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機器視覺行業發展趨勢及面臨的機遇挑戰壁壘

1、行業概述

（1）機器視覺系統工作原理

具體來說，一個典型的機器視覺系統系使用相機將被檢測的目標以圖像的形式傳輸給專用的圖像處理系統，再將圖像的特征信息，包括顏色、亮度、像素、字符、間距等，轉化為可處理的數字化信號，進而通過不同算法抽取目標的特征，如面積、位置、長度、數量等，再根據預設的允許度或其他條件輸出運算結果，包括合格/不合格、有/無、尺寸、角度、個數等，實現自動識別、檢測測量、引導定位等功能。

（2）機器視覺技術因其獨有的優勢已在工業中被廣泛引用

隨著技術的進步及成本的下降，機器視覺因其獨有的優勢，在工業中的滲透率日益提升。在現代化的大生產中，產品質量的檢測和生產過程中的質量控制不可或缺，工業中例如印刷品質量檢測、機械零件的外觀檢測、產品包裝的外觀檢測等都可運用機器視覺設備。在傳統的人工密集型檢測行業，機器視覺系統可以替代大量的檢測工人，將“人眼+簡單工具”的檢測模式升級為高精度快速的自動檢測。機器視覺技術因其具備的高分辨力、高精確度、高速度、客觀性、重復性、可靠性等眾多優勢，逐步躋身于制造業的關鍵位置，推動了工業發展智能化的進程，具有較高的市場需求。

（3）電子及半導體、汽車制造為當前機器視覺最重要的下游應用領域

在工業領域中，國內市場機器視覺應用比重最大的是電子及半導體行業，但根據公開信息，機器視覺設備在電子行業的滲透率依舊較低，遠低于境外同行業水平。

機器視覺技術目前被廣泛應用于電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥等領域，其中電子及半導體、汽車制造是當前機器視覺最重要的應用領域，主要用于集成電路制造、半導體分立器件制造、PCB 制造、SMT 表面貼裝、LED 制造等高精度制造和質量檢測領域；其次為汽車制造占據市場，主要用于車身裝配檢測、PCB 印刷質量檢測、零件尺寸的精密測量等系統和部件的制造流程。

近年來，隨著電子及半導體產業的大力發展，機器視覺技術在相關設備中的應用也得以蓬勃發展，例如 SMT 檢測等國產設備的迅速興起，憑借產品性價比及服務的優勢填補了國內市場的相關需求。未來，隨著人力成本上升、產品品質要求提高、生產效率提升，機器視覺設備行業將進入高速增長期，具備良好的市場前景。

（4）機器視覺系統在下游領域中的具體應用環節

目前，機器視覺的具體應用主要可以分為四大類：缺陷檢測、尺寸測量、視覺定位及模式識別/計數，當前的應用也基本是基于這四大類功能來展開。

1）缺陷檢測

產品表面出現缺陷不僅僅影響產品的外觀，更可能對產品的質量、安全性能造成嚴重損害。檢測產品的外觀缺陷，最常見的包括表面裝配缺陷（如漏裝、混料、錯配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形狀缺陷（如崩邊、凸起、凹坑等）。由于產品外觀缺陷種類繁雜，故外觀檢測功能在機器視覺中的應用中屬于相對較難的類別，對視覺技術的要求相比較高。

2）尺寸測量

生產線上產品的生產、加工過程均涉及大量的測量任務，例如生產過程控制、形變測量等。機器視覺設備將獲取的圖像像素信息標定成常用的度量計算單位，然后在圖像中精確的計算出幾何尺寸，其優勢在于對高精度、高通量以及復雜形態的測量速度更快、精度更高，例如部分高精度的產品由于人眼測量的局限性只能抽檢，而應用機器視覺檢測設備后即可實現全檢，且誤檢率顯著下降。

3）視覺定位

利用視覺定位技術相當于為機器裝上眼睛，引導機器正確的完成一些抓取動作或將測量信息與指定位置進行比較。視覺定位在機器視覺應用中是非?；A且核心的功能，可以在識別出物體的基礎上精確給出物體的坐標和角度信息。

4）模式識別/計數

機器視覺在識別方面的應用已非常普遍，一般指對已知規律的物品進行分辨，比較容易的包含外形、顏色、圖案、數字、條碼等信息的識別，信息數據量更大或更抽象的識別包括人臉、指紋、虹膜識別等。

