2017年机器视觉行业市场分析报告
2017年计算机视觉行业市场调研分析报告
2017年计算机视觉行业市场调研分析报告目录第一节计算机视觉的诞生、发展与繁荣 (5)一、计算机“睁眼看世界” (5)二、计算机视觉的前世今生 (6)三、多因素共振，引爆计算机视觉市场 (11)第二节云和端再平衡，计算机视觉加速普及 (15)一、计算机视觉终端化促进实时监控 (15)二、计算机视觉结构化数据加速智能大数据分析 (19)三、计算机视觉为空间识别提供关键技术 (21)四、计算机视觉API普及生物特征识别服务 (22)第三节计算机视觉引爆人工智能应用场景 (26)一、智能驾驶生态逐渐成型 (26)二、智能安防带来无忧用户体验 (28)三、视觉技术活体检测实现安全加密 (28)四、智慧医疗大幅提升诊断效率 (30)五、增强现实扩展用户交互维度 (31)图表目录图表1：人类视觉系统与计算机视觉系统对比 (5)图表2：计算机视觉应用层次结构 (5)图表3：人工智能之父——马文•明斯基 (6)图表4：卷积神经网络典型结构 (8)图表5：特征提取与图像搜索系统 (8)图表6：历年ImageNet识别正确率 (9)图表7：机器学习/深度学习发展简史 (10)图表8：深度学习技术发展 (11)图表9：大数据存储量规模走势 (11)图表10：截至2015年人工智能创业公司数量（家） (13)图表11：截至2015年全球人工智能创业公司融资（百万美元） (13)图表12：全球计算机视觉市场规模. (14)图表13：中国视频监控市场规模 (14)图表14：结构化数据与非结构化数据 (15)图表15：通过图像分割提取图片特征 (15)图表16：海康威视智能交通摄像机 (16)图表17：iDS-2CD9365-SZ部分参数 (17)图表18：比亚迪疲劳驾驶预警系统摄像机 (18)图表19：比亚迪疲劳驾驶预警系统ECU (19)图表20：大华监控平台一体机服务后台数据处理 (20)图表21：大华智能公安管理平台 (20)图表22：新一代金融集中监控一体化平台 (20)图表23：FaceID技术特性 (23)图表24：HMI汽车互联网解决方案 (27)图表25：Road Hackers平台 (27)图表26：Biomio认证平台 (29)图表27：Biomio所提供的解决方案 (29)图表28：医疗成像 (30)图表29：2025年VR/AR软件规模及细分结构（10亿美元） (31)图表30：增强现实技术流程 (32)图表31：HoloLens计算机视觉硬件 (32)图表32：光学透视式现实增强系统 (33)图表33：HoloLens部分应用场景 (33)表格目录表格1：计算视觉理论三阶段 (7)表格2：深度学习主要模型 (10)表格3：近年成立的部分主要计算机视觉企业 (11)表格4：计算机视觉相关政策 (12)表格5：主流疲劳驾驶监测方式 (18)表格6：大华股份平台产品 (19)表格7：智能机器人关键技术 (21)表格8：阅面科技空间识别技术主要功能 (22)表格9：FaceID合作企业及业务 (23)表格10：商汤科技B轮融资 (24)表格11：人脸识别部分细分领域领先企业 (24)表格12：商汤科技人脸识别服务 (25)表格13：商汤科技合作企业及业务 (25)表格14：百度阿波罗计划 (26)表格15：自动驾驶技术排名 (27)第一节计算机视觉的诞生、发展与繁荣一、计算机“睁眼看世界”计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何让计算机实现人类视觉系统功能的学科。
机器视觉行业分析报告
机器视觉行业分析报告机器视觉行业是指利用计算机和相关设备对图像和视频信号进行处理和分析，实现自动化生产、品质检测、安全监控、智能交通等应用的一种行业。
机器视觉技术在工业、医疗、安防、智能家居等领域得到广泛应用，是一项具有高附加值、高技术壁垒的新兴产业。
本文旨在对机器视觉行业进行综合分析和评估，为行业的发展提供参考。
