Рынок систем машинного зрения 2D и 3D — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз с разбивкой по компонентам (оборудование, программное обеспечение), продуктам (на базе ПК, на базе смарт-камер), отраслям конечного пользователя (электроника и полупроводники, автомобилестроение, медицинские приборы, фармацевтика, продукты питания и напитки, другие отраслевые вертикали), по ре

Обзор рынка

Глобальный рынок систем машинного зрения 2D и 3D оценивается в 12,84 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет устойчиво расти в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 14,20% до 2028 года. Машинное зрение дает машинам дар зрения, дополняя или заменяя ручные задачи проверки с использованием камер и обработки изображений. Приложения машинного зрения варьируются от базовых задач, таких как обнаружение присутствия, до задач проверки и классификации в реальном времени в суровых условиях.

Производственные компании по всему миру осознают преимущества систем машинного зрения, особенно в областях, где избыточные задачи, такие как проверка, должны выполняться с точностью. Они играют важную роль на высокоскоростных производственных линиях и в опасных средах. Некоторые из существенных преимуществ, предлагаемых этими системами, включают повышенную производительность, сокращение времени простоя оборудования и более жесткий контроль процесса.

Ключевые движущие силы рынка

Автоматизация и Индустрия 4.0

Автоматизация и Индустрия 4.0 — две мощные силы, которые стимулируют быстрый рост рынка систем машинного зрения 2D и 3D. Эти преобразующие тенденции меняют отрасли по всему миру, а системы машинного зрения играют ключевую роль в обеспечении видения высокоавтоматизированного и взаимосвязанного будущего. Индустрия 4.0, часто называемая четвертой промышленной революцией, характеризуется интеграцией цифровых технологий, аналитики данных и автоматизации в производственные и промышленные процессы. Она представляет собой переход к более интеллектуальным, связанным и эффективным производственным системам. По мере того, как отрасли принимают принципы Индустрии 4.0, спрос на передовые системы машинного зрения стремительно растет.

Одним из основных движущих сил рынка является потребность в улучшенной автоматизации. Производители все чаще внедряют роботизированные системы для выполнения задач, которые когда-то выполнялись людьми. Системы машинного зрения — это глаза этих роботов, позволяющие им «видеть» и понимать окружающую среду. Это позволяет роботам безопасно работать вместе с людьми, точно выполнять сложные задачи и адаптироваться к изменяющимся условиям. Будь то сборочные линии автомобилей, логистические склады или фармацевтическое производство, машинное зрение является краеугольным камнем автоматизации. Более того, Индустрия 4.0 подчеркивает принятие решений на основе данных. Системы машинного зрения — это не только автоматизация, но и сбор критически важных данных из визуальных входов. Эти системы могут собирать огромные объемы данных в режиме реального времени, обеспечивая предиктивное обслуживание, оптимизацию процессов и контроль качества. Этот подход, основанный на данных, жизненно важен для достижения эффективности, сокращения простоев и обеспечения постоянного качества продукции.

Другим аспектом Индустрии 4.0 является взаимосвязанность машин и систем через промышленный Интернет вещей (IIoT). Системы машинного зрения часто интегрируются с платформами IIoT, обеспечивая удаленный мониторинг и управление производственными процессами. Такая связь повышает гибкость и способность отраслей реагировать на меняющиеся требования рынка. В заключение следует отметить, что симбиотическая связь между автоматизацией и Индустрией 4.0 выводит рынок систем машинного зрения 2D и 3D на новые высоты. Поскольку отрасли стремятся к большей эффективности, производительности и аналитическим данным, технология машинного зрения становится незаменимым инструментом для достижения этих целей. Будущее производства и промышленных процессов все больше зависит от систем зрения, которые позволяют машинам воспринимать и действовать в мире, что делает их краеугольным камнем четвертой промышленной революции.

Повышенный спрос на робототехнику

Повышенный спрос на робототехнику является существенным фактором, способствующим росту рынка систем машинного зрения 2D и 3D. Робототехника в различных отраслях промышленности претерпевает значительную трансформацию, при этом машины все чаще берут на себя задачи, требующие возможностей зрения и восприятия. Системы машинного зрения лежат в основе этой трансформации, играя ключевую роль в повышении функциональности и эффективности роботов. Роботизированные системы становятся все более универсальными и интеллектуальными благодаря достижениям в технологии машинного зрения. Эти системы теперь способны «видеть» и понимать свое окружение, что имеет решающее значение для таких задач, как распознавание объектов, навигация и взаимодействие с людьми и объектами. Будь то производство, логистика, здравоохранение или сельское хозяйство, роботы, оснащенные машинным зрением, становятся незаменимыми.