總體而言，從技術水平及應用情況上，檢測、測量、定位、識別的難度是逐步遞減的，而基于四大基礎功能延伸出的多種細分功能在實現難度上也各有差異，目前 3D 的視覺功能是當前機器視覺應用技術中最先進的應用方向之一。

2、機器視覺行業發展概況

（1）全球機器視覺行業發展歷經多個階段，發展較為成熟

以全球視角來看，機器視覺技術最初起源于顯微和航空圖像的分析與理解、各種光學字符識別、工業零件表面缺陷監測等。隨著現代工業自動化技術日趨成熟，越來越多的制造企業考慮如何采用機器視覺來幫助生產線實現檢查、測量和自動識別等功能，以提高效率并降低成本，從而實現生產效益最大化。

中國的機器視覺行業是伴隨著中國的工業化進程發展而崛起的，自90年代末開始起步，經歷了啟蒙階段、初步發展階段和快速發展階段。

國內外機器視覺行業發展歷程

資料來源：普華有策整理

目前，中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一，應用范圍幾乎涵蓋國民經濟的各個行業，而工業領域是機器視覺應用比重最大的領域，其重要原因是中國已經成為全球制造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。

3、機器視覺行業未來發展趨勢

（1）由 2D 機器視覺向 3D 機器視覺升級趨勢

目前，2D 目標檢測算法不斷成熟，無論是精度還是檢測速度都已達到較高的水準，在制造業領域已經取得廣泛的應用，但由于 2D 視覺檢測無法獲得物體的空間坐標信息，所以存在包括不支持與形狀相關的測量，無法區分相同顏色物體之間的特征或具有接觸側的物體之間的位置，同時特別依賴于光照和顏色/灰度的變化，測量精度易受照明環境的影響等檢測缺點。

相比之下，3D 機器視覺可以測量包括高度、角度、平面度、厚度、體積、顏色相近表面等信息，通過更豐富的數據采集獲取物體的三維圖像。3D 測量技術可以根據上述測量數據設置公差，進而以超出公差為標準檢測缺陷，同時可以持續儲存產品缺陷的相關測量數據，并對數據進行量化分析以優化和改進前端的制造工藝，提高生產效率。

此外，3D 機器視覺還具備高測量穩定性、高精度及可重復性等優勢。近年來，隨著工業化及智能制造的大力發展對精確度的要求越來越高，3D 機器視覺檢測應用范圍愈發廣闊，目前機器視覺技術及產品由 2D 向 3D 邁進已逐步成為行業的主要發展趨勢之一。

（2）人工智能深度學習+機器視覺的技術發展趨勢

傳統的基于規則的機器視覺系統可以高精度地每分鐘檢查數百甚至數千個零件，但系統仍是通過逐步過濾和基于基本規則的算法運行的。而深度學習算法使用了卷積神經網絡，利用卷積層提取出圖像特征，而卷積層的參數并非全部由人工設計而是通過數據訓練所得。機器視覺系統與其結合后，將會形成以下幾個優點：1）克服視覺應用程序難以使用基于規則的算法，進而進行編程；2）維護應用程序并在工廠車間重新訓練新的圖像數據；3）無需重新編程核心網絡即可適應新的示例；4）處理迷惑性較高的背景和零件外觀的變化等。

近年來，得益于計算能力的提高和大規模數據集的出現，AI 技術本身以及各類商業解決方案已日臻成熟，正在快速進入工業化階段?！叭斯ぶ悄苌疃葘W習+機器視覺”可以幫助機器視覺設備快速進行圖像分類、目標檢測和分割，且已越來越多的應用在 3D 機器視覺中，成為業內公認的未來主流發展趨勢之一。

（3）技術提升帶來的滲透率提升及加速進口替代的趨勢

受益于光源系統、圖像處理系統以及相機等軟硬件領域的技術持續提升，機器視覺設備的成本端呈現逐年下降趨勢。在同等價格甚至性價比更高的條件下，機器視覺設備可以提供更多更快的圖像數據傳輸、更先進的軟件算法，實現數字化、實時化和智能化的性能提升。性價比的提高加大了機器視覺設備的市場滲透率，同時，國內企業在地域性及客戶服務上相較于境外企業有明顯優勢，隨著國產機器視覺設備逐漸成熟，原先機器視覺行業較高的進口依存度為進口替代帶來廣闊的空間。

