2016年机器视觉行业分析报告(完美版)
2016年机器视觉行业分析报告(精编)
(此文档为word格式,可任意修改编辑!)2016年3月目录一、机器视觉行业概况 51、机器视觉:用机器代替人眼来做测量和判断 52、机器视觉的原理及优势:机器视力不止“50” 63、机器视觉系统的组成9(1)光源:LED光源综合性能最佳9(2)镜头:系统中最关键的原件10(3)相机:CCD 与CMOS 相机各有优势11(4)图像采集卡:图像采集和处理的接口12(5)图像处理软件:机器视觉的“大脑”134、机器视觉系统的产业链分析:产业链上中游主导机器视觉产业14(1)上中游产业:软件开发和半导体器件是核心15(2)下游产业分析:广泛的应用领域,稳定的市场需求16 二、机器视觉行业竞争格局:美日两系行业领跑,市场规模进一步扩大171、机器视觉行业三阶段发展史172、市场背景:工业40——工业机器人蓬勃发展183、美日两系公司比较:各有千秋的行业巨头19(1)美国康耐视(Cognex Corp):视觉读码专家19(2)日本基恩士(Keyence):机器视觉行业的世界领跑者20(3)美日两系公司市场表现总结224、机器视觉行业的前景预测:中国市场是新爆发点22三、中国机器视觉行业:设备需求大幅增温,国内市场潜力巨大241、中国机器视觉行业成长概况:正在进入黄金增长期242、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26(1)技术层面:专利数量大增26(2)产业政策:机器视觉迎政策“东风”27(3)国际视角:加入国际产业链,建设智能化工厂成为必然要求293、国内机器视觉产业:逐渐从低端走向高端应用30(1)国内企业概况:以代理商为主,自身业务技术有待提高30 (2)市场应用欠成熟,逐渐发展走向中国制造2025 314、中国机器视觉未来发展趋势32(1)半导体行业的发展带动机器视觉行业市场32(2)基于嵌入式的产品将取代板卡式产品33(3)个性化的服务和方案代替标准化产品35四、A股上市机器视觉企业剖析:精耕细作的中国机器视觉351、公司概况352、行业壁垒:企业做强做大的阻力36(1)技术壁垒:技术密集型企业36(2)人才壁垒:创新驱动实质上是人才驱动37(3)品牌壁垒:在位品牌的核心优势38(4)客户资源壁垒:企业生存发展的命脉383、财务比较分析:经营情况尚佳384、转型中的工业40 践行者:万讯自控38(1)自动化仪表行业的龙头企业38(2)引进丹麦技术,转型布局3D 视觉机器人业务395、机器视觉行业的“小黑马”:劲拓股份39(1)公司基本情况39(2)三维度分析2014 年公司市场表现39(3)财务指标分析:销售结构向自动化转变40五、新三板挂牌成长股:逐渐崭露头角的机器视觉企业401、6家新三板挂牌机器视觉股概况:小规模却有大潜能402、新三板机器视觉股与A股大恒科技的财务比较:欲与主板“试比高”403、飞速增长的新三板成长股:深科达40(1)深科达公司简介41(2)四维度分析市场竞争优势41①科技和研发优势:高素质技术团队41②品牌和客户优势:优质稳定的客户群41③管理模式优势:职业化管理经营42④区位优势:珠三角集聚效应42(3)年报财务数据摘要42【机器视觉行业快速增长】:根据立本信息预测2014年至2018 年全球机器视觉系统及部件机器视觉市场复合增长率为839%。
2016年智能机器人之机器视觉市场研究报告
2016年智能机器人之机器视觉市场研究报告2016年12月目录前言 (1)一、作为人工智能重要分支,机器视觉备受关注 (3)1.1机器视觉:人工智能范畴最重要的前沿分支之一 (3)1.2事件频频:国内外企业前瞻性布局机器视觉领域 (5)1.3特性分析:三方面优势树立机器视觉的“重中之重” (9)二、机器视觉在应用方面具有广泛性 (12)2.1应用广泛:高度扩展应用属性可满足不同诉求 (12)2.2智能制造领域:机器视觉取代重复劳动,大幅提高作业效率 (13)2.3扫地机器人领域:机器视觉与激光雷达导航,共同引领行业未来 (15)2.4无人驾驶汽车领域:机器视觉是多传感器融合中的必备技术模块 (19)2.5新兴服务机器人领域:机器视觉是智能装备环境交互的重要基础 (23)2.6定制化消费、智能安防等领域:实现身份识别功能,想象空间巨大 (28)三、机器视觉在技术方面具有独特性 (30)3.1机器视觉识别物体:唯一非接触式识别物体的前沿技术 (30)3.2智能生活领域技术案例:M OBILEYE 行人检测技术与测距技术 (32)3.3智能制造领域技术案例:基于机器视觉的工业机器人定位技术 (36)四、机器视觉在硬件方面具有经济性 (37)4.1智能生活领域:低硬件依赖程度保证产品成本高度可控 (37)4.2智能制造领域:硬件成本相对较低,属技术密集型产业 (39)五、机器视觉技术背后的行业趋势 (42)5.1未来:机器视觉能在多个领域灵活展开关键性应用 (42)5.2智能生活领域:技术团队群雄割据,终端优秀品牌或抢占先机 (43)5.3智能制造领域:中国市场将成主要增长点,国内企业竞相布局 (44)图表目录图1:机器视觉可以分为工业视觉和计算机视觉 (3)图2:深度学习、机器视觉、自然语言处理是人工智能公司最多的三个领域 (5)图3:通用收购的Cruise Automation测试的Bolt自动驾驶原型车 (6)图4:埃斯顿入股的Euclid Labs研发的随机仓拾取系统 (7)图5:VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案 (8)图6:智能装备的五大系统及其数据输入 (10)图7:机器视觉的应用极其广泛 (12)图8:机器视觉应用于智能制造领域的功能 (13)图9:机器视觉产业链及下游应用占比情况 (14)图10:不同技术方案的扫地机器人的特点 (15)图11:iRobot 980的VSLAM视觉定位技术 (16)图12:Dyson 360 eye的摄像头 (17)图13:全球及中国扫地机器人市场空间预测(亿美元) (18)图14:我国扫地机器人渗透率横纵向对比 (19)图15:摄像头(机器视觉)与其他四类无人驾驶汽车传感器的特性对比.20图16:用车服务公司Uber、Lyft于无人驾驶产业的布局 (20)图17:各类参与者积极尝试将无人驾驶技术应用于用车服务领域 (22)图18:无人驾驶产业化发展的阶段及重要节点预测 (22)图19:BigDog依靠摄像头识别障碍物并调整运动姿态 (24)图20:BigDog 机器人配置的传感器 (24)图21:BigDog 机器人配置的传感器一览 (25)图22:Atlas机器人在外界干预下重新定位物体并完成搬运任务 (26)图23:人型机器人NAO配置的传感器 (27)图24:Pepper机器人配置的传感器 (28)图25:旷视科技机器视觉项目应用案例(部分) (29)图26:机器视觉识别物体的过程 (31)图27:图像识别顶尖比赛的历年优秀参赛团队成绩 (32)图28:Mobileye行人子窗口检测的分类与组合 (33)图29:Mobileye行人检测流程 (34)图30:Mobileye测距结果 (34)图31:Mobileye车距车速计算原理 (35)图32:基于机器是觉得工业机器人定位技术流程 (36)图33:摄像头模组的结构和成本构成 (37)图34:Mobileye的单目摄像头分辨率为36万像素 (38)图35:工业机器视觉系统的组成部分 (40)图36:劲拓股份的AOI检测设备 (40)图37:劲拓股份AOI设备营业收入及毛利率 (41)图38:机器视觉技术能够在多个领域灵活展开关键性应用的逻辑分析 (42)图39:全球机器视觉部件及系统市场空间 (45)图40:全球机器视觉部件及系统市场空间 (45)图41:中国机器视觉部件及系统市场空间及预测 (46)图42:参与机器视觉布局的主要国内上市公司一览 (47)前言机器视觉初创公司涌现,国内外企业竞相布局,机器视觉备受关注机器视觉是人工智能重要分支,Venture Scanner 跟踪的957 家人工智能公司中有189 家属于机器视觉领域,累计获得风险投资9.6 亿美元。
机器视觉检测行业报告
机器视觉检测行业报告随着科技的不断发展,机器视觉技术已经在各个领域得到了广泛的应用,其中机器视觉检测作为其中的一个重要应用方向,也逐渐受到了越来越多的关注。
本报告将对机器视觉检测行业进行全面的分析和展望,以期为相关领域的从业者和研究人员提供参考和指导。
一、行业概况。
机器视觉检测是指利用计算机和相应的软件对图像或视频进行分析和处理,以实现对目标物体的检测、识别、测量和判断等功能。
这一技术可以应用于工业自动化、智能交通、医疗影像、安防监控等多个领域,为生产和生活带来了诸多便利和效益。
据统计,全球机器视觉检测市场规模已经达到数百亿美元,且呈现出快速增长的趋势。
在中国,随着制造业的转型升级和智能制造的兴起,机器视觉检测市场也在迅速扩大,成为了一个备受关注的新兴产业。
二、市场需求。
1. 制造业需求。
在制造业中,机器视觉检测可以用于产品质量检测、生产过程监控、自动化装配等方面。
随着制造业对产品质量和生产效率的要求不断提升,机器视觉检测的需求也在逐渐增加。
2. 智能交通需求。
在智能交通领域,机器视觉检测可以用于车辆识别、交通监控、智能驾驶等方面。
随着城市交通拥堵和交通安全问题日益突出,机器视觉检测在智能交通领域的需求也在不断增加。
3. 医疗影像需求。
在医疗领域,机器视觉检测可以用于医学影像诊断、手术辅助、疾病筛查等方面。
随着人口老龄化和医疗技术的不断进步,对于医疗影像的需求也在逐渐增加。
三、发展趋势。
1. 智能化。
随着人工智能技术的不断成熟,机器视觉检测也在向智能化方向发展。
未来,机器视觉检测将更加注重对图像和视频的深度学习和分析,实现更加智能化的检测和识别功能。
2. 多元化。
随着技术的不断进步,机器视觉检测的应用领域也在不断扩大。
未来,机器视觉检测将不仅局限于工业和医疗领域,还将应用于农业、环保、文化遗产保护等多个领域。
3. 精准化。
随着图像处理和算法技术的不断提升,机器视觉检测的精度和准确性也在不断提高。
中国机器视觉市场情况分析
中国机器视觉市场情况分析一、营销调研的含义和作用(一)市场营销调研的含义市场营销调研就是运用科学的方法,有目的、有计划地收集、整理和分析研究有关市场营销方面的信息,获得符合客观事物发展规律的见解,提出解决问题的建议,供营销管理人员了解营销环境,发现机会与问题,从而作为市场预测和营销决策的依据。
菲利普•科特勒认为:营销调研是通过信息将消费者、顾客和大众与营销人员相互连接的过程。
(二)市场营销调研的作用市场营销调研是企业营销活动的出发点,其作用十分重要。
1、有利于制定科学的营销规划。
营销调研可以帮助营销者评估市场潜力和市场份额,根据市场需求及其变化、市场规模和竞争格局、消费者意见与购买行为以及营销环境的基本特征,从而科学地制定和调整企业营销规划。
2、有利于优化营销组合企业根据营销调研的结果,度量定价、产品、分销和促销行为的效果,分析研究产品的生命周期,开发新产品,制定产品生命周期各阶段的营销策略组合。
如根据消费者对现有产品的接受程度,以及对产品及包装的偏好,改进现有产品,开发新用途,研究新产品的创意、开发和设计;测量消费者对产品价格变动的反应,分析竞争者的价格策略,确定合适的定价;综合运用各种营销手段,加强促销活动、广告宣传和售后服务,增进产品知名度和顾客满意度;尽量减少不必要的中间环节,节约储运费用,降低销售成本,提高竞争力。
3、有利于开拓新的市场通过市场调研,企业可发现消费者尚未满足的需求,测量市场上现有产品及营销策略满足消费者需求的程度,从而不断开拓新的市场。
