2017年机器视觉行业现状及发展趋势展望报告

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2017年计算机视觉行业市场调研分析报告

2017年计算机视觉行业市场调研分析报告

2017年计算机视觉行业市场调研分析报告目录第一节计算机视觉的诞生、发展与繁荣 (5)一、计算机“睁眼看世界” (5)二、计算机视觉的前世今生 (6)三、多因素共振,引爆计算机视觉市场 (11)第二节云和端再平衡,计算机视觉加速普及 (15)一、计算机视觉终端化促进实时监控 (15)二、计算机视觉结构化数据加速智能大数据分析 (19)三、计算机视觉为空间识别提供关键技术 (21)四、计算机视觉API普及生物特征识别服务 (22)第三节计算机视觉引爆人工智能应用场景 (26)一、智能驾驶生态逐渐成型 (26)二、智能安防带来无忧用户体验 (28)三、视觉技术活体检测实现安全加密 (28)四、智慧医疗大幅提升诊断效率 (30)五、增强现实扩展用户交互维度 (31)图表目录图表1:人类视觉系统与计算机视觉系统对比 (5)图表2:计算机视觉应用层次结构 (5)图表3:人工智能之父——马文•明斯基 (6)图表4:卷积神经网络典型结构 (8)图表5:特征提取与图像搜索系统 (8)图表6:历年ImageNet识别正确率 (9)图表7:机器学习/深度学习发展简史 (10)图表8:深度学习技术发展 (11)图表9:大数据存储量规模走势 (11)图表10:截至2015年人工智能创业公司数量(家) (13)图表11:截至2015年全球人工智能创业公司融资(百万美元) (13)图表12:全球计算机视觉市场规模. (14)图表13:中国视频监控市场规模 (14)图表14:结构化数据与非结构化数据 (15)图表15:通过图像分割提取图片特征 (15)图表16:海康威视智能交通摄像机 (16)图表17:iDS-2CD9365-SZ部分参数 (17)图表18:比亚迪疲劳驾驶预警系统摄像机 (18)图表19:比亚迪疲劳驾驶预警系统ECU (19)图表20:大华监控平台一体机服务后台数据处理 (20)图表21:大华智能公安管理平台 (20)图表22:新一代金融集中监控一体化平台 (20)图表23:FaceID技术特性 (23)图表24:HMI汽车互联网解决方案 (27)图表25:Road Hackers平台 (27)图表26:Biomio认证平台 (29)图表27:Biomio所提供的解决方案 (29)图表28:医疗成像 (30)图表29:2025年VR/AR软件规模及细分结构(10亿美元) (31)图表30:增强现实技术流程 (32)图表31:HoloLens计算机视觉硬件 (32)图表32:光学透视式现实增强系统 (33)图表33:HoloLens部分应用场景 (33)表格目录表格1:计算视觉理论三阶段 (7)表格2:深度学习主要模型 (10)表格3:近年成立的部分主要计算机视觉企业 (11)表格4:计算机视觉相关政策 (12)表格5:主流疲劳驾驶监测方式 (18)表格6:大华股份平台产品 (19)表格7:智能机器人关键技术 (21)表格8:阅面科技空间识别技术主要功能 (22)表格9:FaceID合作企业及业务 (23)表格10:商汤科技B轮融资 (24)表格11:人脸识别部分细分领域领先企业 (24)表格12:商汤科技人脸识别服务 (25)表格13:商汤科技合作企业及业务 (25)表格14:百度阿波罗计划 (26)表格15:自动驾驶技术排名 (27)第一节计算机视觉的诞生、发展与繁荣一、计算机“睁眼看世界”计算机视觉(Computer Vision, CV)是一门研究如何让计算机实现人类视觉系统功能的学科。

2017年计算机视觉行业分析报告

2017年计算机视觉行业分析报告

2017年计算机视觉行业分析报告2017年3月目录一、计算机视觉:未来之眼,人工智能的前哨 (5)1、计算机视觉:人类的另一双“慧眼” (5)2、巨头入主视觉领域,人工智能成行业新引擎 (6)(1)国外互联网巨头开启并购狂潮-苹果看“脸”VS 谷歌注重运用 (7)(2)国内计算机视觉最看“脸”,投融资如火如荼 (8)3、欧美领跑产业趋势,市场空间巨大 (9)(1)工业自动化需求驱动产业成长 (9)(2)国内需求强劲,未来有望引领产业发展 (10)二、生产需求和技术进步驱动计算机视觉行业发展 (12)1、硬件是基础,算法是核心 (12)2、计算机技术升级+巨头布局+产业政策“三驾马车”促进产业成长 (14)(1)图像处理与深度学习技术为行业内生驱动 (14)(2)“机器换人”带来“视觉”设备广泛应用 (15)(3)政策为产业发展保驾护航 (16)3、性能优越,应用领域广泛 (17)(1)比人类更敬业的“眼睛” (17)(2)应用广泛,大有作为 (18)4、多维场景、嵌入式、一体化成为计算机视觉技术趋势 (18)(1)从二维场景重建迈向三维乃至通用视觉信息系统的构建 (18)(2)基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 (18)(3)标准化、一体化解决方案也将是计算机视觉的必经之路 (19)三、应用领域广泛,计算机视觉前景看好 (19)1、智能制造领域迅速扩展,半导体与电子制造占据半壁江山 (20)(1)半导体电子制造 (20)(2)汽车制造:计算机视觉为汽车制造严格把关 (24)(3)生物医疗:计算机视觉为医疗影像、药品质控装上神秘的眼睛 (25)2、消费应用领域快速扩展,打开未来想象空间 (26)(1)服务机器人:取代重复劳作,实现场景交互 (26)(2)无人驾驶:计算机视觉是无人驾驶汽车皇冠上的明珠 (27)(3)物流:OCR是智能物流的技术核心 (28)(4)安防监控:计算机视觉透视公共场所,助力智能安防 (29)四、国外巨头积极布局产业链上游,国内企业着力开拓中下游,以To B模式为主 (31)1、计算机视觉产业链分析 (32)(1)产业链上游分析:芯片制造、算法开发是核心 (32)(2)产业链中游分析:四大技术用途广泛 (33)(3)产业链下游分析:稳定的市场需求开启应用领域扩展 (34)2、计算机视觉产业的商业模式 (36)(1)软件服务:技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口 (36)(2)软硬件一体化:生态构建者---“全产业链生态+场景应用”作为突破口 (37)3、我国计算机视觉产业发展状况 (38)(1)2020 年中国计算机视觉市场规模预计54.7 亿元 (39)(2)从事工业系统集成与人类识别居多,未来将转向智能化应用 (40)五、相关企业:智能制造领域与消费&智能化场景应用领域 (41)计算机视觉赋予机器感知的功能,是人工智能技术的基础。