4、行業發展機遇

（1）國家產業政策大力支持

近年來，國家多次提出“工業 4.0”、“中國智造”等概念并將智能制造列入包括《智能制造發展規劃（2016-2020 年）》、《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》、《戰略性新興產業分類（2018）》和《產業技術創新能力發展規劃（2016-2020 年）》等多個政策文件或發展規劃中，體現出國家對制造業向智能制造轉型升級的大力扶持，對于提升機器視覺設備在制造業中的應用廣度及深度有著積極的影響。

（2）下游市場規模仍將持續增長，電子化程度持續提升

機器視覺設備在制造業以及不斷拓寬的其他行業的應用主要圍繞電子制造領域展開，這使得機器視覺設備的市場需求與下游行業的整體發展情況及電子化程度息息相關。

近年來，電子信息制造行業雖然呈現增速放緩的跡象，但強大的內需使得電子信息制造業作為國內經濟支柱產業的地位難以撼動。同時，消費者對消費電子產品更新換代的需求依然旺盛，智能手機、筆記本電腦、智能設備等電子制造細分行業市場規模迅速提升，根據 IDC 數據庫預測，2023 年全球智能手機總出貨量將達約 14.85 億部，至 2023 年可實現超過 1.1%的年均復合增長率，市場需求仍十分廣闊。

此外，機器視覺設備的另一個主要下游行業汽車制造業的市場規模及電子化程度仍將不斷提升。隨著汽車導航、車載娛樂系統、電子檢測系統、智能安全系統，以及更精密的汽車操作傳感裝置等汽車電子設備的應用比例不斷提升，未來電子產品在汽車價值中的比例亦將持續提高，對機器視覺設備的需求相應亦會提升。

綜上，下游產業市場容量提升、電子化程度提升均對上游的機器視覺設備需求起到極大的拉升作用。

（3）人力成本持續上升

隨著人口老齡化的提升，我國人口紅利進入下降通道，人工成本逐年增長，導致生產線的運營成本被不斷推高。為了滿足生產對成本控制的基本需求，大部分工廠對自動化設備的需求也越來越明顯。目前，一臺機器視覺檢測設備可以勝任數十位檢測工人在傳統生產線中的工作內容及效率，隨著檢測設備的檢測效率及精度等性能的不斷提高，視覺檢測的性價比相對人工檢測也將越來越具備優勢，這將極大推動相關設備的需求。

（4）上游技術發展降低設備制造成本

機器視覺設備的生產制造需要由硬件、軟件以及它們的跨界集成組成，在過去的幾年中，硬件設備中的光源、工業相機、鏡頭、采集卡、電腦主機，軟件系統中的圖像處理軟件、集成軟件等領域均有不同程度的技術進步，使得機器視覺設備的綜合成本在不斷下降，應用的領域及功能則不斷提升。機器視覺設備最終是為終端用戶提供高性價比、高可靠度的解決方案，機器視覺設備的性價比逐步提升對提升其在下游領域的設備滲透率有著積極作用。

（5）產業結構升級

我國正面臨從制造大國向制造強國的轉變，企業對產品品質的重視程度越來越高。目前，各類電子終端應用更輕薄、更小型、更便捷、更智能的趨勢，其核心部件及生產制造環節亦持續向高精密、高集成、輕薄化的方向發展，下游廠商對產品生產設備的自動化、智能化要求也越來越高。由于人工檢測有其固有的缺陷，機器視覺設備逐漸成為智能化生產過程中必不可少的設備之一，隨著制造業產業結構的調整升級，機器視覺行業產品的剛性需求將持續提升。

5、行業發展挑戰

（1）行業內產品升級換代較快，對技術研發要求較高

我國的機器視覺行業依舊是一個新興行業，正在經歷行業的快速發展期，隨著機器視覺市場的廣闊發展，行業內研發投入逐漸加大，相關技術發展迅猛，產品也日新月異，不斷升級。為了適應機器視覺的行業趨勢，各機器視覺企業不斷推出適應市場的新產品，且近幾年由于行業發展速度整體較快，涌現了一批從事機器視覺行業的設備制造商，行業內企業如不注重提升自身的技術研發實力，則存在產品技術喪失競爭優勢的風險。

