2019-2025年中国机器视觉行业市场分析与发展方向研究报告机器视觉 机器视觉市场分析2019-2025年中国机器视觉行业市场分析与发展方向研究报告,报告揭示了机器视觉行业市场潜在需求与市场机会,报告对中国机器视觉行业做了重点企业经营状况分析,并分析了中国机器视觉行业发展前景预测。

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2019-2025年中国机器视觉行业市场分析与发展方向研究报告

Tag:机器视觉  
    机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,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,得到被摄目标的形态信息,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。
机器视觉产业链
 
资料来源:公开资料整理
    《2019-2025年中国机器视觉行业市场分析与发展方向研究报告》由中国产业研究报告网公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、知识产权局、智研数据中心提供的最 新行业运行数据为基础,验证于与我们建立联系的全国科研机构、行业协会组织的权威统计资料。
    报告揭示了机器视觉行业市场潜在需求与市场机会,报告对中国机器视觉行业做了重点企业经营状况分析,并分析了中国机器视觉行业发展前景预测。为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据。
 
报告目录:
第.一章 机器视觉相关概述 1
1.1 机器视觉概述    1
1.1.1 机器视觉定义 1
1.1.2 机器视觉特点 1
1.1.3 机器视觉的分类    2
1.1.4 机器视觉发展历程 2
1.1.5 机器视觉研究意义 5
1.2 人工智能相关概述    6
1.2.1 人工智能定义 6
1.2.2 人工智能研究阶段 6
1.2.3 人工智能产业链    6
1.3 机器视觉技术    7
1.3.1 通用视觉识别技术 7
1.3.2 生物特征识别技术 8
1.3.3 光学字符识别技术 11
1.3.4 物体与场景识别技术    12
1.3.5 视频对象提取与分析技术    13
 
第二章 2015-2017年机器视觉行业发展环境分析 14
2.1 国家政策助力行业发展    14
2.1.1 AI上升至国家战略层面 14
2.1.2 政策加码布局人工智能 14
2.1.3 人工智能行动实施方案 15
2.1.4 中国智能制造稳步升级 15
2.2 基础技术支撑行业进步    16
2.2.1 海量数据为机器视觉发展提供动力    16
2.2.2 运算力大幅提升推进机器视觉发展    16
2.2.3 深度学习算法极大提高识别准确率    17
2.2.4 “机器换人”带来智能设备广泛应用 19
2.3 人工智能进入爆发式增长期    22
2.3.1 应用场景广泛 22
2.3.2 市场发展空间大    22
2.3.3 科技巨头积极布局 22
2.4 机器视觉代替人眼视觉紧迫性趋强 23
2.4.1 劳动力成本提高    23
2.4.2 产品品质要求提高 24
2.4.3 生产效率提高需要 24
 
第三章 2015-2017年机器视觉产业发展分析 25
3.1 2015-2017年国际机器视觉产业发展分析    25
3.1.1 产业发展历程 25
3.1.2 产业发展现状 26
3.1.3 市场参与主体 28
3.1.4 市场发展规模 28
3.1.5 区域市场现状 29
3.2 2015-2017年中国机器视觉产业发展分析    30
3.2.1 行业渗透率现状    30
3.2.2 市场发展规模 30
3.2.3 市场参与主体 30
3.2.4 企业业务分析 31
3.2.5 市场竞争领域 33
3.2.6 产业地域分布 33
3.3 2015-2017年机器视觉产业商业模式分析    34
3.3.1 商业模式全景 34
3.3.2 软件服务模式 35
3.3.3 软硬件一体化 35
3.4 2015-2017年机器视觉市场布局分析 36
3.4.1 自主移动机器人领域    36
3.4.2 智能制造领域 36
3.4.3 消费娱乐领域 36
3.5 2015-2017年机器视觉市场竞争分析    37
3.5.1 市场竞争格局 37
3.5.2 市场主体竞争 38
3.5.3 细分领域竞争 39
3.6 2015-2017年机器视觉市场应用分析    43
3.6.1 市场应用领域 43
3.6.2 工业市场应用 44
3.6.3 消费应用领域 46
 
