在算法側(cè)重上,工業(yè)視覺(jué)的算法往往側(cè)重于精確度的提高;而計(jì)算機(jī)視覺(jué)的算法難度相對(duì)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(jué)已經(jīng)相對(duì)較為成熟,在半導(dǎo)體、包裝等行業(yè)的測(cè)量檢測(cè)已有較為廣泛的應(yīng)用;而計(jì)算機(jī)視覺(jué)整
近年來(lái),我國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模不斷增長(zhǎng),在機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品中,上游軟硬件共占總成本的80%,分別占比為45%、35%,組裝集成和維護(hù)分別占總成本的15%、5%。未來(lái),得益于宏觀經(jīng)濟(jì)回暖、新基建投資增加、數(shù)據(jù)中心建設(shè)加速、制造業(yè)自動(dòng)化推進(jìn)等因素影響,我國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模仍將繼續(xù)增長(zhǎng),預(yù)計(jì)2022年機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模可以達(dá)到229億元。
與人類(lèi)視覺(jué)相比,機(jī)器視覺(jué)在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測(cè)速度等方面都存在顯著優(yōu)勢(shì)。其利用相機(jī)、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標(biāo)物體數(shù)據(jù),借助視覺(jué)控制系統(tǒng)、智能視覺(jué)軟件和數(shù)據(jù)算法庫(kù)進(jìn)行圖形分析和處理,軟硬系統(tǒng)相輔相成,為下游自動(dòng)化、智能化制造行業(yè)賦予視覺(jué)能力。隨著深度學(xué)習(xí)、3D視覺(jué)技術(shù)、高精度成像技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)互聯(lián)互通技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器視覺(jué)性能優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步提升,應(yīng)用領(lǐng)域也向多個(gè)維度延伸。
根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研與發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》顯示:
機(jī)器視覺(jué)是通過(guò)光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器,自動(dòng)接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的裝置。通俗地說(shuō),“眼睛”指的是機(jī)器視覺(jué)利用環(huán)境和物體對(duì)光的反射來(lái)獲取及感知信息;“大腦”指的是機(jī)器視覺(jué)對(duì)信息進(jìn)行智能處理和分析,根據(jù)分析結(jié)果來(lái)執(zhí)行相應(yīng)的活動(dòng)。
在人工智能領(lǐng)域的新興技術(shù)中,采用BurstDetection算法探測(cè)出深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前受到廣泛關(guān)注的人工智能新興技術(shù),深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法,“深”主要體現(xiàn)在更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對(duì)特征的多次變換上,與相同參數(shù)數(shù)量的淺層網(wǎng)絡(luò)相比,深度網(wǎng)絡(luò)具備更好的特征提取和泛化推廣能力,不斷為圖像識(shí)別領(lǐng)域帶來(lái)進(jìn)步。
自動(dòng)讀碼器是視覺(jué)技術(shù)中較快的增長(zhǎng)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(mén)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(lái)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(wú)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(jué)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(cè)是視覺(jué)技術(shù)最難的部分,傳統(tǒng)的瑕疵檢測(cè),基于模板和特定的過(guò)程學(xué)習(xí)后,對(duì)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(cè)。以消費(fèi)類(lèi)電子產(chǎn)品為例,許多廠商最終的產(chǎn)品出廠檢測(cè),往往耗費(fèi)大量人力。所以,視覺(jué)技術(shù)借助人工智能,通過(guò)深度學(xué)習(xí)的算法,為瑕疵檢測(cè)賦能,并在多個(gè)行業(yè)得到應(yīng)用。
中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研2023