营销环境的变化,往往会影响和改变消费者的购买动机和购买行为,给企业带来新的机会和挑战,企业可据以确定和调整发展方向。
二、关系营销的流程系统关系营销把一切内部和外部利益相关者都纳入研究范围,并用系统的方法考察企业所有活动及其相互关系,表现积极的一方被称为市场营销者,表现不积极的一方被称作目标公众。
企业与利益相关者结成休戚与共的关系,企业的发展要借助利益相关者的力量,而后者也要通过企业来谋求自身的利益。
机器视觉行业分析报告
机器视觉行业分析报告机器视觉行业是指利用计算机和相关设备对图像和视频信号进行处理和分析,实现自动化生产、品质检测、安全监控、智能交通等应用的一种行业。
机器视觉技术在工业、医疗、安防、智能家居等领域得到广泛应用,是一项具有高附加值、高技术壁垒的新兴产业。
本文旨在对机器视觉行业进行综合分析和评估,为行业的发展提供参考。
一、定义机器视觉是指利用计算机算法和硬件设备对图像或视频进行处理和分析,实现自动检测、识别、分类、跟踪等功能。
二、分类特点机器视觉可以根据不同的应用领域、应用范围、算法方法进行分类。
根据应用领域可以分为工业视觉、医疗视觉、安防视觉、智能家居视觉;根据应用范围可以分为3D视觉、立体视觉、超大视野视觉、多光谱视觉等;根据算法方法可以分为深度学习算法、机器学习算法、传统图像处理算法等。
三、产业链机器视觉产业链主要由下游设备供应商、芯片供应商、软件开发商、系统集成商、应用服务商和终端用户等环节构成。
其中,芯片供应商是整个产业链的重要环节,随着机器视觉技术的不断发展,人工智能芯片市场成为了机器视觉产业链的一个热点。
四、发展历程机器视觉起源于20世纪50年代,当时主要用于自动检测和计数等简单的应用。
随着算法和技术的不断发展,机器视觉逐渐应用于工业、医疗、安防、智能家居等领域。
近年来,人工智能算法的兴起和芯片技术的进步,更加推动了机器视觉行业的发展。
五、行业政策文件近年来,国家对人工智能领域的扶持力度不断加大,一系列政策文件出台为机器视觉行业的发展提供了政策支持。
例如《中国制造2025》、《关于加快新一代人工智能产业发展的实施意见》等。
六、经济环境机器视觉行业具有较高的经济增长性和市场潜力,伴随着制造业的转型升级和互联网的普及,机器视觉服务日益普及。
根据国家信息中心的预测,到2020年,我国机器视觉市场规模将达到150亿元,年复合增长率超过40%。
七、社会环境随着智能制造时代的到来,机器视觉作为工业自动化的重要技术,越来越受到社会的关注和关注。
2016年中国机器视觉行业现状及发展趋势展望分析报告
2016年中国机器视觉行业现状及发展趋势展望分析报告【2016年08月】目录第一节巨头布局机器视觉,智能市场必争之地迎黄金发展期 ... .............................. .. 4一、机器视觉迎来爆发增长 ... ................................................................................. . 4二、何为机器视觉 ... ................................................................................................ .. 5三、机器视觉的前世今生 ... .................................................................................... .. 8 第二节为何机器视觉可成为科研巨星 ... ...................................................................... (9)一、工业生产“机器代人”:自身优势+外界环境倒逼 ... ................................... .. 9二、人工智能、自动驾驶双层夹击:智能生活为机器视觉提供全新用武之地. 13三、政策引导:工业 4.0、《中国制造 2025》造就机器视觉战略化地位 ... ..... . 14 第三节从工业生产到消费端,多维度相继引爆机器视觉 ... ...................................... .. 16一、工业机器人:机器视觉的标配领域 ... ........................................................... (16)二、无人机、自动驾驶:开启上帝之眼 ... ........................................................... (19)三、智能医师:医学界的达芬奇 ... ........................................................................ (23)四、智能安防:助力监管的火眼金睛 ... ................................................................. . 25 第五节国内相关厂商商业布局 ... ...................................................................................... . 25 第五节机器视觉市场现状及发展潜力 ... ......................................................................... . 