기계 비전 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, Application (자동차, 전자, 식품 및 음료, 건강 관리, 항공 우주 및 방어 및 기타)별로 유형 (하드웨어 및 소프트웨어), 2033 년 지역 예측에 따른 딥 러닝

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기계 비전 시장 보고서 개요의 딥 러닝

머신 비전 시장 규모의 글로벌 딥 러닝은 2024 년에 0.67 억 달러였으며 시장은 2033 년까지 344 억 3 천만 달러를 터치 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR 54.4%를 나타 냈습니다.

머신 비전 시장의 딥 러닝은 2021 년에 2021 년까지 미화 3 억 2,550 만 달러의 예상 규모로 미화 3 억 5,550 만 달러로 향후 몇 년 동안 크게 성장하는 것으로 추정됩니다.이 놀라운 성장은 2022 년에서 2028 년까지 54.4%의 CAGR에서 발생할 것으로 예상됩니다.

이로 인해 제조, 자동차, 의료, 소매, 농업 및 기타와 같은 산업 분야의 다양한 응용 분야에서 새로운 가능성이 생겼습니다. 딥 러닝은 데이터 세트로 구성된 대형 데이터 세트로 인공 신경망을 훈련하여 데이터 계층에서 관련 기능과 패턴을 처리하고 추출하는 것이 포함됩니다.

이미지 및 비디오에서 복잡한 패턴을 자동으로 발견 할 수 있으므로 딥 러닝 알고리즘은 다양한 기계 비전 작업에 적합합니다. 컴퓨터 비전이라고도하는 머신 비전은 컴퓨터 나 로봇과 같은 기계가 세계의 시각적 정보를 인식하고 이해하고 인간의 시각적 기능을 모방 할 수있는 알고리즘 및 기술의 개발을 나타냅니다.

제조 산업에서 딥 러닝은 조립 라인의 자동 검사 및 품질 관리에 사용되어 결함이 줄어들고 효율성이 향상됩니다. 자동차 부문에서 딥 러닝 알고리즘은 객체 감지, 차선 추적 및 자율 주행 차 및 기타 자율 주행 차량의 장애물 회피를 가능하게하는 데 중요합니다.

머신 비전 시장의 딥 러닝은 지속적인 연구, 알고리즘 발전 및 하드웨어 개선으로 인해 상향 궤적을 계속할 것으로 예상됩니다. 더 많은 산업이 AI 중심 시각 분석의 잠재력을 인식함에 따라 기계 비전 기술의 딥 러닝 수요가 증가 할 것입니다.

Covid-19 영향

 공급망 중단

기계 비전 시장의 딥 러닝은 다른 많은 산업과 마찬가지로 Covid-19 Pandemic으로 인해 주목할만한 영향을 미쳤습니다.

Machine Vision Market의 딥 러닝은 글로벌 Covid-19 Pandemic의 결과로 공급망 중단을 경험했습니다. 이러한 혼란은 다양한 생산 단계에서 상품, 서비스 및 구성 요소의 흐름에 대한 방해로 인해 발생했습니다.

 GPU, 특수 칩 및 센서를 포함한 딥 러닝 하드웨어 구성 요소 제조업체는 잠금, 제한 및 인력 부족으로 인해 생산 일정을 준수하는 데 어려움을 겪었습니다. 결과적으로, 이로 인해 기계 비전 시스템 개발에 필요한 중요한 장비 및 구성 요소의 가용성이 지연되었습니다.

또한 운송 및 물류 운영은 여행 제한과 국경 폐쇄로 인해 중대한 어려움에 직면했습니다. 결과적으로 배달 지연과 운송 비용 증가는 장비 및 재료의 효율적인 움직임에 더 큰 영향을 미쳐 고객에게 기계 비전 솔루션을 적시에 제공하는 데 영향을 미쳤습니다.

전염병은 또한 기계 비전 부문 내의 연구 개발 활동에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 실험실에 대한 접근성은 제한적이었고, 직접 공동 작업이 줄어들었고, 긴급한 문제를 우선 순위로 삼아야함으로써 혁신의 혼란과 새로운 기술 발전의 둔화가 이루어졌습니다.

또한 공급망 중단은 특정 구성 요소의 부족에 기여하여 시장에서 가격 변동을 일으켰습니다. 이러한 변동은 전체 생산 비용에 영향을 미쳤으며 경우에 따라 회사가 가격 경쟁력을 유지하기가 어려워졌습니다.

전반적으로, Covid-19 Pandemic은 공급망의 취약점을 강조하여 기계 비전 시장의 딥 러닝 회사가 적응하고 대체 소싱 옵션을 찾고,보다 탄력적 인 공급망을 구축하여 미래의 위험을 완화 할 수 있도록해야했습니다.

최신 트렌드

에지 컴퓨팅 및 AIOT 통합

Edge Computing 및 Aiot Integration은 Machine Vision Market의 딥 러닝에서 두드러진 트렌드이며, Edge Computing 및 Things of Things (INTERNIC) 기술과의 딥 러닝 기능의 수렴을 보여줍니다.

