報(bào)告簡介
一、機(jī)器視覺行業(yè)基本情況
機(jī)器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡單說來，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是通過機(jī)器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
機(jī)器視覺是一項(xiàng)綜合技術(shù)，包括圖像處理、機(jī)械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)（圖像增強(qiáng)和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。一個(gè)典型的機(jī)器視覺應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機(jī)械控制執(zhí)行模塊。機(jī)器視覺系統(tǒng)最基本的特點(diǎn)就是提高生產(chǎn)的靈活性和自動化程度。
機(jī)器視覺系統(tǒng)主要構(gòu)成
相對人類視覺，機(jī)器視覺在速度、感光范圍、觀測精度、環(huán)境要求等方面都存在顯著優(yōu)勢，特別在有害環(huán)境下或重復(fù)性工作環(huán)境下。在一些不適于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機(jī)器視覺來替代人工視覺。同時(shí)，在大批量重復(fù)性工業(yè)生產(chǎn)過程中，用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)的效率和自動化程度。
機(jī)器視覺與人類視覺的對比
機(jī)器視覺讓機(jī)器擁有了像人一樣的視覺功能，能更好地實(shí)現(xiàn)各種檢測、測量、識別和判斷功能。隨著各類技術(shù)的不斷完善，機(jī)器視覺下游應(yīng)用領(lǐng)域也不斷拓寬，從最開始主要用于電子裝配檢測，已發(fā)展到在識別、檢測、測量和機(jī)械手定位等越來越廣泛的工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域。速度快、信息量大、功能多也日益成為機(jī)器視覺技術(shù)的主要特點(diǎn)。
機(jī)器視覺應(yīng)用領(lǐng)域分析
二、機(jī)器視覺市場規(guī)模分析
機(jī)器視覺是機(jī)器人自主行動的前提，能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對于外界環(huán)境的觀察、識別以及判斷等功能，對于人工智能的發(fā)展具有極其重要的作用，是人工智能范疇最重要的前沿分支之一，機(jī)器視覺技術(shù)在國內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)中占比超過40%，其中國內(nèi)占比達(dá)到了46%。
機(jī)器視覺在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用占比情況
現(xiàn)代工業(yè)自動化技術(shù)日趨成熟，越來越多的制造企業(yè)考慮如何采用機(jī)器視覺來幫助生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)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(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益最大化。機(jī)器視覺作為新興技術(shù)被寄予厚望，被認(rèn)為是自動化行業(yè)一個(gè)具備光明前景的細(xì)分市場。機(jī)器視覺由于技術(shù)本身存在的優(yōu)越性在許多領(lǐng)域有很好的發(fā)展前景。
從全球范圍看，由于下游消費(fèi)電子、汽車、半導(dǎo)體、醫(yī)藥等行業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，全球機(jī)器視覺市場規(guī)模呈快速增長趨勢，2017年已突破80億美元，并預(yù)計(jì)到2020年全球市場規(guī)模將達(dá)到125億美元，2025年將超過192億美元。
從長遠(yuǎn)的潛在市場規(guī)模來看，當(dāng)前只有5%的潛在用戶使用了機(jī)器視覺，也就是還有95%的潛在用戶需要但還沒有用上機(jī)器視覺，全部潛力發(fā)揮出來后，全球的市場可達(dá)到1200億美元。
全球機(jī)器視覺市場規(guī)模情況
國內(nèi)方面，受益于配套基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善、制造業(yè)總體規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大、智能化水平不斷提高、政策利好等因素，中國機(jī)器視覺市場需求不斷增長。2018年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模首次超過100億元。隨著行業(yè)技術(shù)提升、產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域更廣泛，未來機(jī)器視覺市場將進(jìn)一步擴(kuò)大，預(yù)計(jì)2019年市場規(guī)模將近125億元，2023年將達(dá)到197億元，2019-2023年復(fù)合增長率超12%。
國內(nèi)機(jī)器視覺市場規(guī)模預(yù)測
三、機(jī)器視覺行業(yè)競爭形勢分析
目前，全球機(jī)器視覺行業(yè)呈現(xiàn)兩強(qiáng)對峙狀態(tài)，日本基恩士、美國康耐視兩大巨頭幾乎壟斷了全球50%以上的市場�？傮w來說，大型跨國公司在本行業(yè)占據(jù)了行業(yè)價(jià)值鏈的高端，擁有較為穩(wěn)定的市場份額和利潤水平；國內(nèi)企業(yè)主要在中低端市場進(jìn)行競爭，相對來說利潤水平偏低，但是部分深耕細(xì)分領(lǐng)域的企業(yè)依靠對客戶需求的深刻理解和豐富的經(jīng)驗(yàn)也擁有良好的生存發(fā)展空間。
