機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)是(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)領(ling)域(yu)一(yi)個(ge)正(zheng)在(zai)快(kuai)速(su)發(fa)展(zhan)的(de)分(fen)支(zhi)
，即(ji)用(yong)機(ji)器(qi)代(dai)替(ti)人(ren)眼(yan)來(lai)做(zuo)測(ce)量(liang)和(he)判(pan)斷(duan)
，是(shi)通(tong)過(guo)光(guang)學(xue)的(de)裝(zhuang)置(zhi)和(he)非(fei)接(jie)觸(chu)的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)
，自(zi)動(dong)接(jie)收(shou)和(he)處(chu)理(li)真(zhen)實(shi)物(wu)體(ti)的(de)圖(tu)像(xiang)，以(yi)獲(huo)得(de)所(suo)需(xu)信(xin)息(xi)或(huo)用(yong)於(yu)控(kong)製(zhi)機(ji)器(qi)人(ren)運(yun)動(dong)的(de)裝(zhuang)置(zhi)。

機器視覺行業的市場發展現狀

機器視覺對於工業自動化有著重要意義

機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)是(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)領(ling)域(yu)一(yi)個(ge)正(zheng)在(zai)快(kuai)速(su)發(fa)展(zhan)的(de)分(fen)支(zhi)，即(ji)用(yong)機(ji)器(qi)代(dai)替(ti)人(ren)眼(yan)來(lai)做(zuo)測(ce)量(liang)和(he)判(pan)斷(duan)，是(shi)通(tong)過(guo)光(guang)學(xue)的(de)裝(zhuang)置(zhi)和(he)非(fei)接(jie)觸(chu)的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)，自(zi)動(dong)接(jie)收(shou)和(he)處(chu)理(li)真(zhen)實(shi)物(wu)體(ti)的(de)圖(tu)像(xiang)
，以(yi)獲(huo)得(de)所(suo)需(xu)信(xin)息(xi)或(huo)用(yong)於(yu)控(kong)製(zhi)機(ji)器(qi)人(ren)運(yun)動(dong)的(de)裝(zhuang)置(zhi)。

工業機器視覺的核心是通過“機器眼”代替人眼，對物體進行識別、測量並做出判斷。工業機器視覺具備高感知效率、高精準度、和基本無人化的優勢，是實現工業自動化的核心。

中國機器視覺行業緊追海外腳步，隨著場景應用擴大不斷促進行業發展

機器視覺的發展史可追溯至20世紀60年代末，中國相較於海外發展起步晚，直到90年代中後期才開始有初步探索應用。

中國工業機器視覺可分為四個階段：當前處於第四階段。隨著行業深度及廣度應用的快速發展，廣度是指2D技術向3D技術的遞進，深度是指算法 層的深度應用
、深度學習。

國家和地方層麵的政策支持為工業機器視覺的發展起到強大助推作用

從國家政策層麵看：機器視覺作為新一代感知技術的發展，以固有優勢紮根，借助利好的宏觀環境和政策環境蓬勃發展。從地方政策層麵看：“十四五”期(qi)間(jian)，中(zhong)國(guo)各(ge)省(sheng)市(shi)提(ti)出(chu)了(le)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)行(xing)業(ye)的(de)發(fa)展(zhan)目(mu)標(biao)，推(tui)動(dong)智(zhi)能(neng)工(gong)廠(chang)建(jian)設(she)的(de)相(xiang)關(guan)政(zheng)策(ce)多(duo)集(ji)中(zhong)在(zai)江(jiang)浙(zhe)滬(hu)地(di)區(qu)，布(bu)局(ju)智(zhi)能(neng)機(ji)器(qi)人(ren)規(gui)模(mo)化(hua)生(sheng)產(chan)，帶(dai)動(dong)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)發(fa)展(zhan)的(de)政(zheng)策(ce)多(duo)在(zai)北(bei)京(jing)、廣東等地。

工業視覺作為最成熟領域，國產化需求將進一步推動中國工業視覺的快速發展

當前中國對於機器視覺的潛在市場需求巨大，應用需求空間廣。工業自動化市場規模也在逐年擴大。數據顯示，2015年到2020年工業自動化規模由1405億元增長至2073億元。2021年我國自動化及工業控製市場規模也已增長至2530億元，同比增長22%。