2017年中国机器视觉行业市场分析报告

2017年中国机器视觉行业市场分析报告

2017年中国机器视觉行业市场分析报告目录第一节机器视觉:机器从此有了眼睛和大脑 (6)一、让机器火眼金睛的机器视觉 (6)二、察人眼力所不及,行人力之不可为——机器视觉优势众多 (7)三、机器视觉应用广泛,新的应用行业不断拓展 (8)3.1. 机器视觉能更好实现检测、测量、识别和定位功能 (8)3.2. 机器视觉市场可划分为工业和非工业应用领域 (10)3.3. 机器视觉在工业领域的应用最为广泛 (11)3.4. 电子制造行业占市场近半壁江山,其他行业渗透率也在不断提高 12第二节机器视觉由软硬件组成,核心是算法软件 (16)第三节机器视觉在国际:已较为成熟,美日处于领先地位 (18)一、机器视觉发展历程 (18)二、全球机器视觉进入稳定增长期,北美占全球市场份额的半壁江山 (19)三、美国康耐视的启示 (21)第四节机器视觉在中国:市场渗透率较低,进入加速增长期 (24)一、机器视觉在国内起步较晚,渗透率还处在较低水平 (24)二、中国的机器视觉行业迎来了“黄金发展期” (26)三、系统集成及设备是国内企业最有优势的环节 (27)四、非标领域带来机器视觉的发展机会 (29)4.1. 一些非标领域机器视觉优势明显,具备发展应用空间 (29)4.2. 三维乃至多维机器视觉存在巨大想象空间 (30)第五节重点公司分析 (31)一、超音速:以机器视觉系统和机器人为核心的工业自动化企业 (31)二、天准科技:持续扩张产业链价值的视觉测量行业领先者 (37)三、大树智能:烟草产品在线检测龙头 (46)图表目录图表1:机器视觉内涵 (6)图表2:机器视觉原理图 (6)图表3:机器视觉应用之“测量” (8)图表4:机器视觉应用之“检测” (9)图表5:机器视觉应用之“机器人视觉引导” (9)图表6:机器视觉应用之“识别” (10)图表7:机器视觉在制造业的应用 (11)图表8:工业机器视觉的工作环境 (12)图表9:电子制造业之“电容器检测” (12)图表10:电子制造业之“IC 尺寸测量” (13)图表11:汽车制造之“汽车离合器从动盘装配检测” (13)图表12:汽车制造之“底盘/轮胎检验” (14)图表13:医药行业之“注射器针头检测” (15)图表14:医药行业之“生物样本读码追踪” (15)图表15:机器视觉在食品安全监测领域的应用 (16)图表16:机器视觉基本组成 (16)图表17:机器视觉的上下游产业链 (17)图表18:机器视觉发展历程概括 (19)图表19:机器视觉全球市场规模稳定增长 (19)图表20:2001-2013 年美国机器视觉市场规模变化及预测 (19)图表21:2014 年全球机器视觉市场地区分布 (20)图表22:康耐视发展历程 (21)图表23:康耐视营业收入快速增长 (23)图表24:康耐视归母净利润快速增长 (23)图表25:我国机器视觉发展历程 (24)图表26:我国机器视觉正处于高速成长期. (24)图表27:中国机器视觉企业数量还不多 (25)图表28:我国不同年龄人群占比走势图 (26)图表29:劳动力报酬与GDP 增速对比 (26)图表30:农村居民的人均年工资性收入 (27)图表31:机器视觉成本构成 (29)图表32:大疆精灵 4 无人机首次引入机器视觉 (30)图表33:机器视觉给服务机器人安上眼睛 (31)图表34:公司业务演变过程 (32)图表35:超音速持续加大研发投入 (33)图表36:超音速研发费用收入占比 (33)图表37:超音速-机器视觉检测自动化系统 (34)图表38:超音速-精密组装自动化设备 (34)图表39:超音速近三年营业收入 (34)图表40:超音速营业收入结构 (35)图表41:向标准化产品倾斜的战略调整有利于超音速长期发展 (36)图表42:天准科技产品在智能制造中的应用 (37)图表43:天准科技“智能制造设备”之“影像测量仪”系列产品 (38)图表44:天准科技“智能制造设备”之“三坐标测量机”系列产品 (38)图表45:天准科技“智能制造系统”之“测量自动化”系列产品 (39)图表46:天准科技“智能制造系统”之“检测自动化”系列产品 (40)图表47:天准科技“智能制造系统”之检测自动化系列产品 (40)图表48:天准科技收入结构 (41)图表49:天准科技人员学历组成 (42)图表50:天准科技人员构成 (43)图表51:天准科技持续加大研发投入 (43)图表52:天准科技近三年营业收入 (44)图表53:天准科技近三年归母净利 (44)图表54:天准科技现金流及盈利能力 (45)图表55:天准科技毛利率和净利率 (45)图表56:大树智能卷烟工业自动化产品 (46)图表57:大树智能复烤工业自动化产品 (47)图表58:烟草机械行业进入壁垒 (49)图表59:大树智能营业收入创新高 (50)图表60:大树智能归母净利润创新高 (50)图表61:大树智能历年现金流量情况和盈利能力 (51)图表62:大树智能毛利率和净利率呈提升趋势 (51)图表63:大树智能收入结构(单位:万元) (52)图表64:大树智能在制药领域研发的“制药包装颗粒缺损检测装臵” (52)表格目录表格1:与人类视觉相比,机器视觉优势明显 (7)表格2:机器视觉性能优势原理 (8)表格3:机器视觉的应用领域 (8)表格4:机器视觉的组成 (17)表格5:我国机器视觉市场上的三类力量 (28)表格6:国内机器视觉产业链上公司类型分布 (28)表格7:超音速标准化产品研发推广进度 (36)表格8:天准科技智能制造设备 (38)表格9:天准科技智能制造系统 (39)表格10:机器视觉在烟草行业主要应用范围 (49)第一节机器视觉:机器从此有了眼睛和大脑一、让机器火眼金睛的机器视觉机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能,以让机器获得相关视觉信息和加以理解。

