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2017年中国机器视觉行业市场分析报告

2017年中国机器视觉行业市场分析报告
2017年中国机器视觉行业市场分析报告

2017年中国机器视觉行业市场分析报告

目录

第一节机器视觉:机器从此有了眼睛和大脑 (6)

一、让机器火眼金睛的机器视觉 (6)

二、察人眼力所不及,行人力之不可为——机器视觉优势众多 (7)

三、机器视觉应用广泛,新的应用行业不断拓展 (8)

3.1. 机器视觉能更好实现检测、测量、识别和定位功能 (8)

3.2. 机器视觉市场可划分为工业和非工业应用领域 (10)

3.3. 机器视觉在工业领域的应用最为广泛 (11)

3.4. 电子制造行业占市场近半壁江山,其他行业渗透率也在不断提高 12第二节机器视觉由软硬件组成,核心是算法软件 (16)

第三节机器视觉在国际:已较为成熟,美日处于领先地位 (18)

一、机器视觉发展历程 (18)

二、全球机器视觉进入稳定增长期,北美占全球市场份额的半壁江山 (19)

三、美国康耐视的启示 (21)

第四节机器视觉在中国:市场渗透率较低,进入加速增长期 (24)

一、机器视觉在国内起步较晚,渗透率还处在较低水平 (24)

二、中国的机器视觉行业迎来了“黄金发展期” (26)

三、系统集成及设备是国内企业最有优势的环节 (27)

四、非标领域带来机器视觉的发展机会 (29)

4.1. 一些非标领域机器视觉优势明显,具备发展应用空间 (29)

4.2. 三维乃至多维机器视觉存在巨大想象空间 (30)

第五节重点公司分析 (31)

一、超音速:以机器视觉系统和机器人为核心的工业自动化企业 (31)

二、天准科技:持续扩张产业链价值的视觉测量行业领先者 (37)

三、大树智能:烟草产品在线检测龙头 (46)

图表目录

图表1:机器视觉内涵 (6)

图表2:机器视觉原理图 (6)

图表3:机器视觉应用之“测量” (8)

图表4:机器视觉应用之“检测” (9)

图表5:机器视觉应用之“机器人视觉引导” (9)

图表6:机器视觉应用之“识别” (10)

图表7:机器视觉在制造业的应用 (11)

图表8:工业机器视觉的工作环境 (12)

图表9:电子制造业之“电容器检测” (12)

图表10:电子制造业之“IC 尺寸测量” (13)

图表11:汽车制造之“汽车离合器从动盘装配检测” (13)

图表12:汽车制造之“底盘/轮胎检验” (14)

图表13:医药行业之“注射器针头检测” (15)

图表14:医药行业之“生物样本读码追踪” (15)

图表15:机器视觉在食品安全监测领域的应用 (16)

图表16:机器视觉基本组成 (16)

图表17:机器视觉的上下游产业链 (17)

图表18:机器视觉发展历程概括 (19)

图表19:机器视觉全球市场规模稳定增长 (19)

图表20:2001-2013 年美国机器视觉市场规模变化及预测 (19)

图表21:2014 年全球机器视觉市场地区分布 (20)

图表22:康耐视发展历程 (21)

图表23:康耐视营业收入快速增长 (23)

图表24:康耐视归母净利润快速增长 (23)

图表25:我国机器视觉发展历程 (24)

图表26:我国机器视觉正处于高速成长期. (24)

图表27:中国机器视觉企业数量还不多 (25)

图表28:我国不同年龄人群占比走势图 (26)

图表29:劳动力报酬与GDP 增速对比 (26)

图表30:农村居民的人均年工资性收入 (27)

图表31:机器视觉成本构成 (29)

图表32:大疆精灵 4 无人机首次引入机器视觉 (30)

图表33:机器视觉给服务机器人安上眼睛 (31)

图表34:公司业务演变过程 (32)

图表35:超音速持续加大研发投入 (33)

