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机器视觉
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行业定义
机器视觉行业及机器视觉发展过程中,通过充分利用计算机视觉感知与智能化深度学习技术,取代传统人眼目视方式,从同步图像或视频中获取相关信息,从而进行后续理解处理,为设备控制,产品制造提供智能化、自动化、高效化解决方案。
AI访谈
行业分类
机器视觉已在各行业广泛运用,在应用领域涵盖包括工业制造、农业、医疗等相关企业。
AI访谈
行业特征
中国机器视觉行业进入21世纪,特别是自2015年以来取得了长足发展,在市场竞争与影响力,智能装备与技术研发等方面产品种类与国产化程度逐步提升,就与国际知名机器视觉设备生产与销售企业相比差距明显,发展空间广阔;其次,中国拥有完善的制造业体系,市场体量庞大,下游多行业领域对机器视觉集成设备需求量大,进一步刺激与拉动机器视觉行业全产业链研发、生产与销售环节相关企业生产积极性,进而为行业资本市场融资环境带来利好信息与舆论导向;最后,近年来政府机关与有关部门就促进人工智能与机器视觉行业良性发展,推动中国制造业向智能化方向转型升级发布一系列鼓励与指导性政策与意见,与此同时,随着5G、互联网+、物联网、大数据、人工智能等概念提出与广泛应用,进一步为机器视觉行业带来市场发展契机,同时吸引企业招新引资,进一步扩大机器视觉行业市场规模。
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发展历程

机器视觉行业

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行业规模
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政策梳理
机器视觉行业
相关政策 6篇
AI访谈
竞争格局
当前中国机器视觉行业整体呈现以国外龙头企业技术与产品销售为主导,中国重点企业大力发展国产化智能机器视觉集成产品,在国家政策支持与推动下积极开展行业竞争。目前以康耐视与基恩士为全球龙头机器视觉设备生产销售企业,二者全球市场份额占比达64%,成为机器视觉行业内头部企业;中国本土有关机器视觉产品设备制造企业如天准科技、赛腾股份、美亚光电等机器视觉零部件集成企业构成行业第二梯队,以上企业如天准科技,在2021年其在机器视觉行业内市场占有率约为7.7%;余下企业如康鸿智能、超音速等规模较小企业构成行业内第三梯队,此类企业市场额度及营收等维度占比较低,企业发展均处于起步阶段,在宏观政策、下游需求等多方面因素影响下发展空间广阔。
AI访谈数据图表
摘要
机器视觉运用机器视觉技术取代人眼对目标物体进行测量与判断,通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送至专用图像处理系统,进而得到被摄取目标相关形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变为数字化信号。图像系统对信号进行相关运算以抽取目标特征,进而根据判别结果控制现场设备具体动作。作为数字经济时代最具变革性的技术之一,机器视觉正快速走出实验室,进入生产生活,在智能汽车、农业产品质检、医疗仪器制造等实体产业扮演着重要角色,为产业转型升级注入核心驱动力。
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机器视觉是一种利用计算机和数字信号处理技术对图像或视频进行分析、处理和理解的技术。它可以通过摄像头或其他传感器获取图像或视频,并使用算法和模型来提取有用的信息和特征,以实现自动化控制、检测、识别和分类等应用。 在机器视觉领域,有许多不同的定义和描述。其中最常用的定义是“机器视觉是一种利用计算机和数字信号处理技术对图像或视频进行分析、处理和理解的技术”。这个定义强调了机器视觉的基本概念和应用范围,即利用计算机和数字信号处理技术来处理图像或视频,并从中提取有用的信息和特征。 另一个常用的定义是“机器视觉是一种人工智能技术,它可以通过计算机视觉和深度学习等技术来实现对图像或视频的自动分析和理解”。这个定义强调了机器视觉与人工智能的关系,即机器视觉是人工智能技术的一部分,可以通过计算机视觉和深度学习等技术来实现对图像或视频的自动分析和理解。 此外,还有一些其他的定义和描述,如“机器视觉是一种利用计算机和数字信号处理技术对图像或视频进行自动化控制和检测的技术”、“机器视觉是一种利用计算机和数字信号处理技术对图像或视频进行识别和分类的技术”等。这些定义和描述强调了机器视觉的不同应用方向和目标,即自动化控制、检测、识别和分类等。 总之,机器视觉是一种利用计算机和数字信号处理技术对图像或视频进行分析、处理和理解的技术,它可以通过计算机视觉、深度学习等技术实现自动化控制、检测、识别和分类等应用。不同的定义和描述强调了机器视觉的不同方面和应用目标,但都体现了机器视觉的基本概念和应用范围。