27图表目录图表1:计算机视觉各地区收入,2014-2019 ... ............................................................ (4)图表2:机器视觉工作流程图 ... ....................................................................................... .. 5 图表3:机器视觉各硬件功能 ... ....................................................................................... .. 6 图表4:CCD相机与光源 ... ................................................................................................ . 7 图表5:机器视觉发展路程 ... ........................................................................................... (9)图表6:检测由“一对一”至“一对多” ... . (10)图表7:灵活调整位置,做出抓取、移动的决策 ... (10)图表8:老龄化程度与日本 85年、韩国 08年相似 ... (11)图表9:单位劳动力成本相对于美国优势降至 4% ... . (12)图表10:计算机视觉在消费中的应用越来越大 ... .. (13)图表11:机器视觉相关产业政策 ... . (14)图表12:机器视觉相关政策 (15)图表13:外观检测流程图 ... .. (17)图表14:工业机器人密度远小于其他国家/地区 ... . (18)图表15:中国工业机器人销量增长率保持高位 ... .. (19)图表16:自动驾驶视觉感受器分布 ... (19)图表17:自动驾驶机器视觉工作原理 ... . (20)图表18:北美市场 DJI占比 50%,世界领先 ... .. (21)图表19:2035年中国将成为最大无人驾驶汽车市场 ... . (22)图表20:我国达芬奇装机量明显落后,市场潜力大 ... (23)图表21:医用机器人增长率高,机器视觉再添推力 ... (24)图表22:部分厂商介入机器视觉方式或应用方向、近期催化事件 ... . (27)第一节巨头布局机器视觉,智能市场必争之地迎黄金发展期一、机器视觉迎来爆发增长巨头接连布局机器视觉,智能生活下一竞技场热闹上演。
中国机器视觉行业市场分析报告
中国机器视觉行业市场分析报告1. 概述本文档对机器视觉市场进行了全面的分析和研究。
机器视觉技术借助计算机图像处理技术,能够模拟和实现人类的视觉系统,广泛应用于各个行业,包括制造业、医疗保健、安防、军事等领域。
本报告将从市场规模、应用领域、发展趋势等多个方面进行分析。
2. 市场规模根据市场研究机构的数据,机器视觉市场在过去几年呈现稳步增长的趋势。
预计到2025年,全球机器视觉市场规模将达到XXX亿美元。
其中,亚太地区是机器视觉市场的最大市场,其市场份额约占全球的40%。
3. 应用领域3.1 制造业制造业是机器视觉市场的主要应用领域之一。
机器视觉技术可以用于产品质量检测、生产线监控、机器人视觉导航等多个方面。
随着制造业自动化程度的提高和对产品质量的要求不断提高,机器视觉技术在制造业中的应用将会进一步增加。
3.2 医疗保健医疗保健是机器视觉技术的另一个重要应用领域。
机器视觉技术可以辅助医生进行疾病诊断、手术导航、医疗影像分析等工作。
尤其是在医疗影像领域,机器视觉技术的应用已经取得了显著的进展。
3.3 安防安防是机器视觉技术的传统应用领域。
机器视觉技术可以用于视频监控、人脸识别、行为分析等方面,可以提高安防系统的准确性和效率。
随着人工智能技术的发展,机器视觉技术在安防领域的应用将会更加广泛。
4. 发展趋势4.1 人工智能的发展推动机器视觉市场增长人工智能的快速发展为机器视觉市场提供了巨大的发展机会。
通过结合人工智能技术和机器视觉技术,可以实现更高级别的图像分析和理解,大大提高机器视觉系统的准确性和智能化水平。
4.2 机器视觉技术在新兴领域的应用增加随着科技的不断进步,机器视觉技术在新兴领域的应用也在逐步增加。
比如,无人驾驶、智能家居、无人机等领域都需要借助机器视觉技术实现智能化的功能。
这些新兴领域的需求将推动机器视觉市场的进一步发展。
4.3 机器视觉技术的成本逐渐降低随着技术的成熟和市场竞争的加剧,机器视觉技术的成本逐渐降低。
机器视觉系统市场分析报告
机器视觉系统市场分析报告1.引言1.1 概述机器视觉系统是一种使用摄像机和计算机技术来进行图像识别、分析和处理的技术。
随着人工智能和大数据技术的发展,机器视觉系统在工业领域、智能交通、医疗健康、智能安防等领域得到了广泛的应用。
本报告将对当前机器视觉系统市场的现状、技术发展趋势以及市场竞争情况进行深入分析,并对未来市场发展进行展望和建议。
通过本报告,读者将能够全面了解机器视觉系统市场的发展现状和未来趋势,为相关行业的决策者提供有力的参考依据。
1.2 文章结构文章结构部分:本报告将分为三个主要部分进行分析和讨论。
首先是引言部分,其中将概述本报告的目的和结构。
接下来是正文部分,包括机器视觉系统市场现状、机器视觉技术发展趋势和机器视觉系统市场竞争分析。
最后是结论部分,将总结市场现状与趋势,并展望机器视觉系统市场的未来发展前景,同时提出建议和展望。
通过这样的结构安排,读者可以全面了解机器视觉系统市场的现状和发展趋势,以及在该领域的市场前景和发展建议。
1.3 目的文章目的:本报告旨在全面分析机器视觉系统市场的现状、发展趋势及竞争形势,为相关行业从业者和投资者提供全面的市场信息与发展展望。
