로봇 비전 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 하드웨어(단일 렌즈 로봇 비전, 다중 렌즈 로봇 비전, 360도 로봇 비전), 기술(2D 비전, 3D 비전), 애플리케이션(가상 현실(VR), 콘텐츠 생성, 감시 및 보안, 자동차, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 로봇 비전 시장은 2023년에 41억 6천만 달러 규모로 평가되었으며 2029년까지 연평균 성장률 8.26%를 기록할 것으로 예상됩니다.

로봇 비전에 대한 글로벌 시장은 다양한 부문에서 광범위하게 채택되면서 놀라운 성장을 경험했습니다. 제조, 자동차, 식음료, 의료, 물류와 같은 산업은 생산 및 물류 관리 프로세스를 개선하는 데 있어 로봇 비전 솔루션의 핵심 역할을 인정합니다. 고급 로봇 비전 기술에 대한 상당한 투자는 엄격한 품질 표준을 유지하고 운영 투명성을 강화하는 것을 목표로 합니다. 선도적인 공급업체는 3D 머신 비전, 딥 러닝, 모바일 연결을 통합한 혁신적인 솔루션을 출시하여 운영 효율성을 향상시켰습니다. 머신 러닝, 컴퓨터 비전, IoT 센서와 같은 신기술과의 통합은 로봇 비전 기능을 혁신하여 생산 라인 모니터링 및 자산 활용을 위한 자동화된 워크플로와 실시간 데이터 분석을 가능하게 합니다. 로봇 비전 전문가와의 협업은 고유한 제조 및 공급망 요구 사항에 맞게 조정된 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 데이터 중심 의사 결정을 강조하면 여러 부문에서 새로운 기회가 창출됩니다. 기업이 산업 4.0 이니셔티브의 일환으로 고급 머신 비전을 점점 더 많이 도입함에 따라 로봇 비전 시장은 지속적인 성장을 향해 나아가고 있으며, 포괄적인 운영 가시성을 용이하게 하고 생산 및 물류 관리의 정확성을 높여줍니다.

주요 시장 동인

자동화 및 효율성에 대한 수요 증가

오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에서 다양한 부문의 기업은 운영 효율성을 높이고 경쟁 우위를 유지하기 위해 자동화를 점점 더 많이 도입하고 있으며, 이를 통해 로봇 비전 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 자동화는 이러한 시스템 도입을 촉진하여 비전 기능을 갖춘 로봇이 정밀하고 정확하게 복잡한 작업을 수행할 수 있게 하여 수동 노동에 대한 의존도를 줄입니다. 이러한 변화는 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 오류를 줄이고 전반적인 생산성을 높입니다. 향상된 품질 관리 및 검사 프로세스는 로봇 비전 시스템을 도입하는 주요 원동력이며, 특히 제조, 자동차, 전자 산업에서 엄격한 품질 표준을 유지하는 것이 가장 중요합니다. 이러한 시스템은 실시간 제품 모니터링 및 검사를 용이하게 하여 결함을 감지하고 치수를 측정하며 불일치 사항을 식별하여 사양을 준수하도록 합니다. 또한 로봇 비전 시스템은 반복적인 작업을 자동화하여 생산 주기를 줄이고 처리량을 늘려 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 출시 시간이 단축되고 리소스 할당이 최적화되며 낭비가 최소화되어 궁극적으로 생산 비용이 절감됩니다.

인공 지능 및 머신 러닝의 발전

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술의 급속한 발전은 로봇 비전 시스템의 기능에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 발전은 로봇 비전 시장 성장의 주요 원동력으로 작용합니다.