機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)代表性企業(yè)情況
報(bào)告目錄
2020-2024年機(jī)器視覺行業(yè)投資前景預(yù)測及產(chǎn)業(yè)供需格局預(yù)測研究分析報(bào)告
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第一章 機(jī)器視覺相關(guān)概述
1.1 機(jī)器視覺基本概述
1.1.1 機(jī)器視覺基本定義
1.1.2 機(jī)器視覺系統(tǒng)原理
1.1.3 機(jī)器視覺特點(diǎn)分析
1.1.4 機(jī)器視覺主要分類
1.1.5 機(jī)器視覺發(fā)展歷程
1.1.6 機(jī)器視覺研究意義
1.2 人工智能相關(guān)概述
1.2.1 人工智能基本內(nèi)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(guān)鍵環(huán)節(jié)
1.2.5 人工智能技術(shù)層級
1.3 機(jī)器視覺技術(shù)
1.3.1 通用視覺識別技術(shù)
1.3.2 生物特征識別技術(shù)
1.3.3 光學(xué)字符識別技術(shù)
1.3.4 物體與場景識別技術(shù)
1.3.5 視頻對象提取技術(shù)
第二章 2017-2019年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析
2.1 2017-2019年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析
2.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析
2.1.2 產(chǎn)業(yè)鏈上游分析
2.1.3 產(chǎn)業(yè)鏈中游分析
2.1.4 產(chǎn)業(yè)鏈下游分析
2.2 機(jī)器視覺光源市場分析
2.2.1 機(jī)器視覺光源概述
2.2.2 機(jī)器視覺光源特點(diǎn)
2.2.3 LED照明產(chǎn)業(yè)規(guī)模
2.2.4 LED照明發(fā)展趨勢
2.3 機(jī)器視覺鏡頭市場發(fā)展分析
2.3.1 機(jī)器視覺鏡頭概述
2.3.2 光學(xué)鏡頭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)
2.3.3 光學(xué)鏡頭競爭狀況
2.3.4 3D視覺攝像頭前景
2.4 機(jī)器視覺相機(jī)市場發(fā)展分析
2.4.1 機(jī)器視覺相機(jī)基本介紹
2.4.2 機(jī)器視覺相機(jī)性能特征
2.4.3 CMOS傳感器市場規(guī)模
2.4.4 機(jī)器視覺相機(jī)市場競爭
2.4.5 機(jī)器視覺相機(jī)市場前景
2.5 機(jī)器視覺系統(tǒng)其他市場分析
2.5.1 機(jī)器視覺軟件概述
2.5.2 機(jī)器視覺圖像采集卡
2.5.3 機(jī)器視覺處理芯片
第三章 2017-2019年機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
3.1 機(jī)器視覺行業(yè)相關(guān)支持政策
3.1.1 “中國制造2025”戰(zhàn)略的要求
3.1.2 人工智能納入科技創(chuàng)新規(guī)劃
3.1.3 人工智能行動實(shí)施方案發(fā)布
3.1.4 人工智能發(fā)展規(guī)劃正式發(fā)布
3.1.5 人工智能產(chǎn)業(yè)三年行動計(jì)劃
3.1.6 人工智能高校人才培養(yǎng)計(jì)劃
3.2 機(jī)器視覺行業(yè)基礎(chǔ)技術(shù)支撐
3.2.1 海量數(shù)據(jù)為機(jī)器視覺發(fā)展提供動力
3.2.2 運(yùn)算力大幅提升推進(jìn)機(jī)器視覺發(fā)展
3.2.3 深度學(xué)習(xí)算法極大提高識別準(zhǔn)確率
3.2.4 人工智能應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)的重要分支
3.3 人工智能進(jìn)入爆發(fā)式增長期
3.3.1 人工智能行業(yè)發(fā)展提速
3.3.2 人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)
3.3.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
3.3.4 人工智能人才投入狀況
3.4 機(jī)器視覺代替人眼視覺的緊迫性
3.4.1 勞動力成本的提高
3.4.2 產(chǎn)品品質(zhì)要求提高
3.4.3 生產(chǎn)效率提高需要
第四章 2017-2019年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.1 2017-2019年全球機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
4.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.1.3 市場參與主體
4.1.4 市場發(fā)展規(guī)模
4.2 2017-2019年中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.2.1 行業(yè)滲透率現(xiàn)狀
4.2.2 市場發(fā)展規(guī)模
4.2.3 產(chǎn)業(yè)地域分布
4.3 2017-2019年機(jī)器視覺市場競爭狀況
4.3.1 市場參與主體
4.3.2 市場競爭格局
4.3.3 企業(yè)業(yè)務(wù)分析
4.3.4 企業(yè)布局動態(tài)
4.3.5 細(xì)分領(lǐng)域競爭
4.4 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析
4.4.1 商業(yè)模式全景
4.4.2 軟件服務(wù)模式
4.4.3 軟硬件一體化
4.5 2017-2019年機(jī)器視覺市場應(yīng)用分析
4.5.1 市場應(yīng)用領(lǐng)域
4.5.2 工業(yè)市場應(yīng)用
