2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측은 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어), 제품(PC 기반, 스마트 카메라 기반), 최종 사용자 산업(전자 및 반도체, 자동차, 의료 기기, 제약, 식품 및 음료, 기타 산업 수직), 지역별, 경쟁별로 세분화됨 2018-2028

시장 개요

글로벌 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장은 2022년에 128억 4천만 달러 규모로 평가되었으며 2028년까지 14.20%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 예상합니다. 머신 비전은 카메라와 이미지 처리를 사용하여 수동 검사 작업을 보완하거나 대체하는 시각을 기계에 제공합니다. 머신 비전 애플리케이션은 존재 감지와 같은 기본 작업에서 혹독한 환경에서의 실시간 검사 및 등급 지정 작업에 이르기까지 다양합니다.

전 세계의 제조 회사는 특히 검사와 같은 중복 작업을 정밀하게 수행해야 하는 분야에서 머신 비전 시스템의 이점을 깨닫습니다. 이들은 고속 생산 라인과 위험한 환경에서 필수적인 역할을 하고 있습니다. 이러한 시스템이 제공하는 중요한 이점에는 생산성 증가, 기계 가동 중단 시간 감소, 보다 엄격한 프로세스 제어가 포함됩니다.

주요 시장 동인

자동화 및 Industry 4.0

자동화 및 Industry 4.0은 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장의 급속한 성장을 주도하는 두 가지 강력한 힘입니다. 이러한 혁신적인 추세는 전 세계 산업을 재편하고 있으며 머신 비전 시스템은 고도로 자동화되고 상호 연결된 미래에 대한 비전을 실현하는 데 중요한 역할을 합니다. 종종 제4차 산업 혁명이라고도 하는 Industry 4.0은 디지털 기술, 데이터 분석 및 자동화를 제조 및 산업 공정에 통합하는 것이 특징입니다. 이는 보다 지능적이고 연결되고 효율적인 생산 시스템으로의 전환을 나타냅니다. 산업이 Industry 4.0 원칙을 수용함에 따라 고급 머신 비전 시스템에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

시장의 주요 동인 중 하나는 향상된 자동화에 대한 필요성입니다. 제조업체는 한때 인간이 수행했던 작업을 수행하기 위해 로봇 시스템을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 머신 비전 시스템은 이러한 로봇의 눈으로, 로봇이 주변 환경을 "보고" 이해할 수 있도록 합니다. 이를 통해 로봇은 사람과 함께 안전하게 작업하고, 복잡한 작업을 정밀하게 처리하고, 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다. 자동차 조립 라인, 물류 창고 또는 제약 제조에서 머신 비전은 자동화의 초석입니다. 게다가, Industry 4.0은 데이터 기반 의사 결정을 강조합니다. 머신 비전 시스템은 자동화에 관한 것일 뿐만 아니라 시각적 입력에서 중요한 데이터를 수집하는 것에 관한 것입니다. 이러한 시스템은 실시간으로 방대한 양의 데이터를 수집하여 예측 유지 관리, 프로세스 최적화 및 품질 관리를 가능하게 합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 효율성을 달성하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 일관된 제품 품질을 보장하는 데 필수적입니다.

Industry 4.0의 또 다른 측면은 산업용 사물 인터넷(IIoT)을 통한 기계와 시스템의 상호 연결성입니다. 머신 비전 시스템은 종종 IIoT 플랫폼과 통합되어 제조 프로세스의 원격 모니터링 및 제어를 가능하게 합니다. 이러한 연결성은 산업의 변화하는 시장 수요에 대한 민첩성과 대응성을 향상시킵니다. 결론적으로 자동화와 Industry 4.0의 공생 관계는 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장을 새로운 차원으로 끌어올리고 있습니다. 산업이 더 높은 효율성, 생산성 및 데이터 기반 통찰력을 위해 노력함에 따라 머신 비전 기술은 이러한 목표를 달성하는 데 없어서는 안 될 도구로 부상하고 있습니다. 제조 및 산업 공정의 미래는 기계가 세상을 인식하고 행동할 수 있도록 하는 비전 시스템에 점점 더 의존하고 있으며, 이를 통해 4차 산업 혁명의 초석이 되고 있습니다.