Edge Computing은 분산 된 컴퓨팅 접근법을 채택하여 데이터 처리 및 계산을 일반적으로 네트워크의 "Edge"에서 데이터 소스에 더 가깝게 제공합니다. 기계 비전의 맥락에서 Edge Computing은 데이터 처리를위한 중앙 클라우드 기반 인프라에만 의존하지 않고 카메라, 센서 및 기타 IoT 장치와 같은 Edge 장치에 딥 러닝 모델을 직접 배포하는 것이 포함됩니다.

기계 비전에서 Edge Computing을 채택하면 시각적 데이터의 실시간 또는 거의 실시간 처리가 가능하여 분석을 위해 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서버로 전송하는 것과 관련된 대기 시간을 줄입니다. 또한 네트워크를 통해 대량의 원시 시각 데이터를 전송해야 할 필요성을 최소화하여 대역폭으로 제한된 환경에서 유리합니다.

요약하면, 기계 비전 시장의 딥 러닝은 AI와 Edge Computing 및 IoT 기술의 통합으로 크게 전환되는 것을 목격하고 있습니다. 이러한 수렴은 시각적 데이터의보다 효율적이고 실시간 처리를 가능하게하여 기계 비전 기능을 데이터 소스에 더 가깝게하여 성능을 향상시키고 중앙 클라우드 인프라에 대한 의존도를 줄입니다.

설명 가능한 AI 및 해석 성

Machine Vision Market의 딥 러닝 트렌드로 설명 가능한 AI와 해석 가능성이 중요 해지고있었습니다. 이러한 추세는 특히 높은 지분과 중요한 의미를 가진 응용 분야에서 딥 러닝 모델의 투명성과 이해력을 향상시키는 데 중요한 요구를 해결했습니다.

설명 가능한 AI에는 AI 시스템의 기능이 포함됩니다. 머신 비전의 맥락에서, 이는 딥 러닝 모델이 특정 분류 또는 탐지를 수행 한 이유에 대한 통찰력을 제공하여 선택에 영향을 미치는 요소와 기능에 대한 통찰력을 제공 할 수 있어야한다는 것을 의미합니다.

이러한 추세는 의료 진단이나 자율 주행 차량과 같은 스테이크가 높은 산업에서 특히 중요합니다. 사용자가 AI 결정의 추론을 파악할 수있게함으로써 설명 가능한 AI는 신뢰를 확립하고 책임을 촉진합니다. 또한, 의료 및 금융과 같은 특정 부문은 엄격한 규정을 가지고있어서 결정을 정당화 할 수있는 모델을 필요로하며, 설명 가능한 AI는 회사가 이러한 요구 사항을 준수 할 수있는 필수 도구입니다.

전반적으로, Machine Vision Market의 딥 러닝에 대한 설명 가능한 AI에 대한 강조와 해석 가능성은 특히 투명하고 책임이 있으며 신뢰할 수있는 AI 시스템, 특히 의사 결정이 중대한 결과를 초래할 수있는 영역에서 필요에 따라 주도됩니다.

전송 학습 및 미리 훈련 된 모델

미리 훈련 된 모델의 지식이 새로운 작업을 위해 활용되는 기술 인 전송 학습은 기계 비전 도메인에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 이 접근법은 다양한 응용 프로그램의 기초로 Imagenet과 같은 광범위한 이미지 데이터 세트에 대해 교육 된 것과 같은 미리 훈련 된 딥 러닝 모델을 사용하는 것이 포함되었습니다. 그렇게함으로써 상당한 시간과 계산 자원을 절약 할 수있었습니다.

생성 적대적 네트워크

Gans는 실제 이미지와 매우 유사한 합성 데이터를 생성 할 수있는 능력의 탐색에서 견인력을 얻고있었습니다. 그들의 응용 프로그램은 데이터 확대로 확장되어 교육 데이터 세트를 개선했으며 기계 비전 알고리즘 테스트에 사용되는 생명과 같은 시뮬레이션을 생성하는 것입니다.

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기계 비전 시장 세분화의 딥 러닝

유형별

Machine Vision Market의 유형 딥 러닝을 기반으로 하드웨어 및 소프트웨어로 분류됩니다.

응용 프로그램에 의해

Machine Vision Market의 딥 러닝 애플리케이션을 기반으로 자동차, 전자, 식품 및 음료, 건강 관리, 항공 우주 및 방어 등으로 분류됩니다.

운전 요인

딥 러닝 알고리즘의 발전

딥 러닝 알고리즘의 발전은 기계 비전에서 딥 러닝의 성장과 채택을 주도하는 데 중요한 역할을합니다. 이러한 발전은 이미지 및 비디오 분석 작업을 위해 딥 러닝 모델을 교육하고 배포하는 데 사용되는 알고리즘의 지속적인 개선 및 혁신을 나타냅니다.