第四章2015-2017年机器视觉产业链发展分析 47
4.1 机器视觉产业链分析 47
4.1.1 产业链全景    47
4.1.2 光源 48
4.1.3 镜头 48
4.1.4 相机 49
4.1.5 图像采集卡    49
4.1.6 软件 49
4.2 2015-2017年机器视觉产业链发展分析 50
4.2.1 产业链发展现状    50
4.2.2 产业链上游分析    51
4.2.3 产业链中游分析    53
4.2.4 产业链下游分析    53
4.3 2015-2017年机器视觉光源市场分析 55
4.3.1 机器视觉光源特点 55
4.3.2 LED照明规模   56
4.3.3 LED照明发展前景   59
4.4 2015-2017年机器视觉镜头市场分析 60
4.4.1 机器视觉镜头 60
4.4.2 光学镜头市场规模 61
4.4.3 光学镜头市场集中度    66
4.4.4 3D视觉镜头分析    67
4.5 2015-2017年机器视觉相机市场分析    67
4.5.1 机器视觉相机性能 67
4.5.2 CMOS成技术主流    68
4.5.3 机器视觉相机市场竞争 69
4.5.4 机器视觉相机市场前景 69
4.6 2015-2017年机器视觉软件市场分析    70
4.6.1 图像采集卡    70
4.6.2 图像处理软件 70
4.6.3 视觉处理芯片 71
4.6.4 AI芯片发展趋势    71
 
第五章 2015-2017年工业视觉市场应用分析 79
5.1 2015-2017年智能制造市场应用分析 79
5.1.1 主要应用方向 79
5.1.2 检测及测量应用    80
5.1.3 引导与定位应用    81
5.1.4 识别与分析应用    82
5.2 2015-2017年半导体制造市场发展分析 82
5.2.1 市场应用现状 82
5.2.2 视觉定位应用 88
5.2.3 视觉检测应用 88
5.2.4 视觉读码技术 89
5.3 2015-2017年电子制造市场应用分析    90
5.3.1 电子制造自动化现状    90
5.3.2 电子制造供应链分析    95
5.3.3 机器视觉应用现状 95
5.3.4 机器视觉应用领域 96
5.3.5 机器视觉应用规模 97
5.4 2015-2017年工业机器人市场应用分析 98
5.4.1 工业机器人发展现状    98
5.4.2 机器视觉应用优势 102
5.4.3 机器视觉应用前景 106
5.5 2015-2017年中国智能物流市场应用分析 107
5.5.1 物流视觉系统 107
5.5.2 自动化系统集成    108
5.5.3 智能物流市场规模 109
5.6 2015-2017年其他领域市场应用分析 110
5.6.1 汽车制造应用 110
5.6.2 生物医疗应用 120
5.6.3 农业领域 124
5.6.4 食品及包装机械    134
 
第六章 2015-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——识别市场 136
6.1 图像识别技术分类    136
6.1.1 生物特征识别 136
6.1.2 物体与场景识别    137
6.1.3 视频识别 138
6.1.4 深度学习算法 139
6.2 2015-2017年图像识别细分领域机器视觉应用分析 142
6.2.1 机器视觉应用现状 142
6.2.2 人脸识别应用规模 142
6.2.3 虹膜识别应用现状 143
6.2.4 手势识别应用现状 145
6.3 2015-2017年图像识别领域机器视觉应用分析 149
6.3.1 电商市场应用 149
6.3.2 金融市场应用 149
6.3.3 安防市场应用 150
6.3.4 医疗影像应用 150
6.4 2015-2017年图像识别领域机器视觉应用前景分析 151
6.4.1 生物识别发展前景 151
6.4.2 生物识别投资领域 152
6.4.3 机器视觉应用前景 153
 
第七章 2015-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场 155
7.1 2015-2017年无人驾驶市场发展现状 155
7.1.1 市场发展现状 155
7.1.2 产业链发展现状    157
7.1.3 市场发展空间 160
7.2 2015-2017年无人驾驶领域机器视觉发展状况 161
7.2.1 无人驾驶机器视觉支持政策 161
7.2.2 机器视觉是必备技术模块    161
7.2.3 机器视觉市场发展现状 163
7.2.4 机器视觉市场企业布局 163
7.3 2015-2017年无人驾驶领域机器视觉应用分析 164
7.3.1 视觉系ADAS成为主流   164
7.3.2 机器视觉市场应用规模 166
7.3.3 机器视觉市场集中度    166
7.4 无人驾驶领域机器视觉市场发展前景分析    168
7.4.1 无人驾驶市场发展前景 168
7.4.2 无人驾驶机器视觉应用前景 169
7.4.3 无人驾驶机器视觉发展空间 170
7.4.4 无人驾驶机器视觉投资领域 171
 
第八章 2015-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场 173
8.1 2015-2017年无人机市场发展分析   173
8.1.1 产业发展现状 173
8.1.2 市场销售规模 174
8.1.3 市场竞争格局 174
8.2 2015-2017年智能无人机机器视觉关键硬件技术分析   175
8.2.1 双目机器视觉 175
8.2.2 红外激光视觉 176
8.2.3 超声波探测    177
8.3 2015-2017年智能无人机机器视觉关键软件技术分析   178
8.3.1 光流算法 178
8.3.2 图像分割算法 179
8.3.3 图像识别算法 180
8.3.4 人脸识别算法 181
8.3.5 语音和语义识别算法    182
8.4 2015-2017年智能无人机应用分析   183
8.4.1 潜在应用市场 183
8.4.2 市场参与主体 184
8.4.3 产业价值链分析    184
8.5 智能无人机产业发展前景及趋势分析    185
8.5.1 智能无人机市场前景    185
8.5.2 关键芯片发展展望 185
8.5.3 软件产业发展趋势 187
 