В производстве роботы используются для таких задач, как подъем и размещение, сборка и контроль качества. Системы машинного зрения позволяют роботам точно идентифицировать и манипулировать объектами на сборочной линии, обеспечивая точность и последовательность. Они также могут проверять продукцию на наличие дефектов, что приводит к улучшению контроля качества и сокращению отходов. По мере того, как производители внедряют автоматизацию, растет спрос на системы машинного зрения для расширения возможностей роботов. Секторы логистики и электронной коммерции наблюдают всплеск спроса на автоматизацию для эффективного выполнения заказов и складских операций. Автономные мобильные роботы (AMR), оснащенные датчиками машинного зрения, могут перемещаться в сложных условиях, избегать препятствий и точно брать товары с полок. Это не только повышает производительность, но и снижает затраты на рабочую силу.

В здравоохранении роботы используются в хирургии, диагностике и уходе за пациентами. Системы машинного зрения помогают этим роботам выполнять тонкие процедуры с точностью и безопасностью. Они также могут помогать в таких задачах, как выдача лекарств и наблюдение за пациентами. Сельское хозяйство — еще один сектор, переживающий революцию робототехники. Автономные сельскохозяйственные роботы, оснащенные машинным зрением, могут выполнять такие задачи, как посадка, сбор урожая и борьба с сорняками, с большей точностью, сокращая потребность в ручном труде и увеличивая урожайность. В целом, возросший спрос на робототехнику стимулирует внедрение систем машинного зрения 2D и 3D. Эти системы наделяют роботов способностью воспринимать окружающую среду, принимать решения и выполнять задачи точно и эффективно. Поскольку отрасли продолжают осознавать ценность автоматизации и робототехники для повышения производительности и снижения затрат, рынок систем машинного зрения готов к значительному росту в ближайшие годы.

Быстрый технологический прогресс

Быстрый технологический прогресс служит мощным катализатором роста и развития рынка систем машинного зрения 2D и 3D. Эти достижения трансформируют ландшафт машинного зрения, делая эти системы более эффективными, универсальными и доступными в широком спектре отраслей и приложений. Одним из ключевых факторов технологического прогресса в области машинного зрения является постоянное совершенствование датчиков и камер. Разработка датчиков и камер с высоким разрешением и низким уровнем шума позволяет системам машинного зрения захватывать и обрабатывать более четкие и подробные изображения. Это усовершенствование особенно важно для приложений, требующих точного измерения, обнаружения дефектов и контроля качества.

Алгоритмы обработки изображений — еще одна область, где наблюдается быстрый прогресс. Усовершенствованные алгоритмы, часто основанные на искусственном интеллекте (ИИ) и методах глубокого обучения, позволяют системам машинного зрения более разумно интерпретировать и анализировать изображения. Это приводит к большей точности и способности распознавать и классифицировать объекты и дефекты с беспрецедентной скоростью и точностью. Технология 3D-машинного зрения, в частности, значительно выиграла от технологических достижений. Внедрение 3D-датчиков, таких как камеры времени пролета и структурированного света, позволило машинам воспринимать глубину и форму, что сделало их бесценными для таких задач, как сбор контейнеров, роботизированная навигация и объемные измерения.

Более того, интеграция машинного зрения с другими новыми технологиями, такими как дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR), расширяет сферу применения. Эти комбинации создают захватывающие среды, в которых системы машинного зрения могут предоставлять информацию в реальном времени и улучшать взаимодействие человека и машины. Миниатюризация и снижение затрат также были ключевыми факторами. Более мелкие и доступные компоненты позволяют развертывать системы машинного зрения в более широком диапазоне настроек, включая мобильные устройства, носимые технологии и потребительскую электронику. Эта доступность способствует инновациям в таких областях, как автономные транспортные средства, очки дополненной реальности и интеллектуальные приборы.

Кроме того, быстрый рост возможностей периферийных вычислений позволяет системам машинного зрения обрабатывать данные локально, сокращая задержку и обеспечивая принятие решений в реальном времени в таких приложениях, как автономные транспортные средства и промышленная автоматизация. В заключение следует сказать, что быстрые технологические достижения революционизируют рынок систем машинного зрения 2D и 3D. Эти инновации увеличивают возможности, доступность и адаптивность технологии машинного зрения, что, в свою очередь, стимулирует ее внедрение во многих отраслях. Поскольку отрасли продолжают использовать возможности машинного зрения для автоматизации, контроля качества и принятия решений на основе данных, рынок этих систем готов к постоянному росту и инновациям.