AI 및 ML 알고리즘은 로봇 비전 시스템의 객체 인식 및 추적 기능을 크게 향상시켰습니다. 이러한 시스템은 딥 러닝 기술을 활용하여 복잡하고 동적인 환경에서도 실시간으로 객체를 정확하게 식별하고 추적할 수 있습니다. 이를 통해 로봇은 픽 앤 플레이스 작업, 분류 및 조립과 같은 작업을 더 정밀하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 변화하는 조건에 적응하고 객체 모양, 크기 및 방향의 변화를 처리하는 기능은 로봇 비전 시스템을 더 다재다능하게 만들고 다양한 애플리케이션에 적응할 수 있게 합니다.

AI와 ML의 하위 집합인 머신 비전은 품질 보증 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 머신 비전 알고리즘은 카메라로 촬영한 이미지와 비디오를 분석하여 결함을 감지하고 치수를 측정하며 높은 정확도로 품질 검사를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 수동 검사가 필요 없고, 인적 오류가 줄어들며, 생산 라인 전체에서 일관된 품질을 보장합니다. AI와 ML을 로봇 비전 시스템에 통합하면 지속적인 학습과 개선이 가능하여 시스템이 시간이 지남에 따라 성능을 적응하고 최적화할 수 있습니다.

AI 기반 로봇 비전 시스템은 지능적인 의사 결정과 프로세스 최적화를 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 비전 센서를 통해 수집된 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴, 추세 및 이상을 식별하여 프로세스 최적화 및 예측 유지 관리에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 데이터 중심 접근 방식은 기업이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 생산 워크플로를 최적화하고, 가동 중지 시간을 최소화하여 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

협업 로봇의 채택 증가

협업 로봇(코봇) 채택의 급증은 로봇 비전 시장의 핵심 원동력으로 작용합니다. 인간과 함께 공유 작업 공간을 위해 설계된 코봇은 안전하고 효율적인 협업을 보장하기 위해 로봇 비전 시스템에 크게 의존합니다. 로봇 비전 시스템은 고급 센서와 카메라를 활용하여 인간의 존재를 감지하고 로봇의 움직임을 조정하여 사고를 방지함으로써 안전한 인간-로봇 상호 작용을 용이하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 보다 안전한 작업 환경과 원활한 인간-로봇 팀워크를 촉진하여 산업 전반에 걸쳐 자동화를 위한 새로운 길을 열어줍니다. 게다가 이러한 시스템은 협동 로봇에 유연성과 적응성을 부여하여 시각적 피드백을 기반으로 실시간 조정을 가능하게 하여 다양한 작업을 정밀하게 처리할 수 있도록 합니다. 로봇 비전 시스템이 장착된 협동 로봇을 통합하면 광범위한 수정 없이 기존 설정에 원활하게 통합할 수 있으므로 기업에 확장성과 비용 효율성을 제공하는 동시에 안전 조치와 프로그래밍 복잡성을 간소화할 수 있습니다. 자동화 수요, AI 발전, 협동 로봇 도입의 이러한 융합은 로봇 비전 시장의 성장 궤적을 주도하는 혁신적 영향을 강조하여 전 세계적으로 생산성, 품질 관리, 운영 효율성을 향상시킬 수 있는 길을 열어줍니다.

주요 시장 과제

복잡성 및 통합 과제

로봇 비전 시스템의 채택 및 구현은 주로 기술의 복잡성과 통합 프로세스와 관련된 여러 과제를 제기합니다. 이러한 과제는 다양한 산업에서 로봇 비전 시스템의 광범위한 채택과 활용을 방해할 수 있습니다.

로봇 비전 시장의 주요 과제 중 하나는 비전 시스템의 기술적 복잡성과 개발 및 배포에 필요한 전문 지식입니다. 로봇 비전 시스템은 카메라, 센서, 프로세서와 같은 하드웨어 구성 요소와 이미지 처리, 객체 인식 및 추적을 위한 정교한 소프트웨어 알고리즘의 조합을 포함합니다. 이러한 구성 요소를 통합된 시스템으로 설계하고 통합하려면 컴퓨터 비전, 머신 러닝 및 로봇 공학에 대한 전문 지식과 기술이 필요합니다. 이러한 분야의 전문가가 부족하면 로봇 비전 시스템을 채택하려는 기업에 과제가 될 수 있습니다. 이러한 시스템을 개발하고 유지하는 데 필요한 인재를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있기 때문입니다.

