年，隨著經(jīng)濟的復蘇，在消費電子的帶動下，半導體和電子信息制造行業(yè)也開始復蘇。機器視覺的其他下游如汽車制造、農(nóng)業(yè)等也受宏觀經(jīng)濟波動的影響，這就決定了機器視覺行業(yè)的發(fā)展需承受一定的宏觀經(jīng)濟波動的影響。

（3）專業(yè)人才短缺制約行業(yè)發(fā)展

機器視覺行業(yè)屬于科技創(chuàng)新性產(chǎn)業(yè)，行業(yè)存在跨專業(yè)、跨學科、跨領(lǐng)域的特點，對機器視覺算法、光源技術(shù)、軟件開發(fā)等多種高技術(shù)領(lǐng)域存在較高的要求，故此行業(yè)對復合型專業(yè)人才的需求極高。目前國內(nèi)相關(guān)人才的數(shù)量和人員知識結(jié)構(gòu)的不足，都直接影響了機器視覺產(chǎn)品的研發(fā)和工業(yè)化應用的能力。目前，能夠滿足上述機器視覺行業(yè)要求的高端復合型人才仍較為稀缺，成為限制機器視覺行業(yè)發(fā)展的因素之一。

6、行業(yè)進入壁壘

目前，機器視覺行業(yè)在技術(shù)、人才、客戶、品牌、規(guī)模等方面存在較為明顯的壁壘。未來，行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)有望憑借技術(shù)及人才優(yōu)勢、客戶資源及品牌優(yōu)勢、規(guī)模優(yōu)勢等方面不斷提升市場占有率。

（1）技術(shù)壁壘

機器視覺設備制造屬于技術(shù)密集型及科技創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)，設備及相關(guān)零部件對生產(chǎn)工藝的智能化及精細化程度要求較高，相關(guān)技術(shù)亦需融合計算機科學、人工智能、圖像處理、模式識別、神經(jīng)生物學、機械及自動化等多個學術(shù)領(lǐng)域，技術(shù)難度較大，行業(yè)內(nèi)的企業(yè)需要經(jīng)過長期的跟蹤、研究才能掌握機器視覺設備的核心技術(shù)及生產(chǎn)工藝，并深刻理解下游客戶的核心需求，進而研發(fā)與生產(chǎn)出滿足下游企業(yè)要求的設備。

目前，行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先廠商已具有較強的自主研發(fā)及創(chuàng)新能力，可以根據(jù)不斷變化的市場需求，快速開發(fā)出高品質(zhì)的新產(chǎn)品，并率先占領(lǐng)市場，這對市場新入者構(gòu)成較高的技術(shù)壁壘。

（2）人才壁壘

如上所述，機器視覺技術(shù)融合了多種高新技術(shù)，對復合型專業(yè)人才的要求極高。目前國內(nèi)相關(guān)人才的數(shù)量和人員知識結(jié)構(gòu)均較為不足，在行業(yè)高速發(fā)展的背景下，人才短缺的現(xiàn)象仍將持續(xù)，如何加大培養(yǎng)效率及吸引招聘相關(guān)領(lǐng)域的人才是機器視覺行業(yè)內(nèi)企業(yè)面臨的核心問題之一。復合型人才的短缺對進入市場的新企業(yè)構(gòu)成了較高的人才壁壘。

（3）規(guī)模壁壘

機器視覺行業(yè)下游客戶涵蓋消費電子、汽車電子、半導體、通信設備等多個產(chǎn)品領(lǐng)域，對技術(shù)水平要求較高，導致機器視覺企業(yè)一般需預先投入大量資金進行產(chǎn)品的研發(fā)及生產(chǎn)。為了滿足不同客戶對設備檢測精度及可靠性要求，行業(yè)內(nèi)的生產(chǎn)企業(yè)需要針對客戶產(chǎn)品質(zhì)量檢測要求投入大量資金研發(fā)相應配套的視覺檢測設備，對企業(yè)的研發(fā)能力要求較高。同時，公司的生產(chǎn)能力、經(jīng)營能力、資源整合能力等均具備一定要求，因此規(guī)模亦構(gòu)成了市場新入者進入該行業(yè)的壁壘。

