智研瞻发布：《中国工业机器视觉CIS（CMOS图像传感器）行业发展前途预测与投资战略规划分析报告》
工业机器视觉是一种通过计算机和图像处理技术，实现对生产的全部过程中的产品质量进行自动检验测试、测量、识别和定位的技术。它主要由图像采集、图像处理与结果输出三个主要环节组成；主要实现四大功能，包括识别、检测、测量与定位。
工业机器视觉可以大致上可以分为嵌入式系统和板卡式系统两大类。嵌入式机器视觉系统大约占总数的三分之二，而板卡式机器视觉系统占比约为三分之一。嵌入式系统进一步可分为视觉传感器和智能相机两类。视觉传感器通常比智能相机体积小、成本低且使用更简单，它不需要PC进行编程。而智能相机是视觉传感器的高级版本，它常常要连接到PC进行编程，但它能提供一些额外的功能，如特征测量和缺陷分析等。
板卡式系统的二次开发主要由板卡式系统生产商完成。此外，在工业生产里，机器视觉主要使用在于四类业务：视觉引导与定位、模式有无识别检测、精准测量测距、产品外观检测等。
总的来说，工业机器视觉的主要组成部分包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理系统，算法与软件平台，以及其他外部设备。其中光源和镜头是获取高品质、高对比度图像的关键元素。
工业机器视觉行业起源于20世纪60年代，当时大多数都用在简单的物体识别和定位。随着计算机技术的发展，80年代慢慢的出现基于PC机的图像处理系统。90年代初，随着半导体技术和数字信号处理器的快速的提升，工业机器视觉系统开始实现实时处理和智能化。进入21世纪，随着大数据、云计算和人工智能等技术的崛起，工业机器视觉行业得到了加快速度进行发展，应用领域不断拓展，如人机一体化智能系统、无人驾驶、医疗诊断等。如今，工业机器视觉慢慢的变成了现代制造业的重要组成部分，为提高生产效率、减少相关成本和保障产品质量发挥着关键作用。
工业机器视觉的上游最重要的包含光源、镜头、相机、图像采集卡等核心零部件的制造商，以及提供图像处理算法和软件平台的公司。这些上游企业为工业机器视觉系统提供了关键的硬件和软件支持，使得机器视觉技术得以在各种应用场景中实现高效、准确的检测和识别。工业机器视觉下游应用行业十分普遍，涵盖了制造业、物流、医疗、农业等多个领域。在制造业中，机器视觉技术被大范围的应用于产品质量检验、自动化生产线控制、机器人引导等环节，以提高生产效率和减少相关成本。在物流行业中，机器视觉能轻松实现货物的自动分拣、仓储管理等功能，提高物流效率。在医疗领域，机器视觉技术能帮助医生进行病灶检测、手术导航等操作，提高诊断准确率。此外，机器视觉还在农业、交通等领域发挥着及其重要的作用，推动着各行业的智能化发展。
根据前瞻，我国机器视觉行业市场规模在2011年至2017年间实现了显著增长，从10.8亿元猛增至80亿元，年均复合增长率高达近40%。2019年，全球工业机器视觉市场的规模达到了约80亿美元，相较于2018年增长了约3%。展望未来五年，随着经济的稳定持续发展、产业体系的转型升级以及制造业自动化和智能化进程的不断加速，我国机器视觉行业有望实现持续、稳步的规模增长。同时，随工业控制对精确度和自动化需求的日益提升，3D机器视觉将在解决许多痛点问题的应用场景中发挥及其重要的作用，成为当前智能制造领域中最受喜爱和关注的技术之一。
根据GGII的最新统计数据，2022年，中国机器视觉市场的规模实现了显著增长，达到了170.65亿元，同比增长了23.51%。这一数据还未将自动化集成设备的规模计算在内。在具体的技术领域，2D视觉市场的规模约为152.24亿元，同比增长了20.21%。与此同时，3D视觉市场的规模也呈现出强劲的增长势头，达到了18.40亿元，同比增长高达59.90%。展望未来，预计到2025年，中国机器视觉市场的规模将逐步扩大，有望达到469亿元，期间的复合增速预计为36%。