图表36:超音速研发费用收入占比 (33)

图表37:超音速-机器视觉检测自动化系统 (34)

图表38:超音速-精密组装自动化设备 (34)

图表39:超音速近三年营业收入 (34)

图表40:超音速营业收入结构 (35)

图表41:向标准化产品倾斜的战略调整有利于超音速长期发展 (36)

图表42:天准科技产品在智能制造中的应用 (37)

图表43:天准科技“智能制造设备”之“影像测量仪”系列产品 (38)

图表44:天准科技“智能制造设备”之“三坐标测量机”系列产品 (38)

图表45:天准科技“智能制造系统”之“测量自动化”系列产品 (39)

图表46:天准科技“智能制造系统”之“检测自动化”系列产品 (40)

图表47:天准科技“智能制造系统”之检测自动化系列产品 (40)

图表48:天准科技收入结构 (41)

图表49:天准科技人员学历组成 (42)

图表50:天准科技人员构成 (43)

图表51:天准科技持续加大研发投入 (43)

图表52:天准科技近三年营业收入 (44)

图表53:天准科技近三年归母净利 (44)

图表54:天准科技现金流及盈利能力 (45)

图表55:天准科技毛利率和净利率 (45)

图表56:大树智能卷烟工业自动化产品 (46)

图表57:大树智能复烤工业自动化产品 (47)

图表58:烟草机械行业进入壁垒 (49)

图表59:大树智能营业收入创新高 (50)

图表60:大树智能归母净利润创新高 (50)

图表61:大树智能历年现金流量情况和盈利能力 (51)

图表62:大树智能毛利率和净利率呈提升趋势 (51)

图表63:大树智能收入结构(单位:万元) (52)

图表64:大树智能在制药领域研发的“制药包装颗粒缺损检测装臵” (52)

表格目录

表格1:与人类视觉相比,机器视觉优势明显 (7)

表格2:机器视觉性能优势原理 (8)

表格3:机器视觉的应用领域 (8)

表格4:机器视觉的组成 (17)

表格5:我国机器视觉市场上的三类力量 (28)

表格6:国内机器视觉产业链上公司类型分布 (28)

表格7:超音速标准化产品研发推广进度 (36)

表格8:天准科技智能制造设备 (38)

表格9:天准科技智能制造系统 (39)

表格10:机器视觉在烟草行业主要应用范围 (49)

第一节机器视觉:机器从此有了眼睛和大脑

一、让机器火眼金睛的机器视觉

机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能,以让机器获得相关视觉信息和加以理解。机器视觉系统的原理是计算机或图像处理器以及相关设备来模拟与人类视觉功能,从客观事物的图像中提取信息进行处理,获得相关视觉信息,并加以理解,最终用于实际检测和控制等领域。机器视觉是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术,涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域。

图表1:机器视觉内涵

资料来源:北京欧立信调研中心整理

图表2:机器视觉原理图

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸,是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点,为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力: 第一、智能识别 海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础,要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1:机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1:机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能,能够自动判断物体的位置,并将位置信息通过一定的通信协议输出,此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能,能够自动测量产品的外观尺寸,比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能,她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质,都可以用视觉技术来替代。 表2:机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸,那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别,可以让机器代替人眼做测量和判断,是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差,64灰度级,不能分辨微小的目标强,256灰度级,可观测微米级的目 标 速度性慢,无法看清较快运动的目标快,快门时间可达10微秒