2017年机器视觉产业链前景分析报告

2017年机器视觉产业链前景分析报告

2017年机器视觉产业链前景分析报告2017年3月出版正文目录机器视觉将成为新一代智能制造的“亮点” (4)自动化、智能化将是中国制造升级的必然趋势 (4)过去5年,制造业自动化快速推进 (4)下一阶段,机器视觉将是实现智能化的关键要素之一 (6)液晶面板检测设备是最看好的机器视觉应用,需求或高速增长 (10)逻辑一:受益国内LCD、OLED面板投产,需求持续增长 (11)面板产能向中国转移,拉动总需求 (11)未来2年OLED面板建设高峰,需求迎较大向上弹性 (16)逻辑二:进口替代及制程延伸,国内优秀检测企业或高速成长 (17)行业进入壁垒较高,关键在于集成及解决方案能力 (17)中国企业进口替代加快,拓展进入Array、Cell等制程 (18)重点关注精测电子:打造“光-机-电”一体化智能检测解决方案 (19)风险提示 (23)图表目录图表1:智能工厂架构 (4)图表2:我国机器人市场需求构成 (5)图表3:2005—2015年我国工业机器人新安装量(台) (6)图表4:机器视觉系统在产品质量检测中的应用 (7)图表5:机器视觉与人类视觉优势对比 (7)图表6:中国机器视觉行业正处于快速成长期 (8)图表7:机器视觉下游应用市场广阔 (9)图表8:全球平板显示制程设备投资变化情况 (10)图表9:全球面板产能 (11)图表10:全球模组产能 (12)图表11:全球面板和模组产能地区分布 (13)图表12:LCD产线代数及对应产品尺寸 (13)图表13:截至2016年6月,国内已有较低世代液晶面板生产线情况 (14)图表14:2016年是低世代线投放的高峰(千平方米) (14)图表15:截至2016年6月,国内高世代液晶面板生产线情况 (15)图表16:国内设备投资占全球的比重超过70% (16)图表17:OLED面板产能估算(平方米) (16)图表18:京东方19年将拥有仅次于三星显示器的中小尺寸OLED产能 (17)图表19:检测设备行业内企业间的竞争要素 (17)图表20:全球LCD设备投资中三段制程投资金额变化情况(百万美元) (18)图表21:LCD显示面板生产工艺流程 (18)图表22:显示面板检测设备厂商的基本情况 (19)图表23:精测电子业务发展战略 (20)图表24:精测电子历年营业收入及增速 (20)图表25:精测电子历年归母净利润及增速 (21)图表26:精测电子毛利率与净利率变化 (21)图表27:精测电子主营业务结构-光学检测系统快速增长 (22)图表28:精测电子研发投入占比维持高位 (22)图表29:2015年精测电子前五名销售客户 (22)机器视觉将成为新一代智能制造的“亮点”自动化、智能化将是中国制造升级的必然趋势我们认为,中国的互联网化智能制造大致将经历四个阶段,分别是自动化升级、信息化升级、工厂内的互联网化、产业链整体互联网化。

2017年中国机器视觉行业市场深度分析报告

2017年中国机器视觉行业市场深度分析报告

2017年中国机器视觉行业市场深度分析报告本调研分析报告数据来源主要包含欧立信研究中心,行业协会,上市公司年报,欧咨行业数据库,国家相关统计部门以及第三方研究机构等。