（2）宏觀經濟波動對機器視覺行業存在一定影響

機器視覺的主要下游電子信息制造行業受宏觀經濟影響較大，如 2008 年金融危機后，消費電子需求預期下降，影響到了我國電子信息制造行業。近兩年，隨著經濟的復蘇，在消費電子的帶動下，半導體和電子信息制造行業也開始復蘇。機器視覺的其他下游如汽車制造、農業等也受宏觀經濟波動的影響，這就決定了機器視覺行業的發展需承受一定的宏觀經濟波動的影響。

（3）專業人才短缺制約行業發展

機器視覺行業屬于科技創新性產業，行業存在跨專業、跨學科、跨領域的特點，對機器視覺算法、光源技術、軟件開發等多種高技術領域存在較高的要求，故此行業對復合型專業人才的需求極高。目前國內相關人才的數量和人員知識結構的不足，都直接影響了機器視覺產品的研發和工業化應用的能力。目前，能夠滿足上述機器視覺行業要求的高端復合型人才仍較為稀缺，成為限制機器視覺行業發展的因素之一。

6、行業進入壁壘

目前，機器視覺行業在技術、人才、客戶、品牌、規模等方面存在較為明顯的壁壘。未來，行業內領先企業有望憑借技術及人才優勢、客戶資源及品牌優勢、規模優勢等方面不斷提升市場占有率。

（1）技術壁壘

機器視覺設備制造屬于技術密集型及科技創新型產業，設備及相關零部件對生產工藝的智能化及精細化程度要求較高，相關技術亦需融合計算機科學、人工智能、圖像處理、模式識別、神經生物學、機械及自動化等多個學術領域，技術難度較大，行業內的企業需要經過長期的跟蹤、研究才能掌握機器視覺設備的核心技術及生產工藝，并深刻理解下游客戶的核心需求，進而研發與生產出滿足下游企業要求的設備。

目前，行業內領先廠商已具有較強的自主研發及創新能力，可以根據不斷變化的市場需求，快速開發出高品質的新產品，并率先占領市場，這對市場新入者構成較高的技術壁壘。

（2）人才壁壘

如上所述，機器視覺技術融合了多種高新技術，對復合型專業人才的要求極高。目前國內相關人才的數量和人員知識結構均較為不足，在行業高速發展的背景下，人才短缺的現象仍將持續，如何加大培養效率及吸引招聘相關領域的人才是機器視覺行業內企業面臨的核心問題之一。復合型人才的短缺對進入市場的新企業構成了較高的人才壁壘。

（3）規模壁壘

機器視覺行業下游客戶涵蓋消費電子、汽車電子、半導體、通信設備等多個產品領域，對技術水平要求較高，導致機器視覺企業一般需預先投入大量資金進行產品的研發及生產。為了滿足不同客戶對設備檢測精度及可靠性要求，行業內的生產企業需要針對客戶產品質量檢測要求投入大量資金研發相應配套的視覺檢測設備，對企業的研發能力要求較高。同時，公司的生產能力、經營能力、資源整合能力等均具備一定要求，因此規模亦構成了市場新入者進入該行業的壁壘。

（4）客戶壁壘

由于電子制造業終端及相關組件、電子元器件對生產工藝的精細度及技術含量均要求較高，對相應機器視覺檢測設備的專業性要求也同步提高，故下游客戶對供應商的選擇會較為謹慎，通常需要綜合考察供應商的產品質量及穩定性、技術研發能力、品牌形象、管理體系、生產管理流程等多方面因素，因此進入下游客戶采購體系需要經歷較長時間的考察。

同時，由于客戶對自身產品生產的穩定性、及時性有較高需求，而供應商取得認證需要較高的時間和資金投入，故已經進入客戶采購體系的供應商一般會與客戶形成穩定的合作關系，對市場新入者形成一定的客戶壁壘。

（5）品牌壁壘

國內機器視覺市場經過多年發展，已經形成了較為穩定的競爭格局。主流的機器視覺設備供應商均具備一支技術優良、經驗豐富的專業研發團隊，亦在各自的領域樹立了自己的品牌地位，形成了較強的品牌效應。

由于機器視覺檢測設備的穩定運行對客戶的生產穩定性及生產效率具有至關重要的作用，且品牌知名度亦是產品及服務質量的保障，故在兼具性價比的情況下，客戶會選擇更加有品牌實力的設備供貨商規避變更供應商的更換成本。因此，品牌壁壘導致新設立的公司很難在行業內快速發展。

