限时福利｜2022机器视觉蓝皮书首次公开-附下载

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*本文共约 2481 字，阅读完成需 5 分钟。

机器视觉定义

根据美国制造工程师协会机器视觉分会与美国机器人工业协会的定义：机器视觉是基于软件与硬件的组合，通过光学装置和非接触式的传感器自动地接受一个真实物体的图像，并利用软件算法处理图像以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

机器视觉技术涉及计算机科学、人工智能、信号处理、机器学习、光学、自动化流程作业等相关技术，主要采用适合被测物体的多角度光源（可见光、红外光、X射线等）及图像摄取装置（CMO、CCD等）获取检测对象的图像，并转换成图像信号输入计算机，再通过软件处理图像并从中提取所需目标特征，最后对图像进行分析、处理，最终用于实际检测、测量、识别和定位。

机器视觉特点

机器视觉技术将“机器代替人眼”的理念应用于工业制造中，相比于人眼观测，具有精确性强、速度快、适应性强、客观性高、重复性强、检测效果稳定可靠、效率高、方便信息采集等优点，是工业制造数字化、网络化、智能化的未来发展方向。

资料来源：公开资料，高工机器人产业研究所（GGII）整理

机器视觉市场发展概况

中国机器视觉行业是伴随中国工业化进程的发展而崛起的，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖了国民经济中的各个领域。近十年来，机器视觉技术在工业领域的应用日趋广泛，随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，机器视觉技术已经在消费电子、汽车制造、新能源、半导体等多个行业应用。

2021年，新能源行业的蓬勃发展以及疫情影响下物流行业的爆发拉动了相关企业的扩产需求，视觉检测与视觉定位产品需求增长明显。GGII数据显示，2021年2D视觉市场规模约为117.20亿元，3D视觉市场约为11.51亿元；此外，传统工业产品的回暖也为机器视觉带来生机，增长趋势明显。

机器视觉行业需求分析

机器视觉是智能装备的“眼睛”，可以为各个行业提供可视化的解决方案，因此机器视觉拥有非常广泛的下游应用空间，下游需求量大。而从实际应用来看，目前我国机器视觉行业在工业场景中渗透率仍处于极低水平，总体渗透率约为5%左右，对比工业场景庞大的体量而言，机器视觉行业仍有较大发展空间。

随着生产自动化进程的不断深入，各个行业对于机器视觉的需求开始爆发。GGII统计数据显示，2021年，2D视觉市场规模增速超过30%，3D视觉市场规模增速超过100%。下游行业需求的持续增长，加之上游芯片短缺，导致我国机器视觉市场一度出现“供不应求”的情况。

2021年伴随全球进入后疫情时代，国民经济逐渐复苏，“机器换人”需求大幅度提升，为智能制造、人工智能、新型医疗技术、新材料和新通讯技术的发展带来良好机遇。从另一方面来看，随着我国老龄化人口数量不断上升，出生率处于较低水平，中国劳动力人口将逐步递减，人力成本进一步提升的趋势不可避免；与此同时，智能制造、柔性生产将在制造业领域逐步推进，在其带动下，机器视觉产品的需求面将越来越广、需求量逐步提升。

机器视觉行业发展趋势

从短期来看，持续的芯片短缺，疫情影响下物流受限以及原材料价格上升等多种因素叠加影响下，对视觉厂商在供应链整合、成本、产品交付方面都带来了较大压力。

中长期来看，中国制造业由自动化向智能化升级的趋势愈加明显，其中对于智能设备、智能软件、智能传感等相关产品的需求将形成长期的拉动效应，机器视觉作为AI+工业的典型载体，其应用正从点—线—面的路径延伸开来，视觉技术的持续进步将为产业化应用带来更大的助力。

本蓝皮书根据机器视觉行业的发展态势，结合机器视觉产业链各环节的技术特点，对2D和3D视觉做了对比分析，同时对机器视觉的应用现状、应用场景和应用趋势进行分析，其中也展示了较多3D视觉的应用场景和案例，旨在厘清机器视觉的发展脉络，帮助机器视觉相关企业及投资机构了解当前机器视觉行业的最新态势，把握市场机会，做出正确经营决策。

机器视觉蓝皮书

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