Рынок роботизированного зрения — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по оборудованию (роботизированное зрение с одной линзой, роботизированное зрение с несколькими линзами, роботизированное зрение с обзором на 360 градусов), по технологии (2D-зрение, 3D-зрение), по применению (виртуальная реальность (VR), создание контента, наблюдение и безопасность,

Обзор рынка

Глобальный рынок роботизированного зрения оценивался в 4,16 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, будет фиксировать совокупный годовой темп роста в 8,26% до 2029 года.

Глобальный рынок роботизированного зрения пережил значительный рост, обусловленный его широким внедрением в различных секторах. Такие отрасли, как производство, автомобилестроение, продукты питания и напитки, здравоохранение и логистика, признают ключевую роль решений роботизированного зрения в совершенствовании процессов управления производством и логистикой. Значительные инвестиции в передовые технологии роботизированного зрения направлены на поддержание строгих стандартов качества и повышение операционной прозрачности. Ведущие поставщики запустили инновационные решения, объединяющие 3D-машинное зрение, глубокое обучение и мобильную связь, повышая операционную эффективность. Интеграция с новыми технологиями, такими как машинное обучение, компьютерное зрение и датчики IoT, революционизирует возможности роботизированного зрения, обеспечивая автоматизированные рабочие процессы и анализ данных в реальном времени для мониторинга производственной линии и использования активов. Сотрудничество со специалистами по роботизированному зрению позволяет создавать индивидуальные решения, соответствующие уникальным требованиям производства и цепочки поставок. Упор на принятие решений на основе данных открывает новые возможности во всех секторах. Поскольку предприятия все чаще внедряют передовое машинное зрение в рамках инициатив Industry 4.0, рынок роботизированного зрения готов к дальнейшему росту, обеспечивая комплексную операционную прозрачность и повышая точность в управлении производством и логистикой.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на автоматизацию и эффективность

В сегодняшней динамичной деловой среде компании в различных секторах все чаще используют автоматизацию для повышения операционной эффективности и сохранения конкурентного преимущества, тем самым стимулируя спрос на роботизированные системы зрения. Автоматизация служит катализатором для внедрения этих систем, позволяя роботам, оснащенным возможностями зрения, выполнять сложные задачи с точностью и аккуратностью, тем самым снижая зависимость от ручного труда. Этот сдвиг не только оптимизирует процессы, но и сокращает количество ошибок и повышает общую производительность. Улучшенные процессы контроля качества и инспекции представляют собой основной драйвер внедрения роботизированных систем зрения, особенно в таких отраслях, как производство, автомобилестроение и электроника, где поддержание строгих стандартов качества имеет первостепенное значение. Эти системы облегчают мониторинг и инспекцию продукции в реальном времени, гарантируя соответствие спецификациям путем обнаружения дефектов, измерения размеров и выявления несоответствий. Более того, роботизированные системы зрения предлагают возможности для повышения операционной эффективности и экономии средств за счет автоматизации повторяющихся задач, тем самым сокращая время производственного цикла и увеличивая пропускную способность. Это приводит к ускорению времени выхода на рынок, оптимизации распределения ресурсов и минимизации отходов, в конечном итоге снижая производственные затраты.

Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Быстрые достижения в технологиях искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) произвели революцию в возможностях роботизированных систем зрения. Эти достижения являются основным драйвером роста рынка роботизированного зрения.

Алгоритмы ИИ и МО значительно расширили возможности распознавания и отслеживания объектов роботизированными системами зрения. Используя методы глубокого обучения, эти системы могут точно идентифицировать и отслеживать объекты в режиме реального времени даже в сложных и динамичных средах. Это позволяет роботам выполнять такие задачи, как операции по захвату и размещению, сортировке и сборке с большей точностью и эффективностью. Способность адаптироваться к изменяющимся условиям и обрабатывать изменения формы, размера и ориентации объектов делает роботизированные системы зрения более универсальными и адаптируемыми к различным приложениям.

