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每日看點(diǎn)!中國機(jī)器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢預(yù)測

中國機(jī)器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢預(yù)測

機(jī)器視覺應(yīng)用場景廣闊,但我國機(jī)器視覺市場存在滲透率較低、部分場景國產(chǎn)水平較弱的痛點(diǎn),尚處于早期階段。伴隨滲透率與國產(chǎn)化率的提升,2025年國產(chǎn)廠商可參與的機(jī)器視覺市場空間有望達(dá)到356億元,2021-25ECAGR達(dá)29%,保持高速增長態(tài)勢。


【資料圖】

有關(guān)機(jī)構(gòu)認(rèn)為,機(jī)器視覺廠商需要關(guān)注三個(gè)能力:1)下游拓展能力。局限于單一賽道的企業(yè)難以做大,能夠切入更多應(yīng)用領(lǐng)域且處于景氣上行周期的企業(yè)有望增厚業(yè)績規(guī)模;2)上游研發(fā)能力。掌握上游核心零部件研發(fā)能力,有望使廠商具備議價(jià)能力,長期看體現(xiàn)成本優(yōu)勢;3)通用化設(shè)計(jì)能力。標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)有望提升企業(yè)生產(chǎn)效率,從國際經(jīng)驗(yàn)看亦是行業(yè)發(fā)展趨勢。

根據(jù)中研普華研究院報(bào)告《2022-2027年機(jī)器視覺行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢綜合研究報(bào)告》統(tǒng)計(jì)分析顯示:

一、機(jī)器視覺行業(yè)細(xì)分結(jié)構(gòu)特征分析

因?yàn)楣I(yè)視覺和計(jì)算機(jī)視覺在功能目標(biāo)、硬件需求、算法側(cè)重、產(chǎn)業(yè)成熟度上有一定差異。在功能目標(biāo)上,工業(yè)視覺主要解決以往需要人眼進(jìn)行的工件的定位、測量、檢測等重復(fù)性勞動(dòng);

計(jì)算機(jī)視覺的主要任務(wù)是賦予智能機(jī)器人視覺,利用測距、物體標(biāo)定與識(shí)別等功能實(shí)現(xiàn)對于外界位置信息、圖像信息等的識(shí)別與判斷。在硬件需求上,工業(yè)視覺相對較高,需要對工業(yè)相機(jī)的幀頻、分辨率等指標(biāo)依據(jù)自身的需求進(jìn)行篩選;而計(jì)算機(jī)視覺則除少部分特殊情況外,大部分對于相機(jī)或攝像頭的要求并不高。

在算法側(cè)重上,工業(yè)視覺的算法往往側(cè)重于精確度的提高;而計(jì)算機(jī)視覺的算法難度相對較高,側(cè)重于或采用數(shù)學(xué)邏輯或采用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行物體的標(biāo)定與識(shí)別。在產(chǎn)業(yè)成熟度上,工業(yè)視覺已經(jīng)相對較為成熟,在半導(dǎo)體、包裝等行業(yè)的測量檢測已有較為廣泛的應(yīng)用;而計(jì)算機(jī)視覺整體來講還是一個(gè)剛起步的狀態(tài),初創(chuàng)企業(yè)層出不窮。

圖表:工業(yè)視覺與計(jì)算機(jī)視覺對比

資料來源:公開資料整理

二、機(jī)器視覺行業(yè)細(xì)分產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

如今,在市場消費(fèi)升級的刺激下,高端商品市場占有率強(qiáng)勢增長。為此,視覺技術(shù)也越來越多的在工廠應(yīng)用。從目前的來看,自動(dòng)讀碼器、人工智能瑕疵檢測和3D測量有著強(qiáng)勁的增長趨勢。

自動(dòng)讀碼器是視覺技術(shù)中較快的增長點(diǎn),一方面,現(xiàn)在正處于5G和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的前夜,工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是當(dāng)下制造業(yè)的熱門話題,我們要實(shí)現(xiàn)智能制造,工廠數(shù)字上云,就需要越來越多的數(shù)字采集;另一方面,現(xiàn)代的工廠管理中,二維碼是產(chǎn)品的身份證。因此,工廠無論是提高設(shè)備控制效率,還是提高產(chǎn)品的品質(zhì),都要追溯到數(shù)字的采集。在機(jī)器視覺領(lǐng)域,采集數(shù)據(jù)就需要一款能夠自動(dòng)識(shí)別二維碼的機(jī)器。

瑕疵檢測是視覺技術(shù)最難的部分,傳統(tǒng)的瑕疵檢測,基于模板和特定的過程學(xué)習(xí)后,對產(chǎn)品進(jìn)行判斷。但是產(chǎn)品的瑕疵不確定因素很多,這種傳統(tǒng)的做法,很難真正意義上實(shí)現(xiàn)瑕疵檢測。以消費(fèi)類電子產(chǎn)品為例,許多廠商最終的產(chǎn)品出廠檢測,往往耗費(fèi)大量人力。所以,視覺技術(shù)借助人工智能,通過深度學(xué)習(xí)的算法,為瑕疵檢測賦能,并在多個(gè)行業(yè)得到應(yīng)用。

再者是3D測量技術(shù)的應(yīng)用,會(huì)越來越廣泛。以手機(jī)制造為例,手機(jī)屏幕邊緣的縫隙大小,以及機(jī)身面是否平整,都需要應(yīng)用3D視覺技術(shù)。這一切緣由,皆因消費(fèi)水平的提升,因此商家會(huì)更多的應(yīng)用3D技術(shù),提高產(chǎn)品的工藝水平。

想要了解更多機(jī)器視覺行業(yè)具體詳情,可以點(diǎn)擊查看中研普華研究院報(bào)告《2022-2027年機(jī)器視覺行業(yè)市場深度分析及發(fā)展規(guī)劃咨詢綜合研究報(bào)告》

關(guān)鍵詞: 機(jī)器視覺 計(jì)算機(jī)視覺 人工智能

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