로봇 공학에 대한 수요 증가

로봇 공학에 대한 수요 증가는 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장 성장을 촉진하는 중요한 원동력입니다. 다양한 산업에 걸쳐 로봇 공학은 놀라운 변화를 겪고 있으며, 기계는 점점 더 비전 및 인식 능력이 필요한 작업을 수행하고 있습니다. 머신 비전 시스템은 이러한 변화의 핵심에 있으며 로봇의 기능과 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 로봇 시스템은 머신 비전 기술의 발전 덕분에 점점 더 다재다능하고 지능화되고 있습니다. 이러한 시스템은 이제 주변 환경을 "보고" 이해할 수 있으며, 이는 객체 인식, 탐색 및 인간과 객체와의 상호 작용과 같은 작업에 필수적입니다. 제조, 물류, 의료 또는 농업이든 머신 비전을 갖춘 로봇은 필수 불가결해지고 있습니다.

제조에서 로봇은 픽 앤 플레이스, 조립 및 품질 관리와 같은 작업에 사용됩니다. 머신 비전 시스템을 통해 로봇은 조립 라인에서 객체를 정확하게 식별하고 조작하여 정확성과 일관성을 보장할 수 있습니다. 또한 제품의 결함을 검사하여 품질 관리를 개선하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 제조업체가 자동화를 도입함에 따라 로봇 기능을 향상시키기 위한 머신 비전 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 물류 및 전자 상거래 부문은 주문 이행 및 창고 작업을 효율적으로 처리하기 위한 자동화에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 머신 비전 센서가 장착된 자율 주행 모바일 로봇(AMR)은 복잡한 환경을 탐색하고 장애물을 피하며 선반에서 품목을 정확하게 집어 올릴 수 있습니다. 이를 통해 생산성이 향상될 뿐만 아니라 노동 비용도 절감됩니다.

의료에서 로봇은 수술, 진단 및 환자 치료에 사용됩니다. 머신 비전 시스템은 이러한 로봇이 정밀하고 안전하게 섬세한 절차를 수행하는 데 도움이 됩니다. 또한 약물 분배 및 환자 모니터링과 같은 작업을 지원할 수도 있습니다. 농업은 로봇 혁명을 경험하는 또 다른 분야입니다. 머신 비전을 갖춘 자율 농업 로봇은 심기, 수확 및 잡초 제거와 같은 작업을 더 정밀하게 수행하여 수동 노동의 필요성을 줄이고 작물 수확량을 늘릴 수 있습니다. 전반적으로 로봇에 대한 수요 증가는 2D 및 3D 머신 비전 시스템 도입을 촉진하고 있습니다. 이러한 시스템은 로봇이 환경을 인식하고, 결정을 내리고, 정확하고 효율적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여합니다. 산업계가 생산성을 개선하고 비용을 절감하는 데 있어 자동화와 로봇공학의 가치를 계속 인식함에 따라 머신 비전 시스템 시장은 향후 몇 년 동안 상당한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다.

빠른 기술 발전

빠른 기술 발전은 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장의 성장과 진화를 위한 강력한 촉매 역할을 하고 있습니다. 이러한 발전은 머신 비전의 환경을 변화시키고 있으며, 이러한 시스템을 광범위한 산업과 애플리케이션에서 더욱 유능하고 다재다능하며 접근 가능하게 만들고 있습니다. 머신 비전의 기술 발전을 이끄는 주요 요인 중 하나는 센서와 카메라의 지속적인 개선입니다. 고해상도, 저잡음 센서와 카메라의 개발을 통해 머신 비전 시스템은 더 선명하고 자세한 이미지를 캡처하고 처리할 수 있습니다. 이러한 향상은 특히 정밀한 측정, 결함 감지 및 품질 관리가 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.

이미지 처리 알고리즘은 급속한 진전이 일어나고 있는 또 다른 분야입니다. 종종 인공 지능(AI)과 딥 러닝 기술을 기반으로 하는 고급 알고리즘을 통해 머신 비전 시스템은 이미지를 보다 지능적으로 해석하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 정확도가 높아지고 전례 없는 속도와 정밀도로 객체와 결함을 인식하고 분류할 수 있습니다. 특히 3D 머신 비전 기술은 기술 발전의 혜택을 크게 받았습니다. ToF(Time-of-Flight) 및 구조화된 광 카메라와 같은 3D 센서가 도입되면서 머신은 깊이와 모양을 인식할 수 있게 되어 빈 피킹, 로봇 내비게이션 및 체적 측정과 같은 작업에 매우 귀중해졌습니다.