機器視覺軟硬件技術不斷取得突破
，以工業相機、圖像采集卡
、光源及圖像處理軟件為核心的視覺產品日益完善
，成本也在繼續下降
，促成了工業視覺水平的加速發展。

國產化進程加速，自主產品銷售占比持續提升。自主研發產品比例不斷擴大。2019-2021年
，自主產品銷售額從85.9億元增長至134.7億元， CAGR 達25.2%。當前國產機器視覺的市場主要集中於2D技術領域的市場
，3D技術領域的80%以上市場份額依舊被國外企業所占領。

機器視覺產業鏈上遊以相機
、鏡頭等為主
，中遊以係統集成商為主，下遊以行業應用為主

從(cong)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)產(chan)業(ye)鏈(lian)角(jiao)度(du)來(lai)看(kan)
，機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)行(xing)業(ye)產(chan)業(ye)鏈(lian)環(huan)節(jie)較(jiao)長(chang)，上(shang)遊(you)由(you)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)硬(ying)件(jian)和(he)軟(ruan)件(jian)算(suan)法(fa)構(gou)成(cheng)，中(zhong)遊(you)為(wei)設(she)備(bei)商(shang)和(he)係(xi)統(tong)集(ji)成(cheng)商(shang)主(zhu)要(yao)負(fu)責(ze)軟(ruan)件(jian)的(de)二(er)次(ci)開(kai)發(fa)和(he)設(she)備(bei)製(zhi)造(zao)
，下(xia)遊(you)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)和(he)行(xing)業(ye)廣(guang)泛(fan)。當(dang)前(qian)行(xing)業(ye)應(ying)用(yong)熱(re)度(du)較(jiao)高(gao)的(de)集(ji)中(zhong)在(zai)：3C電子、鋰電、光伏
、半導體等行業。

機器視覺四大解決方案在各行業場景的應用邊界逐漸趨於模糊

工業機器視覺的場景應用可分為：識別、測量、定位、檢測功能。目前應用較多的場景主要為視覺檢測與視覺引導。

由於工業機器視覺的應用場景較為碎片化
，在生產製造中對於場景的應用存在著多場景、zhongfuxingdetedian。yiouzhikurenwei，youyugongyejiqishijiaogegeyingyongchangjingdebianjiequyumohu，zaizhelijianggongyejiqishijiaofenweisidajiejuefanganleixing。dangqianjiqishijiaozhuyaoshejixingyewei3C電子、鋰電池、光伏、倉儲物流、醫療、 重工與金屬加工、輕工業、汽車與半導體等。

2022年中國機器視覺市場規模將突破200億，工業是最重要的應用領域

根據調查結果顯示，2012-2021年中國機器視覺器件和係統的銷售額從2012年的19.8億元增長至2021年的161億元，其複合增長率近似為 31.7%，且2021年的增長率56%尤為顯著。2022年中國機器視覺行業銷售額預測將突破200億元。億歐智庫認為，是由於AI視覺的概念迅速發展。在傳統的機器視覺中，國產化替代開始逐步開拓市場份額。

工業是目前中國機器視覺行業最大的下遊應用領域，工業領域的銷售額占比為 81.2%
，其中工業行業包括電子製造
、顯示麵板、汽車
、印刷、半導體
、食品飲料包裝等行業。其他
、交通、娛樂、國防安防行業為輔，其銷售額占比依次為 10%、3.3%、3.1%
、1.1%。

工業機器視覺各細分行業應用中，3C電子、半導體
、鋰電

、光伏位居前列

機器視覺應用方向包含工業級與消費級，產業邊界趨於模糊。用於3C電子
、半導體與新能源等板塊的工業級機器視覺合計占比79.8%。

消費電子、半導體、鋰電三大板塊的單一行業占比位列前三，占比分別是28%
、13%、13%。工gong業ye機ji器qi視shi覺jiao的de發fa展zhan方fang向xiang緊jin隨sui政zheng策ce導dao向xiang
，對dui於yu新xin能neng源yuan領ling域yu的de發fa展zhan，除chu了le鋰li電dian池chi外wai，光guang伏fu也ye被bei作zuo為wei重zhong點dian發fa展zhan對dui象xiang。億yi歐ou智zhi庫ku認ren為wei
，目mu前qian工gong業ye機ji器qi視shi覺jiao領ling域yu值zhi得de關guan注zhu的de四si大da賽sai道dao分fen別bie是shi3C電子
、半導體、 鋰電、光伏。

據估計，每一條光伏電池生產線由缺陷帶來的損失每年多達 60 萬美金左右。隨著太陽能矽片製造工藝的升級，大尺寸電池片勢在必行 , 導致太陽能矽片也更容易產生破損類缺陷。因此，持續有效的缺陷檢測方法對提高太陽能矽片的成品質量非常重要。