（4）客戶壁壘

由于電子制造業(yè)終端及相關(guān)組件、電子元器件對生產(chǎn)工藝的精細度及技術(shù)含量均要求較高，對相應機器視覺檢測設備的專業(yè)性要求也同步提高，故下游客戶對供應商的選擇會較為謹慎，通常需要綜合考察供應商的產(chǎn)品質(zhì)量及穩(wěn)定性、技術(shù)研發(fā)能力、品牌形象、管理體系、生產(chǎn)管理流程等多方面因素，因此進入下游客戶采購體系需要經(jīng)歷較長時間的考察。

同時，由于客戶對自身產(chǎn)品生產(chǎn)的穩(wěn)定性、及時性有較高需求，而供應商取得認證需要較高的時間和資金投入，故已經(jīng)進入客戶采購體系的供應商一般會與客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，對市場新入者形成一定的客戶壁壘。

（5）品牌壁壘

國內(nèi)機器視覺市場經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)形成了較為穩(wěn)定的競爭格局。主流的機器視覺設備供應商均具備一支技術(shù)優(yōu)良、經(jīng)驗豐富的專業(yè)研發(fā)團隊，亦在各自的領(lǐng)域樹立了自己的品牌地位，形成了較強的品牌效應。

由于機器視覺檢測設備的穩(wěn)定運行對客戶的生產(chǎn)穩(wěn)定性及生產(chǎn)效率具有至關(guān)重要的作用，且品牌知名度亦是產(chǎn)品及服務質(zhì)量的保障，故在兼具性價比的情況下，客戶會選擇更加有品牌實力的設備供貨商規(guī)避變更供應商的更換成本。因此，品牌壁壘導致新設立的公司很難在行業(yè)內(nèi)快速發(fā)展。

更多行業(yè)資料請參考普華有策咨詢《2022-2028年機器視覺行業(yè)細分市場調(diào)研及投資前景預測報告》，同時普華有策咨詢還提供產(chǎn)業(yè)研究報告、產(chǎn)業(yè)鏈咨詢、項目可行性報告、十四五規(guī)劃、BP商業(yè)計劃書、產(chǎn)業(yè)圖譜、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、藍白皮書、IPO募投可研、IPO工作底稿咨詢等服務。

目錄

第1章　機器視覺相關(guān)概述

1.1　機器視覺基本概述

1.1.1　機器視覺基本定義

1.1.2　計算機視覺的概念

1.1.3　機器視覺系統(tǒng)原理

1.1.4　機器視覺特點分析

1.1.5　機器視覺主要分類

1.1.6　機器視覺基本功能

1.1.7　機器視覺研究意義

1.2　人工智能相關(guān)概述

1.2.1　人工智能基本內(nèi)涵

1.2.2　人工智能主要分類

1.2.3　人工智能特征分析

1.2.4　人工智能關(guān)鍵環(huán)節(jié)

1.2.5　人工智能技術(shù)層級

1.3　機器視覺技術(shù)

1.3.1　通用視覺識別技術(shù)

1.3.2　生物特征識別技術(shù)

1.3.3　光學字符識別技術(shù)

1.3.4　物體與場景識別技術(shù)

1.3.5　視頻對象提取技術(shù)

第2章　2017-2022年機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1　機器視覺行業(yè)相關(guān)支持政策

2.1.1　中國制造戰(zhàn)略要求

2.1.2　主要政策演變歷程

2.1.3　國家層面政策匯總

2.1.4　重點地區(qū)發(fā)展目標

2.1.5　“十四五”產(chǎn)業(yè)規(guī)劃

2.2　機器視覺行業(yè)基礎技術(shù)支撐

2.2.1　海量數(shù)據(jù)驅(qū)動

2.2.2　運算力提升

2.2.3　算法技術(shù)支持

2.2.4　深度學習助力

2.2.5　其他支撐技術(shù)

2.3　人工智能行業(yè)發(fā)展狀況分析

2.3.1　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征

2.3.2　人工智能產(chǎn)業(yè)逐步成熟

2.3.3　市場發(fā)展規(guī)模逐步上升

2.3.4　人工智能行業(yè)需求狀況

2.3.5　人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)優(yōu)勢

2.4　機器視覺代替人眼視覺的緊迫性

2.4.1　勞動力成本的提高

2.4.2　產(chǎn)品品質(zhì)要求提高

2.4.3　生產(chǎn)效率提高需要

第3章　2017-2022年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.1　2017-2022年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