또한 머신 비전을 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR)과 같은 다른 신흥 기술과 통합함으로써 응용 범위가 확장되고 있습니다. 이러한 조합은 머신 비전 시스템이 실시간 정보를 제공하고 인간-기계 상호 작용을 향상시킬 수 있는 몰입형 환경을 만듭니다. 소형화와 비용 절감도 주요 원동력이었습니다. 더 작고 저렴한 구성 요소 덕분에 모바일 기기, 웨어러블 기술, 가전제품을 포함한 더 광범위한 설정에 머신 비전 시스템을 배포할 수 있습니다. 이러한 접근성은 자율 주행차, 증강 현실 안경, 스마트 가전제품과 같은 분야에서 혁신을 촉진하고 있습니다.

또한 엣지 컴퓨팅 기능의 급속한 성장으로 머신 비전 시스템은 로컬에서 데이터를 처리하여 대기 시간을 줄이고 자율 주행차 및 산업 자동화와 같은 애플리케이션에서 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 결론적으로, 급속한 기술 발전은 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 혁신은 머신 비전 기술의 기능, 경제성, 적응성을 증가시키고 있으며, 이는 차례로 수많은 산업에서 채택을 촉진하고 있습니다. 산업이 자동화, 품질 관리 및 데이터 기반 의사 결정을 위해 머신 비전의 힘을 계속 활용함에 따라 이러한 시스템 시장은 지속적인 성장과 혁신을 향해 나아가고 있습니다.

주요 시장 과제

구현 비용

구현 비용은 글로벌 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장의 성장을 잠재적으로 방해할 수 있는 중요한 과제입니다. 이러한 시스템은 광범위한 이점을 제공하지만, 이를 배포하는 데 필요한 초기 투자는 특히 중소기업(SME)과 예산이 제한된 기업의 경우 장벽이 될 수 있습니다. 높은 초기 자본 투자2D 및 3D 머신 비전 시스템에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 확보하는 것은 비쌀 수 있습니다. 여기에는 카메라, 센서, 조명 장비, 처리 장치 및 특수 소프트웨어 비용이 포함됩니다. 총 비용은 애플리케이션의 복잡성과 규모에 따라 크게 다를 수 있습니다.

통합 비용하드웨어 및 소프트웨어 비용 외에도 머신 비전 시스템을 기존 생산 라인에 통합하면 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 여기에는 새로운 기술을 수용하기 위해 기계를 개조하거나 수정하는 것과 머신 비전에 대한 전문 지식을 가진 인력을 고용하거나 교육하는 것이 포함될 수 있습니다.맞춤형 비용많은 애플리케이션에는 특정 요구 사항을 충족하기 위해 맞춤형 머신 비전 솔루션이 필요합니다. 이러한 맞춤형 솔루션을 개발하고 구현하면 종종 맞춤형 소프트웨어 개발 및 시스템 보정이 포함되므로 전체 비용이 증가할 수 있습니다.유지 관리 및 지원 비용머신 비전 시스템은 최상의 성능으로 작동하도록 지속적인 유지 관리가 필요합니다.정기적인 보정, 소프트웨어 업데이트 및 하드웨어 유지 관리가 시간이 지남에 따라 총 소유 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.기업은 또한 직원이 시스템을 운영하는 데 능숙하도록 유지하기 위해 기술 지원 및 교육에 대한 예산을 책정해야 합니다.

규모의 경제생산량이 많은 대규모 기업은 종종 소규모 기업보다 머신 비전 기술에 대한 투자를 더 쉽게 정당화할 수 있습니다.더 많은 수의 단위 또는 제품에 비용을 분산하여 투자 수익률(ROI)을 더 매력적으로 만들 수 있습니다.ROI 불확실성특히 머신 비전 기술을 처음 접하는 기업의 경우 명확하고 시기적절한 투자 수익률을 입증하는 것이 어려울 수 있습니다. ROI 계산은 생산성 증가, 결함 감소, 비용 절감과 같은 요인에 따라 달라지며, 이는 즉시 나타나지 않을 수 있습니다.