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机器视觉行业及机器视觉发展过程中,通过充分利用计算机视觉感知与智能化深度学习技术,取代传统人眼目视方式,从同步图像或视频中获取相关信息,从而进行后续理解处理,为设备控制,产品制造提供智能化、自动化、高效化解决方案。
以上定义与传统的计算机视觉定义相似,但更强调深度学习技术应用。深度学习是指一种机器学习方法,通过模拟人脑神经元间的连接模式,从大量数据中学习并提取特征,从而实现高效、准确的图像识别和分类。
此外,当前机器视觉行业已被充分运用于工业设备制造、3C电子元器件测量、新能源设备检测与生产、半导体3D测量定位等领域,助力企业构建数字化车间,打造智能化工厂。
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1:中国知网,弗若斯特沙利文
中国知网,弗若斯特沙利文
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1:https://kns.cnki.net/KXReader/Detail?invoice=tR2KN9P1CO%2F3c5JdQgD0K5gZ9UcOJfLsvK82b%2FoTIMIrsJn6z2oapou6OO0E4gERCXT%2FKAA4aJ7hNtsWnh6hvbs5s5A3ovCn810oKtFpZcScjq%2BptFhaS9jBKaY%2B0Q2r7ooezT1jC1Wb2A3fjpPh%2F10Nxb3zPRNPgXdVGjE0hyI%3D&DBCODE=CJFD&FileName=JXKF202305024&TABLEName=cjfdauto&nonce=142BF1220BFB4F298AC496971B60C567&TIMESTAMP=1686564294439&uid=
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机器视觉行业可以按照应用领域、技术类型和产品形态等多个维度进行分类。其中,最主流的分类标准是按照应用领域划分,主要包括工业视觉、智能交通、安防监控、医疗影像、无人驾驶等几个方向。 1. 工业视觉 工业视觉是机器视觉应用的最早和最广泛的领域之一,主要应用于工业生产中的自动化检测、质量控制、装配等环节。典型的工业视觉应用包括:半导体芯片检测、电子元器件贴装、汽车零部件检测、食品包装检测等。工业视觉系统通常由相机、图像处理器、光源、镜头等组成,具有高速、高精度、高稳定性等特点。 2. 智能交通 智能交通是指利用机器视觉技术对交通场景进行感知和分析,实现交通管理、安全监控、智能导航等功能。典型的智能交通应用包括:车辆识别、交通流量统计、违章监控、智能停车等。智能交通系统通常由摄像头、图像处理器、车牌识别算法、交通信号控制器等组成,具有高效、准确、实时等特点。 3. 安防监控 安防监控是指利用机器视觉技术对公共场所、企业、家庭等进行监控和安全管理。典型的安防监控应用包括:人脸识别、行为分析、入侵检测、视频监控等。安防监控系统通常由摄像头、图像处理器、人脸识别算法、报警器等组成,具有高清晰度、远距离、多角度等特点。 4. 医疗影像 医疗影像是指利用机器视觉技术对医学图像进行分析和诊断,帮助医生做出正确的诊断和治疗方案。典型的医疗影像应用包括:CT扫描、MRI、X光等。医疗影像系统通常由图像采集设备、图像处理器、医学图像分析算法等组成,具有高分辨率、高灵敏度、高准确度等特点。 5. 无人驾驶 无人驾驶是指利用机器视觉技术对车辆周围环境进行感知和分析,实现自动驾驶和智能导航。典型的无人驾驶应用包括:自动泊车、自动驾驶、智能导航等。无人驾驶系统通常由激光雷达、摄像头、图像处理器、导航算法等组成,具有高精度、高鲁棒性、高安全性等特点。 以上五个方向是机器视觉行业中最主流的分类标准。它们各自具有不同的应用场景和技术特点,但都是以机器视觉技术为核心,通过图像采集、处理、分析等环节实现对物体、场景的感知和理解。随着人工智能技
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机器视觉已在各行业广泛运用,在应用领域涵盖包括工业制造、农业、医疗等相关企业。
以设备制造领域检测设备进行划分,可分为半导体量测检测设备、平板显示检测设备、新能源设备。
机器视觉分类
半导体量测、检测设备
(1)膜厚量测系统:主要用于半导体材料制造工艺中各类型薄膜技术参数极其细微变化,参考数据包括但不限于薄膜厚度、消光系数、折射率等,主要用于化学气相沉积、光刻和化学机械抛光等工艺段材料尺寸测量。相关设备有:集成式膜厚量测设备、高性能独立式膜厚量测设备。(2)光学关键尺寸量测系统:可对二维、三维样品在显影后检查、刻蚀后检查等多工艺段宽度、高度深度、侧壁角度(SWA)等数据进行多类别精确测量,主要用于隔离槽(STI)、双重曝光等二维样品,连接孔(VIA)、鳍式场效应晶体管(FinFET)等三维样品的尺寸测量。相关设备有高精度光学关键尺寸量测设备(OCD)(3)光学缺陷检测系统:用于对芯片电路制造过程中出现的短路、断路等典型制造缺陷的快速检测。主要设备有:明场光学缺陷检测设备。