更多行業資料請參考普華有策咨詢《2022-2028年機器視覺行業細分市場調研及投資前景預測報告》，同時普華有策咨詢還提供產業研究報告、產業鏈咨詢、項目可行性報告、十四五規劃、BP商業計劃書、產業圖譜、產業規劃、藍白皮書、IPO募投可研、IPO工作底稿咨詢等服務。

目錄

第1章　機器視覺相關概述

1.1　機器視覺基本概述

1.1.1　機器視覺基本定義

1.1.2　計算機視覺的概念

1.1.3　機器視覺系統原理

1.1.4　機器視覺特點分析

1.1.5　機器視覺主要分類

1.1.6　機器視覺基本功能

1.1.7　機器視覺研究意義

1.2　人工智能相關概述

1.2.1　人工智能基本內涵

1.2.2　人工智能主要分類

1.2.3　人工智能特征分析

1.2.4　人工智能關鍵環節

1.2.5　人工智能技術層級

1.3　機器視覺技術

1.3.1　通用視覺識別技術

1.3.2　生物特征識別技術

1.3.3　光學字符識別技術

1.3.4　物體與場景識別技術

1.3.5　視頻對象提取技術

第2章　2017-2022年機器視覺行業發展環境分析

2.1　機器視覺行業相關支持政策

2.1.1　中國制造戰略要求

2.1.2　主要政策演變歷程

2.1.3　國家層面政策匯總

2.1.4　重點地區發展目標

2.1.5　“十四五”產業規劃

2.2　機器視覺行業基礎技術支撐

2.2.1　海量數據驅動

2.2.2　運算力提升

2.2.3　算法技術支持

2.2.4　深度學習助力

2.2.5　其他支撐技術

2.3　人工智能行業發展狀況分析

2.3.1　人工智能產業發展特征

2.3.2　人工智能產業逐步成熟

2.3.3　市場發展規模逐步上升

2.3.4　人工智能行業需求狀況

2.3.5　人工智能產業技術優勢

2.4　機器視覺代替人眼視覺的緊迫性

2.4.1　勞動力成本的提高

2.4.2　產品品質要求提高

2.4.3　生產效率提高需要

第3章　2017-2022年機器視覺產業發展分析

3.1　2017-2022年機器視覺產業鏈發展分析

3.1.1　產業鏈結構分析

3.1.2　產業鏈上游分析

3.1.3　產業鏈中游分析

3.1.4　產業鏈下游分析

3.2　2017-2022年全球機器視覺產業發展分析

3.2.1　行業發展歷程

3.2.2　市場發展規模

3.2.3　區域市場格局

3.2.4　主要產品廠商

3.2.5　市場競爭格局

3.2.6　市場需求結構

3.3　2017-2022年中國機器視覺產業發展分析

3.3.1　行業發展歷程

3.3.2　行業滲透率狀況

3.3.3　市場發展規模

3.3.4　成本構成狀況

3.3.5　技術專利狀況

3.3.6　企業發展路徑

3.4　2017-2022年機器視覺市場競爭狀況

3.4.1　市場主體類型

3.4.2　競爭梯隊劃分

3.4.3　企業競爭實力

3.4.4　企業區域分布

3.4.5　競爭狀態分析

3.4.6　科技企業布局

3.5　機器視覺產業商業模式分析

3.5.1　采購模式分析

3.5.2　生產模式分析

3.5.3　銷售模式分析

3.6　機器視覺市場應用領域分析

3.6.1　應用領域分布

3.6.2　下游應用結構

3.6.3　工業市場應用

3.6.4　消費電子領域

3.6.5　半導體領域

3.6.6　防疫領域應用

第4章　2017-2022年機器視覺產業上游零部件產業發展分析

4.1　機器視覺光源市場分析

4.1.1　機器視覺光源概述

4.1.2　機器視覺光源特點

4.1.3　LED照明產業規模

4.1.4　LED照明發展前景

4.2　機器視覺鏡頭市場發展分析

4.2.1　機器視覺鏡頭概述

4.2.2　光學鏡頭產業結構

4.2.3　光學鏡頭主要特征

4.2.4　光學鏡頭市場規模

4.2.5　光學鏡頭競爭狀況

4.2.6　光學鏡頭行業壁壘

4.2.7　技術發展趨勢分析

4.2.8　行業發展機遇分析

4.3　3D傳感攝像頭市場分析

4.3.1　3D傳感攝像頭基本介紹

4.3.2　3D傳感攝像頭關鍵部件

