2021-2026年中国机器视觉行业发展监测及投资战略规划研究报告
机器视觉
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2021-2026年中国机器视觉行业发展监测及投资战略规划研究报告

发布时间:2020-12-20
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机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器,自动地接受和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。获取的主要的信息分为两个处理步骤:光源、镜头、工业相机负责图片采集,将被检测的目标转换成图像信号;图像处理系统根据像素分布与亮度、颜色等信息,转变成数字信号。相对人眼视觉,机器视觉在速度、精度、环境要求等方面都存在显著优势。

工业机器视觉的行业受到技术、下游产业、社会结构共同驱动。机器视觉是人工智能范畴最重要的前沿分支之一,人工智能的发展将加速机器视觉的进步。目前人工智能市场规模逐年递增,预计2020年全球人工智能市场规模将高达6800亿元,其中中国市场的规模为710亿元。

2015-2020年全球和中国人工智能市场规模及预测

2015-2020年全球和中国人工智能市场规模及预测

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章机器视觉相关概述

1.1机器视觉概述

1.1.1机器视觉定义

1.1.2机器视觉特点

1.1.3机器视觉发展历程

1.1.4机器视觉研究意义

1.2人工智能相关概述

1.2.1人工智能定义

1.2.2人工智能研究阶段

1.2.3人工智能产业链

1.3机器视觉技术

1.3.1通用视觉识别技术

1.3.2生物特征识别技术

1.3.3光学字符识别技术

1.3.4物体与场景识别技术

1.3.5视频对象提取与分析技术

第二章2016-2020年机器视觉行业发展环境分析

2.1国家政策助力行业发展

2.1.1 AI上升至国家战略层面

2.1.2政策加码布局人工智能

2.1.3人工智能行动实施方案

2.1.4中国智能制造稳步升级

2.2基础技术支撑行业进步

2.2.1海量数据为机器视觉发展提供动力

2.2.2运算力大幅提升推进机器视觉发展

2.2.3深度学习算法极大提高识别准确率

2.3人工智能进入爆发式增长期

2.3.1应用场景广泛

2.3.2市场发展空间大

2.3.3科技巨头积极布局

(1)开源人工智能基础平台

(2)布局人工智能芯片

(3)研发人工智能核心技术

2.4机器视觉代替人眼视觉紧迫性趋强

第三章2016-2020年机器视觉产业发展分析

3.1 2016-2020年国际机器视觉产业发展分析

3.1.1产业发展现状调研

3.1.2市场参与主体

3.1.3市场发展规模

3.1.4市场分布现状调研

3.1.5市场发展趋势预测分析

3.2 2016-2020年中国机器视觉产业发展分析

3.2.1产业发展现状调研

3.2.2市场发展规模

3.2.3市场参与主体

3.2.4企业业务分析

3.2.5市场竞争领域

3.2.6产业地域分布

3.3 2016-2020年机器视觉产业商业模式分析

3.3.1商业模式全景

3.3.2软件服务模式

3.3.3软硬件一体化

3.4 2016-2020年机器视觉市场布局分析

3.4.1自主移动机器人领域

3.4.2智能制造领域

3.4.3消费娱乐领域

3.5 2016-2020年机器视觉市场竞争分析

3.6 2016-2020年机器视觉市场应用分析

3.6.1市场应用领域

3.6.2工业市场应用

3.6.3消费应用领域

1、下游应用领域——电子

2、下游应用领域——汽车

3、下游应用领域——制药

4、下游应用领域——食品

第四章2016-2020年机器视觉产业链发展分析

4.1 2016-2020年机器视觉产业链发展分析

4.1.1产业链发展现状调研

4.1.2产业链上游分析

4.1.3产业链下游分析

4.2 2016-2020年机器视觉光源市场调研

4.2.1机器视觉光源特点

4.2.2 LED照明规模

4.2.3 LED照明趋势预测分析

4.3 2016-2020年机器视觉镜头市场调研

4.3.1机器视觉镜头

4.3.2光学镜头供需概况

4.3.3光学镜头市场集中度

4.3.4 3D视觉镜头分析

4.4 2016-2020年机器视觉相机市场调研

4.4.1机器视觉相机性能

4.4.2 CMOS成技术主流

4.4.3机器视觉相机市场竞争

4.4.4机器视觉相机市场前景

4.5 2016-2020年机器视觉软件市场调研

4.5.1图像采集卡

4.5.2图像处理软件

4.5.3视觉处理芯片

4.5.4 AI芯片发展趋势预测分析

第五章2016-2020年工业视觉市场应用分析

5.1 2016-2020年智能制造市场应用分析

5.1.1主要应用方向

5.1.2检测及测量应用

5.1.3引导与定位应用

5.1.4识别与分析应用

5.2 2016-2020年半导体制造市场发展分析

5.2.1市场应用现状调研

5.2.2制造过程应用

5.3 2016-2020年电子制造市场应用分析

5.3.1电子制造自动化现状调研

5.3.2机器视觉应用现状调研

5.3.3机器视觉应用领域

5.4 2016-2020年工业机器人市场应用分析

5.4.1工业机器人发展现状调研

从市场规模来看,工业机器视觉市场规模从2015年的64.23亿元增长至2019年的138.77亿元,国外品牌市场占有率逐渐降低,国产品牌的市场占有率逐渐提升。随着国产品牌逐渐在自动化领域深耕,机器视觉领域的国外品牌光环将不复存在,国产工业机器视觉产品将逐渐成为工业智能化改造的首选。

