機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息。
機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
機器視覺雖然只有幾十年發展時間,但隨著全球新一輪科技革命與產業變革浪潮的興起,機器視覺行業順勢迎來快速發展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域,擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。從產業發展生命周期來看,國際機器視覺產業已經處于成熟期,預期未來幾年內,歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新,國際機器視覺市場有望保持現有市場規模,并繼續增長。國內機器視覺產業目前還處于成長期,從近幾年的情況來看,我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗,已步入快速發展階段。
機器視覺是人工智能行業的重要前沿分支。機器視覺通過模擬人類視覺系統,賦 予機器“看”和“認知”的能力,是機器認識世界的基礎。機器視覺利用成像系 統代替視覺器官作為輸入手段,利用視覺控制系統代替大腦皮層和大腦的剩余部 分完成對視覺圖像的處理和解釋,讓機器自動完成對外部世界的視覺信息的探測, 做出相應判斷并采取行動,實現更復雜的指揮決策和自主行動。作為人工智能最 前沿的領域之一,視覺類技術是人工智能企業的布局重點,具有最大的技術分布。
在算法側重上,工業視覺的算法往往側重于精確度的提高;而計算機視覺的算法難度相對較高,側重于或采用數學邏輯或采用深度學習方法進行物體的標定與識別。在產業成熟度上,工業視覺已經相對較為成熟,在半導體、包裝等行業的測量檢測已有較為廣泛的應用;而計算機視覺整體來講還是一個剛起步的狀態,初創企業層出不窮。
據《2021-2025年中國機器視覺行業深度調研與投資前景預測報告》分析
機器視覺產業鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業構成。從深度來看,機器視覺的應用覆蓋產業鏈的多個環節。以手機的制造為例,機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環節,例如IPhone生產全過程就需要70套以上的機器視覺系統。從廣度上看,機器視覺的下游行業眾多,包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。
機器視覺的這種不斷增長的擴散正在與將工業系統連接到物聯網(IoT)的趨勢融合。隨著傳感器變得越來越智能化(部分地由支持的計算機視覺算法驅動),因此生成的數據為工業系統的運行提供了寶貴的見解。反過來,這又開辟了監視設備的新方式,將自主機器人系統(如無人機)連接到物聯網基礎設施。
2019年我國機器視覺市場規模65.5億元(不包含計算機視覺市場),同比增長21.8%。2014-2019年復合增長率為28.4%,并預測到2023年中國機器視覺市場規模將達到155.6億元。當前我國經濟向新動能、新經濟轉換,3C、汽車、光伏半導體等眾多行業對機器視覺技術迸發旺盛需求,由此看來,中國機器視覺市場潛力巨大。
2016-2019年,全球機器視覺市場規模不斷擴大,至2019年突破100億美元,達到102億美元。2020年,受新冠肺炎疫情影響,全球供應鏈中斷,項目停擺,給全球機器視覺行業帶來了沖擊,市場規模下降至96億美元。
我國機器視覺相關融資額整體呈增長態勢,2020年達到93.04億元,創下歷史新高隨著技術的快速發展,機器視覺下游應用領域不斷拓展。
這些年以半導體和電子電器發展為主導,帶動了機器視覺需求的迅猛上漲,隨著全球半導體市場突破4000億美元大關,機器視覺市場也在不斷增長。同時,從“中國制造2025”戰略提出至今,機器人產業也突飛猛進,這也讓作為機器人“眼睛”的機器視覺一路水漲船高。
想要了解更多機器視覺行業的發展前景,請查閱《2021-2025年中國機器視覺行業深度調研與投資前景預測報告》。
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