Основные проблемы рынка

Стоимость внедрения

Стоимость внедрения является существенной проблемой, которая может потенциально сдерживать рост мирового рынка систем машинного зрения 2D и 3D. Хотя эти системы предлагают широкий спектр преимуществ, первоначальные инвестиции, необходимые для их развертывания, могут стать препятствием, особенно для малых и средних предприятий (МСП) и предприятий с ограниченным бюджетом. Высокие первоначальные капиталовложенияприобретение аппаратных и программных компонентов, необходимых для систем машинного зрения 2D и 3D, может быть дорогим. Сюда входит стоимость камер, датчиков, осветительного оборудования, процессоров и специализированного программного обеспечения. Общая стоимость может сильно различаться в зависимости от сложности и масштаба приложения.

Затраты на интеграциюПомимо затрат на оборудование и программное обеспечение, интеграция систем машинного зрения в существующие производственные линии может повлечь за собой дополнительные расходы. Это может включать модернизацию или модификацию оборудования для адаптации к новой технологии, а также найм или обучение персонала, имеющего опыт в области машинного зрения. Расходы на настройкумногие приложения требуют индивидуальных решений машинного зрения для соответствия определенным требованиям. Разработка и внедрение этих индивидуальных решений может увеличить общую стоимость, поскольку они часто включают разработку индивидуального программного обеспечения и калибровку системы. Расходы на обслуживание и поддержкусистемы машинного зрения требуют постоянного обслуживания, чтобы гарантировать, что они работают с максимальной производительностью. Регулярная калибровка, обновления программного обеспечения и обслуживание оборудования могут со временем увеличивать общую стоимость владения. Предприятиям также необходимо закладывать в бюджет техническую поддержку и обучение, чтобы их персонал мог работать с системами.

Экономия за счет масштабакрупные предприятия с более высокими объемами производства часто могут легче оправдать инвестиции в технологию машинного зрения, чем предприятия малого бизнеса. Они могут распределить затраты на большее количество единиц или продуктов, что делает возврат инвестиций (ROI) более привлекательным. Неопределенность ROIдемонстрация четкой и своевременной окупаемости инвестиций может быть сложной задачей, особенно для предприятий, которые только начинают использовать технологию машинного зрения. Расчет рентабельности инвестиций зависит от таких факторов, как повышение производительности, снижение количества дефектов и экономия средств, которые могут быть не очевидны сразу.

Давление со стороны конкурентовв некоторых отраслях может существовать конкурентное давление, направленное на поддержание низких цен на продукцию. Это может ограничить способность компании инвестировать в дорогостоящие системы машинного зрения, даже если они улучшат качество и эффективность продукции в долгосрочной перспективе. Несмотря на эти проблемы, важно отметить, что ландшафт затрат на технологию машинного зрения меняется. Достижения в области миниатюризации оборудования, возросшая конкуренция среди поставщиков технологий и экономия за счет масштаба постепенно снижают стоимость внедрения. Более того, по мере того, как технология становится более зрелой и широко распространенной, преимущества улучшенного контроля качества, автоматизации и аналитики данных часто перевешивают первоначальные инвестиции, что делает системы машинного зрения стратегическим выбором для многих предприятий, стремящихся оставаться конкурентоспособными в современной промышленной среде.

Нехватка квалифицированной рабочей силы

Нехватка квалифицированной рабочей силы представляет собой значительную проблему, которая может потенциально помешать росту мирового рынка систем машинного зрения 2D и 3D. Технология машинного зрения становится все более сложной, и для ее успешного внедрения и эксплуатации требуются люди со специальными навыками и знаниями. Нехватка квалифицированного персонала может препятствовать принятию и использованию этих систем в различных отраслях и приложениях. Сложность технологии машинного зрениясистемы машинного зрения включают в себя сложные компоненты, такие как камеры, датчики, программное обеспечение для обработки изображений, и часто требуют калибровки и программирования. Для эффективного проектирования, настройки и обслуживания этих систем требуются квалифицированные специалисты и инженеры.

Нехватка специалистов по машинному зрениюнаблюдается ощутимая нехватка специалистов с опытом в области технологий машинного зрения, поскольку для этого требуется уникальное сочетание навыков в области компьютерного зрения, обработки изображений, программирования и интеграции оборудования. Поиск и найм таких людей может быть сложной задачей для компаний, желающих внедрить эти системы. Высокий спрос на квалифицированный персоналрастущий спрос на квалифицированных специалистов по машинному зрению обусловлен растущим внедрением автоматизации и практик Industry 4.0 в различных отраслях. Эта повышенная конкуренция за квалифицированные кадры может привести к более высоким затратам на рабочую силу. Обучение и удержаниекомпании, которые инвестируют в обучение своих сотрудников технологиям машинного зрения, могут столкнуться с трудностями в удержании этих квалифицированных сотрудников. Высококвалифицированный персонал часто востребован другими организациями, что может привести к текучести кадров.