Машинное зрение, подмножество ИИ и МО, играет решающую роль в процессах обеспечения качества. Анализируя изображения и видео, снятые камерами, алгоритмы машинного зрения могут обнаруживать дефекты, измерять размеры и выполнять проверки качества с высокой точностью. Это устраняет необходимость в ручном осмотре, снижает человеческий фактор и обеспечивает стабильное качество на всех производственных линиях. Интеграция ИИ и МО с роботизированными системами зрения обеспечивает непрерывное обучение и совершенствование, позволяя системам адаптироваться и оптимизировать свою производительность с течением времени.

Роботизированные системы зрения на базе ИИ обеспечивают интеллектуальное принятие решений и оптимизацию процессов. Анализируя огромные объемы данных, собранных с помощью датчиков зрения, эти системы могут выявлять закономерности, тенденции и аномалии, предоставляя ценную информацию для оптимизации процессов и предиктивного обслуживания. Этот подход, основанный на данных, помогает предприятиям принимать обоснованные решения, оптимизировать производственные процессы и минимизировать простои, что приводит к повышению операционной эффективности и экономии средств.

Растущее внедрение коллаборативных роботов

Резкий рост внедрения коллаборативных роботов (коботов) служит основным драйвером рынка роботизированного зрения. Коботы, разработанные для совместного использования на рабочих местах вместе с людьми, в значительной степени полагаются на роботизированные системы зрения для обеспечения безопасного и эффективного сотрудничества. Системы роботизированного зрения играют важную роль в обеспечении безопасного взаимодействия человека и робота, используя передовые датчики и камеры для обнаружения присутствия человека, корректируя движения робота для предотвращения несчастных случаев. Это способствует созданию более безопасной рабочей среды и бесперебойной командной работы человека и робота, открывая новые возможности для автоматизации в различных отраслях. Более того, эти системы наделяют коботов гибкостью и адаптивностью, позволяя выполнять корректировки в реальном времени на основе визуальной обратной связи, что позволяет им точно выполнять разнообразные задачи. Интеграция коллаборативных роботов, оснащенных системами роботизированного зрения, обеспечивает масштабируемость и экономическую эффективность для предприятий, поскольку их можно легко встраивать в существующие установки без значительных модификаций, а также оптимизируя меры безопасности и сложность программирования. Такое сближение спроса на автоматизацию, достижений ИИ и внедрения коботов подчеркивает преобразующее воздействие, движущее траекторию роста рынка роботизированного зрения, прокладывая путь для повышения производительности, контроля качества и операционной эффективности во всем мире.

Основные проблемы рынка

Проблемы сложности и интеграции

Внедрение и внедрение роботизированных систем зрения создает ряд проблем, в первую очередь связанных со сложностью технологии и процесса интеграции. Эти проблемы могут препятствовать широкому внедрению и использованию роботизированных систем зрения в различных отраслях.

Одной из ключевых проблем на рынке роботизированного зрения является технологическая сложность систем зрения и экспертиза, необходимая для их разработки и развертывания. Роботизированные системы зрения включают в себя комбинацию аппаратных компонентов, таких как камеры, датчики и процессоры, а также сложные программные алгоритмы для обработки изображений, распознавания объектов и отслеживания. Проектирование и интеграция этих компонентов в целостную систему требуют специальных знаний и навыков в области компьютерного зрения, машинного обучения и робототехники. Нехватка экспертов в этих областях может стать проблемой для предприятий, желающих внедрить роботизированные системы зрения, поскольку им может быть сложно найти необходимые кадры для разработки и обслуживания этих систем.

Еще одной проблемой является интеграция роботизированных систем зрения с существующей инфраструктурой и устаревшими системами. Во многих отраслях промышленности созданы производственные линии и процессы, которые могут не быть предназначены для размещения роботизированных систем зрения. Модернизация существующих систем для включения возможностей зрения может быть сложной и трудоемкой. Кроме того, устаревшие системы могут не иметь необходимого подключения или совместимости для бесшовной интеграции с роботизированными системами зрения. Это может привести к дополнительным расходам и сбоям в работе в процессе интеграции. Предприятиям необходимо тщательно планировать и разрабатывать стратегию интеграции роботизированных систем зрения, чтобы обеспечить минимальное нарушение и максимальную эффективность.