【完整版】2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (7) 第一节研究报告简介 (7) 第二节研究原则与方法 (7) 一、研究原则 (7) 二、研究方法 (8) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (10) 一、企业市场发展战略的作用 (10) 二、市场发展战略的特征 (11) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (12) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (13) 一、重要性 (13) 二、研究意义 (13) 第二章市场调研:2018-2019年中国机器视觉行业市场深度调研 (14) 第一节机器视觉概述 (14) 一、机器视觉的定义 (14) 二、机器视觉行业的权威定义 (15) 三、机器视觉行业及其应用领域简介 (16) (1)机器视觉是人工智能最重要的分支之一 (16) (2)工业是机器视觉技术最大的应用领域之一 (18) (3)工业领域之外的其他应用领域 (19) (4)机器视觉技术在工业领域中的具体应用 (20) 第二节我国机器视觉行业监管体制与发展特征 (23) 一、所处行业及确定所属行业的依据 (23) 二、行业主管部门及监管体制 (24) 三、行业主要法律法规政策 (24) 四、产业链上游及中游情况,代表性企业 (27) 五、行业的周期性、区域性和季节性 (29) (1)行业周期性 (29) (2)行业区域性 (29) (3)行业季节性 (30) 六、进入本行业的主要障碍 (30) (1)技术壁垒 (30) (2)人才壁垒 (30) (3)品牌壁垒 (30) (4)规模壁垒 (31) (5)服务壁垒 (31) (6)客户资源壁垒 (31) 第三节2018-2019年中国机器视觉行业发展情况分析 (31) 一、机器视觉技术及行业保持高速发展 (32) 二、机器视觉行业在中国处于快速发展阶段 (32) 第四节2018-2019年我国机器视觉行业竞争格局分析 (33)

一、项目名称基于机器视觉的织物智能整花整纬技术产业化

一、项目名称: 基于机器视觉的织物智能整花整纬技术产业化研究及应用 二、提名意见: 纺织面料中有近一半左右的品种含有花型,在印染加工过程中会发生花形图案的畸变,严重影响了产品质量。 该项目创新研发了基于机器视觉的全幅扫描整花技术,实现了提花、色织、印花、蕾丝、绣花等具有图案花型特征纺织品的自动检测和花型整形;研发了基于机器视觉的整纬技术,提高了整纬精度,扩大了品种适应性,解决了斜纹、磨毛、轻薄、厚重、雪纺等纺织品的整纬难题。 项目具有自主知识产权,已授权发明专利4件、实用新型专利8件、软件著作权2件,具有国际领先水平,并荣获2017年度中国纺织工业联合会科学技术进步奖一等奖。 该项目成果已批量应用,取得了明显的经济效益和社会效益,对于提升印染产品的质量水平具有重要意义。 提名该项目为国家技术发明奖贰等奖。 三、项目简介: 纺织品中有近一半左右的品种含有花型,在印染加工过程中会发生花形图案的畸变,随着我国由纺织大国向强国的转型,消费市场对纺织品的要求不断提高,对于纺织品生产加工的整体水平提出了挑战。为满足纺织品中高端消费市场需求,对纺织品纬弯纬斜及图案花形的质量提出了更高要求。在生产过程中的花型问题必须对其予以矫正,否则将严重影响产品的质量。 常州市宏大电气有限公司此次申报的“基于机器视觉的织物智能整花整纬技术产业化研究及应用”项目,是国际上首次创新研发了基于机器视觉全幅扫描整花的技术,创造了一种全新的产品品类!项目针对各种产品研究了图像处理的优化算法,实现了提花、色织、印花、蕾丝、绣花等具有图案花型特征纺织品的自动检测和花型整形;研发了基于机器视觉的整纬技术,提高了整纬精度,扩大了品种适应性,解决了斜纹、磨毛、轻薄、厚重、雪纺等纺织品的整纬难题。项目运用了基于人工智能技术以及大数据的应用,该项技术通过大数据库检测训练过的所有类型的织物纬斜,适应主要织物类型,而且可以通过快速训练与学习不断添加新的织物类型,建立强大的花型原稿大数据库,使花型检测可以直接匹配花型原稿,无需人工干预即可将花型

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解 世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点,有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、 数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程:

机器视觉在自动化生产中的应用

机器视觉在自动化生产中的应用 如今,自动化技术在我国发展迅猛,人们对于机器视觉的认识更加深刻,对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能,也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展,我们不难发现其应用范围越加的广泛,根据这些领域,我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用,这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别,是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统,可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取,大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的弊端,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,而且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,例如:硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中,壹圆硬币的侧边增强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外,其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别,玻璃瓶的缺陷检测等。其中,机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术,同样具有高精度和高速度的性能,但非接触无磨损,消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括,齿轮,接插件,汽车零部件,IC元件管脚,麻花钻,罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上,物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉 市场调研报告 营业部:李凯丽 2015年9月2日

机器视觉技术是一项新兴产业,自起步发展至今,机器视觉在中国经历了三个发展阶段,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内,机器视觉已经为人类解决了许多重大问题,由于机器视觉自身领域的特点,目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域,创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面,调研了机器视觉行业的发展状态,为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词:机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

全球机器视觉公司排名

全球机器视觉公司排名 全球机器视觉公司排名——基恩士从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备,KEYENCE的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业,有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些产品。用户只要针对特定应用选择合适的KEYENCE产品,就可以安装高产量,高效能的自动化生产线。基恩士产品的设计理念是给予客户的制造与研发创造附加价值。产品按照通用目的进行工程设计,因此它们可以用在各个行业或广泛的应用场合。基恩士为既存和潜在的应用需要提供更具附加价值的产品。 基恩士为世界范围内约100 个国家或地区的20 余万家客户提供服务,基恩士这个名称意味着创新与卓越。 全球机器视觉公司排名——康耐视康耐视公司设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品,即有“视觉”的产品。康耐视产品包括广泛应用于全世界的工厂、仓库及配送中心的条码读码器、机器视觉传感器和机器视觉系统,能够在产品生产和配送过程中引导、测量、检测、识别产品并确保其质量。 作为全球领先的机器视觉公司,康耐视自从1981 年成立以来,已经销售了90 多万套基于视觉的产品,累计利润超过35 亿美元。康耐视的模块化视觉系统部门,总部位于美国马萨诸塞州的Natick郡,专攻用于多个离散项目制造自动化和确保质量的机器视觉系统。康耐视通过遍布北美、欧洲、日本、亚洲和拉丁美洲的办公室,以及集成与分销合作伙伴全球网络为国际客户提供服务。公司总部位于美国马萨诸塞州波士顿附近的Natick 郡。 全球机器视觉公司排名——欧姆龙创立于1933年的欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商,掌握着世界领先的传感与控制核心技术。通过不断创造新的社会需求,欧姆龙集团已在全球拥有近36,000名员工,营业额达7,942亿日元。产品涉及工业自动化控制系统、电子元器件、汽车电子、社会系统、健康医疗设备等广泛领域,品种

中国机器视觉行业发展现状与前景分析

中国机器视觉行业发展现状与前景分析 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统,它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像,并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析,以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机,所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。行业下游应用较广,主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域。 图表1:机器视觉行业链示意图 资料来源:前瞻产业研究院 前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示,2010年是中国机器视觉市场爆发增长的一年。行业经过了4-5年的孕育和积累,经济增长回暖,行业实现48%的快速增长。2010年,机器视觉市场高速增长的主要原因在于:电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长;政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。 从行业应用来看,电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2010年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为3.7亿人民币,增长60.9%,市份额达到了43.6%。汽车和市政交通的市场规模增长更是高达66.7%和63.2%。电子制造、汽车制造和市政交通行业占据了2/3以上的机器视觉市场份额。

2011年以来,制造行业发展环境不佳,机器视觉也增速态势下滑,2012年行业市场规模约12.5亿元。 图表2:2007-2012年我国机器视觉行业市场规模及增长率(单位:亿元,%) 资料来源:前瞻产业研究院 目前在我国随着配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现,国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。 其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少,因此,以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。 分别按照20%,25%以及30%的增长率,2013-2018年我国机器视觉行业市场规模增长情况如下,乐观估计可达到60.3亿元。 图表3:2013-2018年我国机器视觉行业市场规模预测(单位:亿元,%)