平板显示检测设备
(1)信号检测系统:此系统通过提供多种信号连接端口,支持通道配置,以UI控制为显示模块组提供图像、信号,驱动模块组处于检测工作状态,快速查明产品状态与制造缺陷,此系统亦可针对显示面板与模块组在研发、生产、出厂前测验等环节进行全面测试。相关设备有:LCD模组信号检测系统、Touch Panel检测系统、EDP信号转换盒等(2)AOI光学检测系统:系统主要用于被检测产品生产线测试要求,通过多个高清CCD摄像头对被检测产品进行图像采集,通过运用系统软件对被采集图像进行综合分析,自动判别被检测产品在面板、背光、OLED显示屏的光学图像等方面缺陷。相关设备有:2.5DCG素玻璃外观检测系统、中大尺寸OC API检测系统、微观检查机等(3)平板显示自动化设备:系统通过单个或多个机械模组,实现对平板表面的吸附、清洁、精密定位等操作,并将部分功能用于平板显示生产全流程。相关设备有:框胶检查机、膜厚测量机、PCBI检查机、清洗机等
新能源设备
锂电池检测与生产设备:此系统主要用于锂电池在电芯装配等生产工序中的质量检测环节,其中电池管理系统(BMS)在锂电池研发、设计、生产阶段被广泛用于测试验证,成为产品生产流程中后段重要生产与检测设备。相关系统有:锂电池化成分容系统、BMS检测系统、切叠一体机等。
[3]
1:精测电子年报,弗若斯特沙利文
精测电子年报,弗若斯特沙利文
[4]
1:https://www.meyerop.com/about.html#introduce
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2:http://www.wuhanjingce.com/jbxx/index.aspx
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3:美亚光电、精测电子公司官网,弗若斯特沙利文,头豹研究院
美亚光电、精测电子公司官网,弗若斯特沙利文,头豹研究院
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1:http://www.wuhanjingce.com/jbxx/index.aspx
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2:http://www.wuhanjingce.com/Detail1/info.aspx?itemid=82&lcid=43
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3:精测电子公司官网,弗若斯特沙利文,头豹研究院
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中国机器视觉行业是一个快速发展的新兴行业,具有以下三个重要的特征:商业模式、竞争环境和用户画像。 商业模式 机器视觉行业的商业模式主要包括软件和硬件两种形式。软件方面,主要是基于深度学习算法的图像识别和分析软件,如人脸识别、车牌识别、智能安防等;硬件方面,主要是相机、传感器、光源等设备。此外,还有一些公司提供整体解决方案,包括软硬件的集成和定制化服务。 根据市场研究机构IDC的数据,2019年中国机器视觉市场规模达到了约200亿元人民币,其中软件占比超过60%。这表明软件在机器视觉行业中具有重要地位,而且随着技术的不断进步,软件的市场份额还将继续增加。 竞争环境 机器视觉行业的竞争环境非常激烈,主要原因是市场前景广阔,吸引了大量企业进入。根据统计,目前中国机器视觉企业数量已经超过1000家,其中大部分是小型企业。这些企业之间的竞争主要体现在技术创新、产品质量、价格和服务等方面。 从技术创新角度来看,机器视觉行业需要不断推陈出新,以满足不同领域的需求。目前,国内外一些知名企业已经在机器视觉领域取得了重要的突破,如华为、百度、腾讯等。这些企业在技术上的优势使得它们在市场上具有较强的竞争力。 用户画像 机器视觉行业的用户主要包括工业、医疗、安防、零售等多个领域。其中,工业应用是机器视觉行业的主要应用领域之一,主要用于自动化生产线的检测和质量控制。医疗领域则主要应用于医学影像诊断和手术辅助等方面。安防领域则主要应用于视频监控和人脸识别等方面。零售领域则主要应用于智能购物、智能货架等方面。 根据市场研究机构Technavio的数据,2019年中国机器视觉市场中,工业应用占比最大,达到了40%以上。其次是医疗应用和安防应用,分别占比约20%和15%。这表明机器视觉行业的用户画像比较广泛,不同领域的需求也不尽相同。 结论 综上所述,中国机器视觉行业的商业模式以软件和硬件为主,软件市场份额较大;竞争环境激烈,技术创新是企业竞争的关键;用户画像广泛,主要应用于工业、医疗、安防和零售等多个领域。这些特征都是通过市场研究机构的数据进行论证的,具有一定的可信度。
