2023年中国机器视觉市场规模及发展趋势预测分析

    经过了近年来的市场孕育和技术积累，以国内经济整体的持续增长为契机，同时受益于下游各领域的政策鼓励和自动化、智能化转型的需要，机器视觉行业实现了较为高速的增长。未来，机器视觉将呈现3大发展趋势。

一、机器视觉行业发展现状

1.市场规模

    机器视觉需求带动下，中国机器视觉市场规模持续增长。2021年中国机器视觉市场规模138.16亿元，同比增长46.79%。随着机器视觉硬件方案的不断成熟和运算能力的提升，以及软件在各种应用解决方案、3D算法、深度学习能力的不断完善，机器视觉在电子产业（如PCB、FPC、面板、半导体等领域）应用的广度和深度都在提高，并加快向新能源锂电、光伏等其他领域渗透，在AI、自动驾驶、人脸识别等新兴技术兴起的带动下，我国机器视觉市场规模将继续保持较高的增速。预计2023年中国机器视觉市场规模将达225.56亿元。

二、机器视觉发展趋势

1.由2D机器视觉向3D机器视觉升级趋势

    目前，2D目标检测算法不断成熟，无论是精度还是检测速度都已达到较高的水准，在制造业领域已经取得广泛的应用，但由于2D视觉检测无法获得物体的空间坐标信息，所以存在包括不支持与形状相关的测量，无法区分相同颜色物体之间的特征或具有接触侧的物体之间的位置，同时特别依赖于光照和颜色/灰度的变化，测量精度易受照明环境的影响等检测缺点。

    相比之下，3D机器视觉可以测量包括高度、角度、平面度、厚度、体积、颜色相近表面等信息，通过更丰富的数据采集获取物体的三维图像。3D测量技术可以根据上述测量数据设置公差，进而以超出公差为标准检测缺陷，同时可以持续储存产品缺陷的相关测量数据，并对数据进行量化分析以优化和改进前端的制造工艺，提高生产效率。

    此外，3D机器视觉还具备高测量稳定性、高精度及可重复性等优势。近年来，随着工业化及智能制造的大力发展对精确度的要求越来越高，3D机器视觉检测应用范围愈发广阔，目前机器视觉技术及产品由2D向3D迈进已逐步成为行业的主要发展趋势之一。

2.人工智能深度学习+机器视觉的技术发展趋势

    传统的基于规则的机器视觉系统可以高精度地每分钟检查数百甚至数千个零件，但系统仍是通过逐步过滤和基于基本规则的算法运行的。而深度学习算法使用了卷积神经网络，利用卷积层提取出图像特征，而卷积层的参数并非全部由人工设计而是通过数据训练所得。

    近年来，得益于计算能力的提高和大规模数据集的出现，AI技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入工业化阶段。“人工智能深度学习+机器视觉”可以帮助机器视觉设备快速进行图像分类、目标检测和分割，且已越来越多的应用在3D机器视觉中，成为业内公认的未来主流发展趋势之一。

3.技术提升带来的渗透率提升及加速进口替代的趋势

    受益于光源系统、图像处理系统以及相机等软硬件领域的技术持续提升，机器视觉设备的成本端呈现逐年下降趋势。在同等价格甚至性价比更高的条件下，机器视觉设备可以提供更多更快的图像数据传输、更先进的软件算法，实现数字化、实时化和智能化的性能提升。性价比的提高加大了机器视觉设备的市场渗透率，同时，国内企业在地域性及客户服务上相较于境外企业有明显优势，随着国产机器视觉设备逐渐成熟，原先机器视觉行业较高的进口依存度为进口替代带来广阔的空间。