2D 和 3D 机器视觉系统市场 – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按组件（硬件、软件）、产品（基于 PC、基于智能相机）、最终用户行业（电子和半导体、汽车、医疗设备、制药、食品和饮料、其他垂直行业）、按地区、按竞争进行细分，2018 年至 2028 年

市场概览

全球 2D 和 3D 机器视觉系统市场在 2022 年的价值为 128.4 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2028 年的复合年增长率为 14.20%。机器视觉为机器提供了视觉的礼物，使用摄像头和图像处理来补充或取代手动检查任务。机器视觉应用范围从存在检测等基本任务到恶劣环境下的实时检查和分级任务。

全球制造公司都意识到了机器视觉系统的好处，特别是在需要精确执行检查等冗余任务的领域。它们在高速生产线和危险环境中发挥着至关重要的作用。这些系统提供的一些重要优势包括提高生产率、减少机器停机时间和加强过程控制。

关键市场驱动因素

自动化和工业 4.0

自动化和工业 4.0 是推动 2D 和 3D 机器视觉系统市场快速增长的两大强大力量。这些变革趋势正在重塑全球的行业，机器视觉系统在实现高度自动化和互联未来的愿景方面发挥着关键作用。工业 4.0 通常被称为第四次工业革命，其特点是将数字技术、数据分析和自动化集成到制造和工业流程中。它代表着向更智能、更互联、更高效的生产系统的转变。随着各行各业接受工业 4.0 原则，对先进机器视觉系统的需求正在飙升。

市场的主要驱动因素之一是对增强自动化的需求。制造商越来越多地采用机器人系统来执行曾经由人类执行的任务。机器视觉系统是这些机器人的眼睛，使它们能够“看到”并理解周围环境。这使机器人能够安全地与人类一起工作，精确地处理复杂任务，并适应不断变化的条件。无论是在汽车装配线、物流仓库还是制药制造中，机器视觉都是自动化的基石。此外，工业 4.0 强调数据驱动的决策。机器视觉系统不仅涉及自动化，还涉及从视觉输入中收集关键数据。这些系统可以实时收集大量数据，实现预测性维护、流程优化和质量控制。这种数据驱动的方法对于实现效率、减少停机时间和确保产品质量一致至关重要。

工业 4.0 的另一个方面是通过工业物联网 (IIoT) 实现机器和系统的互联互通。机器视觉系统通常与 IIoT 平台集成，实现对制造过程的远程监控和控制。这种连接增强了行业对不断变化的市场需求的敏捷性和响应能力。总之，自动化与工业 4.0 之间的共生关系正在推动 2D 和 3D 机器视觉系统市场达到新的高度。随着各行各业努力提高效率、生产力和数据驱动的洞察力，机器视觉技术正在成为实现这些目标不可或缺的工具。制造业和工业流程的未来越来越依赖于使机器能够感知世界并在世界中行动的视觉系统，使其成为第四次工业革命的基石。

对机器人的需求增加

对机器人的需求增加是推动 2D 和 3D 机器视觉系统市场增长的重要驱动力。各个行业的机器人技术正在经历一场显著的转变，机器越来越多地承担需要视觉和感知能力的任务。机器视觉系统是这一转变的核心，在增强机器人的功能和效率方面发挥着关键作用。由于机器视觉技术的进步，机器人系统变得越来越多功能和智能。这些系统现在能够“看到”和理解周围环境，这对于物体识别、导航以及人与物体的交互等任务至关重要。无论是在制造业、物流业、医疗保健业还是农业领域，配备机器视觉的机器人都变得不可或缺。

在制造业中，机器人用于拾取和放置、装配和质量控制等任务。机器视觉系统使机器人能够精确识别和操纵装配线上的物体，确保准确性和一致性。它们还可以检查产品是否有缺陷，从而改善质量控制并减少浪费。随着制造商采用自动化，对机器视觉系统以增强机器人功能的需求正在增加。物流和电子商务行业对自动化的需求激增，以高效处理订单履行和仓库运营。配备机器视觉传感器的自主移动机器人 (AMR) 可以在复杂环境中导航、避开障碍物并准确从货架上挑选物品。这不仅可以提高生产率，还可以降低劳动力成本。