3.1.1　產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析

3.1.2　產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

3.1.3　產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

3.1.4　產(chǎn)業(yè)鏈下游分析

3.2　2017-2022年全球機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.2.1　行業(yè)發(fā)展歷程

3.2.2　市場發(fā)展規(guī)模

3.2.3　區(qū)域市場格局

3.2.4　主要產(chǎn)品廠商

3.2.5　市場競爭格局

3.2.6　市場需求結(jié)構(gòu)

3.3　2017-2022年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.3.1　行業(yè)發(fā)展歷程

3.3.2　行業(yè)滲透率狀況

3.3.3　市場發(fā)展規(guī)模

3.3.4　成本構(gòu)成狀況

3.3.5　技術(shù)專利狀況

3.3.6　企業(yè)發(fā)展路徑

3.4　2017-2022年機器視覺市場競爭狀況

3.4.1　市場主體類型

3.4.2　競爭梯隊劃分

3.4.3　企業(yè)競爭實力

3.4.4　企業(yè)區(qū)域分布

3.4.5　競爭狀態(tài)分析

3.4.6　科技企業(yè)布局

3.5　機器視覺產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析

3.5.1　采購模式分析

3.5.2　生產(chǎn)模式分析

3.5.3　銷售模式分析

3.6　機器視覺市場應用領(lǐng)域分析

3.6.1　應用領(lǐng)域分布

3.6.2　下游應用結(jié)構(gòu)

3.6.3　工業(yè)市場應用

3.6.4　消費電子領(lǐng)域

3.6.5　半導體領(lǐng)域

3.6.6　防疫領(lǐng)域應用

第4章　2017-2022年機器視覺產(chǎn)業(yè)上游零部件產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

4.1　機器視覺光源市場分析

4.1.1　機器視覺光源概述

4.1.2　機器視覺光源特點

4.1.3　LED照明產(chǎn)業(yè)規(guī)模

4.1.4　LED照明發(fā)展前景

4.2　機器視覺鏡頭市場發(fā)展分析

4.2.1　機器視覺鏡頭概述

4.2.2　光學鏡頭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

4.2.3　光學鏡頭主要特征

4.2.4　光學鏡頭市場規(guī)模

4.2.5　光學鏡頭競爭狀況

4.2.6　光學鏡頭行業(yè)壁壘

4.2.7　技術(shù)發(fā)展趨勢分析

4.2.8　行業(yè)發(fā)展機遇分析

4.3　3D傳感攝像頭市場分析

4.3.1　3D傳感攝像頭基本介紹

4.3.2　3D傳感攝像頭關(guān)鍵部件

4.3.3　3D傳感攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈

4.3.4　3D傳感攝像頭應用領(lǐng)域

4.3.5　3D傳感攝像頭市場格局

4.3.6　3D傳感攝像頭市場前景

4.4　機器視覺相機市場發(fā)展分析

4.4.1　機器視覺相機的分類

4.4.2　機器視覺相機的核心

4.4.3　機器視覺相機產(chǎn)業(yè)鏈

4.4.4　機器視覺相機市場規(guī)模

4.4.5　機器視覺相機市場主體

4.4.6　機器視覺相機發(fā)展前景

4.5　機器視覺系統(tǒng)其他市場分析

4.5.1　機器視覺軟件概述

4.5.2　機器視覺圖像采集卡

4.5.3　機器視覺處理芯片

第5章　2017-2022年工業(yè)機器視覺市場應用分析

5.1　智能制造市場應用分析

5.1.1　智能制造產(chǎn)業(yè)鏈

5.1.2　機器視覺技術(shù)應用

5.1.3　檢測及測量應用

5.1.4　引導與定位應用

5.1.5　識別與分析應用

5.2　半導體制造市場發(fā)展分析

5.2.1　半導體制造業(yè)規(guī)模

5.2.2　機器視覺技術(shù)應用

5.2.3　機器視覺定位應用

5.2.4　機器視覺檢測應用

5.2.5　機器視覺讀碼技術(shù)