Разнообразные области применениямашинное зрение используется в самых разных отраслях, включая производство, здравоохранение, автомобилестроение, сельское хозяйство и другие. Каждое приложение может потребовать специальных знаний и опыта, что еще больше усложняет процесс подбора персонала. Стремительный технологический прогрессбыстрые темпы технологических изменений в области машинного зрения означают, что квалифицированным работникам необходимо постоянно обновлять свои знания и навыки, чтобы оставаться в курсе последних событий. Эта постоянная кривая обучения усугубляет проблемы поиска и удержания квалифицированного персонала.

Глобальная конкуренцияГлобальный характер рынка машинного зрения означает, что компаниям может потребоваться конкурировать в глобальном масштабе, чтобы привлечь квалифицированных специалистов. Это может привести к росту затрат на рабочую силу и еще больше усложнить для небольших компаний доступ к необходимым экспертным знаниям. Решение проблемы нехватки квалифицированной рабочей силы в отрасли машинного зрения требует многостороннего подхода. Это включает в себя инвестирование в программы образования и обучения, укрепление партнерских отношений между образовательными учреждениями и предприятиями и содействие разработке курсов и сертификаций, связанных с машинным зрением. Кроме того, компаниям может потребоваться предлагать конкурентоспособные пакеты компенсаций и возможности для карьерного роста, чтобы привлекать и удерживать квалифицированных специалистов. Преодоление этой проблемы с рабочей силой имеет важное значение для раскрытия полного потенциала систем машинного зрения 2D и 3D в различных секторах, позволяя компаниям улучшить автоматизацию, контроль качества и принятие решений на основе данных.

Основные тенденции рынка

Интеграция ИИ и глубокого обучения

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения является движущей силой роста мирового рынка систем машинного зрения 2D и 3D. Эта интеграция революционизирует технологию машинного зрения, делая системы более умными, более адаптируемыми и способными решать сложные реальные задачи. Алгоритмы ИИ и глубокого обучения позволяют системам машинного зрения обрабатывать и интерпретировать визуальные данные с поразительной точностью и скоростью. Вот как они движут рынком, расширенное распознавание изображенийалгоритмы ИИ и глубокого обучения превосходно распознают шаблоны и объекты на изображениях. Они позволяют системам машинного зрения идентифицировать и классифицировать объекты, дефекты и аномалии с уровнем точности, которого раньше было сложно достичь.

Улучшенное принятие решенийэти технологии позволяют системам машинного зрения принимать решения в реальном времени на основе визуальных данных, которые они захватывают. Это бесценно в таких приложениях, как автономные транспортные средства, где системы машинного зрения на базе ИИ могут идентифицировать препятствия, пешеходов и дорожные знаки, обеспечивая безопасную навигацию. Отслеживание объектовмодели ИИ и глубокого обучения могут отслеживать движения объектов и прогнозировать их траектории. Эта возможность жизненно важна в области наблюдения, робототехники и логистики, где отслеживание движущихся объектов необходимо для безопасности и эффективности. Улучшенный контроль качествав производстве системы машинного зрения на базе ИИ могут обнаруживать даже незначительные дефекты в продуктах, что приводит к улучшенному контролю качества и сокращению производственных ошибок.

Гибкая адаптациямодели глубокого обучения могут адаптироваться к изменяющимся условиям и средам. Эта адаптивность особенно ценна в робототехнике и автоматизации, где машинам необходимо справляться с разнообразными и непредсказуемыми ситуациями. Сокращение ложных срабатыванийОбучаясь на исторических данных, системы машинного зрения, оснащенные ИИ, могут сокращать ложные срабатывания и точнее определять реальные проблемы, сводя к минимуму сбои и повышая общую эффективность.

Настройка и универсальностьРешения машинного зрения на основе ИИ можно настраивать для конкретных приложений и отраслей, что делает их универсальными инструментами для широкого спектра вариантов использования. В заключение следует отметить, что интеграция ИИ и глубокого обучения продвигает вперед рынок систем машинного зрения 2D и 3D. Эти технологии открывают новые возможности для автоматизации, контроля качества и принятия решений на основе данных в различных отраслях, делая системы машинного зрения незаменимыми в эпоху Индустрии 4.0 и далее. По мере того, как ИИ и глубокое обучение продолжают развиваться, мы можем ожидать, что еще более сложные и эффективные системы машинного зрения будут стимулировать инновации и рост в различных секторах.