4.5.3 消費(fèi)應(yīng)用領(lǐng)域
第五章 2017-2019年工業(yè)機(jī)器視覺市場應(yīng)用分析
5.1 智能制造市場應(yīng)用分析
5.1.1 智能制造產(chǎn)業(yè)鏈
5.1.2 機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用
5.1.3 檢測及測量應(yīng)用
5.1.4 引導(dǎo)與定位應(yīng)用
5.1.5 識別與分析應(yīng)用
5.2 半導(dǎo)體制造市場發(fā)展分析
5.2.1 半導(dǎo)體制造業(yè)規(guī)模
5.2.2 機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用
5.2.3 機(jī)器視覺定位應(yīng)用
5.2.4 機(jī)器視覺檢測應(yīng)用
5.2.5 機(jī)器視覺讀碼技術(shù)
5.3 電子制造市場應(yīng)用分析
5.3.1 電子制造業(yè)供應(yīng)鏈
5.3.2 電子制造業(yè)自動化
5.3.3 機(jī)器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀
5.3.4 機(jī)器視覺應(yīng)用規(guī)模
5.4 工業(yè)機(jī)器人市場應(yīng)用分析
5.4.1 工業(yè)機(jī)器人發(fā)展意義
5.4.2 工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模
5.4.3 機(jī)器視覺的應(yīng)用優(yōu)勢
5.4.4 機(jī)器視覺的應(yīng)用前景
5.5 智能物流市場應(yīng)用分析
5.5.1 智能物流市場規(guī)模
5.5.2 物流機(jī)器視覺系統(tǒng)
5.5.3 自動化系統(tǒng)集成
5.6 其他領(lǐng)域市場應(yīng)用分析
5.6.1 汽車制造應(yīng)用
5.6.2 生物醫(yī)療應(yīng)用
5.6.3 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域
5.6.4 食品及包裝機(jī)械
第六章 2017-2019年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——識別市場
6.1 圖像識別技術(shù)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(xué)習(xí)
6.2 2017-2019年圖像識別細(xì)分領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析
6.2.1 機(jī)器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀
6.2.2 人臉識別應(yīng)用規(guī)模
6.2.3 虹膜識別應(yīng)用現(xiàn)狀
6.2.4 手勢識別應(yīng)用現(xiàn)狀
6.3 2017-2019年圖像識別領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析
6.3.1 安防領(lǐng)域應(yīng)用
6.3.2 政府軍方領(lǐng)域
6.3.3 銀行金融領(lǐng)域
6.3.4 教育領(lǐng)域應(yīng)用
6.4 2017-2019年圖像識別領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用前景分析
6.4.1 生物識別發(fā)展前景
6.4.2 生物識別投資領(lǐng)域
6.4.3 機(jī)器視覺應(yīng)用前景
第七章 2017-2019年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人駕駛市場
7.1 2017-2019年無人駕駛行業(yè)發(fā)展分析
7.1.1 無人駕駛技術(shù)階段
7.1.2 無人駕駛汽車系統(tǒng)
7.1.3 智能駕駛市場規(guī)模
7.2 2017-2019年無人駕駛領(lǐng)域機(jī)器視覺發(fā)展?fàn)顩r
7.2.1 無人駕駛感知系統(tǒng)介紹
7.2.2 機(jī)器視覺技術(shù)重要作用
7.2.3 視覺傳感技術(shù)工作原理
7.2.4 機(jī)器視覺市場企業(yè)布局
7.3 ADAS輔助駕駛視覺系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r
7.3.1 ADAS視覺系統(tǒng)基本原理
7.3.2 ADAS視覺系統(tǒng)傳感器
7.3.3 ADAS視覺系統(tǒng)發(fā)展前景
7.4 無人駕駛領(lǐng)域機(jī)器視覺市場發(fā)展前景分析
7.4.1 無人駕駛汽車市場發(fā)展前景
7.4.2 無人駕駛機(jī)器視覺發(fā)展空間
7.4.3 無人駕駛機(jī)器視覺投資機(jī)遇
第八章 2017-2019年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人機(jī)市場
8.1 2017-2019年無人機(jī)行業(yè)發(fā)展分析
8.1.1 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
8.1.2 行業(yè)支持政策
8.1.3 行業(yè)發(fā)展規(guī)模
8.1.4 行業(yè)投資狀況
8.1.5 行業(yè)發(fā)展趨勢
8.2 智能無人機(jī)機(jī)器視覺關(guān)鍵硬件技術(shù)分析
8.2.1 雙目機(jī)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(jī)機(jī)器視覺關(guān)鍵軟件技術(shù)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 2017-2019年智能無人機(jī)應(yīng)用分析
8.4.1 應(yīng)用市場環(huán)境
8.4.2 潛在應(yīng)用市場
8.4.3 技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
8.4.4 產(chǎn)業(yè)價(jià)值分析
