1、工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷四個階段
根據(jù)觀研報告網(wǎng)發(fā)布的《中國工業(yè)機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀深度研究與投資前景預測報告（2025-2032）》顯示，工業(yè)機器視覺是指應用在工業(yè)自動化領(lǐng)域中，通過機器視覺產(chǎn)品代替人眼捕獲并處理分析圖像，根據(jù)輸出的結(jié)果為設備執(zhí)行其功能提供操作指引的硬件和軟件算法的組合，其主要功能包括識別、測量、定位和檢測。
工業(yè)機器視覺功能簡介
| 主要功能 | 描述 |
| 識別 | 甄別目標物體的物理特征，如外形、顏色等 |
| 測量 | 把獲取的圖像像素信息標定成常用的度量衡單位，再精確計算出目標物體的幾何尺寸 |
| 定位 | 獲取目標物體的位置和姿態(tài)信息，從而輔助執(zhí)行后續(xù)操作 |
| 檢測 | 對目標物體進行外觀檢測，判斷是否存在缺陷等 |
資料來源：觀研天下整理
目前，我國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展可分為四個階段：
我國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展歷程
資料來源：觀研天下整理
2、我國工業(yè)機器視覺行業(yè)市場規(guī)模不斷擴大
機器視覺作為工業(yè)智能制造發(fā)展的關(guān)鍵支撐技術(shù)之一，將在工業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮越來越重要作用，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本，并推動制造業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。隨著工業(yè)機器視覺核心技術(shù)的不斷突破與應用領(lǐng)域的不斷拓展，行業(yè)市場規(guī)模不斷擴大。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，我國工業(yè)機器視覺行業(yè)市場規(guī)模由2020年的83.3億元增長至2024年的268.3億元，年復合增長率34.0%，預計2029年行業(yè)市場規(guī)模將達到630.1億元。
數(shù)據(jù)來源：觀研天下整理
3、工業(yè)機器視覺行業(yè)應用領(lǐng)域不斷擴展，市場需求潛力大
目前，我國工業(yè)機器視覺下游為各行業(yè)應用集成與服務，主要應用于3C電子、半導體、汽車、光伏、鋰電等領(lǐng)域。其中，半導體、汽車、光伏等產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，為工業(yè)機器視覺行業(yè)需求增長提供強勁動力。例如，半導體領(lǐng)域，工業(yè)機器視覺主要用于晶圓檢測、芯片封裝檢測、PCB缺陷檢測、SMT元件定位與檢測、屏幕檢測等，精度要求極高。2024年，隨著半導體訂單恢復，其市場規(guī)?；嘏?，達14042.5億元，同比增長10.8%。預計2025年我國半導體市場規(guī)模增長至14656.29億元，同比增長4.4%。
數(shù)據(jù)來源：觀研天下整理
工業(yè)機器視覺下游應用領(lǐng)域
| 領(lǐng)域 | 具體應用 |
| 新能源（鋰電、光伏） | 極片檢測、電芯外觀/尺寸檢測、焊接質(zhì)量檢測、電池組裝配引導、硅片/電池片缺陷檢測等需求巨大且要求高，是當前增長最強勁的引擎。 |
| 半導體/電子 | 晶圓檢測、芯片封裝檢測、PCB缺陷檢測、SMT元件定位與檢測、屏幕檢測等，精度要求極高。 |
| 汽車及零部件 | 零部件尺寸測量、表面缺陷檢測、裝配引導、車身定位等，應用成熟且持續(xù)深化。 |
| 物流與倉儲 | 包裹/條碼識別、尺寸測量、分揀引導、倉儲機器人視覺導航。 |
| 食品與醫(yī)藥 | 包裝完整性檢測、生產(chǎn)日期識別、異物檢測、藥品包裝與標簽檢測，對衛(wèi)生和安全要求高。 |
| 其他 | 金屬加工、玻璃制造、紡織等。 |
資料來源：觀研天下整理
長遠來看，隨著產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和機器視覺的發(fā)展創(chuàng)新，工業(yè)機器視覺解決方案將應用到更多行業(yè)中，為更多工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自動化穩(wěn)定高效生產(chǎn)提供強有力的支持。比如，工業(yè)機器視覺應用將從目前的單點檢測/定位向全流程質(zhì)量監(jiān)控、智能產(chǎn)線協(xié)同、預測性維護等更深層次發(fā)展，并不斷向更多傳統(tǒng)行業(yè)滲透（如農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)等）。
4、人工智能、算力產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，為工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展帶來新機遇
此外，近年來，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展為工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展帶來新的機遇，主要體現(xiàn)在前沿技術(shù)的逐步成熟和應用，工業(yè)機器視覺解決方案將更加智能化。例如，深度學習算法的應用可使機器視覺設備具有更高的圖像識別能力和實時分析能力，增強學習算法的應用可使機器視覺設備具備更強的學習和適應能力，提高解決方案的準確性和穩(wěn)定性。
工業(yè)機器視覺還將更深度地與機器人技術(shù)、自動化控制、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)融合，成為智能工廠不可或缺的“眼睛”和“大腦”。
而隨著計算機軟硬件技術(shù)的不斷進步，工業(yè)機器視覺的算力和速度也將進一步提升。（WYD）
【版權(quán)提示】觀研報告網(wǎng)倡導尊重與保護知識產(chǎn)權(quán)。未經(jīng)許可，任何人不得復制、轉(zhuǎn)載、或以其他方式使用本網(wǎng)站的內(nèi)容。如發(fā)現(xiàn)本站文章存在版權(quán)問題，煩請?zhí)峁┌鏅?quán)疑問、身份證明、版權(quán)證明、聯(lián)系方式等發(fā)郵件至kf@chinabaogao.com，我們將及時溝通與處理。