通过对市场现状的深入了解,以及对未来发展趋势的预测,可以为企业的战略决策提供参考,帮助企业把握机会、规避风险,实现持续稳健的发展。
同时,通过对市场前景的展望,可以为相关企业提供发展建议与展望,帮助其制定可行的发展战略,提高市场竞争力。
1.4 总结:在本报告中,我们对机器视觉系统市场进行了全面的分析和研究。
通过对市场现状、技术发展趋势和竞争分析的深入探讨,我们发现机器视觉技术在工业自动化、智能交通、医疗影像等领域有着广阔的应用前景。
市场需求不断增长,市场规模持续扩大,竞争格局日趋激烈。
在未来,随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展,机器视觉系统将迎来更多的创新应用。
然而,市场也面临诸如技术标准、安全保障、行业规范等挑战,需要行业各方共同努力。
2016年中国计算机视觉应用专题分析报告
2016/10/28
目录
1
2
技术发展及市场现状分析
技术应用场景及典型厂商分析
行业趋势分析
3
2016/10/28
2
人工智能是一场从终极概念到分级落地的技术演变
人工智能 定义
理想的人工智能指的是通 过技术创 造「类人」的机 器,使其具备人的 感知能 力、表达能力和思考能力。 这是继1955年约翰·麦卡 锡提出人 工智能概念的初 衷,但受技术局限 目前远 不能达到这一目的,其形 态更多出现在虚构的影视 作品中。
3
人工智能所依赖的基础设施已经就位,但当前仍属 于早 期阶段 2012年
( 人 横 工 轴 智 时 能 间技 ,术 纵 生 轴 命 用 周 户 期 数 曲 量线 )图
2000 年互联 网发展 1955 进入拐 年 人 点,数 工 智 据量开 能概 始逐步 念诞 增长 生 创新者
深度学 习 算法 通过 Image Net比 赛 中名 声大噪, 进而被 广泛采 用
自主研发
• 提供谷歌图像搜索功能 • • 提供开源深度学习系统 Tensor Flow • 打造结合计算机视觉等 多项技术 的黑科技 Project Tango原型机 • 研发谷歌无人车 •开放Cloud Vision API 帮助开发者创建具有视 • 觉识别功能的APP •提供Google Photos智 能识别 搜索服务 微软研究院Project Oxford开 放API为开发 者提供微软认知 服务 ( how -o ld .net/ twi ns or 均以此为基 础) • 小冰商业平台发布图 像识别 功能 存储应用OneDrive提 供 图片识别创建标签 功能
公司名称
2016年计算机视觉行业分析报告
2016年计算机视觉行业分析报告2016年11月目录一、计算机视觉的发展现状与应用 (5)1、从传统图片处理方法跨入人工智能处理时代 (5)2、海量训练数据集解决计算机视觉瓶颈 (6)3、深度学习方法提升计算机视觉准确度 (7)4、计算机视觉在众多领域得到应用 (7)二、知名研究机构和创业团队 (8)1、国外研究机构和学术达人 (8)2、国内知名创业团队 (9)(1)依图科技 (9)(2)商汤科技 (9)(3)旷视科技 (10)(4)云从科技 (10)(5)格林深瞳 (10)三、两大挑战赛 (11)1、ImageNet (11)(1)目标检测 (13)(2)目标定位 (14)(3)视频中的目标物体检测 (14)(4)场景分类 (15)(5)场景分割 (16)2、MS COCO (17)(1)目标检测和分割 (17)(2)关键点检测 (17)(3)图片描述 (18)四、三大顶级会议 (19)1、三大会议的介绍 (19)(1)ICCV (19)(2)CVPR (19)(3)ECCV (20)2、会议亮点回顾 (20)(1)给机器“看电视剧”预测人类行为 (20)(2)基于深度学习的手势识别:能够用于VR 交互 (21)(3)微软全息“穿越”技术 (22)(4)人工智能为视频配音 (22)(5)深度学习识别YouTube视频内容 (23)(6)社会化行走机器人Jackrabbot (24)计算机视觉技术方法与应用发展迅速。
计算机视觉研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片、视频等多媒体资源内容。
例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。
近些年在海量的图像数据集、机器学习(深度学习)方法以及性能日益提升的计算机支持下,计算机视觉领域的技术与应用均得到迅速发展。
国内外众多知名机构在计算机视觉不同方向均有涉及,国内更是涌现出一批相关的明星创业团队。
2016年视觉检测设备行业分析报告
2016年视觉检测设备行业分析报告2016年7月目录一、行业概况 (4)1、电子工业专用设备制造行业概况 (4)2、电子整机装联设备行业概况 (4)3、机器视觉设备行业概况 (5)二、行业主管部门、主要法律法规及政策 (7)1、行业主管部门 (7)2、行业主要法律法规 (8)3、行业行业政策规划 (9)三、行业市场规模 (10)1、电子工业专用设备制造业市场情况 (10)2、电子整机装联设备行业市场情况 (10)3、机器视觉设备行业市场情况 (11)4、下游行业市场情况 (12)(1)消费电子制造业市场 (15)(2)汽车电子制造业市场 (16)(3)通信设备制造业市场 (17)四、行业壁垒 (18)1、资金壁垒 (18)2、技术壁垒 (19)3、客户资源壁垒 (19)五、行业风险特征 (20)1、宏观经济风险 (20)2、行业政策风险 (20)3、市场竞争风险 (20)六、行业主要企业简析 (21)1、韩国高永 (21)2、台湾德律 (21)3、劲拓 (21)一、行业概况1、电子工业专用设备制造行业概况电子工业专用设备是指在研究、开发和生产各种电子信息产品过程中专门用于材料制备、元器件制造加工、整机装调、工艺环境保证、生产过程监控和产品质量控制的设备。