目录第一节机器视觉蓬勃发展,2018年市场将突破140亿 (5)一、工业4.0推动行业进步,软硬件发展速度各异 (5)1、灯源 (5)2、镜头 (6)3、工业相机 (6)4、图像采集卡 (6)5、图像处理单元 (6)二、机器视觉替代人工视觉的紧迫性越来越强 (8)三、市场处于成长阶段,2018年将突破140亿元 (9)第二节国内厂商将在二次应用领域率先突破 (12)一、美日是全球机器视觉领跑者 (12)1、美国康耐视—技术国际领先,专注机器视觉领域 (12)2、日本基恩士—多产品销售带动占据市场份额 (14)二、国内企业有望在二次应用环节实现弯道超车 (15)1、机器视觉行业商业模式 (15)2、核心零部件国外垄断,国内主要做软件二次开发 (16)3、凭借工程师红利在二次应用环节率先突破 (17)第三节产业发展多为需求驱动,未来国内企业优势加剧 (20)一、国内市场发展从2006年起多为需求驱动 (20)二、从标准化产品需求到非标产品需求,下游应用领域激增 (20)1、部分标准化产品行业格局已形成 (20)2、标准化产品仍存在巨大发展空间——以3C行业为例 (21)3、非标产品、前沿技术领域带来企业发展新机会 (23)第四节风险提示 (25)一、技术突破不及预期 (25)二、新兴领域下游应用推广不及预期 (25)第五节部分相关企业分析 (26)一、劲拓股份:机器视觉是主攻方向,业绩成长可期 (26)二、斯莱克:国内金属包装寡头智能制造布局值得期待 (28)三、美亚光电:新产品拓展稳步推进业绩增长将再上台阶 (30)四、永创智能:成立投资基金坚定智能产业布局 (32)五、慈星股份:工业级和消费级应用发力,机器视觉快速成长 (34)六、京山轻机:布局自动化领域分享增长盛宴 (36)图表目录图表1:机器视觉系统主要由硬件和软件构成 (5)图表2:全球机器视觉系统及部件市场规模平稳增长 (9)图表3:我国机器视觉市场规模增速是全球增速2倍 (9)图表4:2007-2013年我国机器视觉行业企业稳定持续增长 (10)图表5:2013年全球机器视觉产业分布 (11)图表6:2010-2013年各国机器视觉市场规模比较 (11)图表7:康耐视营收5年增两倍 (12)图表8:康耐视净利润扭亏为盈,高速增长 (12)图表9:康耐视毛利润稳定较高 (13)图表10:康耐视北美市场占有率稳步上升 (13)图表11:基恩士营收快速增长 (15)图表12:基恩士净利润积极改善 (15)图表13:零部件与软件开发占据机器视觉行业80%成本 (17)图表14:国内普通理工科本专科毕业生逐年递增 (18)图表15:国内理工科研究生毕业人数逐年递增 (18)图表16:我国代表城市工程师工资水平 (18)图表17:美国不同级别系统工程师工资水平 (19)图表18:BANNER机器视觉检测系统食品包装检测 (21)图表19:FANUC机器人使用视觉系统让零件正确就位 (22)图表20:Google的无人车用了8个Balser的镜头 (23)图表21:机器视觉未来将成为服务机器人的“眼睛” (23)图表22:劲拓股份财务数据汇总 (26)表格目录表格1:机器视觉核心零部件发展速度各异 (7)表格2:机器视觉应用领域十分广泛 (7)表格3:机器视觉远超越人眼视觉极限 (8)表格4:国内产业链高附加值环节弱 (16)表格5:电子制造行业规模最大,汽车行业渗透率最高,其行业格局基本形成 (20)表格6:斯莱克财务数据汇总 (28)表格7:美亚光电财务数据汇总 (30)表格8:永创智能财务数据汇总 (32)表格9:慈星股份财务数据汇总 (34)表格10:京山轻机财务数据汇总 (36)第一节机器视觉蓬勃发展,2018年市场将突破140亿一、工业4.0推动行业进步,软硬件发展速度各异机器视觉是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。

机器视觉的发展现状与未来趋势展望

机器视觉的发展现状与未来趋势展望

机器视觉的发展现状与未来趋势展望机器视觉是人工智能(AI)的重要领域之一。

通过利用计算机视觉(CV)、模式识别、计算机网络等技术,机器视觉可以实现对图像、视频等信息的识别、分析和理解。

随着计算能力的不断提升和各种新技术的不断涌现,机器视觉在各个领域都有着广泛的应用。

本文将对机器视觉的发展现状和未来趋势进行展望。

一、机器视觉的发展现状机器视觉的发展可以追溯到上世纪90年代末期,当时主要应用于工业自动化领域。

随着摄像头价格的逐渐降低和计算机处理能力的不断提升,机器视觉不断迈向新的领域。

目前,机器视觉在工业、医疗、交通、安防、零售等多个领域中已经得到广泛应用。

在工业领域中,机器视觉被广泛应用于产品质量控制、自动化装配、机器人导航等方面。

利用机器视觉系统,可以对工业生产线上的零部件进行检测,识别出缺陷或者不良品,并进行分类和拣选。

在医疗领域中,机器视觉可以用于医学图像的分析和识别,有助于医生更好地开展诊断和治疗工作。

在安防领域中,机器视觉可以用于人脸识别、车辆识别等方面,有助于实现智能化的安防监控。

除以上领域外,机器视觉还在自动驾驶、智能家居、虚拟现实等领域中得到广泛应用。

从工业到生活,机器视觉的应用范围持续扩大,且有不断创新。

二、机器视觉发展的未来趋势随着技术的不断发展,机器视觉的未来将会呈现出以下几个趋势:1.发展智能化随着计算机视觉、深度学习、自然语言处理等技术的不断发展,机器视觉将日益智能化。

未来的机器视觉系统将可以更好地理解图像、视频内容、并完成更加复杂的识别和分析任务。

而智能化的机器视觉系统可以更好地满足用户的需求,并在工业生产、医疗、安防等领域中发挥更大的作用。

2.强化数据安全在机器视觉应用中,数据安全和隐私保护是非常重要的问题。

未来,随着更多机器视觉技术的出现,数据安全和隐私保护方面将面临越来越大的挑战。

因此,加强数据安全和隐私保护将成为机器视觉发展的重要方向。

3.加强智能算法的开发和推广智能算法是机器视觉应用的核心。

机器视觉技术的发展现状与未来趋势分析

机器视觉技术的发展现状与未来趋势分析

机器视觉技术的发展现状与未来趋势分析近年来,随着人工智能技术的迅速发展,机器视觉技术作为其中的重要分支,受到了广泛关注。

机器视觉技术指的是计算机通过模拟人的视觉系统,实现对图像或视频进行分析、理解和处理的能力。

它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的研究,可以用于目标检测、图像识别、人脸识别、智能驾驶等广泛应用场景。