경쟁 가격 압박일부 산업에서는 제품 가격을 낮게 유지해야 하는 경쟁 압박이 있을 수 있습니다. 이는 장기적으로 제품 품질과 효율성을 개선하더라도 회사가 값비싼 머신 비전 시스템에 투자하는 능력을 제한할 수 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 머신 비전 기술의 비용 환경이 진화하고 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 하드웨어 소형화의 발전, 기술 공급업체 간의 경쟁 심화, 규모의 경제로 인해 구현 비용이 점차 감소하고 있습니다. 게다가 기술이 성숙해지고 더 널리 채택됨에 따라 품질 관리, 자동화, 데이터 분석의 이점이 초기 투자보다 더 큰 경우가 많아 머신 비전 시스템은 현대 산업 환경에서 경쟁력을 유지하려는 많은 기업에게 전략적 선택이 됩니다.

숙련된 인력 부족

숙련된 인력의 부족은 글로벌 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장의 성장을 방해할 수 있는 상당한 어려움을 야기합니다. 머신 비전 기술은 점점 더 정교해지고 있으며, 성공적인 구현과 운영에는 특정 기술과 지식을 갖춘 개인이 필요합니다. 자격을 갖춘 인력이 부족하면 다양한 산업과 응용 분야에서 이러한 시스템을 채택하고 활용하는 데 방해가 될 수 있습니다. 머신 비전 기술의 복잡성머신 비전 시스템에는 카메라, 센서, 이미지 처리 소프트웨어와 같은 복잡한 구성 요소가 포함되며 종종 보정 및 프로그래밍이 필요합니다. 이러한 시스템을 효과적으로 설계, 설정 및 유지 관리하려면 숙련된 기술자와 엔지니어가 필요합니다.

머신 비전 전문가 부족머신 비전 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 전문가가 현저히 부족합니다. 컴퓨터 비전, 이미지 처리, 프로그래밍 및 하드웨어 통합에 대한 고유한 기술이 필요하기 때문입니다. 이러한 시스템을 구현하려는 회사에서는 이러한 개인을 찾아 고용하는 것이 어려울 수 있습니다. 숙련된 인력에 대한 높은 수요숙련된 머신 비전 전문가에 대한 수요가 증가하는 것은 다양한 산업에서 자동화와 산업 4.0 관행이 확대되면서 촉진되었습니다. 자격을 갖춘 인재에 대한 경쟁이 치열해지면서 노동 비용이 증가할 수 있습니다. 교육 및 유지머신 비전 기술에 대한 직원 교육에 투자하는 회사는 이러한 숙련된 직원을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 고도로 훈련된 인력은 종종 다른 조직에서 찾는데, 이는 인재 이직으로 이어질 수 있습니다.

다양한 응용 분야머신 비전은 제조, 의료, 자동차, 농업 등 광범위한 산업에서 사용됩니다. 각 응용 분야에는 전문 지식과 경험이 필요할 수 있으며, 이는 채용 프로세스를 더욱 복잡하게 만듭니다. 급속한 기술 발전머신 비전 분야의 기술 변화 속도가 빠르기 때문에 숙련된 근로자는 최신 정보를 유지하기 위해 지식과 기술을 지속적으로 업데이트해야 합니다. 이러한 지속적인 학습 곡선은 자격을 갖춘 인력을 찾고 유지하는 데 어려움을 가중시킵니다.

글로벌 경쟁머신 비전 시장의 글로벌 특성으로 인해 기업은 숙련된 인재를 유치하기 위해 글로벌 규모로 경쟁해야 할 수도 있습니다. 이는 노동 비용을 끌어올리고 소규모 기업이 필요한 전문 지식을 확보하는 것을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다. 머신 비전 산업에서 숙련된 인력이 부족한 문제를 해결하려면 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 여기에는 교육 및 훈련 프로그램에 투자하고, 교육 기관과 기업 간의 파트너십을 육성하고, 머신 비전 관련 과정 및 인증 개발을 촉진하는 것이 포함됩니다. 또한 기업은 숙련된 전문가를 유치하고 유지하기 위해 경쟁력 있는 보상 패키지와 경력 성장 기회를 제공해야 할 수도 있습니다. 이러한 인력 문제를 극복하는 것은 다양한 분야에서 2D 및 3D 머신 비전 시스템의 잠재력을 최대한 활용하고, 기업이 자동화, 품질 관리 및 데이터 기반 의사 결정을 개선할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.

