中国机器视觉行业现状及发展趋势预测

机器视觉应用场景广阔，但我国机器视觉市场存在渗透率较低、部分场景国产水平较弱的痛点，尚处于早期阶段。伴随渗透率与国产化率的提升，2025年国产厂商可参与的机器视觉市场空间有望达到356亿元，2021-25ECAGR达29%，保持高速增长态势。

有关机构认为，机器视觉厂商需要关注三个能力：1)下游拓展能力。局限于单一赛道的企业难以做大，能够切入更多应用领域且处于景气上行周期的企业有望增厚业绩规模;2)上游研发能力。掌握上游核心零部件研发能力，有望使厂商具备议价能力，长期看体现成本优势;3)通用化设计能力。标准化业务有望提升企业生产效率，从国际经验看亦是行业发展趋势。

(资料图片仅供参考)

根据中研普华研究院报告《2022-2027年机器视觉行业市场深度分析及发展规划咨询综合研究报告》统计分析显示：

一、机器视觉行业细分结构特征分析

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。

图表：工业视觉与计算机视觉对比

资料来源：公开资料整理

二、机器视觉行业细分产业发展概况

如今，在市场消费升级的刺激下，高端商品市场占有率强势增长。为此，视觉技术也越来越多的在工厂应用。从目前的来看，自动读码器、人工智能瑕疵检测和3D测量有着强劲的增长趋势。

自动读码器是视觉技术中较快的增长点，一方面，现在正处于5G和物联网时代的前夜，工厂数字化转型正是当下制造业的热门话题，我们要实现智能制造，工厂数字上云，就需要越来越多的数字采集;另一方面，现代的工厂管理中，二维码是产品的身份证。因此，工厂无论是提高设备控制效率，还是提高产品的品质，都要追溯到数字的采集。在机器视觉领域，采集数据就需要一款能够自动识别二维码的机器。

瑕疵检测是视觉技术最难的部分，传统的瑕疵检测，基于模板和特定的过程学习后，对产品进行判断。但是产品的瑕疵不确定因素很多，这种传统的做法，很难真正意义上实现瑕疵检测。以消费类电子产品为例，许多厂商最终的产品出厂检测，往往耗费大量人力。所以，视觉技术借助人工智能，通过深度学习的算法，为瑕疵检测赋能，并在多个行业得到应用。

再者是3D测量技术的应用，会越来越广泛。以手机制造为例，手机屏幕边缘的缝隙大小，以及机身面是否平整，都需要应用3D视觉技术。这一切缘由，皆因消费水平的提升，因此商家会更多的应用3D技术，提高产品的工艺水平。

想要了解更多机器视觉行业具体详情，可以点击查看中研普华研究院报告《2022-2027年机器视觉行业市场深度分析及发展规划咨询综合研究报告》