機(jī)器視覺(jué)與人工智能逐漸融合,引領(lǐng)向工業(yè)4.0的過(guò)渡。機(jī)器視覺(jué)是工業(yè)自動(dòng)化的基礎(chǔ)技術(shù)之一,通過(guò)搭載人工智能發(fā)展東風(fēng)實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺(jué)的再一次迭代升級(jí)。此處東風(fēng)一方面為深度學(xué)習(xí)的融合,賦予機(jī)器視覺(jué)更高的準(zhǔn)確性和速度,另一方面則為視覺(jué)處理所服務(wù)的視覺(jué)處理器的能力呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增加,奠定機(jī)器視覺(jué)中深度學(xué)習(xí)推理/訓(xùn)練任務(wù)的硬件基礎(chǔ)。復(fù)盤(pán)機(jī)器視覺(jué)發(fā)展,從能夠自動(dòng)執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)的自動(dòng)化機(jī)器,轉(zhuǎn)型為視覺(jué)能力不受人類(lèi)視覺(jué)能力極限約束、自主思考,從而能夠長(zhǎng)期對(duì)各種元素進(jìn)行優(yōu)化的自主型機(jī)器,AI+機(jī)器視覺(jué)有望能夠滲透入工業(yè)制造達(dá)到全新的水平。
在算法側(cè)重上,工業(yè)視覺(jué)的算法往往側(cè)重于精確度的提高;而計(jì)算機(jī)視覺(jué)的算法難度相對(duì)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(jué)已經(jīng)相對(duì)較為成熟,在半導(dǎo)體、包裝等行業(yè)的測(cè)量檢測(cè)已有較為廣泛的應(yīng)用;而計(jì)算機(jī)視覺(jué)整體來(lái)講還是一個(gè)剛起步的狀態(tài),初創(chuàng)企業(yè)層出不窮。
“十四五”期間,中國(guó)將進(jìn)一步深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,推進(jìn)制造業(yè)的科技創(chuàng)新和智能制造水平,著力從要素驅(qū)動(dòng)向技術(shù)及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。通過(guò)強(qiáng)化研發(fā)、設(shè)計(jì)能力,提高配套能力、基礎(chǔ)工藝、基礎(chǔ)材料、基礎(chǔ)元器件的研發(fā)和系統(tǒng)集成水平,促進(jìn)細(xì)分市場(chǎng)、專業(yè)化分工和集群發(fā)展,推動(dòng)先進(jìn)裝備制造業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)從以組裝為主向自主研發(fā)制造為主轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)以及制造業(yè)的進(jìn)一步智能化將推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的發(fā)展。
未來(lái)機(jī)器視覺(jué)將有望搭載更先進(jìn)AI技術(shù),切入更多差異化工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。ChatGPT所引爆的人工智能話題正持續(xù)火熱,根據(jù)中國(guó)信息通信研究院和中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟,當(dāng)前重點(diǎn)逐漸從單點(diǎn)技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)質(zhì)應(yīng)用轉(zhuǎn)化階段,而視覺(jué)人工智能已經(jīng)泛起千層巨浪。我們認(rèn)為,搭載AI技術(shù)的機(jī)器視覺(jué)可以進(jìn)一步優(yōu)化性能適配更多工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。
本報(bào)告由中研普華咨詢公司領(lǐng)銜撰寫(xiě),在大量周密的市場(chǎng)調(diào)研基礎(chǔ)上,主要依據(jù)了國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、國(guó)家商務(wù)部、國(guó)家發(fā)改委、國(guó)家經(jīng)濟(jì)信息中心、國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心、全國(guó)商業(yè)信息中心、中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣監(jiān)測(cè)中心、中國(guó)行業(yè)研究網(wǎng)、全國(guó)及海外多種相關(guān)報(bào)刊雜志的基礎(chǔ)信息等公布和提供的大量資料。了解更多行業(yè)數(shù)據(jù)詳情,可以點(diǎn)擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2022-2027年中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研與發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》。
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2022-2027年中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研與發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告
在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中,企業(yè)及投資者能否做出適時(shí)有效的市場(chǎng)決策是制勝的關(guān)鍵。機(jī)器視覺(jué)行業(yè)研究報(bào)告就是為了解行情、分析環(huán)境提供依據(jù),是企業(yè)了解市場(chǎng)和把握發(fā)展方向的重要手段,是輔助企業(yè)決策...
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