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中国机器视觉行业进入21世纪,特别是自2015年以来取得了长足发展,在市场竞争与影响力,智能装备与技术研发等方面产品种类与国产化程度逐步提升,就与国际知名机器视觉设备生产与销售企业相比差距明显,发展空间广阔;其次,中国拥有完善的制造业体系,市场体量庞大,下游多行业领域对机器视觉集成设备需求量大,进一步刺激与拉动机器视觉行业全产业链研发、生产与销售环节相关企业生产积极性,进而为行业资本市场融资环境带来利好信息与舆论导向;最后,近年来政府机关与有关部门就促进人工智能与机器视觉行业良性发展,推动中国制造业向智能化方向转型升级发布一系列鼓励与指导性政策与意见,与此同时,随着5G、互联网+、物联网、大数据、人工智能等概念提出与广泛应用,进一步为机器视觉行业带来市场发展契机,同时吸引企业招新引资,进一步扩大机器视觉行业市场规模。
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需求端
涉及行业领域广泛,机器视觉设备需求量大
当前中国机器视觉行业主要以镜头、工业相机、图像捕捉与处理系统等软硬件研发制造组成上游环节,智能化机器视觉集成组装为中游环节,服务于下游广泛行业领域与重要客户。主要目标行业有:(1)3C与消费电子行业:2023年全球消费电子行业市场规模将达到1.11万亿美元消费电子下游需求量大,产品种类多样智能,在整体市场规模扩大同时机器视觉检测设备需求量也在水涨船高,将高端智能化机器视觉检测设备用于消费电子出厂检测乃至融入全生产线标准程序正成为主流。(2)半导体行业:相关数据显示,2021年中国半导体检测设备市场规模为228亿元,预计2023年将增长至326亿元随着中国本土企业技术能力提升及国际竞争形势发展,中国半导体制造领域或将成为新增长点,对机器视觉检测设备需求将会进一步扩大。(3)光伏行业:2022年全年,光伏累计装机容量392.6GW,同比增长28.1%。新增装机87.4GW,同比增长60.3%
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行业迅速发展
政策+行业热点事件双管齐下,机器视觉发展空间广阔
进入2015年中国机器视觉行业市场增速明显增长,离不开政府部门有关政策的颁布。有关人工智能与机器视觉发展的指导性政策与鼓励性政策如《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》、《“十四五”数字经济发展规划》等,为机器视觉行业内企业指明发展方向,谋划发展目标。同时5G、物联网、大数据等概念提出、2022年年末chat-GPT人工智能问询系统发布等一系列行业社会热点事件,进一步刺激机器视觉行业及相关企业向多元化智能化方向发展
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技术壁垒
国际企业市占率高,中国本土企业弯道超车
中国机器视觉行业启蒙于20世纪90年代,整个中国机器视觉行业从代理国外机器视觉产品开始。进入21世纪后,少数本土机器视觉企业才逐渐开启自主研发之路国际企业如康耐视、基恩士等国际机器视觉龙头企业所占市场份额达64%,两者于2013至2019年度年复合增长率分别为15.37%、17.97%中国机器视觉本土企业经过近三十年发展,在集成化设备、零部件加工、图像采集与信息处理软件等方面研发与生产取得长足进步,国产化率与产品多元化水平逐渐提升,但与国际一流机器视觉设备生产企业在技术革新、市场规模与影响力等方面仍有较大差距
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1:机器视觉网,赛腾股份、天准科技年度报告,奥普特招股书,弗若斯特沙利文,头豹研究院
机器视觉网,赛腾股份、天准科技年度报告,奥普特招股书,弗若斯特沙利文,头豹研究院
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1:机器视觉网,天准科技年度报告,奥普特招股书,弗若斯特沙利文,头豹研究院
机器视觉网,天准科技年度报告,奥普特招股书,弗若斯特沙利文,头豹研究院
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1:https://www.china-vision.org/interview-detail/212317.html
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