一、定义机器视觉是指利用计算机算法和硬件设备对图像或视频进行处理和分析，实现自动检测、识别、分类、跟踪等功能。
二、分类特点机器视觉可以根据不同的应用领域、应用范围、算法方法进行分类。
根据应用领域可以分为工业视觉、医疗视觉、安防视觉、智能家居视觉；根据应用范围可以分为3D视觉、立体视觉、超大视野视觉、多光谱视觉等；根据算法方法可以分为深度学习算法、机器学习算法、传统图像处理算法等。
三、产业链机器视觉产业链主要由下游设备供应商、芯片供应商、软件开发商、系统集成商、应用服务商和终端用户等环节构成。
其中，芯片供应商是整个产业链的重要环节，随着机器视觉技术的不断发展，人工智能芯片市场成为了机器视觉产业链的一个热点。
四、发展历程机器视觉起源于20世纪50年代，当时主要用于自动检测和计数等简单的应用。
随着算法和技术的不断发展，机器视觉逐渐应用于工业、医疗、安防、智能家居等领域。
近年来，人工智能算法的兴起和芯片技术的进步，更加推动了机器视觉行业的发展。
五、行业政策文件近年来，国家对人工智能领域的扶持力度不断加大，一系列政策文件出台为机器视觉行业的发展提供了政策支持。
例如《中国制造2025》、《关于加快新一代人工智能产业发展的实施意见》等。
六、经济环境机器视觉行业具有较高的经济增长性和市场潜力，伴随着制造业的转型升级和互联网的普及，机器视觉服务日益普及。
根据国家信息中心的预测，到2020年，我国机器视觉市场规模将达到150亿元，年复合增长率超过40%。
七、社会环境随着智能制造时代的到来，机器视觉作为工业自动化的重要技术，越来越受到社会的关注和关注。
2017年计算机视觉行业分析报告
2017年计算机视觉行业分析报告2017年3月目录一、计算机视觉：未来之眼，人工智能的前哨 (5)1、计算机视觉：人类的另一双“慧眼” (5)2、巨头入主视觉领域，人工智能成行业新引擎 (6)（1）国外互联网巨头开启并购狂潮-苹果看“脸”VS 谷歌注重运用 (7)（2）国内计算机视觉最看“脸”，投融资如火如荼 (8)3、欧美领跑产业趋势，市场空间巨大 (9)（1）工业自动化需求驱动产业成长 (9)（2）国内需求强劲，未来有望引领产业发展 (10)二、生产需求和技术进步驱动计算机视觉行业发展 (12)1、硬件是基础，算法是核心 (12)2、计算机技术升级+巨头布局+产业政策“三驾马车”促进产业成长 (14)（1）图像处理与深度学习技术为行业内生驱动 (14)（2）“机器换人”带来“视觉”设备广泛应用 (15)（3）政策为产业发展保驾护航 (16)3、性能优越，应用领域广泛 (17)（1）比人类更敬业的“眼睛” (17)（2）应用广泛，大有作为 (18)4、多维场景、嵌入式、一体化成为计算机视觉技术趋势 (18)（1）从二维场景重建迈向三维乃至通用视觉信息系统的构建 (18)（2）基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 (18)（3）标准化、一体化解决方案也将是计算机视觉的必经之路 (19)三、应用领域广泛，计算机视觉前景看好 (19)1、智能制造领域迅速扩展，半导体与电子制造占据半壁江山 (20)（1）半导体电子制造 (20)（2）汽车制造：计算机视觉为汽车制造严格把关 (24)（3）生物医疗：计算机视觉为医疗影像、药品质控装上神秘的眼睛 (25)2、消费应用领域快速扩展，打开未来想象空间 (26)（1）服务机器人：取代重复劳作，实现场景交互 (26)（2）无人驾驶：计算机视觉是无人驾驶汽车皇冠上的明珠 (27)（3）物流：OCR是智能物流的技术核心 (28)（4）安防监控：计算机视觉透视公共场所，助力智能安防 (29)四、国外巨头积极布局产业链上游，国内企业着力开拓中下游，以To B模式为主 (31)1、计算机视觉产业链分析 (32)（1）产业链上游分析：芯片制造、算法开发是核心 (32)（2）产业链中游分析：四大技术用途广泛 (33)（3）产业链下游分析：稳定的市场需求开启应用领域扩展 (34)2、计算机视觉产业的商业模式 (36)（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口 (36)（2）软硬件一体化：生态构建者---“全产业链生态+场景应用”作为突破口 (37)3、我国计算机视觉产业发展状况 (38)（1）2020 年中国计算机视觉市场规模预计54.7 亿元 (39)（2）从事工业系统集成与人类识别居多，未来将转向智能化应用 (40)五、相关企业：智能制造领域与消费&智能化场景应用领域 (41)计算机视觉赋予机器感知的功能，是人工智能技术的基础。