Калибровка и обслуживание роботизированных систем зрения может быть серьезной проблемой. Системы зрения полагаются на точную калибровку для обеспечения точных измерений и распознавания объектов. Любое несоответствие или отклонение может привести к ошибкам и неточностям в работе системы. Калибровка требует специальных знаний и оборудования, и ее может потребоваться выполнять периодически для поддержания оптимальной производительности. Кроме того, регулярное обслуживание необходимо для обеспечения долговечности и надежности системы зрения. Это включает в себя очистку линз, проверку на износ и обновление программного обеспечения и прошивки. Предприятиям необходимо выделять ресурсы и устанавливать протоколы обслуживания для решения этих проблем и обеспечения постоянной эффективности своих роботизированных систем зрения.

Ограничения окружающей среды и эксплуатации

Условия освещения и факторы окружающей среды могут существенно влиять на производительность роботизированных систем зрения. Плохое освещение, тени, отражения и изменения окружающего света могут повлиять на точность и надежность захвата и обработки изображений. В промышленных условиях, где условия освещения могут быть сложными, например, на складах или производственных предприятиях, обеспечение постоянного и адекватного освещения для систем зрения может быть проблемой. Кроме того, факторы окружающей среды, такие как пыль, влажность и колебания температуры, могут влиять на производительность и долговечность компонентов систем зрения. Предприятиям необходимо тщательно учитывать и устранять эти ограничения окружающей среды, чтобы оптимизировать производительность своих роботизированных систем зрения.

Обработка в реальном времени и задержка являются критическими проблемами на рынке роботизированного зрения. Системы зрения должны обрабатывать и анализировать большие объемы визуальных данных в режиме реального времени, чтобы обеспечить своевременное принятие решений и реагирование. Однако вычислительная мощность и скорость систем зрения могут быть ограничены, что приводит к проблемам с задержками. Задержки в обработке и времени отклика могут повлиять на эффективность систем зрения, особенно в приложениях, требующих быстрых и точных действий, таких как отслеживание объектов или предотвращение столкновений. Компаниям необходимо инвестировать в высокопроизводительное оборудование и оптимизировать программные алгоритмы, чтобы минимизировать задержку и обеспечить возможности обработки в реальном времени.

Роботизированные системы зрения часто должны работать в динамических и непредсказуемых средах. Это создает проблему, поскольку системам необходимо адаптироваться к изменениям освещения, внешнего вида объекта и условий окружающей среды. Изменения положения, ориентации или формы объекта также могут создавать проблемы для систем зрения, особенно при работе со сложными или загроможденными сценами. Обеспечение адаптивности и надежности систем зрения для работы в этих динамических средах имеет решающее значение. Это может потребовать разработки передовых алгоритмов и методов для распознавания объектов, отслеживания и понимания сцены. Компаниям необходимо инвестировать в исследования и разработки, чтобы повысить адаптивность и надежность своих роботизированных систем зрения.

Проблемы сложности и интеграции, а также экологические и эксплуатационные ограничения — это две существенные проблемы, с которыми сталкивается рынок роботизированного зрения. Преодоление этих проблем требует сочетания технических знаний, тщательного планирования и инвестиций в исследования и разработки. Решение этих проблем будет иметь решающее значение для компаний, чтобы в полной мере использовать потенциал роботизированных систем зрения и раскрыть преимущества автоматизации, эффективности и улучшенного принятия решений в различных отраслях.

Основные тенденции рынка

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения

Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) является важной тенденцией, формирующей рынок роботизированного зрения. Алгоритмы ИИ и МО все чаще используются для расширения возможностей роботизированных систем зрения, позволяя им выполнять сложные задачи с большей точностью и эффективностью.

Глубокое обучение, подмножество МО, произвело революцию в возможностях распознавания объектов в роботизированных системах зрения. Глубокие нейронные сети могут анализировать огромные объемы визуальных данных и учиться распознавать объекты с высокой точностью. Эта тенденция привела к значительным достижениям в таких приложениях, как промышленная автоматизация, контроль качества и автономная навигация. Используя алгоритмы глубокого обучения, роботизированные системы зрения могут идентифицировать и классифицировать объекты в режиме реального времени, обеспечивая точное и надежное принятие решений.