8.5 智能無人機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
8.5.1 無人機(jī)未來發(fā)展趨勢
8.5.2 關(guān)鍵芯片發(fā)展展望
8.5.3 軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
第九章 2017-2019年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——服務(wù)機(jī)器人市場
9.1 2017-2019年服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
9.1.1 市場發(fā)展規(guī)模
9.1.2 細(xì)分市場規(guī)模
9.1.3 市場競爭格局
9.1.4 AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展
9.2 服務(wù)機(jī)器人核心技術(shù)模塊分析
9.2.1 多模態(tài)交互技術(shù)
9.2.2 技術(shù)發(fā)展成熟度
9.2.3 多模態(tài)交互融合
9.3 掃地機(jī)器人領(lǐng)域中機(jī)器視覺應(yīng)用分析
9.3.1 機(jī)器視覺應(yīng)用優(yōu)勢
9.3.2 機(jī)器視覺應(yīng)用特征
9.3.3 機(jī)器視覺產(chǎn)品現(xiàn)狀
9.4 新興服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域中機(jī)器視覺應(yīng)用分析
9.4.1 仿生型機(jī)器人
9.4.2 搬運(yùn)機(jī)器人
9.4.3 情感交互型機(jī)器人
9.5 服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用前景分析
9.5.1 服務(wù)機(jī)器人未來發(fā)展前景
9.5.2 家用服務(wù)機(jī)器人市場空間
9.5.3 醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用前景
第十章 2016-2019年國內(nèi)外機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析
10.1 康耐視
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 主營業(yè)務(wù)分析
10.1.3 企業(yè)經(jīng)營狀況
10.1.4 產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域
10.2 基恩士
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 主營業(yè)務(wù)分析
10.2.3 企業(yè)經(jīng)營狀況
10.2.4 產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域
10.3 勁拓股份
10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.3.2 機(jī)器視覺業(yè)務(wù)
10.3.3 經(jīng)營效益分析
10.3.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.3.5 財(cái)務(wù)狀況分析
10.3.6 核心競爭力分析
10.3.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.3.8 未來前景展望
10.4 大恒科技
10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.4.2 機(jī)器視覺業(yè)務(wù)
10.4.3 經(jīng)營效益分析
10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.4.5 財(cái)務(wù)狀況分析
10.4.6 核心競爭力分析
10.4.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.4.8 未來前景展望
10.5 天準(zhǔn)科技
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 企業(yè)核心產(chǎn)品
10.5.3 經(jīng)營效益分析
10.5.4 財(cái)務(wù)狀況分析
10.5.5 未來發(fā)展前景
10.6 海康威視
10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.6.2 機(jī)器視覺業(yè)務(wù)
10.6.3 經(jīng)營效益分析
10.6.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.6.5 財(cái)務(wù)狀況分析
10.6.6 核心競爭力分析
10.6.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.6.8 未來前景展望
第十一章 2017-2019年機(jī)器視覺行業(yè)投資分析及建議
11.1 人工智能行業(yè)投融資分析
11.1.1 行業(yè)投資規(guī)模
11.1.2 融資輪次分布
11.1.3 企業(yè)融資動態(tài)
11.2 機(jī)器視覺行業(yè)投融資分析
11.2.1 行業(yè)融資規(guī)模
11.2.2 企業(yè)融資動態(tài)
11.2.3 企業(yè)投資布局
11.3 機(jī)器視覺領(lǐng)域投資機(jī)會分析
11.3.1 智能制造領(lǐng)域機(jī)會
11.3.2 安防領(lǐng)域投資機(jī)會
11.3.3 汽車領(lǐng)域投資機(jī)會
11.3.4 新興服務(wù)領(lǐng)域機(jī)會
11.4 機(jī)器視覺行業(yè)投資壁壘分析
11.4.1 行業(yè)技術(shù)壁壘
11.4.2 人才競爭壁壘
11.4.3 品牌建設(shè)壁壘
11.4.4 客戶資源壁壘
11.5 中投產(chǎn)業(yè)研究院對機(jī)器視覺行業(yè)投資價(jià)值評估及建議
11.5.1 投資價(jià)值綜合評估