一、机器视觉技术的现状目前,机器视觉技术已经在各个领域得到了广泛的应用。

在工业领域,机器视觉技术可以用于自动化生产线上的产品检测和质量控制,通过对产品图像进行处理和分析,实现对产品的缺陷检测和分类。

在医疗领域,机器视觉技术可以用于医学图像的分析和诊断,辅助医生进行疾病的识别和治疗。

在安防领域,机器视觉技术可以用于视频监控和人脸识别,提供更加智能、高效的安全监控系统。

二、机器视觉技术的发展趋势1. 深度学习与机器视觉的结合深度学习是目前人工智能领域的热门技术,它通过模拟神经网络的结构和工作原理,实现对复杂数据的处理和学习能力。

深度学习在机器视觉领域的应用非常广泛,能够从大量的图像和视频中学习规律和特征,提取更加丰富和准确的信息。

未来,深度学习与机器视觉的结合将成为机器视觉技术发展的重要方向。

2. 视觉与其他感知技术的融合除了视觉感知,人类还通过听觉、触觉、嗅觉等多种感官获取信息。

未来的机器视觉技术将与其他感知技术进行融合,实现对多模态数据的综合分析和理解。

例如,结合声音和图像信息,可以实现对语音识别和人脸识别的更加准确和可靠的判断。

3. 机器视觉在智能交互和增强现实领域的应用随着智能手机、智能眼镜等设备的普及,机器视觉技术将在智能交互和增强现实领域得到广泛应用。

通过对环境图像的实时处理和分析,实现对用户行为和需求的感知,提供更加智能和个性化的交互体验。

同时,机器视觉技术也可以用于增强现实场景的建模和视觉效果的实时生成,为用户提供更加丰富和沉浸式的虚拟体验。

4. 机器视觉在无人驾驶领域的应用无人驾驶技术是近年来的热点之一,而机器视觉技术在无人驾驶领域的应用将至关重要。

机器视觉技术的发展现状与展望

机器视觉技术的发展现状与展望

机器视觉技术的发展现状与展望一、本文概述随着科技的快速发展,机器视觉技术已经成为了现代工业生产、安全监控、医疗健康、智能交通等诸多领域的重要支撑。

作为一种模拟人类视觉功能的先进科技,机器视觉技术通过图像采集、处理、分析和理解等步骤,赋予机器以“看”和“理解”世界的能力。

本文旨在探讨机器视觉技术的当前发展现状,包括其核心算法、硬件平台、应用领域等方面的进步,同时展望其未来的发展趋势和挑战。

我们将对机器视觉技术的历史沿革进行简要回顾,重点分析当前的研究热点和技术难点,以期对机器视觉的未来发展提供有益的参考和启示。

二、机器视觉技术的发展历程机器视觉技术的发展可以追溯到20世纪50年代,当时的研究主要集中在二维图像的统计模式识别上。

随着计算机技术的飞速发展和图像处理理论的深入研究,机器视觉技术在60年代得到了初步的应用,如工业自动化生产线上的零件识别与定位。

70年代,随着计算机视觉理论的形成,机器视觉技术开始进入实用化阶段,广泛应用于机器人导航、医疗诊断、军事目标识别等领域。

进入80年代,随着CCD摄像机的普及和图像处理算法的进步,机器视觉技术得到了快速发展。

图像分割、边缘检测、特征提取等关键技术逐渐成熟,使得机器视觉在自动化生产线上的应用越来越广泛。

90年代以后,随着计算机技术的飞速发展和人工智能技术的兴起,机器视觉技术迎来了新的发展机遇。

深度学习、神经网络等先进算法的应用,使得机器视觉在目标识别、图像分类、场景理解等方面取得了显著进展。

进入21世纪,随着大数据技术的快速发展和云计算平台的广泛应用,机器视觉技术得到了进一步提升。

大数据技术为机器视觉提供了海量的训练数据和丰富的信息资源,使得算法的准确性和鲁棒性得到了显著提高。

云计算平台则为机器视觉提供了强大的计算能力和灵活的服务模式,使得机器视觉技术在各个领域的应用更加广泛和深入。

目前,机器视觉技术已经发展成为一门独立的学科领域,涵盖了图像处理、计算机视觉等多个学科的知识。

2017年计算机视觉行业深度分析报告

2017年计算机视觉行业深度分析报告
全球投资热度 国内投资热度 • 市场规模
36Kr-计算机视觉行业研究报告 2016年9月
1.1 定义与研究意义 1.2 行业驱动---
数据量 运算力 算法技术 1.3 政策法规 1.4 投资热度 全球投资热度 国内投资热度 1.5 市场规模
定义
让机器之眼代替人眼,看懂所在世界
“To know what is where by looking.” (通过看去了解所在之处。) ----亚里士多德
生物特征识别 光学字符识别 物体与场景识别 视频对象提取与分析
三、计算机视觉行业与创业公司梳理
3.1 产业链 3.2 全景图 3.3 商业模式 3.4 行业竞争
市场格局 创业公司分析 3.5 行业思考 商业模式 技术趋势
Chapter 1
计算机视觉行业概述
• 定义与研究意义 • 行业驱动— 数据量、运算力 、算法技术 • 政策法规 • 投资热度
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36Kr-计算机视觉行业研究报告 2016年9月
1.1 定义与研究意义 1.2 行业驱动---
数据量 运算力 算法技术 1.3 政策法规 1.4 投资热度 全球投资热度 国内投资热度 1.5 市场规模
行业驱动 · 数据量
海量数据为计算机视觉发展提供燃料
数据量、运算力和算法模型是影响计算机视觉行业发展的三大要素。 2000年之后,数据量的上涨、运算力的提升和深度学习算法的出现 极大的促进了计算机视觉行业的发展。
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36Kr-计算机视觉行业研究报告 2016年9月
1.1 定义与研究意义 1.2 行业驱动---
数据量 运算力 算法技术 1.3 政策法规 1.4 投资热度 全球投资热度 国内投资热度 1.5 市场规模
研究意义