주요 시장 동향

AI와 딥 러닝의 통합

인공 지능(AI)과 딥 러닝의 통합은 글로벌 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장 성장을 견인하는 원동력입니다. 이러한 통합은 머신 비전 기술에 혁명을 일으켜 시스템을 더욱 스마트하고 적응력 있게 만들고 복잡한 현실 세계의 과제를 해결할 수 있게 합니다. AI와 딥 러닝 알고리즘은 머신 비전 시스템이 놀라운 정확도와 속도로 시각적 데이터를 처리하고 해석할 수 있도록 지원합니다. 시장을 주도하는 방식은 다음과 같습니다. 고급 이미지 인식AI와 딥 러닝 알고리즘은 이미지 내의 패턴과 객체를 인식하는 데 탁월합니다. 이러한 기술은 머신 비전 시스템이 이전에 달성하기 어려웠던 수준의 정밀도로 객체, 결함 및 이상을 식별하고 분류할 수 있도록 합니다.

향상된 의사 결정이러한 기술을 통해 머신 비전 시스템은 캡처한 시각 데이터를 기반으로 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 AI 기반 머신 비전 시스템이 장애물, 보행자 및 도로 표지판을 식별하여 안전한 탐색을 가능하게 하는 자율 주행차와 같은 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 객체 추적AI 및 딥 러닝 모델은 객체의 움직임을 추적하고 궤적을 예측할 수 있습니다. 이 기능은 안전과 효율성을 위해 움직이는 객체를 추적하는 것이 필수적인 감시, 로봇 공학 및 물류에 필수적입니다. 향상된 품질 관리제조에서 AI 기반 머신 비전 시스템은 제품의 미묘한 결함도 감지하여 품질 관리를 강화하고 생산 오류를 줄일 수 있습니다.

유연한 적응딥 러닝 모델은 변화하는 조건과 환경에 적응할 수 있습니다. 이러한 적응성은 기계가 다양하고 예측할 수 없는 상황을 처리해야 하는 로봇 공학 및 자동화에서 특히 중요합니다. 감소된 거짓 경보AI가 장착된 머신 비전 시스템은 과거 데이터에서 학습하여 거짓 경보를 줄이고 실제 문제를 보다 정확하게 식별하여 중단을 최소화하고 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

사용자 정의 및 다재다능함AI 기반 머신 비전 솔루션은 특정 애플리케이션 및 산업에 맞게 사용자 정의할 수 있으므로 광범위한 사용 사례에 다재다능한 도구가 됩니다. 결론적으로 AI와 딥 러닝의 통합은 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장을 발전시키고 있습니다. 이러한 기술은 산업 전반에 걸쳐 자동화, 품질 관리 및 데이터 기반 의사 결정에 대한 새로운 가능성을 열어주며, 머신 비전 시스템은 Industry 4.0 시대와 그 이후에 없어서는 안 될 요소가 되었습니다. AI와 딥 러닝이 계속 발전함에 따라 더욱 정교하고 유능한 머신 비전 시스템이 다양한 분야에서 혁신과 성장을 주도할 것으로 기대할 수 있습니다.

3D 비전 기술 발전

3D 비전 기술 발전은 글로벌 2D 및 3D 머신 비전 시스템 시장의 원동력이 될 것으로 예상됩니다. 이러한 발전은 머신 비전의 역량과 응용 분야에서 획기적인 도약을 나타내며, 기존 2D 시스템에서는 달성할 수 없었던 깊이와 정밀도를 제공합니다. 3D 비전 기술의 주요 장점 중 하나는 정확한 깊이 인식을 제공하는 기능입니다. 비행 시간 및 구조화 광 카메라와 같은 3D 센서의 최근 혁신을 통해 머신 비전 시스템은 객체와 환경에 대한 자세하고 신뢰할 수 있는 3D 재구성을 생성할 수 있게 되었습니다. 이러한 깊이 인식은 기계가 주변 환경과 매우 정밀한 방식으로 상호 작용해야 하는 로봇 공학과 같은 응용 분야에서 매우 중요합니다.