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。
2017年AOI设备行业市场分析报告
2017年AOI设备行业市场分析报告目录1. AOI 代替人工目检，背靠需求市场本土设备商独具优势 (5)2. 工业升级提振 AOI 设备需求，各领域市场空间广阔竞争格局各异 (7)2.1. PCB 行业潜在需求量巨大，国产设备或薄利多销 (9)2.2. 大陆面板产线投资热潮， AOI 设备盈利空间广阔 (13)2.3. 技术具备相似性，国产设备商或可进军半导体市场 (20)2.4. 其他行业应用广泛，前景可期 (22)3. 国产厂商 AOI 技术趋近成熟，龙头发力突破中高端市场 (23)3.1. AOI 检测基本原理 (23)3.2. 国内外存在差距，但不存在重大技术瓶颈 (25)3.2.1. 外商技术成熟，国产设备初涉 3D 市场 (25)3.2.2. AOI 光源市场竞争充分，集中度低 (25)3.2.3. 进口工业相机助力国产高端设备 (27)3.2.4. 算法成熟，可自主研发 (28)3.2.5. 系统化整合为最大难点，光机电一体化是发展趋势 (29)3.3. 国内 AOI 市场竞争层次化，龙头企业遵循技术路线提前布局有望率先受益 (30)3.3.1. PCB 领域中高端厂商差异化竞争 (31)3.3.2. “大客户战略”下龙头企业布局高世代产品，抢占前段制程 (31)3.3.3. 半导体晶圆检测技术难度大壁垒高，需强大资金和研发实力支持 (32)4. 相关标的 (34)4.1. 精测电子 (34)4.2. 劲拓股份 (35)附录 (36)图 1：AOI设备节约人工成本 (5)图 2：全球AOI行业产值分布 (6)图 3：全球AOI行业市场分布 (7)图 4：2015年AOI设备主要应用领域及市场规模 (7)图 5：2015年AOI设备主要应用领域占比 (8)图 6：AOI设备产业链上下游关系 (8)图 7：不同规格电子元件尺寸对比 (10)图 8：iPhone手机中的电子元件 (10)图 9：检测设备在SMT产线的常见放置位置 (11)图 10：PCB行业使用的AOI检测设备分类 (12)图 11：全球PCB产值分布及变化情况（单位：百万美元） (13)图 12：人工检查漏检率随像素尺寸变化趋势 (14)图 13：OLED与LCD市场份额预测 (14)图 14：面板三大制程流程及所需设备 (16)图 15：AMOLED和TFT-LCD结构对比 (17)图 16：Demura OLED光学补偿技术 (17)图 17：触摸屏基本结构 (18)图 18：IC封装缺陷检测示意图 (20)图 19：IC零件表面标记缺陷检测示意图 (20)图 20：IC封装由平面向3D发展趋势图 (21)图 21：AOI与人眼原理对比 (23)图 22：AOI对比图像检测缺陷的原理 (23)图 23：基于图像处理算法的AOI检测原理示意 (24)图 24：同轴碗状三色光源 (26)图 25：三色光源成像原理 (26)图 26：同轴彩色光检测焊件缺陷原理示意 (26)图 27：工业相机影响AOI检测速度 (27)图 28：基于灰度图的图像处理过程示意 (28)图 29：点阵图与矢量图放大效应对比 (28)图 30：AOI设备厂商的产值分布 (31)图 31：由田新技、中导光电、晶彩科技技术研发历程及规划 (33)表 1：人工目检与AOI检测优劣对比 (5)表 2：大陆在建面板产线投资金额汇总 (15)表 3：FPD领域常见检测设备类别 (19)表 4：2D和3D AOI设备对比 (25)表 5：国内主要AOI设备商核心技术汇总 (30)表 6：晶彩科技各类AOI产品精度汇总 (32)表 7：国内主要厂商AOI产品汇总 (36)1. AOI 代替人工目检，背靠需求市场本土设备商独具优势AOI 全称自动光学检测，是一种基于光学原理利用机器视觉替代人工目检的检测技术。