2017年中国机器视觉行业市场投资分析报告

2017年中国机器视觉行业市场投资分析报告

2017年中国机器视觉行业市场投资分析报告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。

机器视觉市场现状分析及投资前景评估报告

机器视觉市场现状分析及投资前景评估报告

中国机器视觉市场现状分析及投资前景评估报告1.机器视觉在中国的发展和需求状况在中国,机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进,半导体及电子行业是机器视觉应用较早的产业之一,其中大都集中在如PCB印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等,机器视觉在该产业的应用推广,对提高电子产品质量和生产效率起了举足轻重的作用。

目前,中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一,应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业,其中包括:工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等领域。

而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域,其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心,高要求的零部件加工及其相应的先进生产线,使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

机器视觉在产业的实用性相当高,一方面机器视觉可以利用非接触式的感测装置,搭配系统进行影像撷取与分析决策,再经由取得影像进行生产设备控制或协助制程进行,自动化的优势不光是节约人力成本,原本需要高精密度、高危险性、高度稳定性的加工工序,就相当适合导入自动光学检测技术方案。

生产自动化的好处相当多,其中最大优点就是可利用生产设备取代部分人力生产程序,透过机器的高速运转或是产线的集成扩张,更可将原有的生产速度大幅提升,进而增加工厂的生产效率,尤其是是人力可能无法配合的加工处理,就是机器视觉、自动化生产极佳的导入目的。

根据中国行业研究院调研结果显示,2010年中国机器视觉市场规模达到8.3亿人民币,同比增长48.2%,其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%,工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅,皆为2007年以来的最高水平。

机器视觉市场高速增长的主要原因在于:电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长;政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。

2017年机器视觉行业分析报告

2017年机器视觉行业分析报告

2017年机器视觉行业分析报告2017年1月目录一、行业监管体制和相关产业政策 (5)1、行业监管体制 (5)2、行业相关政策法规 (7)二、行业整体情况 (10)1、机器视觉行业定义 (10)2、机器视觉的原理和优势 (11)3、机器视觉系统的组成 (12)(1)光源 (12)(2)镜头 (12)(3)相机 (13)(4)图像采集卡 (13)(5)视觉分析软件 (13)4、机器视觉检测技术 (14)三、行业周期性、区域性特点 (16)1、周期性特征 (16)2、区域性特征 (16)四、行业市场规模 (17)1、上下游产业链 (17)(1)上游产业 (17)(2)下游产业 (19)2、行业市场规模 (20)(1)全球机器视觉市场规模 (20)(2)我国机器视觉市场规模 (22)五、行业风险特征 (25)1、技术风险 (25)2、国际优势厂商冲击风险 (25)3、企业规模较小的风险 (25)六、行业壁垒 (26)1、人才壁垒 (26)2、品牌壁垒 (26)3、技术壁垒 (27)4、规模壁垒 (27)5、客户资源壁垒 (27)七、行业竞争格局 (28)1、行业竞争主体 (28)(1)产品生产商 (28)(2)产品代理商 (28)(3)系统集成商 (29)2、企业分布情况 (29)(1)美国康耐视(Cognex Corp) (30)(2)基恩士((KEYENCE) (31)(3)大恒图像 (31)(4)凌云集团 (32)(5)中钞科信 (32)(6)捷尚股份 (32)(7)索牌股份 (33)(8)征图新视 (34)(9)南京协力 (34)八、影响行业发展的因素 (35)1、有利因素 (35)(1)政策支持 (35)(2)工业4.0推动机器视觉发展 (36)(3)成本和性能优势 (36)2、不利因素 (37)(1)国内企业起步晚 (37)(2)缺少品牌优势 (37)(3)生产的非标准化 (37)一、行业监管体制和相关产业政策1、行业监管体制行业主管部门是国家工业和信息化部,其主要职责为:提出发展战略和政策,协调解决重大问题,拟订并组织实施发展规划,推进产业结构战略性调整和优化升级;制定并组织实施行业规划、计划和产业政策,提出优化产业布局、结构的政策建议,起草相关法律法规草案,制定规章,拟订行业技术规范和标准并组织实施,指导行业质量管理工作,监督、检查其执行情况,指导整个行业的协同有序健康发展。