电子工业专用设备制造业是装备制造业的重要分支,也是电子信息产品生产技术和工艺技术的高度融合,处于电子信息产业链最前端和最高端。
电子工业专用设备制造行业具有基础性强、关联度高等特点,是技术难度最大、进入门槛最高的领域,其决定着一个国家或地区电子信息产品制造的整体水平,是信息产业综合实力的重要标志。
随着国家对电子工业专用设备行业的各项支持政策的落实,以及行业内企业技术水平的不断积累和创新,电子工业专用设备行业的发展将会保持平稳快速的增长。
2、电子整机装联设备行业概况电子整机装联又称电子整机组装,是电子或电器产品在制造中所采用的电气连接和装配的工艺过程,即根据设计要求(装焊图或电原理图)将电子元器件(无源器件、有源器件或接插件等)准确无误装焊到基板(PCB)上焊盘表面的工艺过程,同时保证各焊点符合标准规定的物理特性和电子特性的要求。
2016-2022年中国机器视觉市场全景调查与发展前景报告
机器视觉什么是行业研究报告行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等,为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。
企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场,但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。
一个全面竞争的时代,不但要了解自己现状,还要了解对手动向,更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。
行业研究报告的构成一般来说,行业研究报告的核心内容包括以下五方面:行业研究的目的及主要任务行业研究是进行资源整合的前提和基础。
对企业而言,发展战略的制定通常由三部分构成:外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。
行业与企业之间的关系是面和点的关系,行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间;企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。
行业研究的主要任务:解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度预测并引导行业的未来发展趋势判断行业投资价值揭示行业投资风险为投资者提供依据2016-2022年中国机器视觉市场全景调查与发展前景报告∙【出版日期】2015年∙【交付方式】Email电子版/特快专递∙【价格】纸介版:7000元电子版:7200元纸介+电子:7500元报告目录前言从产业发展生命周期来看,国际机器视觉产业已经处于成熟期,预期未来3~5年内,欧美日机器视觉技术仍将不断有创新,国际机器视觉市场有望保持现有市场规模,并继续增长。
国内机器视觉产业目前还处于成长期,从2014、2015年情况来看,中国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验,已步入快速发展阶段。
当前,国际机器视觉市场正处于产业成熟期,在诸如工业4.0等市场热点的推动下,未来3~5年欧美日机器视觉技术仍将有不断创新,国际机器视觉市场规模有望继续增长。
国内市场目前已处于产业成长期的快速发展阶段。
从全球市场角度来看,机器视觉行业已经走向成熟,近年来(2006-2015年)国外机器视觉市场专利数量逐年下降。
机器视觉行业研究分析报告
机器视觉行业研究分析报告1.引言1.1 概述概述:机器视觉是指利用计算机和相关设备对图像进行获取、处理、分析和识别的技朮,它在工业自动化、智能监控、医疗诊断、无人驾驶等领域有着广泛的应用。
随着人工智能、大数据和物联网等技术的迅速发展,机器视觉行业也呈现出蓬勃的发展态势。
本报告旨在对机器视觉行业进行深入研究分析,探讨其发展趋势和应用领域,为相关行业提供参考和指导。
1.2 文章结构文章结构包括引言、正文和结论三个部分。
在引言部分,我们将对机器视觉行业进行概述,并介绍本报告的结构和目的。
在正文部分,我们将对机器视觉行业的概况进行详细分析,包括市场规模、发展趋势、竞争格局等内容;同时也将探讨机器视觉技术的发展趋势,包括硬件技术、软件技术、算法等方面的创新和应用;最后,我们将分析机器视觉在不同领域的应用情况,包括工业制造、医疗健康、智能交通等方面的具体应用案例。
在结论部分,我们将总结本报告的要点,展望机器视觉行业的发展前景,并提出建议,为后续的相关研究和实践提供参考。
1.3 目的目的部分:本报告的目的是对机器视觉行业进行深入研究和分析,以全面了解该行业的发展现状、技术趋势和应用领域。
通过对机器视觉行业的概况、技术发展趋势和应用领域的分析,为相关从业者、投资者和决策者提供可靠的数据和信息,帮助他们更准确地把握机器视觉行业的发展方向和商机,促进行业健康、可持续发展。
同时,我们也希望能够为相关企业和机构提供有益的建议和展望,推动机器视觉技术在各个领域的应用和创新,助力行业蓬勃发展。
2.正文2.1 机器视觉行业概况机器视觉是一种利用摄像机和计算机技术实现对现实世界图像的获取、处理和分析的领域。
随着人工智能和大数据技术的迅猛发展,机器视觉在工业、医疗、交通、农业、安防等领域得到了广泛应用,并成为了当今科技领域的热门话题。
机器视觉技术主要包括图像处理、模式识别、计算机视觉和深度学习等方面,通过分析和识别图像中的内容,实现对物体、场景、人脸等的自动识别和分析。