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系:河北工业大学机械工程学院 班级:机研155班 姓名:翟云飞 学号: 201531204037 题目:机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 近年来,机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支,广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展,使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建;接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况;最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成:图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块,如图1所示。

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉市场调研报告

机器视觉技术是一项新兴产业,自起步发展至今,机器视觉在中国经历了三个发展阶段,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内,机器视觉已经为人类解决了许多重大问题,由于机器视觉自身领域的特点,目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域,创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面,调研了机器视觉行业的发展状态,为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词:机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

国内十大机器视觉

2014中国机器视觉行业十大知名品牌 时间:2015-08-07 10:01:58 来源:作者:乏味 机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据 判别的结果来控制现场的设备动作。在这里盘点一下机器视觉行业知名企业,顺序不代表排名。 1、凌华科技 凌华科技(中国)有限公司,是台湾凌华科技集团在中国大陆设立的分公司。是一家致力于研究、制造基于PC技术的专业计算机、自动化数据量测系统及工业过程自动化控制设备的专业厂商。 几年来,凌华科技以专业的技术为各界的用户提供了高质量、经济化的量测与自动化产品及解决方案。 凌华科技在图像采集卡方面具有强大的科研实力,自行研发制造的产品被广泛应用在SCADA系统、工业、测量、智能机器,智能交通以及现代通讯系统、医疗设备、航天、军工等领域。 2、大恒图像 中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分公司简称为大恒图像,成立于1991年,总部在北京,是中国科学院下属企业。大恒图像的技术骨干主要来自中国科学院各研究单位,公司的产品和技术基础来源于中国科学院多年的技术积累,是将高新技术成果转化为产品的高科技企业。 大恒图像自成立之日起,一直坚持走以技术开发为主的发展道路,一直致力于图像视觉领域的研究开发,建立了技工贸一体化的结构,连续十五年被中关村科技园区认定为高新技术企业。 在国内,大恒图像是首屈一指的专业视频图像处理设备供应商,同时也是著名的图像应用系统集成商和解决方案提供商。 3、视觉龙

机器视觉这个行业的发展前景怎么样

机器视觉这个行业的发展前景怎么样机器视觉已经出现在了很多领域,那么这个行业的前景怎么样呢?下文是一篇关于机器视觉行业的相关分析,小编个人觉得写得不错,故在此想跟大家分享一下。 基于计算机视觉与深度学习的人脸检测、人脸识别正在从安防、商业、金融、家居等各个领域不断迅速地、广泛而深入地介入到人们的生活中,但是对于传统人脸识别解决方案仍存在准确率不高、漏抓误报较多、人脸抓拍不清晰、图像质量不理想等问题,还是无法满足一些商业需求。 机器视觉产业链 机器视觉在生活中的的应用及其广泛,在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域,都发挥着重要的作用。而宏观上看,发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业,在金融、安防以及交通领域较为集中。

这些细分领域的投资者,大多都具有自身技术优势,并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。 机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗,从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位,都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求,工业相机的设计也出现新的发展方向。 国内机器视觉发展历史 我国机器视觉行业的起步比较晚,集中度也不是很高,最开始主要是代理国外品牌。近几年,很多的经销商开始自主开发产品,但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低,市场也远远没有饱和。 机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉市场的国外品牌有100多家,我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家,专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉底层厂商凤毛麟角,本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商不多。 许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。一般他们会在北京、上海、广州、深圳等建立自己在中国的分支机构,来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。 视觉行业企业数量

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分 成几部分实现? 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么?有那些方法可以得到图像? 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义? 数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理? 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩 色,有多少种颜色? 对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为? 该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义? 动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为: D = lg(Power_max / Power_min)×20; 对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度(Dmax)和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片,扫描仪向其投射了1000单位的光,最后在共有96%的光通过胶片的明亮(银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为: Dmin=lg(1000/960)= 0.02; 后者的密度为: Dmax=lg(1000/40)= 1.40 那么我们说动态范围为:D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