全球及中国机器视觉市场规模及发展趋势分析

全球及中国机器视觉市场规模及发展趋势分析

全球及中国机器视觉市场规模及发展趋势分析一、机器视觉行业概况机器视觉诞生于20世纪50年代,发展迅速。

时至今日,机器视觉获得了蓬勃发展,新概念、新理论不断涌现,基于深度学习的视觉系统已在工业界大量应用。

目前,在整个机器视觉系统成本构成上,软件开发和零部件的成本占比高达80%左右,而组装集成和维护的占比分别仅有15%和5%。

二、全球机器视觉行业现状分析数据显示,2010年至2020年,全球机器视觉市场规模从32亿美元增长至96亿美元,2019年达到峰值,突破100亿美元。

预计到2025年全球机器视觉市场规模将突破130亿美元。

三、中国机器视觉行业现状分析机器视觉已被广泛应用于现代工业的各个领域,并已成为实现工业自动化和智能化的核心。

据中国机器视觉产业联盟数据显示,2020年我国机器视觉行业销售额约为113亿元,同比增长9.71%。

随着5G 逐步应用,VR和增强现实(AR)等视觉技术将得到迅猛发展。

从企业数量看,目前我国各类型的机器视觉企业已超4000家,2017年来我国机器视觉行业每年新增企业数量维持在600家以上。

2019年我国机器视觉行业新增企业数量高达819家,2020年在新冠疫情的影响下,虽然有所放缓,但仍然新增了637家企业。

四、机器视觉行业相关政策作为全球制造业中心,中国已成为世界机械消费第一大国,但由“制造大国”向“制造强国”的转变仍任重而道远。

中国智能制造装备产业结构转型和技术提升的市场空间巨大,机器视觉行业将因此受益,在此背景下,我国相继出台了一系列政策推动机器视觉行业的发展。

2016-2020年中国机器视觉行业相关政策五、机器视觉行业未来发展趋势全球机器视觉市场得益于工业对质量检测与自动化、视觉引导机器人系统、3D视觉系统的需求不断增加以及混合动力与电动汽车产量的增加。

机器视觉的市场蓝海还在不断扩大,智慧城市、无人模式带来的全新成长点和增长点,不管是智慧城市建设下的智能交通管理、自动驾驶、智能安防,还是无人模式下的无人商店、无人物流都将促进机器视觉的进一步发展与新技术的涌现。

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2017年机器视觉行业现状及发展趋势展望报告(此文档为word格式,可任意修改编辑!)2017年8月一、作为人工智能重要分支,机器视觉备受关注 (5)1.1 机器视觉:人工智能范畴最重要的前沿分支之一 (6)1.2 事件频频:国内外企业前瞻性布局机器视觉领域 (8)1.3 特性分析:三方面优势树立机器视觉的“重中之重” (11)二、机器视觉在应用方面具有广泛性 (13)2.1 应用广泛:高度扩展应用属性可满足不同诉求 (13)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 (14)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 (16)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 (21)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 (25)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. 30三、机器视觉在技术方面具有独特性 (32)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 (32)3.2 智能生活领域技术案例:Mobileye行人检测技术与测距技术 (34)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 (38)四、机器视觉在硬件方面具有经济性 (38)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 (39)4.2 智能制造领域:硬件成本相对较低,属技术密集型产业 (41)五、机器视觉技术背后的行业趋势 (44)5.1 未来:机器视觉能在多个领域灵活展开关键性应用 (44)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 (45)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 (47)六、相关建议及风险提示 (50)图1:机器视觉可以分为工业视觉和计算机视觉 (6)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7 图3:通用收购的Cruise Automation测试的Bolt自动驾驶原型车 (9)图4:埃斯顿入股的Euclid Labs研发的随机仓拾取系统 (10)图5:VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案 (11)图6:智能装备的五大系统及其数据输入 (12)图7:机器视觉的应用极其广泛 (14)图8:机器视觉应用于智能制造领域的功能 (15)图9:机器视觉产业链及下游应用占比情况 (16)图10:不同技术方案的扫地机器人的特点 (17)图11:iRobot 980的VSLAM视觉定位技术 (18)图12:Dyson 360 eye的摄像头 (19)图13:全球及中国扫地机器人市场空间预测(亿美元) (20)图14:我国扫地机器人渗透率横纵向对比 (21)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功能 (22)图16:用车服务公司Uber、Lyft于无人驾驶产业的布局 (23)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 (24)图18:无人驾驶产业化发展的阶段及重要节点预测 (25)图19:BigDog依靠摄像头识别障碍物并调整运动姿态 (26)图20:BigDog机器人配置的传感器 (27)图21:BigDog机器人配置的传感器一览 (27)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 (28)图23:人型机器人NAO配置的传感器 (29)图24:Pepper机器人配置的传感器 (30)图25:旷视科技机器视觉项目应用案例(部分) (31)图26:机器视觉识别物体的过程 (33)图27:图像识别顶尖比赛的历年优秀参赛团队成绩 (34)图28:Mobileye行人子窗口检测的分类与组合 (35)图29:Mobileye行人检测流程 (36)图30:Mobileye测距结果 (37)图31:Mobileye车距车速计算原理 (37)图32:基于机器是觉得工业机器人定位技术流程 (38)图33:摄像头模组的结构和成本构成 (40)图34:Mobileye的单目摄像头分辨率为36万像素 (41)图35:工业机器视觉系统的组成部分 (42)图36:劲拓股份的AOI检测设备 (43)图37:劲拓股份AOI设备营业收入及毛利率 (43)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 (45)图39:全球机器视觉部件及系统市场空间 (47)图40:全球机器视觉部件及系统市场空间 (48)图41:中国机器视觉部件及系统市场空间及预测 (48)图42:参与机器视觉布局的主要国内公司一览 (49)一、作为人工智能重要分支,机器视觉备受关注1.1 机器视觉:人工智能范畴最重要的前沿分支之一机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。

按照应用的领域与细分技术的特点,机器视觉进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类,相应地,其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。

因为工业视觉和计算机视觉在功能目标、硬件需求、算法侧重、产业成熟度上有一定差异。

在功能目标上,工业视觉主要解决以往需要人眼进行的工件的定位、测量、检测等重复性劳动;计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉,利用测距、物体标定与识别等功能实现对于外界位置信息、图像信息等的识别与判断。