在医疗保健领域，机器人用于手术、诊断和患者护理。机器视觉系统可帮助这些机器人精确安全地执行精细的程序。它们还可以协助完成药物分配和患者监护等任务。农业是另一个经历机器人革命的领域。配备机器视觉的自主农业机器人可以更精确地执行种植、收割和除草等任务，从而减少对手工劳动的需求并提高农作物产量。总体而言，对机器人的需求增加推动了 2D 和 3D 机器视觉系统的采用。这些系统使机器人能够感知其环境、做出决策并准确高效地执行任务。随着各行各业不断认识到自动化和机器人技术在提高生产力和降低成本方面的价值，机器视觉系统市场将在未来几年实现显着增长。

快速的技术进步

快速的技术进步是 2D 和 3D 机器视觉系统市场增长和发展的强大催化剂。这些进步正在改变机器视觉的格局，使这些系统更强大、更通用，并可在广泛的行业和应用中使用。机器视觉技术进步的关键驱动因素之一是传感器和摄像头的不断改进。高分辨率、低噪声传感器和摄像头的发展使机器视觉系统能够捕获和处理更清晰、更详细的图像。这种增强对于需要精确测量、缺陷检测和质量控制的应用尤其重要。

图像处理算法是另一个快速进步的领域。先进的算法通常基于人工智能 (AI) 和深度学习技术，使机器视觉系统能够更智能地解释和分析图像。这可以提高准确性，并能够以前所未有的速度和精度识别和分类物体和缺陷。特别是 3D 机器视觉技术从技术进步中受益匪浅。飞行时间和结构光相机等 3D 传感器的引入使机器能够感知深度和形状，使其在箱体拾取、机器人导航和体积测量等任务中发挥了重要作用。

此外，机器视觉与增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等其他新兴技术的集成正在扩大应用范围。这些组合创造了沉浸式环境，机器视觉系统可以在其中提供实时信息并增强人机交互。小型化和降低成本也是关键驱动因素。更小、更实惠的组件使得在更广泛的环境中部署机器视觉系统成为可能，包括移动设备、可穿戴技术和消费电子产品。这种可访问性正在促进自动驾驶汽车、增强现实眼镜和智能家电等领域的创新。

此外，边缘计算能力的快速增长使机器视觉系统能够在本地处理数据，从而减少延迟并实现自动驾驶汽车和工业自动化等应用中的实时决策。总之，快速的技术进步正在彻底改变 2D 和 3D 机器视觉系统市场。这些创新提高了机器视觉技术的能力、可负担性和适应性，进而推动了其在众多行业的应用。随着各行各业继续利用机器视觉的力量实现自动化、质量控制和数据驱动的决策，这些系统的市场有望继续增长和创新。

主要市场挑战

实施成本

实施成本是一项重大挑战，可能会阻碍全球 2D 和 3D 机器视觉系统市场的增长。虽然这些系统提供了广泛的好处，但部署它们所需的初始投资可能是一个障碍，特别是对于中小型企业 (SME) 和预算有限的企业而言。高初始资本投资：购买 2D 和 3D 机器视觉系统所需的硬件和软件组件可能非常昂贵。这包括相机、传感器、照明设备、处理单元和专用软件的成本。总成本可能因应用程序的复杂性和规模而有很大差异。

集成成本：除了硬件和软件成本外，将机器视觉系统集成到现有生产线中还会产生额外费用。这可能涉及改造或修改机器以适应新技术，以及雇用或培训具有机器视觉专业知识的人员。定制成本：许多应用需要定制的机器视觉解决方案来满足特定要求。开发和实施这些定制解决方案可能会增加总体成本，因为它们通常涉及量身定制的软件开发和系统校准。维护和支持成本：机器视觉系统需要持续维护以确保其以最佳性能运行。定期校准、软件更新和硬件维护会随着时间的推移增加总拥有成本。企业还需要预算技术支持和培训，以保持员工熟练操作系统。

规模经济：生产量较大的大型企业通常比小型企业更容易证明对机器视觉技术的投资是合理的。他们可以将成本分摊到更多的单位或产品上，从而使投资回报率 (ROI) 更具吸引力。ROI 不确定性：展示清晰及时的投资回报可能具有挑战性，尤其是对于刚接触机器视觉技术的企业而言。计算 ROI 取决于提高生产率、减少缺陷和节省成本等因素，这些因素可能不会立即显现出来。