2017年机器视觉产业链前景分析报告
2017年机器视觉产业链前景分析报告2017年3月出版正文目录机器视觉将成为新一代智能制造的“亮点” (4)自动化、智能化将是中国制造升级的必然趋势 (4)过去5年，制造业自动化快速推进 (4)下一阶段，机器视觉将是实现智能化的关键要素之一 (6)液晶面板检测设备是最看好的机器视觉应用，需求或高速增长 (10)逻辑一：受益国内LCD、OLED面板投产，需求持续增长 (11)面板产能向中国转移，拉动总需求 (11)未来2年OLED面板建设高峰，需求迎较大向上弹性 (16)逻辑二：进口替代及制程延伸，国内优秀检测企业或高速成长 (17)行业进入壁垒较高，关键在于集成及解决方案能力 (17)中国企业进口替代加快，拓展进入Array、Cell等制程 (18)重点关注精测电子：打造“光-机-电”一体化智能检测解决方案 (19)风险提示 (23)图表目录图表1：智能工厂架构 (4)图表2：我国机器人市场需求构成 (5)图表3：2005—2015年我国工业机器人新安装量（台） (6)图表4：机器视觉系统在产品质量检测中的应用 (7)图表5：机器视觉与人类视觉优势对比 (7)图表6：中国机器视觉行业正处于快速成长期 (8)图表7：机器视觉下游应用市场广阔 (9)图表8：全球平板显示制程设备投资变化情况 (10)图表9：全球面板产能 (11)图表10：全球模组产能 (12)图表11：全球面板和模组产能地区分布 (13)图表12：LCD产线代数及对应产品尺寸 (13)图表13：截至2016年6月，国内已有较低世代液晶面板生产线情况 (14)图表14：2016年是低世代线投放的高峰（千平方米） (14)图表15：截至2016年6月，国内高世代液晶面板生产线情况 (15)图表16：国内设备投资占全球的比重超过70% (16)图表17：OLED面板产能估算（平方米） (16)图表18：京东方19年将拥有仅次于三星显示器的中小尺寸OLED产能 (17)图表19：检测设备行业内企业间的竞争要素 (17)图表20：全球LCD设备投资中三段制程投资金额变化情况（百万美元） (18)图表21：LCD显示面板生产工艺流程 (18)图表22：显示面板检测设备厂商的基本情况 (19)图表23：精测电子业务发展战略 (20)图表24：精测电子历年营业收入及增速 (20)图表25：精测电子历年归母净利润及增速 (21)图表26：精测电子毛利率与净利率变化 (21)图表27：精测电子主营业务结构-光学检测系统快速增长 (22)图表28：精测电子研发投入占比维持高位 (22)图表29：2015年精测电子前五名销售客户 (22)机器视觉将成为新一代智能制造的“亮点”自动化、智能化将是中国制造升级的必然趋势我们认为，中国的互联网化智能制造大致将经历四个阶段，分别是自动化升级、信息化升级、工厂内的互联网化、产业链整体互联网化。
机器视觉系统市场分析报告
机器视觉系统市场分析报告1.引言1.1 概述机器视觉系统是一种使用摄像机和计算机技术来进行图像识别、分析和处理的技术。
随着人工智能和大数据技术的发展，机器视觉系统在工业领域、智能交通、医疗健康、智能安防等领域得到了广泛的应用。
本报告将对当前机器视觉系统市场的现状、技术发展趋势以及市场竞争情况进行深入分析，并对未来市场发展进行展望和建议。
通过本报告，读者将能够全面了解机器视觉系统市场的发展现状和未来趋势，为相关行业的决策者提供有力的参考依据。
1.2 文章结构文章结构部分:本报告将分为三个主要部分进行分析和讨论。
首先是引言部分，其中将概述本报告的目的和结构。
接下来是正文部分，包括机器视觉系统市场现状、机器视觉技术发展趋势和机器视觉系统市场竞争分析。