Методы машинного обучения также используются для разработки адаптивных систем зрения, которые могут обучаться и адаптироваться к изменяющимся условиям. Эти системы могут динамически корректировать свои параметры и алгоритмы на основе обратной связи в реальном времени, что позволяет им обрабатывать изменения условий освещения, внешнего вида объектов и факторов окружающей среды. Адаптивные системы зрения особенно ценны в отраслях, где рабочая среда непредсказуема или подвержена частым изменениям, таких как логистика, сельское хозяйство и здравоохранение. Благодаря постоянному обучению и адаптации эти системы могут поддерживать высокую производительность и точность в динамических условиях.

Интеграция ИИ и роботизированных систем зрения обеспечивает расширенную аналитику данных для оптимизации процессов. Датчики зрения захватывают множество визуальных данных, которые можно анализировать с помощью алгоритмов ИИ для извлечения ценных сведений. Анализируя эти данные, предприятия могут выявлять закономерности, тенденции и аномалии, что приводит к повышению эффективности процессов, контролю качества и предиктивному обслуживанию. Аналитика данных на основе ИИ также обеспечивает мониторинг и принятие решений в реальном времени, позволяя предприятиям быстро реагировать на изменения и оптимизировать свои операции для максимальной производительности.

Расширение применения роботизированных систем зрения в здравоохранении

В отрасли здравоохранения наблюдается значительное расширение применения роботизированных систем зрения. Технология роботизированного зрения используется для улучшения медицинской диагностики, хирургических процедур и ухода за пациентами, что приводит к улучшению результатов и повышению эффективности оказания медицинской помощи.

Роботизированные системы зрения играют решающую роль в медицинской визуализации и диагностике. Современные методы визуализации, такие как компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ) и ультразвук, генерируют большие объемы визуальных данных, требующих точного анализа и интерпретации. Роботизированные системы зрения в сочетании с алгоритмами ИИ могут помочь медицинским работникам в обнаружении отклонений, выявлении заболеваний и предоставлении более точных диагнозов. Эта тенденция позволяет осуществлять раннее выявление заболеваний, персонализировать планирование лечения и улучшать результаты для пациентов.

Роботизированные системы зрения также интегрируются в платформы хирургической робототехники для улучшения хирургических процедур. Предоставляя визуальную обратную связь в реальном времени и точную визуализацию, эти системы позволяют хирургам выполнять минимально инвазивные операции с большей точностью и контролем. Роботизированные системы зрения могут помочь в таких задачах, как распознавание тканей, отслеживание органов и руководство хирургическими инструментами, снижая риск ошибок и улучшая результаты хирургических операций. Кроме того, интеграция алгоритмов ИИ позволяет роботизированным системам зрения учиться на прошлых хирургических процедурах, что приводит к постоянному совершенствованию и уточнению хирургических методов.

Внедрение телемедицины и удаленного мониторинга пациентов резко возросло в последние годы, и роботизированные системы зрения играют жизненно важную роль в предоставлении этих услуг. Технология роботизированного зрения позволяет медицинским работникам удаленно контролировать пациентов, фиксировать жизненно важные показатели и проводить виртуальные консультации. Системы зрения могут помочь в таких задачах, как оценка ран, мониторинг соблюдения режима приема лекарств и удаленная диагностика. Эта тенденция особенно ценна в сельских или недостаточно обслуживаемых районах, где доступ к медицинским услугам ограничен. Используя роботизированные системы зрения, поставщики медицинских услуг могут расширить свой охват, улучшить доступ пациентов к медицинской помощи и улучшить общее предоставление медицинских услуг.

Достижения в технологии 3D-зрения

Достижения в технологии 3D-зрения являются движущей силой значительных разработок на рынке роботизированного зрения. Системы 3D-зрения позволяют роботам воспринимать глубину, форму и пространственную информацию, повышая их способность взаимодействовать с физическим миром и выполнять сложные задачи.

Технология 3D-зрения обеспечивает точное распознавание и локализацию объектов даже в загроможденных или динамических средах. Захватывая информацию о глубине, системы 3D-зрения могут различать объекты на основе их формы и пространственных характеристик. Эта возможность особенно ценна в таких приложениях, как операции по перемещению, сборке контейнеров и сборке, где точное распознавание и локализация объектов имеют важное значение. Достижения в области технологии 3D-зрения позволяют роботам обрабатывать более широкий спектр объектов и выполнять задачи с большей эффективностью и надежностью.

