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机器视觉的发展现状-常州上位机培训,常州机器视觉培训,常州工业机器人培训
日期:2023-5-17 10:21:20人气:  标签:常州上位机培训 常州机器视觉培训 常州工业机器人培训

机器视觉的发展现状

从全球市场角度来看,机器视觉行业已经走向成熟,近年来国外机器视觉市场专利数量逐年下降。但是目前全球机器视觉产业分布主要集中在美国、欧洲、日本等发达国家,欧美在机器视觉领域的技术仍处于统治地位。如今,随着图像处理、光学成像、传感器、处理器等技术的快速崛起与发展,机器视觉在人们生产和生活中的应用越来越广泛,从工业生产到金融、安防以及交通领域,其正在推动包括制造业在内的众多行业快速转型。全球“工业4.0”和自动化需求之下,兼具精准高效特点的机器视觉目前正受到各国的一致关注与追捧。随着近年来全球机器视觉市场规模的扩张,作为机器视觉重要组成部分的光学镜头市场稳步发展,2017年全球应用于工业和自动化领域的机器视觉镜头市场规模为14亿美元,预计2023年增长至28亿美元,复合增长率12%。


自上世纪60年代概念提出以来,以美、日、欧为代表的先进国家就率先开始了相关的研发工作,近年来,伴随着在半导体和电子电器领域的突出表现,其在国际市场的发展逐渐步入到成熟阶段。由于国际市场已经步入成熟,而我国市场正处于成长阶段,两者之间的发展差距和进程快慢有了明显的变化。在市场方面依然是日美等企业居于主导地位,拥有技术、人才和产品上的绝对优势,占据全球市场的大头份额,但在增长速度和市场规模等数据上,我国正在奋起直追且效果显著,眼下已成为全球第三大机器视觉市场。下面对国内外市场现状进行详细地分析。


在国外,发达国家机器视觉技术发展的相对较快,相应的应用也较为成熟,其应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业,机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外,机器视觉还用于其他各个领域。在国外,机器视觉已经可以清楚分为三个部分:底层开发部分、二次开发部分、最终使用部分。第一部分具体是指开发通用机器视觉系统;第二部分具体是指专门使用通用机器视觉系统;第三部分的用户是真正将机器视觉系统应用到各个领域的人。


在国内,机器视觉应用以半导体和电子制造行业为主,后续为飞机制造、铁路设备、汽车、印刷包装、烟草、 农业、医药等领域,这些领域具备非常大的潜力。在中国,以上行业本身就属于新兴的领域,再加之机器视觉产品技术的普及不够,导致以上各行业的应用几乎空白,即便是有,也只是低端方面的应用。目前在我国随着配套基础建设的完善、技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现,国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视受技术领域进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药,印刷,物流等领城,真正高端的应用还很少。因此,以上相关行业的市场空间还比较大。中国机器视觉市场的增长是从 2010 年开始的,数据显示当年国内市场规模达 8.3亿元,同比增长48%,预计 2020 年中国机器视觉行业规模可达 71 亿元。更值得注意的是,这是一个正处于导入期的行业,随着应用领域的快速拓展和自动化需求提升,2017-2020 年市场容量很可能超预期增长。



国内国外客观比较上看我国机器视觉行业的起步比较晚,集中度也不是很高,最开始主要是代理国外品牌。近几年,很多的经销商开始自主开发产品,但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距,国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低,市场也远远没有饱和。机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉市场的国外品牌有100多家,我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家,专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉底层厂商凤毛麟角,本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商存在缺失。在技术研发方面,国外专利申请数量已经开始赶不上我国,从2016年开始我国年均专利申请量已经超过1000项,但在专利操作和应用领域远不及国外。同时广泛集中于研发领域的人才供应不足。在品牌建设方面,国产品牌企业数量正在向百家进发,不断逼近外资品牌数量,但在品牌质量和影响力上存在差距,民族品牌的崛起之路还有待加速。但我国正处于由劳动密集型向技术密集型转型的时期,对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求,因此正成为全球机器视觉技术发展最为活跃的地区之一。长三角和珠三角作为国际电子和半导体技术的转移地,同时成为机器视觉技术的聚集地。许多具有国际先进水平的机器视觉系统进入中国,国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的良性竞争中不断茁壮成长,许多大学和研究所也都在致力于机器视觉技术的研究。







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