2016年机器视觉行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式,可任意修改编辑!) 2016年3月

目录 一、机器视觉行业概况 5 1、机器视觉:用机器代替人眼来做测量和判断 5 2、机器视觉的原理及优势:机器视力不止“50” 6 3、机器视觉系统的组成9 (1)光源:LED光源综合性能最佳9 (2)镜头:系统中最关键的原件10 (3)相机:CCD 与CMOS 相机各有优势11 (4)图像采集卡:图像采集和处理的接口12 (5)图像处理软件:机器视觉的“大脑”13 4、机器视觉系统的产业链分析:产业链上中游主导机器视觉产业14 (1)上中游产业:软件开发和半导体器件是核心15 (2)下游产业分析:广泛的应用领域,稳定的市场需求16 二、机器视觉行业竞争格局:美日两系行业领跑,市场规模进一步扩大17 1、机器视觉行业三阶段发展史17 2、市场背景:工业40——工业机器人蓬勃发展18 3、美日两系公司比较:各有千秋的行业巨头19 (1)美国康耐视(Cognex Corp):视觉读码专家19 (2)日本基恩士(Keyence):机器视觉行业的世界领跑者20

(3)美日两系公司市场表现总结22 4、机器视觉行业的前景预测:中国市场是新爆发点22 三、中国机器视觉行业:设备需求大幅增温,国内市场潜力巨大 24 1、中国机器视觉行业成长概况:正在进入黄金增长期24 2、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26 (1)技术层面:专利数量大增26 (2)产业政策:机器视觉迎政策“东风”27 (3)国际视角:加入国际产业链,建设智能化工厂成为必然要求29 3、国内机器视觉产业:逐渐从低端走向高端应用30 (1)国内企业概况:以代理商为主,自身业务技术有待提高30 (2)市场应用欠成熟,逐渐发展走向中国制造2025 31 4、中国机器视觉未来发展趋势32 (1)半导体行业的发展带动机器视觉行业市场32 (2)基于嵌入式的产品将取代板卡式产品33 (3)个性化的服务和方案代替标准化产品35 四、A股上市机器视觉企业剖析:精耕细作的中国机器视觉35 1、公司概况35 2、行业壁垒:企业做强做大的阻力36 (1)技术壁垒:技术密集型企业36 (2)人才壁垒:创新驱动实质上是人才驱动37

