中國機器視覺行業現狀及發展趨勢預測

• 2022年6月16日 HaoChenChong來源：互聯網 380 18
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機器視覺應用場景廣闊，但我國機器視覺市場存在滲透率較低、部分場景國產水平較弱的痛點，尚處于早期階段。伴隨滲透率與國產化率的提升，2025年國產廠商可參與的機器視覺市場空間有望達到356億元，2021-25ECAGR達29%，保持高速增長態勢。

中國機器視覺行業現狀及發展趨勢預測

機器視覺應用場景廣闊，但我國機器視覺市場存在滲透率較低、部分場景國產水平較弱的痛點，尚處于早期階段。伴隨滲透率與國產化率的提升，2025年國產廠商可參與的機器視覺市場空間有望達到356億元，2021-25ECAGR達29%，保持高速增長態勢。

有關機構認為，機器視覺廠商需要關注三個能力：1)下游拓展能力。局限于單一賽道的企業難以做大，能夠切入更多應用領域且處于景氣上行周期的企業有望增厚業績規模;2)上游研發能力。掌握上游核心零部件研發能力，有望使廠商具備議價能力，長期看體現成本優勢;3)通用化設計能力。標準化業務有望提升企業生產效率，從國際經驗看亦是行業發展趨勢。

根據中研普華研究院報告《2022-2027年機器視覺行業市場深度分析及發展規劃咨詢綜合研究報告》統計分析顯示：

一、機器視覺行業細分結構特征分析

因為工業視覺和計算機視覺在功能目標、硬件需求、算法側重、產業成熟度上有一定差異。在功能目標上，工業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，工業視覺相對較高，需要對工業相機的幀頻、分辨率等指標依據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。

圖表：工業視覺與計算機視覺對比

資料來源：公開資料整理

二、機器視覺行業細分產業發展概況

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，現在正處于5G和物聯網時代的前夜，工廠數字化轉型正是當下制造業的熱門話題，我們要實現智能制造，工廠數字上云，就需要越來越多的數字采集;另一方面，現代的工廠管理中，二維碼是產品的身份證。因此，工廠無論是提高設備控制效率，還是提高產品的品質，都要追溯到數字的采集。在機器視覺領域，采集數據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，傳統的瑕疵檢測，基于模板和特定的過程學習后，對產品進行判斷。但是產品的瑕疵不確定因素很多，這種傳統的做法，很難真正意義上實現瑕疵檢測。以消費類電子產品為例，許多廠商最終的產品出廠檢測，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，提高產品的工藝水平。

想要了解更多機器視覺行業具體詳情，可以點擊查看中研普華研究院報告《2022-2027年機器視覺行業市場深度分析及發展規劃咨詢綜合研究報告》

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