또 다른 과제는 로봇 비전 시스템을 기존 인프라 및 레거시 시스템과 통합하는 것입니다. 많은 산업에서 로봇 비전 시스템을 수용하도록 설계되지 않은 생산 라인과 프로세스를 구축했습니다. 기존 시스템을 개조하여 비전 기능을 통합하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 또한 레거시 시스템은 로봇 비전 시스템과 원활하게 통합하는 데 필요한 연결성이나 호환성이 없을 수 있습니다. 이는 통합 프로세스 중에 추가 비용과 운영 중단을 초래할 수 있습니다. 기업은 최소한의 중단과 최대의 효율성을 보장하기 위해 로봇 비전 시스템의 통합을 신중하게 계획하고 전략을 수립해야 합니다.

로봇 비전 시스템의 교정 및 유지 관리가 상당한 과제가 될 수 있습니다. 비전 시스템은 정확한 측정과 객체 인식을 보장하기 위해 정밀한 교정에 의존합니다. 정렬 오류나 편차는 시스템 성능에 오류와 부정확성을 초래할 수 있습니다. 교정에는 전문 지식과 장비가 필요하며 최적의 성능을 유지하기 위해 주기적으로 수행해야 할 수도 있습니다. 또한 비전 시스템의 수명과 안정성을 보장하려면 정기적인 유지 관리가 필수적입니다. 여기에는 렌즈 청소, 마모 및 파손 확인, 소프트웨어 및 펌웨어 업데이트가 포함됩니다. 기업은 이러한 과제를 해결하고 로봇 비전 시스템의 지속적인 효과를 보장하기 위해 리소스를 할당하고 유지 관리 프로토콜을 수립해야 합니다.

환경 및 운영 제약

조명 조건과 환경 요인은 로봇 비전 시스템의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 조명이 좋지 않고, 그림자가 지고, 반사되고, 주변광이 변하면 이미지 캡처와 처리의 정확도와 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다. 창고나 제조 시설과 같이 조명 조건이 까다로울 수 있는 산업 환경에서는 비전 시스템에 일관되고 적절한 조명을 보장하는 것이 어려울 수 있습니다. 또한 먼지, 습도, 온도 변화와 같은 환경적 요인은 비전 시스템 구성 요소의 성능과 수명에 영향을 미칠 수 있습니다. 기업은 이러한 환경적 제약 조건을 신중하게 고려하고 해결하여 로봇 비전 시스템의 성능을 최적화해야 합니다.

실시간 처리와 지연은 로봇 비전 시장에서 중요한 과제입니다. 비전 시스템은 적시에 의사 결정과 대응을 할 수 있도록 방대한 양의 시각 데이터를 실시간으로 처리하고 분석해야 합니다. 그러나 비전 시스템의 처리 능력과 속도가 제한되어 지연 문제가 발생할 수 있습니다. 처리 및 응답 시간의 지연은 비전 시스템의 효과성에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 객체 추적이나 충돌 회피와 같이 빠르고 정확한 동작이 필요한 애플리케이션에서 그렇습니다. 기업은 고성능 하드웨어에 투자하고 소프트웨어 알고리즘을 최적화하여 지연 시간을 최소화하고 실시간 처리 기능을 보장해야 합니다.