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135 第十一章 深度图(qq584883658) 获取场景中各点相对于摄象机的距离是计算机视觉系统的重要任务之一.场景中各点相对于摄象机的距离可以用深度图(Depth Map)来表示,即深度图中的每一个像素值表示场景中某一点与摄像机之间的距离.机器视觉系统获取场景深度图技术可分为被动测距传感和主动深度传感两大类.被动测距传感是指视觉系统接收来自场景发射或反射的光能量,形成有关场景光能量分布函数,即灰度图像,然后在这些图像的基础上恢复场景的深度信息.最一般的方法是使用两个相隔一定距离的摄像机同时获取场景图像来生成深度图.与此方法相类似的另一种方法是一个摄象机在不同空间位置上获取两幅或两幅以上图像,通过多幅图像的灰度信息和成象几何来生成深度图.深度信息还可以使用灰度图像的明暗特征、纹理特征、运动特征间接地估算.主动测距传感是指视觉系统首先向场景发射能量,然后接收场景对所发射能量的反射能量.主动测距传感系统也称为测距成象系统(Rangefinder).雷达测距系统和三角测距系统是两种最常用的两种主动测距传感系统.因此,主动测距传感和被动测距传感的主要区别在于视觉系统是否是通过增收自身发射的能量来测距。另外,我们还接触过两个概念:主动视觉和被动视觉。主动视觉是一种理论框架,与主动测距传感完全是两回事。主动视觉主要是研究通过主动地控制摄象机位置、方向、焦距、缩放、光圈、聚散度等参数,或广义地说,通过视觉和行为的结合来获得稳定的、实时的感知。我们将在最后一节介绍主动视觉。 11.1 立体成象 最基本的双目立体几何关系如图11.1(a)所示,它是由两个完全相同的摄象机构成,两个图像平面位于一个平面上,两个摄像机的坐标轴相互平行,且x 轴重合,摄像机之间在x 方向上的间距为基线距离b .在这个模型中,场景中同一个特征点在两个摄象机图像平面上的成象位置是不同的.我们将场景中同一点在两个不同图像中的投影点称为共轭对,其中的一个投影点是另一个投影点的对应(correspondence),求共轭对就是求解对应性问题.两幅图像重叠时的共轭对点的位置之差(共轭对点之间的距离)称为视差(disparity),通过两个摄象机中心并且通过场景特征点的平面称为外极(epipolar)平面,外极平面与图像平面的交线称为外极线. 在图11.1 中,场景点P 在左、右图像平面中的投影点分为p l 和p r .不失一般性,假设坐标系原点与左透镜中心重合.比较相似三角形PMC l 和p LC l l ,可得到下式: F x z x l '= (11.1) 同理,从相似三角形PNC r 和p RC l r ,可得到下式: F x z B x r '=- (11.2) 合并以上两式,可得: r l x x BF z '-'= (11.3) 其中F 是焦距,B 是基线距离。 因此,各种场景点的深度恢复可以通过计算视差来实现.注意,由于数字图像的离散特性,视差值是一个整数.在实际中,可以使用一些特殊算法使视差计算精度达到子像素级.因

机器视觉技术的发展及其应用

机器视觉技术的发展及其应用 秦亚航1,苏建欢2,余荣川1 ( 1.广西科技大学电气与信息工程学院,广西柳州545006;2.河池学院,广西宜州643006) 【摘要】机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。随着信号处理理论和计算机技术的发展,该技术迅速发展。本文介绍了机器视觉的关键技术的发展现状,其中包括光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等,并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。 【关键词】机器视觉;图像采集;图像处理 Development of Machine Vision and Applications QIN Ya-hang1,QIN Wei-nian,SU Jian-huan2,YU Rong-chuan1 (College of Electrical and Information Engineering ,Guangxi University of Science and Technology,Liuzhou 545006,China;He Chi Universiry,Yizhou643006,China) 【Abstract】The characteristics of the machine vision system is to improve the flexibility and automation of production. With the development of signal processing theory and computer technology, the technology is developing rapidly. This paper introduces the development status of the key technology of machine vision, including lighting technology, optical lens, camera and image acquisition card, image signal processing, actuators, etc,and discusses its main application field and some problems. 【Keywords】Machine vision; Image acquisition; The image processing 0前言 机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。美国制造工程协会机器视觉分会 和美国机器人工业协会的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“机器视觉是通过光学装 置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像,通过分析图像获得所需信息或 用于控制机器运动的装置”[1]。机器视觉是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机 械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、 信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推 动了机器视觉的发展。