4.3.3　3D傳感攝像頭產業鏈

4.3.4　3D傳感攝像頭應用領域

4.3.5　3D傳感攝像頭市場格局

4.3.6　3D傳感攝像頭市場前景

4.4　機器視覺相機市場發展分析

4.4.1　機器視覺相機的分類

4.4.2　機器視覺相機的核心

4.4.3　機器視覺相機產業鏈

4.4.4　機器視覺相機市場規模

4.4.5　機器視覺相機市場主體

4.4.6　機器視覺相機發展前景

4.5　機器視覺系統其他市場分析

4.5.1　機器視覺軟件概述

4.5.2　機器視覺圖像采集卡

4.5.3　機器視覺處理芯片

第5章　2017-2022年工業機器視覺市場應用分析

5.1　智能制造市場應用分析

5.1.1　智能制造產業鏈

5.1.2　機器視覺技術應用

5.1.3　檢測及測量應用

5.1.4　引導與定位應用

5.1.5　識別與分析應用

5.2　半導體制造市場發展分析

5.2.1　半導體制造業規模

5.2.2　機器視覺技術應用

5.2.3　機器視覺定位應用

5.2.4　機器視覺檢測應用

5.2.5　機器視覺讀碼技術

5.3　電子制造市場應用分析

5.3.1　電子制造業供應鏈

5.3.2　電子制造業自動化

5.3.3　機器視覺應用現狀

5.3.4　機器視覺應用需求

5.3.5　機器視覺應用前景

5.4　工業機器人市場應用分析

5.4.1　工業機器人發展意義

5.4.2　工業機器人市場規模

5.4.3　機器視覺的應用優勢

5.4.4　機器視覺的應用前景

5.5　智能物流市場應用分析

5.5.1　智能物流市場規模

5.5.2　物流機器視覺系統

5.5.3　自動化系統集成

5.6　其他領域市場應用分析

5.6.1　汽車制造應用

5.6.2　生物醫療應用

5.6.3　農業領域應用

5.6.4　食品及包裝機械

第6章　機器視覺消費領域市場應用分析——識別市場

6.1　圖像識別技術分類

6.1.1　生物識別

6.1.2　人臉識別

6.1.3　虹膜識別

6.1.4　視頻識別

6.1.5　場景識別

6.1.6　深度學習

6.2　圖像識別細分領域機器視覺應用分析

6.2.1　機器視覺應用現狀

6.2.2　人臉識別應用規模

6.2.3　虹膜識別應用現狀

6.2.4　語音識別應用現狀

6.3　圖像識別領域機器視覺應用分析

6.3.1　安防領域應用

6.3.2　政府軍方領域

6.3.3　銀行金融領域

6.3.4　教育領域應用

6.4　圖像識別領域機器視覺應用前景分析

6.4.1　生物識別發展規模

6.4.2　生物識別發展前景

6.4.3　生物識別投資領域

6.4.4　機器視覺應用前景

第7章　2017-2022年機器視覺消費領域市場應用分析——無人駕駛市場

7.1　無人駕駛行業發展分析

7.1.1　無人駕駛技術階段

7.1.2　無人駕駛汽車系統

7.1.3　智能駕駛市場規模

7.1.4　無人駕駛融資現狀

7.1.5　無人駕駛制約因素

7.1.6　無人駕駛投資建議

7.2　無人駕駛領域機器視覺發展綜述

7.2.1　無人駕駛感知系統介紹

7.2.2　機器視覺技術重要作用

7.2.3　視覺傳感技術工作原理

7.2.4　機器視覺技術應用現狀

7.2.5　機器視覺企業布局動態

7.3　ADAS輔助駕駛視覺系統發展狀況

7.3.1　前裝ADAS標準配置量

7.3.2　前裝ADAS系統競爭格局

7.3.3　ADAS視覺系統基本原理

7.3.4　ADAS視覺系統傳感器

7.3.5　ADAS視覺系統發展前景

7.4　無人駕駛領域機器視覺市場發展前景分析

7.4.1　無人駕駛汽車市場發展前景

7.4.2　無人駕駛機器視覺發展空間

7.4.3　無人駕駛機器視覺投資機遇

第8章　2017-2022年機器視覺消費領域市場應用分析——無人機市場

8.1　無人機行業發展分析

8.1.1　無人機產業鏈

8.1.2　行業支持政策

8.1.3　行業發展規模

8.1.4　細分市場結構

8.1.5　行業投資狀況

8.1.6　行業發展趨勢

8.2　智能無人機機器視覺關鍵硬件技術分析