11.5.2 市場進(jìn)入時(shí)機(jī)判斷
11.5.3 行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)提示
11.5.4 行業(yè)投資策略建議
第十二章 2020-2024年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場規(guī)模預(yù)測
12.1 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景展望
12.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇
12.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?
12.1.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景
12.2 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析
12.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.2 硬件發(fā)展趨勢
12.2.3 技術(shù)發(fā)展趨勢
12.3 對2020-2024年中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)預(yù)測分析
12.3.1 2020-2024年中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)影響因素分析
12.3.2 2020-2024年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模預(yù)測
圖表目錄
圖表1 機(jī)器視覺系統(tǒng)原理
圖表2 機(jī)器視覺的分類
圖表3 計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展歷程
圖表4 人工智能架構(gòu)
圖表5 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的隸屬關(guān)系
圖表6 專用人工智能與通用人工智能的區(qū)別
圖表7 通用視覺識別技術(shù)流程
圖表8 物體與場景識別應(yīng)用場景
圖表9 機(jī)器視覺上下游產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽鈭D
圖表10 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈
圖表11 機(jī)器視覺核心零部件發(fā)展速度及國內(nèi)外廠商分布
圖表12 國內(nèi)外視覺處理芯片對比
圖表13 國內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對比
圖表14 計(jì)算機(jī)視覺四大技術(shù)
圖表15 LED光源、鹵素?zé)簟⒏哳l熒光燈性能對比
圖表16 機(jī)器視覺系統(tǒng)主要光源情況
圖表17 2012-2018年全球LED照明產(chǎn)業(yè)規(guī)模統(tǒng)計(jì)及增長情況
圖表18 影響機(jī)器視覺圖像質(zhì)量的主要設(shè)備
圖表19 常用鏡頭的主要特征對比
圖表20 光學(xué)鏡頭上下游示意圖
圖表21 CCD、CMOS相機(jī)性能對比
圖表22 發(fā)散反射光路原理
圖表23 核心軟件的分類與技術(shù)要求
圖表24 2009-2020年全球總體數(shù)據(jù)量
圖表25 計(jì)算機(jī)視覺算法發(fā)展歷史
圖表26 深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
圖表27 機(jī)器視覺是AI的重要分支之一
圖表28 人工智能市場規(guī)模
圖表29 中國人工智能市場結(jié)構(gòu)
圖表30 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
圖表31 2009-2018年城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)人員年平均工資及名義增速
圖表32 2017-2018年城鎮(zhèn)私營單位分地區(qū)就業(yè)人員年平均工資
圖表33 2017-2018年城鎮(zhèn)私營單位分行業(yè)就業(yè)人員年平均工資
圖表34 數(shù)字化應(yīng)用對中國GDP的額外貢獻(xiàn)率
圖表35 人工智能細(xì)分領(lǐng)域企業(yè)分布
圖表36 機(jī)器視覺產(chǎn)品主要廠商
圖表37 2014-2019年全球機(jī)器視覺市場規(guī)模及預(yù)測
圖表38 2011-2018年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模
圖表39 中國機(jī)器視覺行業(yè)企業(yè)地域分布占比
圖表40 機(jī)器視覺領(lǐng)域市場競爭格局
圖表41 我國機(jī)器視覺市場上的三種企業(yè)類型
圖表42 國內(nèi)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上公司類型分布
圖表43 機(jī)器視覺成本構(gòu)成
圖表44 機(jī)器視覺細(xì)分領(lǐng)域競爭格局
圖表45 在線API、離線SDK、私有云模式對比
圖表46 格靈深瞳智能交通大數(shù)據(jù)平臺
圖表47 工業(yè)機(jī)器視覺的工作環(huán)境
圖表48 智能制造三大板塊
圖表49 人工檢測與機(jī)器視覺檢測主要特點(diǎn)對比
圖表50 2013-2018中國IC制造業(yè)銷售額及增長率
圖表51 機(jī)器視覺四大功能在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表52 計(jì)算機(jī)視覺在半導(dǎo)體制造三大階段的應(yīng)用
圖表53 貼片機(jī)視覺自動對位系統(tǒng)構(gòu)成
圖表54 視覺檢測裝置原理
圖表55 視覺測量原理
圖表56 電子產(chǎn)品生產(chǎn)的三大階段