SLAM — это технология, которая сочетает в себе 3D-зрение с возможностями одновременной локализации и картирования. SLAM позволяет роботам перемещаться и картировать свое окружение в режиме реального времени, даже в неизвестных или изменяющихся условиях. Используя датчики 3D-зрения, роботы могут создавать подробные карты, локализоваться на этих картах и перемещаться автономно. Эта тенденция стимулирует прогресс в области автономных мобильных роботов, позволяя им работать в сложных условиях, таких как склады, больницы и на открытом воздухе. Технология SLAM также находит применение в таких областях, как дополненная реальность, виртуальная реальность и автономные транспортные средства.

Технология 3D-зрения производит революцию в процессах контроля качества и метрологии в таких отраслях, как производство и автомобилестроение. Захватывая подробные 3D-измерения и сравнивая их с моделями САПР или предопределенными спецификациями, роботизированные системы зрения могут обнаруживать дефекты, измерять размеры и обеспечивать качество продукции. Эта тенденция обеспечивает более быстрый и точный контроль качества, снижая риск попадания на рынок неисправной продукции. Кроме того, технология 3D-зрения способствует прогрессу в метрологии, обеспечивая точные измерения и выравнивание в различных промышленных приложениях.

Интеграция ИИ и МО, расширение приложений роботизированного зрения в здравоохранении и достижения в технологии 3D-зрения — три значимые тенденции, формирующие рынок роботизированного зрения. Эти тенденции стимулируют инновации, повышают эффективность и расширяют возможности роботизированных систем зрения в различных отраслях. По мере дальнейшего развития технологий ожидается, что рынок роботизированного зрения станет свидетелем дальнейших достижений и приложений, открывающих новые возможности для автоматизации, точности и улучшенного принятия решений.

Сегментарные аналитические данные

По данным Hardware Insights

В 2023 году сегмент однолинзовых роботизированных систем зрения стал доминирующей силой на рынке роботизированного зрения и, как ожидается, сохранит свое превосходство в течение всего прогнозируемого периода. Это доминирование объясняется несколькими факторами, которые подчеркивают преимущества однообъективных роботизированных систем зрения по сравнению с их аналогами. Однообъективные роботизированные системы зрения предлагают простоту, экономичность и универсальность, что делает их предпочтительным выбором для различных приложений в разных отраслях. Их оптимизированная конструкция и простой процесс внедрения делают их доступными для широкого круга предприятий, от малых предприятий до крупных корпораций. Однообъективные роботизированные системы зрения могут похвастаться передовыми функциями, такими как визуализация высокого разрешения, точное обнаружение объектов и возможности обработки данных в реальном времени, предоставляя организациям всеобъемлющие идеи и действенный интеллект. Масштабируемость и гибкость однообъективных роботизированных систем зрения обеспечивают бесшовную интеграцию в существующие рабочие процессы и процессы, способствуя повышению операционной эффективности и производительности. Поскольку отрасли продолжают внедрять инициативы по автоматизации и цифровой трансформации, ожидается, что спрос на однообъективные роботизированные решения для зрения будет расти и дальше, укрепляя их доминирующее положение на рынке. Их способность обеспечивать надежную производительность, экономическую эффективность и простоту развертывания делает их незаменимыми инструментами для внедрения инноваций, оптимизации процессов и получения конкурентного преимущества в современной динамичной бизнес-среде. Благодаря постоянному развитию технологий и постоянному совершенствованию однообъективных роботизированных систем машинного зрения их доминирование на рынке, скорее всего, сохранится, формируя будущее решений автоматизации и интеллектуального машинного зрения во всех отраслях.

Региональные аналитические данные

Последние разработки

• В апреле 2023 года корпорация Cognex, базирующаяся в Натике, штат Массачусетс, США, объявила о приобретении корпорации Moritex со штаб-квартирой в Иокогаме, Япония, за общую сумму 275 миллионов долларов США. Приобретение было завершено у китайской частной инвестиционной компании TruStar Capital. Ожидается, что эта денежная сделка, сумма которой составила 275 миллионов долларов США, будет завершена к концу 2023 года.

Ключевые игроки рынка

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