竞争性定价压力：在某些行业，可能存在保持产品价格低廉的竞争压力。这可能会限制公司投资昂贵的机器视觉系统的能力，即使它们从长远来看会提高产品质量和效率。尽管存在这些挑战，但重要的是要注意，机器视觉技术的成本格局正在发生变化。硬件小型化的进步、技术供应商之间的竞争加剧以及规模经济正在逐步降低实施成本。此外，随着技术的成熟和越来越广泛的应用，改进的质量控制、自动化和数据分析带来的好处往往超过最初的投资，使机器视觉系统成为许多寻求在现代工业领域保持竞争力的企业的战略选择。

缺乏熟练的劳动力

缺乏熟练的劳动力构成了重大挑战，可能会阻碍全球 2D 和 3D 机器视觉系统市场的增长。机器视觉技术正变得越来越复杂，其成功实施和运行需要具有特定技能和知识的个人。合格人员的短缺可能会阻碍这些系统在各个行业和应用中的采用和利用。机器视觉技术的复杂性：机器视觉系统涉及复杂的组件，例如摄像头、传感器、图像处理软件，并且通常需要校准和编程。需要熟练的技术人员和工程师来有效地设计、设置和维护这些系统。

机器视觉专家短缺：机器视觉技术方面的专业人员明显稀缺，因为它需要计算机视觉、图像处理、编程和硬件集成等独特技能的融合。对于希望实施这些系统的公司来说，寻找和雇用这样的人才可能具有挑战性。对技术人员的需求很高：对熟练的机器视觉专家的需求不断增加，这是由于各行各业越来越多地采用自动化和工业 4.0 实践所致。对合格人才的激烈竞争可能导致劳动力成本上升。培训和留任：投资培训员工使用机器视觉技术的公司可能会面临留住这些熟练员工的挑战。其他组织通常会寻求训练有素的人才，这可能会导致人才流失。

应用广泛：机器视觉广泛应用于制造业、医疗保健、汽车、农业等行业。每种应用都可能需要专业知识和经验，这进一步增加了招聘流程的复杂性。快速的技术进步：机器视觉领域技术变化的快速步伐意味着技术工人需要不断更新他们的知识和技能以保持最新状态。这种持续的学习曲线增加了寻找和留住合格人员的挑战。

全球竞争：机器视觉市场的全球性意味着公司可能需要在全球范围内竞争以吸引技术人才。这可能会推高劳动力成本，并使小公司更难获得必要的专业知识。解决机器视觉行业缺乏熟练劳动力的问题需要采取多管齐下的方法。这包括投资教育和培训计划，促进教育机构和企业之间的伙伴关系，以及促进机器视觉相关课程和认证的发展。此外，公司可能需要提供有竞争力的薪酬方案和职业发展机会，以吸引和留住熟练的专业人士。克服这一劳动力挑战对于充分发挥 2D 和 3D 机器视觉系统在各个领域的潜力至关重要，可帮助企业增强自动化、质量控制和数据驱动的决策能力。

主要市场趋势

人工智能与深度学习的融合

人工智能 (AI) 与深度学习的融合是全球 2D 和 3D 机器视觉系统市场增长的驱动力。这种融合正在彻底改变机器视觉技术，使系统更智能、适应性更强，并能够应对复杂的现实挑战。人工智能和深度学习算法使机器视觉系统能够以惊人的精度和速度处理和解释视觉数据。以下是它们如何推动市场发展，高级图像识别：人工智能和深度学习算法擅长识别图像中的模式和对象。它们使机器视觉系统能够以以前难以达到的精度水平识别和分类物体、缺陷和异常。

增强决策能力：这些技术使机器视觉系统能够根据捕获的视觉数据做出实时决策。这在自动驾驶汽车等应用中非常有价值，在这些应用中，人工智能驱动的机器视觉系统可以识别障碍物、行人和路标，从而实现安全导航。物体跟踪：人工智能和深度学习模型可以跟踪物体的运动并预测其轨迹。这种能力在监控、机器人和物流方面至关重要，因为跟踪移动物体对于安全和效率至关重要。改进质量控制：在制造业中，人工智能驱动的机器视觉系统可以检测到产品中哪怕是细微的缺陷，从而增强质量控制并减少生产错误。