圖表57 電子行業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用占比
圖表58 2014-2018年工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域分布
圖表59 2013-2018年我國智慧物流市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)及增長情況
圖表60 國內(nèi)領(lǐng)先的自動化物流系統(tǒng)集成供應(yīng)商
圖表61 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表62 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在醫(yī)療影像診斷器械上的應(yīng)用
圖表63 指紋識別、人臉識別與虹膜識別技術(shù)對比
圖表64 中國生物識別技術(shù)行業(yè)不同產(chǎn)品技術(shù)市場份額
圖表65 視頻識別流程圖
圖表66 視頻識別技術(shù)的應(yīng)用
圖表67 2013-2018年中國人臉識別市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)情況及預(yù)測
圖表68 中國生物識別技術(shù)不同應(yīng)用場景占比統(tǒng)計(jì)情況
圖表69 生物識別技術(shù)在政府和軍方領(lǐng)域應(yīng)用分析情況
圖表70 生物識別技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用分析情況
圖表71 2002-2023年我國生物識別技術(shù)行業(yè)市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)情況及預(yù)測
圖表72 汽車駕駛的發(fā)展階段
圖表73 ADAS功能簡介
圖表74 無人駕駛細(xì)分市場生命周期
圖表75 ADAS細(xì)分產(chǎn)品滲透率
圖表76 2014-2017年中國智能駕駛市場規(guī)模
圖表77 無人駕駛感知系統(tǒng)
圖表78 機(jī)器視覺與其他四類無人駕駛汽車傳感器的特性對比
圖表79 ADAS視覺系統(tǒng)基本原理
圖表80 不同傳感器優(yōu)缺點(diǎn)對比
圖表81 主要自動駕駛車型ADAS傳感器數(shù)量
圖表82 不同傳感器的對不同ADAS功能的適用情況
圖表83 ADAS視覺系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)功能
圖表84 2022年車載傳感器市場規(guī)模預(yù)測
圖表85 國內(nèi)后裝ADAS市場競爭者分析
圖表86 無人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈全景圖
圖表87 2013-2018年無人機(jī)行業(yè)主要政策匯總
圖表88 2016-2021年中國無人機(jī)行業(yè)規(guī)模及增速
圖表89 中國無人機(jī)市場應(yīng)用結(jié)構(gòu)
圖表90 2013-2018年中國無人機(jī)行業(yè)投融資次數(shù)
圖表91 雙目機(jī)器視覺原理
圖表92 紅外激光視覺原理
圖表93 不同機(jī)器視覺硬件技術(shù)的比較
圖表94 邊緣檢測算法的效果
圖表95 普通無人機(jī)的局限和智能化無人機(jī)解決的痛點(diǎn)
圖表96 開源智能軟件項(xiàng)目簡介
圖表97 開源軟件領(lǐng)域和專注于產(chǎn)品化開發(fā)商的估值
圖表98 2013-2020年我國服務(wù)機(jī)器人市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)及增長情況預(yù)測
圖表99 2018年我國服務(wù)機(jī)器人按功能細(xì)分市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)情況
圖表100 服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)架構(gòu)
圖表101 服務(wù)機(jī)器人的核心模塊和技術(shù)
圖表102 服務(wù)機(jī)器人三大核心模塊
圖表103 服務(wù)機(jī)器人技術(shù)細(xì)分模塊的成熟度和重要性排序
圖表104 交互方式的更替
圖表105 不同技術(shù)方案的掃地機(jī)器人的特點(diǎn)
圖表106 波士頓動力公司機(jī)器人進(jìn)化之路
圖表107 2018年全球與中國服務(wù)機(jī)器人市場競爭格局分析情況
圖表108 中國醫(yī)療機(jī)器人發(fā)展方向
圖表109 2016-2017年康耐視綜合收益表
圖表110 2016-2017年康耐視收入分地區(qū)資料
圖表111 2017-2018年康耐視綜合收益表
圖表112 2017-2018年康耐視收入分地區(qū)資料
圖表113 2018-2019年康耐視綜合收益表
圖表114 2018-2019年康耐視收入分地區(qū)資料
圖表115 康耐視產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域
圖表116 2016-2017財(cái)年基恩士綜合收益表
圖表117 2016-2017財(cái)年基恩士收入分地區(qū)資料
圖表118 2017-2018財(cái)年基恩士綜合收益表
圖表119 2017-2018財(cái)年基恩士收入分地區(qū)資料
圖表120 基恩士產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域
圖表121 2016-2019年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表122 2016-2019年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表123 2016-2019年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司凈利潤及增速