在硬件需求上,工业视觉相对较高,需要对工业相机的帧频、分辨率等指标依据自身的需求进行筛选;而计算机视觉则除少部分特殊情况外,大部分对于相机或摄像头的要求并不高。

在算法侧重上,工业视觉的算法往往侧重于精确度的提高;而计算机视觉的算法难度相对较高,侧重于或采用数学逻辑或采用深度学习方法进行物体的标定与识别。

在产业成熟度上,工业视觉已经相对较为成熟,在半导体、包装等行业的测量检测已有较为广泛的应用;而计算机视觉整体来讲还是一个刚起步的状态,初创企业层出不穷。

图1:机器视觉可以分为工业视觉和计算机视觉机器视觉作为人工智能领域的重要分支,已经协同其他技术开始对社会产生重大影响。

虽然人工智能领域内的各个前沿技术存在着不同程度的交叉,难以细分,但依据主要采用的技术类别,可以将人工智能行业分为:深度学习、机器视觉、自然语言处理、语音识别、情境感知计算、模式识别等等。

其中,深度学习、机器视觉、自然语言处理是优质企业参与最多的三大领域,也是人们在人工智能领域付诸探索实践最多、获得应用成果最为丰厚的主要领域。

在Venture Scanner追踪的1,118家人工智能公司中,其中有376家公司的产品属于深度学习领域,189家公司的产品属于机器视觉领域,155家公司的产品属于自然语言处理领域。

其中深度学习领域初创公司累计获得20亿美元的风险投资,机器视觉领域初创公司其次,累计获得9.6亿美元风险投资。

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深度学习、机器视觉、自然语言处理这三大方向是计算机智能化发展的三大功能,分别代表着教会机器思考、教会机器观察外界、教会机器理解文字。

其中,机器视觉作为一种基础功能性技术,是机器人自主行动的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能,相当于赋予了机器人视觉,对于人工智能的发展具有极其重要的作用。

1.2 事件频频:国内外企业前瞻性布局机器视觉领域近年来,国际巨头纷纷在机器视觉领域进行收购行动,提前在这一领域进行布局,抢占人才、技术、资源的优势。

涉及未来生活智能化的各个领域,如无人驾驶汽车、无人机等自主移动机器人领域、消费娱乐等领域、智能制造领域等。

一方面体现了机器视觉技术作为一种未来智能化的基础技术,其应用范围十分广泛,另一方面也体现了知名企业对于该技术的重视程度。

A.无人驾驶汽车、无人机等自主移动机器人领域1) 2016年,通用10亿美元收购无人驾驶汽车初创公司Cruise Automation,该公司致力于利用双目摄像头、激光雷达、GPS等传感器实现汽车的自主驾驶。

2) 2016年,英特尔正式宣布收购俄罗斯机器视觉公司Itseez,该公司成立于2005年,已经开发了面向驾驶员辅助系统的软件和服务。

此次收购加强了英特尔在电子感知和图像理解领域的能力,有利于公司于汽车和物联网领域的创新。

3) 2016年,亚马逊收购了一家12人的欧洲机器视觉团队,该团队所掌握的技术将用于亚马逊的无人机送货Prime Air项目,以实现无人机自主避障到达目的地。

4) 2016年,福特收购以色列机器视觉和机器学习公司SAIPS,该公司开发的图像和视频算法解决方案、深度学习、信号处理及分类技术,能够帮助福特的无人驾驶汽车学习和适应周围的环境。

图3:通用收购的Cruise Automation测试的Bolt自动驾驶原型车视觉识别是机器与外界交互的前提。

在未来,基于机器视觉的定位、避障、导航技术将是自主移动式机器人的必备基础功能之一,而其较低的生产应用成本也将成为该技术应用的相对优势之一。

B.智能制造领域1) 谷歌曾收购Industrial Perception,该公司致力于研究用于工业机器人的3D视觉识别技术,能够准确对物体进行分类,可以使工业机器人对不同形状的物体进行精准的货物装卸。

2) 2016年2月,埃斯顿发布公告称拟使用140万欧元(约合990万人民币)收购意大利Euclid Labs SRL,持有其20%股权,并计划于2018年将持股比例增加至51%。

该公司是一家掌握3D机器视觉技术的自动化生产线解决方案提供商。

图4:埃斯顿入股的Euclid Labs研发的随机仓拾取系统C.消费、娱乐等领域1) 2015年,俄罗斯一家面部识别技术公司VisionLabs获得550万美元融资,并与Facebook、谷歌合作,开发出了一个开源计算机视觉平台,面向零售行业客户提供一种FACE_IS解决方案,可以识别消费者面部后销售个性化产品。

2) 2016年,移动设备芯片巨头ARM收购斥资3.5亿美元收购英国嵌入式计算机视觉技术公司Apical,该公司的图像处理技术已运用在全球15亿智能手机和超过3亿台无线监视器等装置中。

3) 2016年9月,英特尔宣布收购机器视觉公司Movidius,该公司可以提供低功耗机器视觉芯片,而且已于谷歌、联想、大疆等公司签订协议,为无人机、安保摄像头、VR/AR头盔等设备提供技术服务。

该公司已成立8年,融资总额达到8,650万美元。

图5:VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案由于该领域视觉技术功能的多样性,创业者于该领域进行了广泛的探索与创新,此前于该领域的初创型机器视觉技术团队的收购非常频繁。

例如,Twitter收购了基于深度学习的机器视觉公司Madbits,以实现自主理解图片内容的功能;雅虎收购LookFlow和IQ Engine,以增强Flickr的搜索及内容发现体验;谷歌收购图像识别公司Moodstock以及人脸识别公司Viewdle等;高通公司收购基于图像识别的移动搜索公司Kooaba等等。

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