로봇 비전 시스템은 종종 동적이고 예측할 수 없는 환경에서 작동해야 합니다. 이는 시스템이 조명, 물체 모양 및 환경 조건의 변화에 적응해야 하기 때문에 과제를 제기합니다. 물체 위치, 방향 또는 모양의 변화는 비전 시스템에 과제를 제기할 수 있으며, 특히 복잡하거나 어수선한 장면을 처리할 때 더욱 그렇습니다. 이러한 동적 환경을 처리할 수 있는 비전 시스템의 적응성과 견고성을 보장하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 물체 인식, 추적 및 장면 이해를 위한 고급 알고리즘과 기술을 개발해야 할 수 있습니다. 기업은 로봇 비전 시스템의 적응성과 안정성을 향상시키기 위해 연구 개발에 투자해야 합니다.

복잡성 및 통합 과제와 환경 및 운영 제약은 로봇 비전 시장이 직면한 두 가지 중요한 과제입니다. 이러한 과제를 극복하려면 기술 전문성, 신중한 계획 및 연구 개발에 대한 투자가 필요합니다. 이러한 과제를 해결하는 것은 기업이 로봇 비전 시스템의 잠재력을 최대한 활용하고 다양한 산업에서 자동화, 효율성 및 개선된 의사 결정의 이점을 활용하는 데 매우 중요합니다.

주요 시장 동향

인공지능과 머신 러닝의 통합

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합은 로봇 비전 시장을 형성하는 중요한 동향입니다. AI와 ML 알고리즘은 로봇 비전 시스템의 기능을 향상시켜 더 높은 정확도와 효율성으로 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 점점 더 많이 활용되고 있습니다.

ML의 하위 집합인 딥 러닝은 로봇 비전 시스템의 객체 인식 기능에 혁명을 일으켰습니다. 딥 신경망은 방대한 양의 시각 데이터를 분석하고 높은 정확도로 객체를 인식하는 법을 배울 수 있습니다. 이러한 동향은 산업 자동화, 품질 관리 및 자율 주행과 같은 응용 분야에서 상당한 발전을 가져왔습니다. 로봇 비전 시스템은 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 식별하고 분류하여 정확하고 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

머신 러닝 기술은 변화하는 환경에 적응하고 학습할 수 있는 적응형 비전 시스템을 개발하는 데에도 사용되고 있습니다. 이러한 시스템은 실시간 피드백을 기반으로 매개변수와 알고리즘을 동적으로 조정하여 조명 조건, 객체 모양 및 환경 요인의 변화를 처리할 수 있습니다. 적응형 비전 시스템은 물류, 농업 및 의료와 같이 운영 환경이 예측 불가능하거나 자주 변경되는 산업에서 특히 가치가 있습니다. 이러한 시스템은 지속적으로 학습하고 적응함으로써 동적 설정에서 높은 성능과 정확성을 유지할 수 있습니다.

AI와 로봇 비전 시스템을 통합하면 프로세스 최적화를 위한 고급 데이터 분석이 가능합니다. 비전 센서는 풍부한 시각적 데이터를 캡처하여 AI 알고리즘을 사용하여 분석하여 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이 데이터를 분석함으로써 기업은 패턴, 추세 및 이상을 식별하여 프로세스 효율성, 품질 관리 및 예측 유지 관리를 개선할 수 있습니다. AI 기반 데이터 분석은 실시간 모니터링 및 의사 결정을 가능하게 하여 기업이 변화에 신속하게 대응하고 최대 생산성을 위해 운영을 최적화할 수 있도록 합니다.

헬스케어 분야에서 로봇 비전 애플리케이션의 확장

헬스케어 산업은 로봇 비전 시스템 적용 분야에서 상당한 확장을 목격하고 있습니다. 로봇 비전 기술은 의료 진단, 수술 절차 및 환자 치료를 개선하는 데 활용되어 의료 제공에서 결과가 개선되고 효율성이 향상됩니다.