圖表124 2017-2018年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司營業(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)
圖表125 2016-2019年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表126 2016-2019年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表127 2016-2019年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司短期償債能力指標(biāo)
圖表128 2016-2019年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表129 2016-2019年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表130 大恒科技機(jī)器視覺應(yīng)用產(chǎn)品
圖表131 2016-2019年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表132 2016-2019年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表133 2016-2019年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表134 2018年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司主營業(yè)務(wù)分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)
圖表135 2016-2019年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表136 2016-2019年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表137 2016-2019年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司短期償債能力指標(biāo)
圖表138 2016-2019年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表139 2016-2019年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表140 2015-2018年蘇州天準(zhǔn)科技股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表141 2015-2018年蘇州天準(zhǔn)科技股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表142 2015-2018年蘇州天準(zhǔn)科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表143 2015-2018年蘇州天準(zhǔn)科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表144 2015-2018年蘇州天準(zhǔn)科技股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表145 2015-2018年蘇州天準(zhǔn)科技股份有限公司短期償債能力指標(biāo)
圖表146 2015-2018年蘇州天準(zhǔn)科技股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表147 2015-2018年蘇州天準(zhǔn)科技股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表148 2016-2019年杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模
圖表149 2016-2019年杭州�？低晹�(shù)字技術(shù)股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表150 2016-2019年杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司凈利潤及增速
圖表151 2017-2018年杭州�？低晹�(shù)字技術(shù)股份有限公司營業(yè)收入分行業(yè)、產(chǎn)品、地區(qū)
圖表152 2016-2019年杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表153 2016-2019年杭州�？低晹�(shù)字技術(shù)股份有限公司凈資產(chǎn)收益率
圖表154 2016-2019年杭州�？低晹�(shù)字技術(shù)股份有限公司短期償債能力指標(biāo)
圖表155 2016-2019年杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司資產(chǎn)負(fù)債率水平
圖表156 2016-2019年杭州�？低晹�(shù)字技術(shù)股份有限公司運(yùn)營能力指標(biāo)
圖表157 2012-2018年我國人工智能行業(yè)投融資事件、金額統(tǒng)計(jì)情況
圖表158 2018年我國人工智能行業(yè)投融資輪次分布情況
圖表159 2012-2018年機(jī)器視覺相關(guān)投資事件數(shù)量
圖表160 機(jī)器視覺創(chuàng)業(yè)企業(yè)融資歷史
圖表161 機(jī)器視覺創(chuàng)業(yè)企業(yè)對外投資布局
圖表162 2016-2020年中國機(jī)器視覺安防影像市場規(guī)模
圖表163 機(jī)器視覺在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表164 機(jī)器視覺發(fā)展生命周期
圖表165 機(jī)器視覺技術(shù)的優(yōu)勢
圖表166 對2020-2024年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模預(yù)測