最后是结论部分，将总结市场现状与趋势，并展望机器视觉系统市场的未来发展前景，同时提出建议和展望。
通过这样的结构安排，读者可以全面了解机器视觉系统市场的现状和发展趋势，以及在该领域的市场前景和发展建议。
1.3 目的文章目的：本报告旨在全面分析机器视觉系统市场的现状、发展趋势及竞争形势，为相关行业从业者和投资者提供全面的市场信息与发展展望。
通过对市场现状的深入了解，以及对未来发展趋势的预测，可以为企业的战略决策提供参考，帮助企业把握机会、规避风险，实现持续稳健的发展。
同时，通过对市场前景的展望，可以为相关企业提供发展建议与展望，帮助其制定可行的发展战略，提高市场竞争力。
1.4 总结：在本报告中，我们对机器视觉系统市场进行了全面的分析和研究。
通过对市场现状、技术发展趋势和竞争分析的深入探讨，我们发现机器视觉技术在工业自动化、智能交通、医疗影像等领域有着广阔的应用前景。
市场需求不断增长，市场规模持续扩大，竞争格局日趋激烈。
在未来，随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展，机器视觉系统将迎来更多的创新应用。
然而，市场也面临诸如技术标准、安全保障、行业规范等挑战，需要行业各方共同努力。
2017年中国机器视觉行业市场深度分析报告
2017年中国机器视觉行业市场深度分析报告本调研分析报告数据来源主要包含欧立信研究中心，行业协会，上市公司年报，欧咨行业数据库,国家相关统计部门以及第三方研究机构等。
目录第一节机器视觉蓬勃发展，2018年市场将突破140亿 (5)一、工业4.0推动行业进步，软硬件发展速度各异 (5)1、灯源 (5)2、镜头 (6)3、工业相机 (6)4、图像采集卡 (6)5、图像处理单元 (6)二、机器视觉替代人工视觉的紧迫性越来越强 (8)三、市场处于成长阶段，2018年将突破140亿元 (9)第二节国内厂商将在二次应用领域率先突破 (12)一、美日是全球机器视觉领跑者 (12)1、美国康耐视—技术国际领先，专注机器视觉领域 (12)2、日本基恩士—多产品销售带动占据市场份额 (14)二、国内企业有望在二次应用环节实现弯道超车 (15)1、机器视觉行业商业模式 (15)2、核心零部件国外垄断，国内主要做软件二次开发 (16)3、凭借工程师红利在二次应用环节率先突破 (17)第三节产业发展多为需求驱动，未来国内企业优势加剧 (20)一、国内市场发展从2006年起多为需求驱动 (20)二、从标准化产品需求到非标产品需求，下游应用领域激增 (20)1、部分标准化产品行业格局已形成 (20)2、标准化产品仍存在巨大发展空间——以3C行业为例 (21)3、非标产品、前沿技术领域带来企业发展新机会 (23)第四节风险提示 (25)一、技术突破不及预期 (25)二、新兴领域下游应用推广不及预期 (25)第五节部分相关企业分析 (26)一、劲拓股份：机器视觉是主攻方向，业绩成长可期 (26)二、斯莱克：国内金属包装寡头智能制造布局值得期待 (28)三、美亚光电：新产品拓展稳步推进业绩增长将再上台阶 (30)四、永创智能：成立投资基金坚定智能产业布局 (32)五、慈星股份：工业级和消费级应用发力，机器视觉快速成长 (34)六、京山轻机：布局自动化领域分享增长盛宴 (36)图表目录图表1：机器视觉系统主要由硬件和软件构成 (5)图表2：全球机器视觉系统及部件市场规模平稳增长 (9)图表3：我国机器视觉市场规模增速是全球增速2倍 (9)图表4：2007-2013年我国机器视觉行业企业稳定持续增长 (10)图表5：2013年全球机器视觉产业分布 (11)图表6：2010-2013年各国机器视觉市场规模比较 (11)图表7：康耐视营收5年增两倍 (12)图表8：康耐视净利润扭亏为盈，高速增长 (12)图表9：康耐视毛利润稳定较高 (13)图表10：康耐视北美市场占有率稳步上升 (13)图表11：基恩士营收快速增长 (15)图表12：基恩士净利润积极改善 (15)图表13：零部件与软件开发占据机器视觉行业80%成本 (17)图表14：国内普通理工科本专科毕业生逐年递增 (18)图表15：国内理工科研究生毕业人数逐年递增 (18)图表16：我国代表城市工程师工资水平 (18)图表17：美国不同级别系统工程师工资水平 (19)图表18：BANNER机器视觉检测系统食品包装检测 (21)图表19：FANUC机器人使用视觉系统让零件正确就位 (22)图表20：Google的无人车用了8个Balser的镜头 (23)图表21：机器视觉未来将成为服务机器人的“眼睛” (23)图表22：劲拓股份财务数据汇总 (26)表格目录表格1：机器视觉核心零部件发展速度各异 (7)表格2：机器视觉应用领域十分广泛 (7)表格3：机器视觉远超越人眼视觉极限 (8)表格4：国内产业链高附加值环节弱 (16)表格5：电子制造行业规模最大，汽车行业渗透率最高，其行业格局基本形成 (20)表格6：斯莱克财务数据汇总 (28)表格7：美亚光电财务数据汇总 (30)表格8：永创智能财务数据汇总 (32)表格9：慈星股份财务数据汇总 (34)表格10：京山轻机财务数据汇总 (36)第一节机器视觉蓬勃发展，2018年市场将突破140亿一、工业4.0推动行业进步，软硬件发展速度各异机器视觉是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
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2017年机器视觉行业市场分析报告
目录
第一节作为人工智能重要分支，机器视觉备受关注 (6)
一、机器视觉：人工智能范畴最重要的前沿分支之一 (6)
二、事件频频：国内外企业前瞻性布局机器视觉领域 (7)
1、无人驾驶汽车、无人机等自主移动机器人领域 (8)
2、智能制造领域 (9)
3、消费、娱乐等领域 (9)
三、特性分析：三方面优势树立机器视觉的“重中之重” (11)
第二节机器视觉在应用方面具有广泛性 (13)
一、应用广泛：高度扩展应用属性可满足不同诉求 (13)
二、智能制造领域：机器视觉取代重复劳动，大幅提高作业效率 (13)
三、扫地机器人领域：机器视觉与激光雷达导航，共同引领行业未来 (15)
四、无人驾驶汽车领域：机器视觉是多传感器融合中的必备技术模块 (19)
五、新兴服务机器人领域：机器视觉是智能装备环境交互的重要基础 (22)
1、载重越野机器人——波士顿动力BigDog机器人 (22)
2、人型搬运机器人——波士顿动力Atlas机器人 (24)
3、仿人型机器人编程平台——NAO (25)
4、情感交互型机器人——Pepper等 (25)
六、定制化消费、智能安防等领域：实现身份识别功能，想象空间巨大 (26)
第三节机器视觉在技术方面具有独特性 (28)
一、机器视觉识别物体：唯一非接触式识别物体的前沿技术 (28)
二、智能生活领域技术案例：Mobileye行人检测技术与测距技术 (29)
三、智能制造领域技术案例：基于机器视觉的工业机器人定位技术 (32)
第四节机器视觉在硬件方面具有经济性 (34)
一、智能生活领域：低硬件依赖程度保证产品成本高度可控 (34)
二、智能制造领域：硬件成本相对较低，属技术密集型产业 (35)
第五节机器视觉技术背后的行业趋势 (38)
一、未来：机器视觉能在多个领域灵活展开关键性应用 (38)
二、智能生活领域：技术团队群雄割据，终端优秀品牌或抢占先机 (39)
三、智能制造领域：中国市场将成主要增长点，国内企业竞相布局 (39)
图表目录
图表1：机器视觉可以分为工业视觉和计算机视觉 (6)
图表2：深度学习、机器视觉、自然语言处理是人工智能公司最多的三个领域 (7)
图表3：通用收购的CruiseAutomation测试的Bolt自动驾驶原型车 (8)
图表4：埃斯顿入股的EuclidLabs研发的随机仓拾取系统 (9)
图表5：VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案 (10)