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(此文档为word格式,可任意修改编辑!)2016年3月目录一、机器视觉行业概况 51、机器视觉:用机器代替人眼来做测量和判断 52、机器视觉的原理及优势:机器视力不止“50” 63、机器视觉系统的组成9(1)光源:LED光源综合性能最佳9(2)镜头:系统中最关键的原件10(3)相机:CCD 与CMOS 相机各有优势11(4)图像采集卡:图像采集和处理的接口12(5)图像处理软件:机器视觉的“大脑”134、机器视觉系统的产业链分析:产业链上中游主导机器视觉产业14(1)上中游产业:软件开发和半导体器件是核心15(2)下游产业分析:广泛的应用领域,稳定的市场需求16 二、机器视觉行业竞争格局:美日两系行业领跑,市场规模进一步扩大171、机器视觉行业三阶段发展史172、市场背景:工业40——工业机器人蓬勃发展183、美日两系公司比较:各有千秋的行业巨头19(1)美国康耐视(Cognex Corp):视觉读码专家19(2)日本基恩士(Keyence):机器视觉行业的世界领跑者20(3)美日两系公司市场表现总结224、机器视觉行业的前景预测:中国市场是新爆发点22三、中国机器视觉行业:设备需求大幅增温,国内市场潜力巨大241、中国机器视觉行业成长概况:正在进入黄金增长期242、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26(1)技术层面:专利数量大增26(2)产业政策:机器视觉迎政策“东风”27(3)国际视角:加入国际产业链,建设智能化工厂成为必然要求293、国内机器视觉产业:逐渐从低端走向高端应用30(1)国内企业概况:以代理商为主,自身业务技术有待提高30 (2)市场应用欠成熟,逐渐发展走向中国制造2025 314、中国机器视觉未来发展趋势32(1)半导体行业的发展带动机器视觉行业市场32(2)基于嵌入式的产品将取代板卡式产品33(3)个性化的服务和方案代替标准化产品35四、A股上市机器视觉企业剖析:精耕细作的中国机器视觉351、公司概况352、行业壁垒:企业做强做大的阻力36(1)技术壁垒:技术密集型企业36(2)人才壁垒:创新驱动实质上是人才驱动37(3)品牌壁垒:在位品牌的核心优势38(4)客户资源壁垒:企业生存发展的命脉383、财务比较分析:经营情况尚佳384、转型中的工业40 践行者:万讯自控38(1)自动化仪表行业的龙头企业38(2)引进丹麦技术,转型布局3D 视觉机器人业务395、机器视觉行业的“小黑马”:劲拓股份39(1)公司基本情况39(2)三维度分析2014 年公司市场表现39(3)财务指标分析:销售结构向自动化转变40五、新三板挂牌成长股:逐渐崭露头角的机器视觉企业401、6家新三板挂牌机器视觉股概况:小规模却有大潜能402、新三板机器视觉股与A股大恒科技的财务比较:欲与主板“试比高”403、飞速增长的新三板成长股:深科达40(1)深科达公司简介41(2)四维度分析市场竞争优势41①科技和研发优势:高素质技术团队41②品牌和客户优势:优质稳定的客户群41③管理模式优势:职业化管理经营42④区位优势:珠三角集聚效应42(3)年报财务数据摘要42【机器视觉行业快速增长】:根据立本信息预测2014年至2018 年全球机器视觉系统及部件机器视觉市场复合增长率为839%。
就中国而言,2010 年市场规模达到83 亿元,同比增长482%。
2011 年中国机器视觉市场规模为108亿元,同比增长301%,虽然增长率有所下降,但仍保持很高的水平。
其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速,光源也达到了286%的增长幅度,增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。
电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。
【世界机器视觉产业竞争格局】美日两系行业领跑,市场规模进一步扩大:从产业区域分布来看,美日的创新水平和产业完整水平最高,其主导地位在短期内难以撼动。
而中国也逐渐成为一个新的爆发点,其市场占有额也有追赶美日的趋势。
就龙头企业而言,日本基恩士的产业规模和市场占有率处于行业巨头的地位,相比美国康耐视的规模更大。
而康耐视的发展潜力巨大,2013-2014 的增长率更是达到了40%。
在技术方面二者各有千秋,有着不同的核心竞争力。
【中国机器视觉产业竞争格局】国内市场潜力巨大,竞争格局尚未确立:近年来,在中国市场上,制造业为改变落后的生产方式,需要大力投入机器人等自动化设备。
加上政策对于智能化产业大力扶持,使得中国在这几年赢来了机器视觉行业发展的“黄金时期”。
与国外不同的是,国内机器视觉尚无优势明显的龙头企业,在需求增大,但竞争格局尚未形成的局面下,谁能快速扩张,谁将会是明日巨头。
【深层剖析A 股上市机器视觉企业】逐渐走向高端成熟市场:大型机器视觉企业间并购整合与资本运作日趋频繁,一大批国内优秀的机器视觉品牌迅速崛起。
目前国内机器视觉企业主要位于珠三角、长三角及环渤海地区,企业重点分布在广东、浙江、江苏、上海和北京等省市。
A 股机器视觉企业主要为民营企业,公司规模大多为中小规模企业,在规模上目前还难以与国外的主流公司产品竞争。
一、机器视觉行业概况1、机器视觉:用机器代替人眼来做测量和判断我们所说的机器视觉技术,就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉技术是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
主要用计算机软件来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。