2015-2022年中国工业机器视觉市场规模及预测

2015-2022年中国工业机器视觉市场规模及预测

5.4.2机器视觉应用优势

5.4.3机器视觉应用前景

5.5 2016-2020年中国智能物流市场应用分析

5.5.1物流视觉系统

5.5.2智能物流市场规模

5.6 2016-2020年其他领域市场应用分析

5.6.1汽车制造应用

5.6.2生物医疗应用

5.6.3农业领域

5.6.4食品及包装机械

第六章2016-2020年机器视觉消费领域市场应用分析——识别市场

6.1 2016-2020年图像识别细分领域机器视觉应用分析

6.1.1人脸识别应用规模

6.1.2虹膜识别应用现状调研

6.1.3手势识别应用现状调研

6.2 2016-2020年图像识别领域机器视觉应用分析

6.2.1电商市场应用

6.2.2金融市场应用

6.2.3安防市场应用

6.2.4医疗影像应用

6.3 2016-2020年图像识别领域机器视觉应用前景预测

6.3.1生物识别趋势预测分析

6.3.2机器视觉应用前景

第七章2016-2020年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场

7.1 2016-2020年无人驾驶市场发展现状调研

7.1.1市场发展现状调研

7.1.2产业链发展现状调研

7.1.3市场发展空间

7.2 2016-2020年无人驾驶领域机器视觉发展情况分析

7.2.1机器视觉是必备技术模块

7.2.2机器视觉市场发展现状调研

7.2.3机器视觉市场企业布局

7.3 2016-2020年无人驾驶领域机器视觉应用分析

7.3.1视觉系ADAS成为主流

7.3.2机器视觉市场应用规模

7.4无人驾驶领域机器视觉市场趋势预测分析

7.4.1无人驾驶市场趋势预测分析

7.4.2无人驾驶机器视觉应用前景

7.4.3无人驾驶机器视觉发展空间

7.4.4无人驾驶机器视觉投资领域

第八章2016-2020年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场

8.1 2016-2020年无人机市场发展分析

8.1.1产业发展现状调研

8.1.2市场销售规模

8.1.3市场竞争格局

8.2 2016-2020年智能无人机机器视觉关键硬件技术分析

8.2.1双目机器视觉

8.2.2红外激光视觉

8.2.3超声波探测

8.3 2016-2020年智能无人机机器视觉关键软件技术分析

8.3.1光流算法

8.3.2图像分割算法

8.3.3图像识别算法

8.3.4人脸识别算法

8.3.5语音和语义识别算法

8.4 2016-2020年智能无人机应用分析

8.4.1潜在应用市场

8.4.2市场参与主体

8.4.3产业价值链分析

8.5智能无人机产业趋势预测及趋势分析

8.5.1智能无人机市场前景

8.5.2工业级无人机发展展望

8.5.3无人机制造发展趋势预测分析

第九章2016-2020年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场

9.1 2016-2020年服务机器人产业发展分析

9.1.1行业发展现状调研

9.1.2行业市场规模