另外，从2015年到2021年，中国机器视觉相关企业的数量出现了迅猛的增长，同时，国产品牌在市场中的占比也在持续不断的增加。具体来说，本土品牌的市场占有率从2016年的42%一路攀升至2021年的58%，相应地，国际大品牌在中国的市场占有率在2021年下降至42%。但需要我们来关注的是，我国机器视觉行业的销售额市场集中度却呈现出逐步下降的趋势。具体来说，销售额排名前五的企业的市场占有率从37.7%下滑到31.3%，而销售额排名前十的企业的市场占有率也从51.3%下滑至43.1%。
在“十四五”规划的时期内，多个省市为机器视觉行业的发展划定了重点方向。具体来说，河北、福建和江苏这几个地区强调了加强机器视觉技术的研发工作以及实际应用；辽宁、广东和浙江则着眼于智能机器人的产业布局和实际应用；而重庆和上海则特别提出了加速人机交互技术的发展。同时，《中华人民共和国国民经济与社会持续健康发展第十四个五年规划和2035年远大目标纲要》在多个与机器视觉相关的应用领域如人机一体化智能系统与机器人技术、高端新材料、智能汽车、高端医疗装备、农业机械装备等进行了积极指引。
虽然工业机器视觉技术在很多领域取得了显著的成果，但在某些特定场景下，如高反光、低对比度、复杂背景等情况下，图像处理和识别的准确性仍然有待提升。此外，实时性和稳定能力也是工业机器视觉系统面临的挑战，尤其是在高速生产线上，对系统的响应速度和稳定能力要求更高。工业机器视觉系统通常包括硬件设备（如相机、光源、镜头等）和软件平台（如图像处理算法、识别模型等），这些设备的采购和维护成本相比来说较高。对于中小企业来说，投资建设一个完整的工业机器视觉系统会面临较大的经济压力。
工业机器视觉是一个跨学科的领域，需要具备计算机科学、光学、电子工程等多方面的知识。目前，国内外高校和研究机构对这一领域的人才教育培训相对滞后，导致市场上缺乏有着非常丰富经验和专业技能的人才。工业机器视觉系统在运行过程中需要收集大量的图像和数据，这一些数据涉及到企业的商业机密和技术专利。如何确保数据的安全存储和传输，防止数据泄露和滥用，是工业机器视觉行业亟待解决的问题。
总而言之，工业机器视觉行业在发展过程中面临着技术瓶颈、高昂的成本、人才短缺、数据安全和隐私问题以及法规和标准不完善等问题。要解决这样一些问题，需要政府、企业和研究机构一起努力，加大研发投入，培养专业人才，完善法规和标准体系，推动工业机器视觉行业的健康发展。
随着全球制造业的转型升级，对于提高生产效率、减少相关成本、保障产品质量的需求日益迫切。工业机器视觉技术能实现对生产过程中的各种参数进行实时监测和控制，有助于提高生产效率和产品质量，降低生产成本。因此，工业机器视觉系统在制造业中的应用需求将持续增长。随着计算机、光学、电子工程等领域技术的不断进步，工业机器视觉系统的技术水平也在不断提高。例如，深度学习、人工智能等技术的发展为图像识别、目标检测等任务提供了更高效、更准确的解决方案。此外，新型传感器、光源、镜头等硬件设备的出现也为工业机器视觉系统的性能提升提供了支持。技术创新将继续推动工业机器视觉行业的发展。
工业机器视觉技术不仅可以应用于传统的制造业，还可以应用于农业、医疗、物流等多个领域。例如，在农业领域，工业机器视觉技术能轻松实现对农作物生长状况的实时监测，提高农业生产效率；在医疗领域，工业机器视觉技术可以实现对病灶的自动识别和定位，提高诊断准确性。随着工业机器视觉技术的不断发展，其应用领域将不断拓展。
工业机器视觉行业的发展需要各个环节的协同合作，包括硬件设备制造商、软件平台开发商、系统集成商等。随着产业链各环节的技术水平逐步的提升，以及市场竞争的加剧，产业链上下游企业之间的合作将更加紧密，共同推动工业机器视觉行业的发展。总的来说，工业机器视觉行业具有广阔的发展前途。随市场需求的持续增长、技术创新的推动、应用领域的不断拓展、政策支持的助力以及产业链协同发展，工业机器视觉行业将迎来更加繁荣的发展。返回搜狐，查看更加多