图表6：智能装备的五大系统及其数据输入 (11)
图表7：机器视觉的应用极其广泛 (13)
图表8：机器视觉应用于智能制造领域的功能 (14)
图表9：机器视觉产业链及下游应用占比情况 (15)
图表10：iRobot980的VSLAM视觉定位技术 (16)
图表11：Dyson360eye的摄像头 (17)
图表12：全球及中国扫地机器人市场空间预测（亿美元） (18)
图表13：我国扫地机器人渗透率横纵向对比 (18)
图表14：用车服务公司Uber、Lyft于无人驾驶产业的布局 (20)
图表15：各类参与者积极尝试将无人驾驶技术应用于用车服务领域 (21)
图表16：无人驾驶产业化发展的阶段及重要节点预测 (21)
图表17：BigDog机器人配置的传感器 (23)
图表18：Atlas机器人在外界干预下重新定位物体并完成搬运任务 (24)
图表19：人型机器人NAO配置的传感器 (25)
图表20：Pepper机器人配置的传感器 (26)
图表21：旷视科技机器视觉项目应用案例（部分） (27)
图表22：机器视觉识别物体的过程 (28)
图表23：Mobileye行人子窗口检测的分类与组合 (30)
图表24：Mobileye行人检测流程 (31)
图表25：Mobileye测距结果 (31)
图表26：Mobileye车距车速计算原理 (32)
图表27：基于机器是觉得工业机器人定位技术流程 (32)
图表28：摄像头模组的结构和成本构成 (34)
图表29：Mobileye的单目摄像头分辨率为36万像素 (35)
图表30：工业机器视觉系统的组成部分 (36)
图表31：劲拓股份的AOI检测设备 (36)
图表32：劲拓股份AOI设备营业收入及毛利率 (37)
图表33：机器视觉技术能够在多个领域灵活展开关键性应用的逻辑分析 (38)
图表34：全球机器视觉部件及系统市场空间 (39)
图表35：全球机器视觉部件及系统市场空间 (40)
图表36：中国机器视觉部件及系统市场空间及预测 (41)
表格目录
表格1：不同技术方案的扫地机器人的特点 (16)
表格2：摄像头（机器视觉）与其他四类无人驾驶汽车传感器的特性对比 (19)
表格3：BigDog依靠摄像头识别障碍物并调整运动姿态 (23)
表格4：BigDog机器人配置的传感器一览 (23)
表格5：图像识别顶尖比赛的历年优秀参赛团队成绩 (29)
表格6：参与机器视觉布局的主要国内上市公司一览 (41)
第一节作为人工智能重要分支，机器视觉备受关注
一、机器视觉：人工智能范畴最重要的前沿分支之一
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。
按照应用的领域与细分技术的特点，机器视觉进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类，相应地，其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。
因为工业视觉和计算机视觉在功能目标、硬件需求、算法侧重、产业成熟度上有一定差异。
在功能目标上，工业视觉主要解决以往需要人眼进行的工件的定位、测量、检测等重复性劳动；计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉，利用测距、物体标定与识别等功能实现对于外界位置信息、图像信息等的识别与判断。
在硬件需求上，工业视觉相对较高，需要对工业相机的帧频、分辨率等指标依据自身的需求进行筛选；而计算机视觉则除少部分特殊情况外，大部分对于相机或摄像头的要求并不高。
在算法侧重上，工业视觉的算法往往侧重于精确度的提高；而计算机视觉的算法难度相对较高，侧重于或采用数学逻辑或采用深度学习方法进行物体的标定与识别。
在产业成熟度上，工业视觉已经相对较为成熟，在半导体、包装等行业的测量检测已有较为广泛的应用；而计算机视觉整体来讲还是一个刚起步的状态，初创企业层出不穷。
图表1：机器视觉可以分为工业视觉和计算机视觉。