從人工走向智能，從粗放走向精細，機器視覺在物流行業智能化轉型中功不可沒。
機器視覺就是人類視覺的延伸。在視覺處理方面，它具有高度自動化、高效率、高精度等優點，為高速發展的物流分揀系統打開“新視界”。
從人工走向智能，從粗放走向精細，機器視覺在物流行業智能化轉型中功不可沒。
根據中研普華研究院撰寫的《2022-2027年中國機器視覺行業市場全面分析及發展趨勢調研報告》顯示：
結合了AI算法和3D視覺系統的工業機器人好似為物流行業“量身打造”，不僅能更加高效、精確地執行自動分揀裝箱操作，工業機器人還能為企業帶來不菲的經濟效益。
“視覺分揀解決方案”以深度算法為核心，基于傳感技術與機器人控制技術的完美結合，從而完成機器人抓取運動目標，實現其末端機械手的動作規劃和目標檢測等任務，可流暢應對物流行業的識別復雜性。
據中國機器視覺產業聯盟(CMVU)發布的《中國工業機器視覺產業發展白皮書》，2015 年至 2021 年我國工業機器視覺市場規模由 64.23 億元增至 165 億元，CAGR 為 17.03%， 其中 2021 年同比增長 10%。2020 年之前，我國機器視覺市場中國外品牌的份額高于國內 品牌。而后有所提升， CMVU 預測 2022 年國內機器視覺品牌市場規模將達 100 億元，國外品牌 80 億元。
機器視覺已廣泛應用于物流領域，包裹分揀、包裹計數和測量包裹尺寸等物流場景中都能看到配備機器視覺技術的工業機器人的身影。2022年全球3D機器視覺市場規模有望達到21.3億美元。
機器視覺行業產業鏈主要由上游零部件、中游裝備及下游應用市場構成。上游的零部件 通常包括光源、工業鏡頭、工業相機、圖像采集卡、軟件及算法平臺，其中工業鏡頭、 相機、采集卡、軟件算法平臺等關鍵軟硬件是機器視覺的關鍵價值組成部分。全球市場 中，康耐視(COGNEX)及基恩士(KEYENCE)有著深厚的技術支撐，占據市場份額較 大，屬于行業內領先企業。
機器視覺基于深度學習技術的視覺控制器，集成像、人工智能AI、學習、檢測部署于一體,已能夠快速對產品缺陷進行圖像采集、處理、訓練、都件，乎更地對秦機缺陷的檢測。未來，價格下降、使用方便，用高質量向中低端應用擴展，性能提高、可靠性提高，能解決復雜高端問題，行業應用大量增加且分工精細化,在產業鏈中重新定位并與相關技術結合更加緊密、更加多元化。
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2022-2027年全球與中國機器視覺相機行業市場調研及發展趨勢預測報告
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息...
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