또한 3D 비전 기술은 객체 인식 기능을 향상시켜 기계가 객체를 식별할 뿐만 아니라 3차원에서 객체의 모양, 크기 및 방향을 평가할 수 있도록 합니다. 이 기능은 제조 및 자동차 품질 관리에서 물류 및 의료에 이르기까지 산업 전반에 광범위한 영향을 미칩니다. 또한 3D 비전 발전은 로봇 공학의 개선을 주도하여 로봇이 복잡하고 역동적인 환경을 보다 효과적으로 탐색할 수 있도록 합니다. 이는 장애물 감지 및 회피에 3D 비전이 기본이 되는 자율 주행차와 같은 응용 분야에서 특히 중요합니다. 3D 비전 기술이 계속 발전하고 더 쉽게 접근 가능해짐에 따라 산업에 혁명을 일으키고, 자동화를 강화하며, 혁신을 위한 새로운 기회를 열어 글로벌 머신 비전 시스템 시장의 성장과 개발에서 핵심적인 원동력이 될 것입니다.

세그먼트별 통찰력

최종 사용자 산업 통찰력

식음료 부문이 시장을 지배했습니다. 식음료 부문은 안전 문화가 커지고 정부 규제가 엄격해지면서 기업이 자동화의 일부로 고급 검사 절차를 채택해야 하기 때문에 머신 비전 시스템의 가장 중요한 시장 중 하나입니다.

지난 10년 동안 식품 산업에서 머신 비전이 균일하고 체계적으로 적용된 것은 주로 이미지 처리 및 패턴 인식과 같은 구성 방법론의 지속적인 개발에 기인합니다. 게다가 기술 발전으로 이러한 기계를 더 낮은 비용으로 구현할 수 있게 되었습니다. 식품 검사(주로 결함이나 오염 물질과 관련됨), 품질 관리, 그리고 어떤 경우에는 식품 가공 중에 더 복잡한 식품(피자 및 레이어 케이크)의 조립 제어가 머신 비전 시스템이 적용되는 주요 범위 중 일부입니다.

지역별 통찰력

북미는 예측 기간 동안 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 북미는 잘 정립된 인프라를 갖춘 선진 지역입니다.

산업 무역 그룹이자 Association for Advancing Automation(A3)의 일부인 AIA에 따르면, 북미에서 로봇 및 기타 기계에 비전 인텔리전스를 제공하는 머신 비전 구성 요소 및 시스템 판매가 2018년에 크게 증가했습니다.

2019년 7월, Microchip Technology Corporation은 Smart Embedded Vision Initiative를 시작했습니다. 이 새로운 에코시스템은 Microchip의 저전력 PolarFireFPGA를 고속 이미징 인터페이스 시리즈, 이미지 처리를 위한 지적 재산권, 향상된 외부 파트너십 에코시스템과 함께 활용합니다. 이 이니셔티브는 산업, 의료 기기, 자동차, 항공우주와 같은 애플리케이션에 대한 머신 비전 발전을 강화하도록 설계되었습니다.

최근 개발

• 2020년 4월 - Cognex Corporation에서 In-Sight D900 임베디드 비전 시스템을 출시했습니다. 동종 최초의 솔루션인 In-Sight D900은 In-Sight 산업용 스마트 카메라 내부에 Cognex의 ViD 딥 러닝 소프트웨어를 탑재하고 있습니다. 이 독립형 시스템은 광학 문자 인식(OCR), 조립 검증, 결함 감지를 포함한 다양한 복잡한 인라인 검사 애플리케이션을 해결하도록 설계되었습니다.
• 2019년 8월 - IDS는 USB3 비전 카메라 범위를 100개 이상의 모델로 확장할 계획입니다. 이는 이미 GigE Vision과 함께 사용 가능한 모든 소니 센서를 통합한다는 의미입니다. 새로운 카메라는 IDS 피크, IDS의 완전히 새로운 하드웨어 독립 SDK와 함께 사용할 수 있습니다.

주요 시장 참여자

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