로봇 비전 시스템은 의료 영상 및 진단에서 중요한 역할을 합니다. 컴퓨터 단층 촬영(CT), 자기 공명 영상(MRI), 초음파와 같은 고급 영상 기술은 정확한 분석 및 해석이 필요한 방대한 양의 시각 데이터를 생성합니다. 로봇 비전 시스템은 AI 알고리즘과 결합되어 의료 전문가가 이상을 감지하고, 질병을 식별하고, 보다 정확한 진단을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 추세는 질병의 조기 발견, 개인화된 치료 계획 및 향상된 환자 결과를 가능하게 합니다.

로봇 비전 시스템은 수술 절차를 개선하기 위해 수술 로봇 플랫폼에도 통합되고 있습니다. 이러한 시스템은 실시간 시각적 피드백과 정확한 이미징을 제공함으로써 외과의가 더 정밀하고 제어력 있게 최소 침습 수술을 수행할 수 있도록 합니다. 로봇 비전 시스템은 조직 인식, 장기 추적 및 수술 도구 안내와 같은 작업을 지원하여 오류 위험을 줄이고 수술 결과를 개선할 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘을 통합하면 로봇 비전 시스템이 과거 수술 절차에서 학습하여 수술 기술을 지속적으로 개선하고 정교화할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 원격 진료 및 원격 환자 모니터링 채택이 급증했으며 로봇 비전 시스템은 이러한 서비스를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 로봇 비전 기술을 통해 의료 전문가는 원격으로 환자를 모니터링하고, 생체 신호를 포착하고, 가상 상담을 수행할 수 있습니다. 비전 시스템은 상처 평가, 약물 복용 모니터링, 원격 진단과 같은 작업을 지원할 수 있습니다. 이러한 추세는 의료 서비스에 대한 접근성이 제한적인 농촌이나 서비스가 부족한 지역에서 특히 가치가 있습니다. 로봇 비전 시스템을 활용함으로써 의료 제공자는 도달 범위를 확장하고, 환자의 치료 접근성을 개선하고, 전반적인 의료 제공을 개선할 수 있습니다.

3D 비전 기술의 발전

3D 비전 기술의 발전은 로봇 비전 시장에서 상당한 발전을 이끌고 있습니다. 3D 비전 시스템을 통해 로봇은 깊이, 모양 및 공간 정보를 인식하여 물리적 세계와 상호 작용하고 복잡한 작업을 수행하는 능력을 향상할 수 있습니다.

3D 비전 기술은 복잡하거나 동적인 환경에서도 정확한 객체 인식 및 위치 파악을 가능하게 합니다. 깊이 정보를 캡처함으로써 3D 비전 시스템은 객체의 모양과 공간적 특성을 기반으로 객체를 구별할 수 있습니다. 이 기능은 정확한 객체 인식 및 위치 파악이 필수적인 픽 앤 플레이스 작업, 빈 피킹 및 조립 작업과 같은 애플리케이션에서 특히 가치가 있습니다. 3D 비전 기술의 발전으로 로봇은 더 광범위한 물체를 다루고 더 높은 효율성과 신뢰성으로 작업을 수행할 수 있습니다.

SLAM은 3D 비전과 동시 로컬라이제이션 및 매핑 기능을 결합한 기술입니다. SLAM을 사용하면 로봇이 알려지지 않았거나 변화하는 환경에서도 실시간으로 주변 환경을 탐색하고 매핑할 수 있습니다. 로봇은 3D 비전 센서를 활용하여 자세한 지도를 만들고, 이러한 지도 내에서 위치를 파악하고, 자율적으로 탐색할 수 있습니다. 이러한 추세는 자율 주행 모바일 로봇의 발전을 촉진하여 창고, 병원, 야외 환경과 같은 복잡한 환경에서 작동할 수 있도록 합니다. SLAM 기술은 증강 현실, 가상 현실, 자율 주행차와 같은 분야에서도 응용 프로그램을 찾고 있습니다.