8.2.1　雙目機器視覺

8.2.2　紅外激光視覺

8.2.3　超聲波探測

8.3　智能無人機機器視覺關鍵軟件技術分析

8.3.1　光流算法

8.3.2　圖像分割算法

8.3.3　圖像識別算法

8.3.4　人臉識別算法

8.3.5　語音識別算法

8.4　智能無人機應用分析

8.4.1　應用市場環境

8.4.2　潛在應用市場

8.4.3　技術發展現狀

8.4.4　技術融合發展

8.5　智能無人機產業發展前景及趨勢分析

8.5.1　無人機未來發展趨勢

8.5.2　無人機芯片發展展望

8.5.3　無人機軟件發展趨勢

第9章　2017-2022年機器視覺消費領域市場應用分析——服務機器人市場

9.1　服務機器人產業發展分析

9.1.1　市場發展規模

9.1.2　細分市場規模

9.1.3　市場發展態勢

9.1.4　市場競爭格局

9.1.5　區域發展格局

9.1.6　企業布局動態

9.1.7　AI助推產業發展

9.2　服務機器人核心技術模塊分析

9.2.1　多模態交互技術

9.2.2　技術發展成熟度

9.2.3　多模態交互融合

9.3　掃地機器人領域中機器視覺應用分析

9.3.1　機器視覺應用優勢

9.3.2　機器視覺應用特征

9.3.3　機器視覺產品現狀

9.4　新興服務機器人領域中機器視覺應用分析

9.4.1　仿生型機器人

9.4.2　搬運機器人

9.4.3　教育機器人

9.5　服務機器人領域機器視覺應用前景分析

9.5.1　服務機器人未來發展趨勢

9.5.2　服務機器人市場發展前景

9.5.3　醫療服務機器人應用前景

第10章　機器視覺產業重點企業分析

10.1　企業A

10.1.1　企業發展概況

10.1.2　主要產品范圍

10.1.3　企業經營狀況分析

10.2　企業B

10.2.1　企業發展概況

10.2.2　主營業務分析

10.2.3　產品種類分析

10.2.4　企業經營狀況分析

10.3     企業C  

10.3.1　企業發展概況

10.3.2　公司主要產品

10.3.3　機器視覺業務

10.3.4　經營效益分析

10.3.5　業務經營分析

10.3.6　財務狀況分析

10.3.7　核心競爭力分析

10.3.8　公司發展戰略

10.4　企業D

10.4.1　企業發展概況

10.4.2　機器視覺業務

10.4.3　經營效益分析

10.4.4　業務經營分析

10.4.5　財務狀況分析

10.4.6　核心競爭力分析

10.4.7　公司發展戰略

10.5　企業E

10.5.1　企業發展概況

10.5.2　機器視覺業務

10.5.3　經營效益分析

10.5.4　業務經營分析

10.5.5　財務狀況分析

10.5.6　核心競爭力分析

10.5.7　公司發展戰略

10.6　企業F

10.6.1　企業發展概況

10.6.2　主要業務產品

10.6.3　經營效益分析

10.6.4　業務經營分析

10.6.5　財務狀況分析

10.6.6　核心競爭力分析

第11章　2022-2028年機器視覺產業發展前景及市場規模預測

11.1　機器視覺產業發展前景展望

11.2　機器視覺產業發展趨勢分析

11.2.1　產業發展趨勢

11.2.2　硬件發展趨勢

11.2.3　技術發展趨勢

11.3　2022-2028年中國機器視覺產業預測分析

11.3.1　2022-2028年中國機器視覺產業影響因素分析

11.3.2　2022-2028年中國機器視覺產業市場規模預測

第12章　2017-2022年機器視覺行業投資分析及新進入這所須知的壁壘

11.1　人工智能相關企業融資案例

12.2　機器視覺行業投資風險分析

12.3　機器視覺領域投資機會分析

12.3.1　智能制造領域機會

12.3.2　安防領域投資機會

12.3.3　汽車領域投資機會

12.3.4　新興服務領域機會

12.4　機器視覺行業投資壁壘分析

12.4.1　行業技術壁壘

12.4.2　人才競爭壁壘

12.4.3　品牌建設壁壘

12.4.4　其他壁壘