灵活适应：深度学习模型可以适应不断变化的条件和环境。这种适应性在机器人和自动化领域尤其有价值，因为机器需要处理各种各样且不可预测的情况。减少误报：通过从历史数据中学习，配备人工智能的机器视觉系统可以减少误报并更准确地识别真实问题，从而最大限度地减少干扰并提高整体效率。

定制和多功能性：人工智能驱动的机器视觉解决方案可以针对特定应用和行业进行定制，使其成为适用于各种用例的多功能工具。总之，人工智能和深度学习的融合正在推动 2D 和 3D 机器视觉系统市场向前发展。这些技术为整个行业的自动化、质量控制和数据驱动的决策开辟了新的可能性，使机器视觉系统在工业 4.0 及以后的时代不可或缺。随着人工智能和深度学习的不断进步，我们可以期待更加复杂和强大的机器视觉系统来推动各个领域的创新和增长。

3D 视觉技术进步

3D 视觉技术进步有望成为全球 2D 和 3D 机器视觉系统市场背后的驱动力。这些进步代表了机器视觉功能和应用的革命性飞跃，提供了传统 2D 系统以前无法实现的深度和精度。3D 视觉技术的主要优势之一是它能够提供准确的深度感知。3D 传感器的最新创新，例如飞行时间和结构光相机，使机器视觉系统能够创建物体和环境的详细而可靠的 3D 重建。这种深度感知在机器人等应用中非常有用，因为机器需要以高精度的方式与周围环境交互。

此外，3D 视觉技术增强了物体识别能力，使机器不仅可以识别物体，还可以评估其三维形状、大小和方向。这种能力对制造业和汽车质量控制到物流和医疗保健等各个行业都有广泛的影响。此外，3D 视觉的进步正在推动机器人技术的改进，使机器人能够更有效地在复杂和动态的环境中导航。这在自动驾驶汽车等应用中尤其重要，在这些应用中，3D 视觉是障碍物检测和避障的基础。随着 3D 视觉技术的不断发展和普及，它将彻底改变行业、提高自动化水平并开辟新的创新机会，成为全球机器视觉系统市场增长和发展的关键驱动力。

细分洞察

最终用户行业洞察

食品和饮料细分市场在市场上占据主导地位。食品和饮料行业是机器视觉系统最重要的市场之一，因为安全文化日益增强，政府法规越来越严格，迫使企业采用先进的检查程序作为自动化的一部分。

过去十年，机器视觉在食品行业的统一和系统应用主要归因于图像处理和模式识别等组成方法的不断发展。此外，技术进步使得这些机器可以以较低的成本实现。食品检验（主要关注缺陷或污染物）、质量控制，以及在某些情况下，食品加工过程中更复杂食品（比萨饼和分层蛋糕）的组装控制是机器视觉系统应用的主要领域。

区域见解

预计北美将在预测期内占据市场主导地位。北美是一个发达地区，拥有完善的基础设施

根据行业贸易组织 AIA 和自动化促进协会 (A3) 的一部分，在北美，为机器人和其他机器提供视觉智能的机器视觉组件和系统的销售额在 2018 年显着增长。

2019 年 7 月，Microchip Technology Corporation 启动了其智能嵌入式视觉计划。新生态系统利用 Microchip 的低功耗 PolarFireFPGA 和一系列高速成像接口、用于图像处理的知识产权以及增强的外部合作伙伴生态系统。该计划旨在促进工业、医疗设备、汽车和航空航天等应用领域的机器视觉进步。

最新进展

• 2020 年 4 月 - 康耐视公司推出了 In-Sight D900 嵌入式视觉系统。In-Sight D900 是同类首创的解决方案，在 In-Sight 工业级智能相机内集成了康耐视的 ViDideep 学习软件。该独立系统旨在解决各种复杂的在线检测应用，包括光学字符识别 (OCR)、装配验证和缺陷检测。
• 2019 年 8 月 - IDS 计划将其 USB3 视觉相机系列扩大 100 多种型号。这意味着它将集成 GigE Vision 中已有的整个索尼传感器系列。新相机可与 IDS peak、IDS 全新、独立于硬件的 SDK 一起使用。

主要市场参与者

• Cognex Corporation
• KeyenceCorporation
• OmronCorporation
• ISRAVision AG
• IDSImaging Development Systems GmbH
• NationalInstruments Corporation
• MVTecSoftware GmbH
• SonyCorporation
• TeledyneDALSA
• ToshibaCorporation