Усовершенствования технологий 3D-зрения

Усовершенствования технологий 3D-зрения готовы стать движущей силой мирового рынка систем машинного зрения 2D и 3D. Эти достижения представляют собой преобразующий скачок в возможностях и приложениях машинного зрения, предлагая глубину и точность, которые ранее были недостижимы для традиционных 2D-систем. Одним из ключевых преимуществ технологии 3D-зрения является ее способность обеспечивать точное восприятие глубины. Недавние инновации в 3D-датчиках, такие как камеры времени пролета и структурированного света, позволили системам машинного зрения создавать подробные и надежные 3D-реконструкции объектов и сред. Это восприятие глубины бесценно в таких приложениях, как робототехника, где машинам необходимо взаимодействовать с окружающей средой с высокой точностью.

Более того, технология 3D-зрения расширяет возможности распознавания объектов, позволяя машинам не только идентифицировать объекты, но и оценивать их форму, размер и ориентацию в трех измерениях. Эта возможность имеет широкое применение в различных отраслях, от производства и контроля качества автомобилей до логистики и здравоохранения. Кроме того, достижения в области 3D-зрения стимулируют усовершенствования в робототехнике, позволяя роботам более эффективно перемещаться в сложных и динамичных средах. Это особенно актуально в таких приложениях, как автономные транспортные средства, где 3D-зрение имеет основополагающее значение для обнаружения и избегания препятствий. Поскольку технология 3D-зрения продолжает развиваться и становится более доступной, она должна произвести революцию в отраслях, улучшить автоматизацию и открыть новые возможности для инноваций, что делает ее ключевым фактором роста и развития мирового рынка систем машинного зрения.

Сегментные данные

Отраслевые данные конечного пользователя

Сегмент продуктов питания и напитков доминировал на рынке. Сектор продуктов питания и напитков является одним из самых значимых рынков для систем машинного зрения из-за растущей культуры безопасности и строгих государственных норм, заставляющих компании внедрять процедуры предварительного контроля как часть автоматизации.

Единообразное и систематическое применение машинного зрения в пищевой промышленности за последнее десятилетие в основном объясняется постоянным развитием методологий компонентов, таких как обработка изображений и распознавание образов. Более того, технологические достижения сделали возможным внедрение этих машин с меньшими затратами. Инспекция пищевых продуктов (преимущественно на предмет дефектов или загрязняющих веществ), контроль качества и, в некоторых случаях, контроль сборки более сложных пищевых продуктов (пиццы и слоеных тортов) во время обработки пищевых продуктов — вот некоторые из основных областей применения, в которых находят применение системы машинного зрения.

Региональные данные

Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода. Северная Америка — развитый регион с хорошо развитой инфраструктурой

По данным AIA, отраслевой торговой группы, входящей в Ассоциацию по продвижению автоматизации (A3), в Северной Америке в 2018 году значительно выросли продажи компонентов и систем машинного зрения, которые предоставляют интеллектуальное зрение роботам и другим машинам.

В июле 2019 года корпорация Microchip Technology запустила свою инициативу Smart Embedded Vision. Новая экосистема использует маломощные ПЛИС PolarFire от Microchip с серией высокоскоростных интерфейсов визуализации, интеллектуальную собственность для обработки изображений и улучшенную экосистему внешних партнерств. Эта инициатива призвана поддержать достижения машинного зрения для таких приложений, как промышленные, медицинские приборы, автомобилестроение и аэрокосмическая промышленность.

Последние разработки

• Апрель 2020 г. - Cognex Corporation представила встроенную систему машинного зрения In-Sight D900. Первое в своем роде решение, In-Sight D900 оснащено обучающим программным обеспечением ViDideep от Cognex внутри интеллектуальной камеры промышленного класса In-Sight. Автономная система предназначена для решения широкого спектра сложных задач внутрипроизводственной инспекции, включая оптическое распознавание символов (OCR), проверку сборки и обнаружение дефектов.
• Август 2019 г. — IDS планирует расширить линейку своих камер USB3 Vision более чем на 100 моделей. Это означает, что он будет интегрировать весь спектр датчиков Sony, которые уже доступны с GigE Vision. Новые камеры можно использовать с IDS Peak, совершенно новым, аппаратно-независимым SDK IDS.

Ключевые игроки рынка

• Cognex Corporation
• Keyence Corporation
• Omron Corporation
• ISRAVision AG
• IDSImaging Development Systems GmbH
• NationalInstruments Корпорация
• MVTecSoftware GmbH
• SonyCorporation
• TeledyneDALSA
• ToshibaCorporation