2022中国机器视觉工业领域应用研究报告亿欧智库https://www.iyiou.com/researchCopyrightreservedtoEOIntelligence,December2022目录CONTENTS机器视觉行业的市场发展现状1.1机器视觉的概念界定和发展历程1.2机器视觉市场发展现状1.3机器视觉工业应用现状01机器视觉工业应用行业研究2.1机器视觉应用行业——3C电子2.2机器视觉应用行业——半导体2.3机器视觉应用行业——锂电池2.4机器视觉应用行业——光伏2.5案例分析：奥普特、凌云光、摇橹船、棱镜科技02工业机器视觉未来发展趋势3.1产品方向：偏向3D3.2国产替代：各厂商实现细分赛道专业化替代3.3设备一体化：整合碎片化场景03目录CONTENTS机器视觉行业的市场发展现状1.1机器视觉的概念界定和发展历程1.2机器视觉市场发展现状1.3机器视觉工业应用现状01机器视觉工业应用行业研究2.1机器视觉应用行业——3C电子2.2机器视觉应用行业——半导体2.3机器视觉应用行业——锂电池2.4机器视觉应用行业——光伏2.5案例分析：奥普特、凌云光、摇橹船、棱镜科技02工业机器视觉未来发展趋势3.1产品方向：偏向3D3.2国产替代：各厂商实现细分赛道专业化替代3.3设备一体化：整合碎片化场景034u机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，即用机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。u工业机器视觉的核心是通过“机器眼”代替人眼，对物体进行识别、测量并做出判断。工业机器视觉具备高感知效率、高精准度、和基本无人化的优势，是实现工业自动化的核心。数据来源：公开资料整理，美国制造工程师协会、美国机器人工业协会，亿欧智库整理机器视觉对于工业自动化有着重要意义机器视觉系统工作流程图目标物反射光照相机照明图像数据1、捕获图像2、传输图像数据预处理测量处理判断/输出照明校正二进制转换过滤色彩提取区域传感器（区域）图形匹配吗（形状）等容差设置控制器3、处理图像数据判断输出数据输出4、输出结果机器视觉的重要意义以及关键环节的联系u随着人工智能的广泛应用，机器感知和模式识别需要更有效地结合。人工智能是通过机器人实现人类智能，机器用友智能处理功能就必须具有欣喜感知能力，因此机器感知格外重要。u机器感知即通过传感器采集信息，经过计算机处理后得到一些感知结果的过程，其中视觉信息来源于机器视觉。在智能制造中视觉信息来源于机器视觉，在智能制造过程中，机器感知主要用来模拟人的感知，最终用于实际检测、测量和控制u视觉信息是众多信息中非常重要的一类信息，包括颜色、光照、状态、动态以及距离五类信息，对视觉信息的特征获取是机器视觉的关键环节，对视觉信息，机器感知的有效应用需要与模式识别相结合u模式识别是机器视觉技术的基本支撑。信号处理技术是实现机器感知的助力之一，实现信号处理技术需要与模式识别相结合，通过模式识别能够让计算机利用感官对三维活动目标进行接受、识别和理解u机器视觉是人工智能系统的重要部分。机器感知的最终目的是利用及其实现对多维世界的理解，即使机器人拥有人类一样的感官触觉功能以进行预设好的决策，而机器视觉就是为这些“决策”提供可靠的信息来源5u机器视觉的发展史可追溯至20世纪60年代末，中国相较于海外发展起步晚，直到90年代中后期才开始有初步探索应用。u中国工业机器视觉可分为四个阶段：当前处于第四阶段。随着行业深度及广度应用的快速发展，广度是指2D技术向3D技术的递进，深度是指算法层的深度应用、深度学习。数据来源：公开资料整理，亿欧智库整理中国机器视觉行业紧追海外脚步，随着场景应用扩大不断促进行业发展理论发展起步阶段应用发展迅速阶段应用与理论同步发展阶段各行业深度应用阶段90年代2000年2010年2020年至今•90年代中后期开始，中国开始在机器视觉领域进行探索，开始在航空、航天、军工及高端科研（天文、力学研究等）等核心机构和行业应用•1998年，中国整线引入半导体工厂的同时还引入了机器视觉系统。•1999-2003年，中国企业主要作为国外代理，提供机器视觉器件及技术服务，逐步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品...