5.3　電子制造市場應用分析

5.3.1　電子制造業(yè)供應鏈

5.3.2　電子制造業(yè)自動化

5.3.3　機器視覺應用現(xiàn)狀

5.3.4　機器視覺應用需求

5.3.5　機器視覺應用前景

5.4　工業(yè)機器人市場應用分析

5.4.1　工業(yè)機器人發(fā)展意義

5.4.2　工業(yè)機器人市場規(guī)模

5.4.3　機器視覺的應用優(yōu)勢

5.4.4　機器視覺的應用前景

5.5　智能物流市場應用分析

5.5.1　智能物流市場規(guī)模

5.5.2　物流機器視覺系統(tǒng)

5.5.3　自動化系統(tǒng)集成

5.6　其他領(lǐng)域市場應用分析

5.6.1　汽車制造應用

5.6.2　生物醫(yī)療應用

5.6.3　農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應用

5.6.4　食品及包裝機械

第6章　機器視覺消費領(lǐng)域市場應用分析——識別市場

6.1　圖像識別技術(shù)分類

6.1.1　生物識別

6.1.2　人臉識別

6.1.3　虹膜識別

6.1.4　視頻識別

6.1.5　場景識別

6.1.6　深度學習

6.2　圖像識別細分領(lǐng)域機器視覺應用分析

6.2.1　機器視覺應用現(xiàn)狀

6.2.2　人臉識別應用規(guī)模

6.2.3　虹膜識別應用現(xiàn)狀

6.2.4　語音識別應用現(xiàn)狀

6.3　圖像識別領(lǐng)域機器視覺應用分析

6.3.1　安防領(lǐng)域應用

6.3.2　政府軍方領(lǐng)域

6.3.3　銀行金融領(lǐng)域

6.3.4　教育領(lǐng)域應用

6.4　圖像識別領(lǐng)域機器視覺應用前景分析

6.4.1　生物識別發(fā)展規(guī)模

6.4.2　生物識別發(fā)展前景

6.4.3　生物識別投資領(lǐng)域

6.4.4　機器視覺應用前景

第7章　2017-2022年機器視覺消費領(lǐng)域市場應用分析——無人駕駛市場

7.1　無人駕駛行業(yè)發(fā)展分析

7.1.1　無人駕駛技術(shù)階段

7.1.2　無人駕駛汽車系統(tǒng)

7.1.3　智能駕駛市場規(guī)模

7.1.4　無人駕駛?cè)谫Y現(xiàn)狀

7.1.5　無人駕駛制約因素

7.1.6　無人駕駛投資建議

7.2　無人駕駛領(lǐng)域機器視覺發(fā)展綜述

7.2.1　無人駕駛感知系統(tǒng)介紹

7.2.2　機器視覺技術(shù)重要作用

7.2.3　視覺傳感技術(shù)工作原理

7.2.4　機器視覺技術(shù)應用現(xiàn)狀

7.2.5　機器視覺企業(yè)布局動態(tài)

7.3　ADAS輔助駕駛視覺系統(tǒng)發(fā)展狀況

7.3.1　前裝ADAS標準配置量

7.3.2　前裝ADAS系統(tǒng)競爭格局

7.3.3　ADAS視覺系統(tǒng)基本原理

7.3.4　ADAS視覺系統(tǒng)傳感器

7.3.5　ADAS視覺系統(tǒng)發(fā)展前景

7.4　無人駕駛領(lǐng)域機器視覺市場發(fā)展前景分析

7.4.1　無人駕駛汽車市場發(fā)展前景

7.4.2　無人駕駛機器視覺發(fā)展空間

7.4.3　無人駕駛機器視覺投資機遇

第8章　2017-2022年機器視覺消費領(lǐng)域市場應用分析——無人機市場

8.1　無人機行業(yè)發(fā)展分析

8.1.1　無人機產(chǎn)業(yè)鏈

8.1.2　行業(yè)支持政策

8.1.3　行業(yè)發(fā)展規(guī)模

8.1.4　細分市場結(jié)構(gòu)