3D 비전 기술은 제조 및 자동차와 같은 산업에서 품질 검사 및 계측 프로세스를 혁신하고 있습니다. 자세한 3D 측정을 캡처하여 CAD 모델이나 사전 정의된 사양과 비교함으로써 로봇 비전 시스템은 결함을 감지하고 치수를 측정하며 제품 품질을 보장할 수 있습니다. 이러한 추세는 더 빠르고 정확한 품질 관리를 가능하게 하여 결함이 있는 제품이 시장에 출시될 위험을 줄입니다. 또한 3D 비전 기술은 계측학의 발전을 촉진하여 다양한 산업 응용 분야에서 정확한 측정과 정렬을 가능하게 합니다.

AI와 ML의 통합, 의료 분야에서 로봇 비전 응용 프로그램의 확장, 3D 비전 기술의 발전은 로봇 비전 시장을 형성하는 세 가지 중요한 추세입니다. 이러한 추세는 혁신을 주도하고, 효율성을 개선하며, 산업 전반에 걸쳐 로봇 비전 시스템의 기능을 확장하고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 로봇 비전 시장은 자동화, 정밀성 및 향상된 의사 결정을 위한 새로운 기회를 열어주는 추가적인 발전과 응용 프로그램을 목격할 것으로 예상됩니다.

세그먼트별 인사이트

하드웨어 인사이트 제공

2023년에 단일 렌즈 로봇 비전 세그먼트가 로봇 비전 시장에서 지배적인 세력으로 부상했으며 예측 기간 내내 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 우세는 단일 렌즈 로봇 비전 시스템이 다른 시스템에 비해 유리하다는 점을 강조하는 여러 요인에 기인합니다. 단일 렌즈 로봇 비전은 단순성, 비용 효율성, 다양성을 제공하여 산업 전반의 다양한 응용 분야에서 선호되는 선택이 되었습니다. 간소화된 디자인과 간단한 구현 프로세스로 인해 소규모 기업에서 대기업에 이르기까지 광범위한 비즈니스에서 사용할 수 있습니다. 단일 렌즈 로봇 비전은 고해상도 이미징, 정밀한 객체 감지, 실시간 데이터 처리 기능과 같은 고급 기능을 자랑하여 조직에 포괄적인 통찰력과 실행 가능한 인텔리전스를 제공합니다. 단일 렌즈 로봇 비전 시스템의 확장성과 유연성은 기존 워크플로 및 프로세스에 원활하게 통합하여 운영 효율성과 생산성 향상을 촉진합니다. 산업이 자동화 및 디지털 변환 이니셔티브를 계속 수용함에 따라 단일 렌즈 로봇 비전 솔루션에 대한 수요가 더욱 급증하여 시장 환경에서 지배적인 위치를 공고히 할 것으로 예상됩니다. 견고한 성능, 비용 효율성 및 배포 용이성을 제공하는 능력으로 인해 오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에서 혁신을 주도하고 프로세스를 최적화하며 경쟁 우위를 확보하는 데 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 기술의 지속적인 발전과 단일 렌즈 로봇 비전 시스템의 지속적인 개선으로 시장에서의 지배력은 지속될 것으로 보이며, 산업 전반의 자동화 및 지능형 비전 솔루션의 미래를 형성할 것입니다.

지역별 통찰력

최근 개발 사항

• 2023년 4월, 미국 매사추세츠주 내틱에 본사를 둔 Cognex Corporation은 일본 요코하마에 본사를 둔 Moritex Corporation을 총 2억 7,500만 달러에 인수한다고 발표했습니다. 인수는 중국 사모펀드인 TruStar Capital에서 완료되었습니다. 2억 7,500만 달러에 달하는 이 현금 거래는 2023년 말까지 완료될 것으로 예상되었습니다.

주요 시장 참여자

• Cognex Corporation
• Omron Corporation
• Keyence Corporation
• National Instruments Corporation
• Texas Instruments Incorporated
• Teledyne Technologies Inc
• Mitsubishi Electric Corporation
• Intel Corporation
• Isra Vision AG
• 병든 AG