2021年机器视觉检测市场现状及矩子科技下游需求趋势分析报告（21页）.pdf

1、优势明显：机器视觉检测比人工视觉检测效率高、速度快、精度高、可靠性好，同时，工作时间更长、信息方便集成、适应恶劣环境。此外，若采用人眼识别，企业在扩产时势必需要增设相应人员，而机器视觉设备能适用整条生产线的环节，随着生产规模的扩大能实现规模效应。同时，随着深度学习、3D 视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大。(3)制造强国大背景下，智能制造的快速发展推动机器视觉需求稳步提升。中国制造2025明确指出：加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。根据赛迪顾问数据，2018 年我国智能制造装备市场规模超1.5 万

2、亿元，预计 2020 年将达到 2 万亿元。但我国工业自动化仍有较大提升空间，据亿欧智库数据，当前制造业 90%的企业配有自动化生产线，但仅有 40%实现数字化管理，5%打通工厂数据，1%使用智能化技术，且智能制造设备中的关键基础零部件，依然是我国制造业的“软肋”。实现制造强国战略，必须加强包括机器视觉核心软硬件产品在内的本土关键基础零部件的技术、产品和市场能力。机器视觉作为实现工业自动化和智能化的必要手段，将获益于智能制造的快速发展实现市场规模的稳步提升。(4)下游汽车制造、食品饮料等领域渗透率不断提升。目前机器视觉应用主要集中在电子行业，占比达 36%，而近年来汽车制造、食品饮料等领域渗透率有望提升。例如，在汽车制造领域，机器视觉主要用于车身装配检测、面板印刷质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等几乎所有系统和部件的制造流程。目前一条产线大概配备十几个机器视觉系统，未来随着汽车质量管控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求，汽车产线对机器视觉技术的需求还会逐步提高。如 3D 视觉系统可以以高精度间隙对准每一辆车的拼接缝，并对装配的所有车门和车身进行全面检测。