8.1.5　行業(yè)投資狀況

8.1.6　行業(yè)發(fā)展趨勢

8.2　智能無人機機器視覺關(guān)鍵硬件技術(shù)分析

8.2.1　雙目機器視覺

8.2.2　紅外激光視覺

8.2.3　超聲波探測

8.3　智能無人機機器視覺關(guān)鍵軟件技術(shù)分析

8.3.1　光流算法

8.3.2　圖像分割算法

8.3.3　圖像識別算法

8.3.4　人臉識別算法

8.3.5　語音識別算法

8.4　智能無人機應用分析

8.4.1　應用市場環(huán)境

8.4.2　潛在應用市場

8.4.3　技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

8.4.4　技術(shù)融合發(fā)展

8.5　智能無人機產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

8.5.1　無人機未來發(fā)展趨勢

8.5.2　無人機芯片發(fā)展展望

8.5.3　無人機軟件發(fā)展趨勢

第9章　2017-2022年機器視覺消費領(lǐng)域市場應用分析——服務機器人市場

9.1　服務機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

9.1.1　市場發(fā)展規(guī)模

9.1.2　細分市場規(guī)模

9.1.3　市場發(fā)展態(tài)勢

9.1.4　市場競爭格局

9.1.5　區(qū)域發(fā)展格局

9.1.6　企業(yè)布局動態(tài)

9.1.7　AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展

9.2　服務機器人核心技術(shù)模塊分析

9.2.1　多模態(tài)交互技術(shù)

9.2.2　技術(shù)發(fā)展成熟度

9.2.3　多模態(tài)交互融合

9.3　掃地機器人領(lǐng)域中機器視覺應用分析

9.3.1　機器視覺應用優(yōu)勢

9.3.2　機器視覺應用特征

9.3.3　機器視覺產(chǎn)品現(xiàn)狀

9.4　新興服務機器人領(lǐng)域中機器視覺應用分析

9.4.1　仿生型機器人

9.4.2　搬運機器人

9.4.3　教育機器人

9.5　服務機器人領(lǐng)域機器視覺應用前景分析

9.5.1　服務機器人未來發(fā)展趨勢

9.5.2　服務機器人市場發(fā)展前景

9.5.3　醫(yī)療服務機器人應用前景

第10章　機器視覺產(chǎn)業(yè)重點企業(yè)分析

10.1　企業(yè)A

10.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.1.2　主要產(chǎn)品范圍

10.1.3　企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.2　企業(yè)B

10.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.2.2　主營業(yè)務分析

10.2.3　產(chǎn)品種類分析

10.2.4　企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.3     企業(yè)C  

10.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.3.2　公司主要產(chǎn)品

10.3.3　機器視覺業(yè)務

10.3.4　經(jīng)營效益分析

10.3.5　業(yè)務經(jīng)營分析

10.3.6　財務狀況分析

10.3.7　核心競爭力分析

10.3.8　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.4　企業(yè)D

10.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.4.2　機器視覺業(yè)務

10.4.3　經(jīng)營效益分析

10.4.4　業(yè)務經(jīng)營分析

10.4.5　財務狀況分析

10.4.6　核心競爭力分析

10.4.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.5　企業(yè)E

10.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.5.2　機器視覺業(yè)務

10.5.3　經(jīng)營效益分析

10.5.4　業(yè)務經(jīng)營分析

10.5.5　財務狀況分析

10.5.6　核心競爭力分析

10.5.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.6　企業(yè)F

10.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.6.2　主要業(yè)務產(chǎn)品

10.6.3　經(jīng)營效益分析

10.6.4　業(yè)務經(jīng)營分析

10.6.5　財務狀況分析

10.6.6　核心競爭力分析

第11章　2022-2028年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場規(guī)模預測

11.1　機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景展望

11.2　機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析

11.2.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

11.2.2　硬件發(fā)展趨勢

11.2.3　技術(shù)發(fā)展趨勢

11.3　2022-2028年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)預測分析

11.3.1　2022-2028年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)影響因素分析

11.3.2　2022-2028年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模預測

第12章　2017-2022年機器視覺行業(yè)投資分析及新進入這所須知的壁壘

11.1　人工智能相關(guān)企業(yè)融資案例

12.2　機器視覺行業(yè)投資風險分析

12.3　機器視覺領(lǐng)域投資機會分析

12.3.1　智能制造領(lǐng)域機會

12.3.2　安防領(lǐng)域投資機會

12.3.3　汽車領(lǐng)域投資機會

12.3.4　新興服務領(lǐng)域機會

12.4　機器視覺行業(yè)投資壁壘分析

12.4.1　行業(yè)技術(shù)壁壘

12.4.2　人才競爭壁壘

12.4.3　品牌建設壁壘

12.4.4　其他壁壘