2018中国机器视觉五大品牌

机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。在这里盘点一下机器视觉行业知名企业,顺序不代表排名。 1、凌华科技 凌华科技(中国)有限公司,是台湾凌华科技集团在中国大陆设立的分公司。是一家致力于研究、制造基于PC技术的专业计算机、自动化数据量测系统及工业过程自动化控制设备的专业厂商。几年来,凌华科技以专业的技术为各界的用户提供了高质量、经济化的量测与自动化产品及解决方案。凌华科技在图像采集卡方面具有强大的科研实力,自行研发制造的产品被广泛应用在SCADA系统、工业、测量、智能机器,智能交通以及现代通讯系统、医疗设备、航天、军工等领域。 2、大恒图像 中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分公司简称为大恒图像,成立于1991年,总部在北京,是中国科学院下属企业。大恒图像的技术骨干主要来自中国科学院各研究单位,公司的产品和技术基础来源于中国科学院多年的技术积累,是将高新技术成果转化为产品的高科技企业。大恒图像自成立之日起,一直坚持走以技术开发为主的发展道路,一直致力于图像视觉领域的研究开发,建立了技工贸一体化的结构,连续十五年被中关村科技园区认定为高新技术企业。在国内,大恒图像是首屈一指的专业视频图像处理设备供应商,同时也是著名的图像应用系统集成商和解决方案提供商。 3、视觉龙 深圳市视觉龙科技有限公司是一家由归国留学人员创办的高科技企业,公司成立于2002年9月,在深圳、常州和嘉兴分别设有公司。成立以来,公司一直致力于机器视觉产品的应用开发、嵌入式机器视觉系统的研发、生产以及销售。视觉龙专业涵盖非接触式测量(含机器视觉、位移测量等)、自动化控制、精密机械、电子、工控软件等诸多重要领域。可以提供机器视觉单元、镜头、光源等硬件及软件方面的支持和配合。应用前景:在包括汽车制造、制药、电子、包装、印刷、烟草、日化、建材、制币、制卡等在内的几乎所有的现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验生产监视和零件识别应用,如汽车零件批量加工,端子尺寸检测,SMT装配,IC的字符识别等等,通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能用人的肉眼来完成,但有些时候,如微小的尺寸要做到精确快速测量,形状匹配,颜色识别等,人们根本无法用肉眼连续稳定地进行,其他物理传感器也难以有用武之地。视觉龙科技作为一间专门为高要求用户提供图像处理和机器视觉软件及全面解决方案的公司,一直致力于机器视觉自动化的推广,在业内已具有骄人的业绩和口碑,为推动以上工业发展做出了巨大的努力。 4、创波光电 上海创波光电科技有限公司成立于2007年5月23日,公司经营范围包括设计和组装图像处理专用光源、图像传感器和自动化机器视觉系统等。提供电子领域内的技术咨询和技术服务,并销售自产产品。经过多年不断的深入研发发展公司日益壮大,在高新技术领域做出了突破,得到了业界人士的好评,主要有新型系列光源,3D玻璃盖板检测设备,圆柱形物体边部缺陷检测系统软件,螺母检测机检测设备以及最新自主研发的高速在线盖板玻璃缺陷检测设备等视觉专用检测系统的软件,获得了高新企业技术证书,以及众多软件著作权,例如:创波视觉检测专用光源恒流控制软件,创波视觉检测专用光源64路实时控制系统软件、创波视觉检测专用小型控制软件、创波贴片器件编带成型后的质量检测系统软件,上海创波光电科技有限公司以诚信、实力和产品质量获得业界的高度认可。欢迎各界朋友莅临参观、指导和业务洽谈

2020年机器视觉公司排名

2020年机器视觉公司排名 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 近年来,随着我国智慧城市建设的重新火热,机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说,机器视觉技术都是不可或缺的。 随着制造业企业对自动化、智能化需求的不断提升,一大批机器视觉企业涌现了出来。那么,让我们一起来看看都有哪些企业已经涉足这一领域,以及他们的发展情况如何。 机器视觉国外供应商 基恩士 从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备,KEYENCE的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业,有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些产品。用户只要针对特定应用选择合适的KEYENCE产品,就可以安装高产量,高效能的自动化生产线。 基恩士产品的设计理念是给予客户的制造与研发创造附加价值。产品按照通用目的进行工程设计,因此它们可以用在各个行业或广泛的应用场合。基恩士为既存和潜在的应用需要提供更具附加价值的产品。 基恩士为世界范围内约100个国家或地区的20余万家客户提供服务,基恩士这个名称意味着创新与卓越。 xx 创立于1933年的欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商,掌握着世界领先的传感与控制核心技术。通过不断创造新的社会需求,欧姆龙集团已在全球拥有近36,000名员工,营业额达7,942亿日元。产品涉及

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