2022年機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景分析

• 2022年1月20日 HaoChenChong來源：互聯(lián)網(wǎng) 425 21
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機器視覺雖然只有幾十年發(fā)展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革浪潮的興起，機器視覺行業(yè)順勢迎來快速發(fā)展。

2022年機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景分析

機器視覺雖然只有幾十年發(fā)展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革浪潮的興起，機器視覺行業(yè)順勢迎來快速發(fā)展。機器視覺的應用已經(jīng)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(xiàn)廣泛應用。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于成熟期，預期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)已積累足夠技術、市場、行業(yè)經(jīng)驗，已步入快速發(fā)展階段。

機器視覺產(chǎn)業(yè)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(yè)構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結構件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，例如IPhone生產(chǎn)全過程就需要70套以上的機器視覺系統(tǒng)。從廣度上看，機器視覺的下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。

2013年之前，我國機器視覺還未全面普及開來，機器視覺技術的應用主要集中在電子信息等領域，截至2012年底我國機器視覺市場規(guī)模僅有22.7億元。但是近些年隨著智慧城市、智能交通、智慧醫(yī)療以及智能金融的快速發(fā)展，機器視覺全面滲透于各行各業(yè)，市場規(guī)模得以迅速擴張，由2013年的35.4億元增長至2020年的157億元，年平均復合增長率CAGR為約為23%，遠超同期全球CAGR為14%的增速水平。

根據(jù)中研研究院出版的《2022-2027年機器視覺產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及未來發(fā)展現(xiàn)狀趨勢預測報告》統(tǒng)計分析顯示：

一、機器視覺行業(yè)市場結構現(xiàn)狀分析

機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器，配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能，從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。

按照應用的領域與細分技術的特點，機器視覺行業(yè)的市場進一步可以分為工業(yè)視覺、計算機視覺兩類，相應地，其應用領域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

二、機器視覺行業(yè)細分結構特征分析

因為工業(yè)視覺和計算機視覺在功能目標、硬件需求、算法側重、產(chǎn)業(yè)成熟度上有一定差異。在功能目標上，工業(yè)視覺主要解決以往需要人眼進行的工件的定位、測量、檢測等重復性勞動;

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

在算法側重上，工業(yè)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(shù)學邏輯或采用深度學習方法進行物體的標定與識別。在產(chǎn)業(yè)成熟度上，工業(yè)視覺已經(jīng)相對較為成熟，在半導體、包裝等行業(yè)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(tài)，初創(chuàng)企業(yè)層出不窮。

圖表：工業(yè)視覺與計算機視覺對比

資料來源：公開資料整理

三、機器視覺行業(yè)細分產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

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

自動讀碼器是視覺技術中較快的增長點，一方面，現(xiàn)在正處于5G和物聯(lián)網(wǎng)時代的前夜，工廠數(shù)字化轉型正是當下制造業(yè)的熱門話題，我們要實現(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，工廠無論是提高設備控制效率，還是提高產(chǎn)品的品質，都要追溯到數(shù)字的采集。在機器視覺領域，采集數(shù)據(jù)就需要一款能夠自動識別二維碼的機器。

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

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

四、機器視覺行業(yè)市場結構變化趨勢

機器視覺作為人工智能領域的重要分支，已經(jīng)協(xié)同其他技術開始對社會產(chǎn)生重大影響。雖然人工智能領域內(nèi)的各個前沿技術存在著不同程度的交叉，難以細分，但依據(jù)主要采用的技術類別，可以將人工智能行業(yè)分為：深度學習、機器視覺、自然語言處理、語音識別、情境感知計算、模式識別等等。其中，深度學習、機器視覺、自然語言處理是優(yōu)質企業(yè)參與最多的三大領域，也是人們在人工智能領域付諸探索實踐最多、獲得應用成果最為豐厚的主要領域。

想要了解更多機器視覺行業(yè)詳細分析，請點擊查看中研研究院出版的《2022-2027年機器視覺產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及未來發(fā)展現(xiàn)狀趨勢預測報告》

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