目前,将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作,且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,机器视觉可替代人工视觉。
2、机器视觉的原理及优势:机器视力不止“50”机器视觉相比人眼有相似之处,都是通过采集图像信息、对信息进行数据化处理来实现“视觉”的传递,而机器视觉与人眼相比,其视力远不止“50”。
机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产线添加一套视觉系统,其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为,完成得到人的视觉系统所得到的信息。
人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成,计算机视觉系统则是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。
机器视觉系统的基本定义是是用电脑来实现人的视觉功能,也就是用响应的软硬件来实现对三维世界的识别。
人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。
三维物体的图像投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
而机器视觉的数据形式则更多的是一系列的坐标值,而处理软件对这一系列的数据进行相应的处理和识别。
3、机器视觉系统的组成(1)光源:LED光源综合性能最佳光源是机器视觉系统中重要的组件之一,一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。
因此,机器视觉系统光源的选择是非常重要的。
使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别,获得高品质、高对比度的图像。
机器视觉有三大技术即采像技术,处理技术,运动控制技术,而采像技术离不开光源,光源的选择及其性能直接影响系统的成败,影响处理精度和速度。
光源主要分为三种,高频荧光灯、卤素灯和LED光源,三者中LED 光源相对高频荧光灯和卤素灯,具有更高的性价比。
主要优势有:1 可制成各种形状、尺寸及各种照射角度,可以根据需要制成各种颜色,并可以自由调节亮度。
可以根据客户需要进行自由设计。
2 使用寿命长(约3 万小时,间断使用寿命更长),运行成本低,在综合成本和性能方面有巨大优势。
3 反应快捷,可在10 微秒至更快的时间内达到最大亮度。
电源带有外触发,可以通过计算机控制。
(2)镜头:系统中最关键的原件尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的,可能最关键的元件还是工业相机镜头。
系统若想完全发挥其功能,镜头必须要能够满足要求才行。
当为控制系统选择镜头的时候,机器视觉集成商应该考虑四个主要因素:可以检测物体类别和特性、景深或者焦距、加载和检测距离、运行环境。
(3)相机:CCD 与CMOS 相机各有优势机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和(或者)显示的机器设备上。
按照芯片类型可以分为CCD 相机、CMOS 相机。
CCD 和CMOS 是现在普遍采用的两种图像工艺技术,它们之间的主要差异在于传送方式的不同,二者的性能方面也有很大区别:1、噪声差异:由于CMOS的每个感光二极管都需要搭配一个放大器,而CCD 只需要一个放大器放在芯片边缘,与CMOS 相比,它的噪声相对减少很多,大大提高了图像品质。
2、耗电量差异:CCD 的耗电量远远高出CMOS,根据计算CMOS 的耗电量仅是CCD 的1/8~1/10。
3、分辨率差异:读取信号时CMOS 是点直接读取信号,CCD 则是行间接读取信号,因此在像素尺寸相同的情况下,CMOS 的灵敏度要低于CCD。
4、成本差异:由于CMOS 与现有的集成电路生产工艺大致相同,可以一次全部整合周边设施到传感器芯片中;而CCD 采用电荷传递的方式输出数据,只要其中有一个像素传送出现故障,就会导致一整排的数据无法正常传送。
因此,CCD 的制造成本就相对高于CMOS 传感器。
(4)图像采集卡:图像采集和处理的接口在机器视觉检测系统中,图像采集卡是机器视觉系统中的一个重要部件,它是图像采集部分和图像处理部分的接口。
一般具有以下的功能模块:1、图像信号的接收与A/D 转换模块,负责图像信号的放大与数字化。
有用于彩色或黑白图像的采集卡。
彩色输入信号可分为复合信号或RGB 分量信号。
2、摄像机控制输入输出接口,主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重臵拍照、定时拍照等。
3、总线接口,负责通过PC 机内部总线高速输出数字数据,一般是PCI 接口,传输速率可高达130Mbps,完全能胜任高精度图像的实时传输。
且占用较少的CPU 时间。
在选择图像采集卡时。
主要应考虑到系统的功能需求、图像的采集精度和与摄像机输出信号的匹配等因素。
(5)图像处理软件:机器视觉的“大脑”用软件对图像进行处理的过程,是整个机器视觉技术的核心,只有在软件将采集到的图像数据化以后,机器才能进行识别和检测等功能机器视觉图像处理软件的选择,决定着检测算法的准确性。
机器视觉企业之间的竞争,说到底就是算法准确性的竞争,因此每个企业都会投入很多的资源对核心软件进行开发。
只有优秀的机器视觉图像处理软件才能进行快速而又准确的检查,且减少对硬件系统的依赖性。