第九章 2015-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场 189
9.1 2015-2017年服务机器人产业发展分析   189
9.1.1 市场发展规模 189
9.1.2 AI助推产业发展    192
9.1.3 细分领域应用现状 193
9.2 服务机器人核心技术模块分析 197
9.2.1 多模态交互技术    197
9.2.2 技术发展成熟度    198
9.2.3 多模态交互融合    198
9.3 2015-2017年扫地机器人领域机器视觉应用分析   199
9.3.1 机器视觉应用优势 199
9.3.2 机器视觉应用特征 200
9.3.3 机器视觉产品现状 201
9.4 2015-2017年新兴服务机器人领域机器视觉应用分析   206
9.4.1 载重越野机器人应用    206
9.4.2 人型搬运机器人    206
9.4.3 仿人型机器人编程平台 207
9.4.4 情感交互型机器人 207
9.5 服务机器人领域机器视觉应用前景分析 209
9.5.1 服务机器人发展前景    209
9.5.2 家庭服务机器人应用空间    211
9.5.3 医疗服务机器人应用前景    211
 
第十章 2015-2017年机器视觉产业重点企业分析 212
10.1 康耐视 212
10.1.1 企业发展概况 212
10.1.2 主营业务分析 212
10.1.3 产品应用领域 213
10.1.4 机器视觉发展路径 213
10.1.5 企业经营状况 213
10.2 基恩士 219
10.2.1 企业发展概况 219
10.2.2 主营业务分析 219
10.2.3 产品应用领域 219
10.2.4 企业经营状况 220
10.3 劲拓股份   225
10.3.1 企业发展概况 225
10.3.2 企业竞争优势 225
10.3.3 机器视觉业务布局 226
10.3.4 经营效益分析 227
10.3.5 业务经营分析 227
10.3.6 财务状况分析 228
10.3.7 未来前景展望 232
10.4 大恒科技   233
10.4.1 企业发展概况 233
10.4.2 机器视觉业务 234
10.4.3 经营效益分析 235
10.4.4 业务经营分析 235
10.4.5 财务状况分析 236
10.4.6 未来前景展望 240
10.5 超音速 241
10.5.1 企业发展概况 241
10.5.2 主营业务分析 241
10.5.3 企业竞争优势 242
10.5.4 经营效益分析 243
10.5.5 业务经营分析 243
10.5.6 财务状况分析 244
10.5.7 未来前景展望 245
10.6 天准科技   245
10.6.1 企业发展概况 245
10.6.2 企业核心产品 246
10.6.3 企业竞争优势 247
10.6.4 经营效益分析 249
10.6.5 业务经营分析 249
10.6.6 财务状况分析 250
10.6.7 未来前景展望 250
 
第十一章 2015-2017年机器视觉产业市场投融资分析 251
11.1 机器视觉行业壁垒分析   251
11.1.1 技术壁垒 251
11.1.2 人才壁垒 251
11.1.3 品牌壁垒 251
11.1.4 客户资源壁垒 252
11.2 2015-2017年人工智能领域投融资分析 252
11.2.1 市场投资规模 252
11.2.2 市场投资主体 253
11.2.3 细分领域投资 254
11.3 2015-2017年机器视觉领域投融资分析 255
11.3.1 市场融资规模 255
11.3.2 市场投融资特点   256
11.3.3 中国机器视觉投资 258
11.3.4 创业融资现状 258
11.4 机器视觉领域投资机会分析   261
11.4.1 应用市场投资机会 261
11.4.2 硬件领域投资机会 262
11.4.3 非标领域投资机会 262
11.4.4 新兴服务领域投资机会 262
 
第十二章 2019-2025年机器视觉产业发展前景及市场规模预测 264(zywss)
12.1 机器视觉产业发展前景分析   264
12.1.1 产业发展机遇 264
12.1.2 产业发展潜力 266
12.1.3 细分市场投资前景 267
12.2 机器视觉产业发展趋势分析   268
12.2.1 产业发展趋势 268
12.2.2 硬件发展趋势 269
12.2.3 技术发展趋势 270
12.3 2019-2025年中国机器视觉产业发展规模预测    270
12.3.1 中国机器视觉行业发展因素分析 270
12.3.2 2019-2025年中国机器视觉行业市场规模预测 272

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