9.1.3细分领域应用现状调研

9.2服务机器人核心技术模块分析

9.2.1感知+交互+运控

9.2.2多模态交互融合

9.3 2016-2020年扫地机器人领域机器视觉应用分析

9.3.1机器视觉应用优势

9.3.2机器视觉应用特征

9.3.3机器视觉产品现状调研

9.4 2016-2020年新兴服务机器人领域机器视觉应用分析

9.4.1载重越野机器人应用

9.4.2人型搬运机器人

9.4.3仿人型机器人编程平台

9.4.4情感交互型机器人

9.5服务机器人领域机器视觉应用前景预测

第十章机器视觉产业重点企业分析

10.1康耐视

10.1.1企业发展概况

10.1.2主营业务分析

10.1.3机器视觉发展路径

10.1.4企业经营情况分析

10.2汉王科技

10.2.1企业发展概况

10.2.2主营业务分析

10.2.3产品应用领域

10.2.4企业经营情况分析

10.3劲拓股份

10.3.1企业发展概况

10.3.2企业竞争优势

10.3.3机器视觉业务布局

10.3.4经营状况分析

10.4大恒科技

10.4.1企业发展概况

10.4.2机器视觉业务

10.4.3经营状况分析

10.4.4未来前景展望

10.5超音速

10.5.1企业发展概况

10.5.2主营业务分析

10.5.3企业竞争优势

10.5.4经营状况分析

10.6天准科技

10.6.1企业发展概况

10.6.2企业核心产品

10.6.3企业竞争优势

10.6.4经营状况分析

第十一章2016-2020年机器视觉产业市场投融资分析

11.1机器视觉行业壁垒分析

11.1.1技术壁垒

11.1.2人才壁垒

11.1.3品牌壁垒

11.1.4客户资源壁垒

11.2 2016-2020年机器视觉领域投融资分析

11.2.1市场融资规模

11.2.2中国机器视觉投资

11.2.3创业融资现状调研

11.3机器视觉领域投资机会分析

11.3.1应用市场投资机会

11.3.2硬件领域投资机会

11.3.3非标领域投资机会

第十二章2021-2026年机器视觉产业趋势预测及市场规模预测分析

12.1机器视觉产业趋势预测分析(AK LCJ)

12.1.1产业发展机遇

12.1.2产业发展潜力

12.1.3细分市场行业前景调研

12.2机器视觉产业发展趋势预测

12.2.1产业发展趋势预测分析

12.2.2硬件发展趋势预测分析

12.2.3技术发展趋势预测分析

12.3 2021-2026年中国机器视觉产业发展规模预测分析

12.3.1中国机器视觉行业发展因素分析

12.3.2 2021-2026年中国机器视觉行业市场规模预测分析

图表目录

图表1:机器视觉系统与人的视觉对比:更灵敏更全面

图表2:机器视觉的发展史

图表3:人工智能产业链

图表4:通用视觉识别技术流程

图表5:生物特征识别技术分类

图表6:人脸识别流程

图表7:人脸识别应用分类

图表8:人脸识别应用场景

图表9:光学字符识别技术识别步骤

图表10:OCR识别难点

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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