딥 러닝 알고리즘의 유형 인 컨볼 루션 신경망은 특히 기계 비전 혁명에 중요한 역할을 해왔습니다. 그들은 다양한 작업에서 놀라운 성능 향상을 보여 주었고, 전통적인 컴퓨터 비전 방법을 정확도와 효율성으로 능가했습니다. 결과적으로 CNN은 복잡한 시각적 인식 작업을 처리하는 데 선호되는 선택이되었습니다.

딥 러닝 모델의 중요한 강점 중 하나는 원시 데이터의 기능의 계층 적 표현을 자동으로 학습 할 수있는 능력에 있습니다. 이 기능을 통해 이미지와 비디오의 복잡한 패턴과 구조를 다른 수준의 세분성으로 이해할 수 있습니다. 결과적으로 딥 러닝 모델은 인식 및 분류 성능을 향상시켜 다양한 기계 비전 응용 프로그램에 매우 효과적입니다.

또한, 전송 학습의 개념은 기계 비전 솔루션의 개발을 상당히 신속하게 바꿨습니다. 전송 학습을 통해 Imagenet과 같은 광범위한 데이터 세트에서 미리 훈련 된 모델에서 배운 지식은 새로운 작업을 위해 활용할 수 있습니다. 이 접근법은 다양한 응용 분야의 유용한 출발점으로 작용하여 모델 교육 중에 시간과 계산 자원을 모두 절약 할 수 있습니다.

전반적으로, 딥 러닝 알고리즘, 특히 CNN의 지속적인 개선은 추상적 인 기능 및 전송 학습 개념과 함께 다양한 산업 전반에 걸쳐 기계 비전에서 딥 러닝의 채택을 추진하여 고급 시각 분석 및 인식 시스템을위한 새로운 가능성을 열어주었습니다.

대형 데이터 세트의 가용성

크고 다양한 데이터 세트의 가용성은 기계 비전에서 딥 러닝의 성장과 채택에 중요한 주행 요소입니다. 이 데이터 세트는 특정 시각적 인식 작업을 위해 딥 러닝 모델을 교육하고 최적화하는 데 중추적 인 역할을합니다. 딥 러닝 모델, 특히 신경망을 기반으로하는 모델은 시각 정보에서 복잡한 패턴과 기능을 학습하기 위해 상당한 양의 라벨링 된 데이터가 필요합니다.

대형 데이터 세트는 광범위한 예제 모음을 제공하여 다양한 시각적 시나리오에 모델을 노출시킵니다. 이 노출을 통해 모델은 실제 이미지 및 비디오에 존재하는 복잡성과 변형을 파악하여 성능을 향상시키고 일반화 기능을 향상시킵니다. 일반화는 훈련 된 모델이 교육 세트 외부에서 보이지 않는 새로운 데이터를 정확하게 인식하고 분류 할 수있는 능력을 말합니다.

대형 데이터 세트 내의 샘플의 다양성을 통해 딥 러닝 모델은 객체, 조명 조건 및 배경의 다양한 변형에 걸쳐 패턴을 인식하고 이해할 수 있습니다. 이 다양성은 실제 응용 프로그램에서 발생하는 광범위한 시각적 시나리오를 효과적으로 처리 할 수 ​​있도록 모델을 준비하는 데 중요한 역할을합니다.

또한 Imagenet과 같은 대규모 데이터 세트는 일반적인 시각적 인식 작업에 대한 딥 러닝 모델을 사전 훈련하는 데 중요한 역할을했습니다. 이 미리 훈련 된 모델은 전송 학습이라는 기술을 통해 특정 기계 비전 작업의 기초 또는 출발점 역할을합니다.

전송 학습에서 큰 데이터 세트에서 사전 훈련으로 얻은 지식은 특정 응용 프로그램과 더 관련이있는 더 작은 도메인 별 데이터 세트에서 전송 및 미세 조정됩니다. 이 프로세스는 시간과 계산 자원을 크게 절약하여 처음부터 시작하지 않고 다양한 작업에 대한 정확하고 강력한 기계 비전 모델을 개발할 수 있습니다.

구속 요인

데이터 개인 정보 및 보안 문제

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 기계 비전 시장에서 딥 러닝에서 상당한 제한을 제기합니다. Machine Vision Systems는 시각적 데이터를 처리하고 분석함에 따라 감시, 의료 이미징 및 산업 응용 프로그램의 이미지 및 비디오를 포함하여 민감하고 개인 정보를 종종 만듭니다.

딥 러닝 모델을 사용하려면 기밀 데이터가 포함될 수있는 교육을 위해 대형 데이터 세트에 대한 액세스가 필요합니다. 이러한 데이터 세트를 부적절하게 보호하면 데이터 유출 및 무단 액세스의 위험이 높아져 개인 정보 위반 및 보안 위반이 발생할 수 있습니다.

또한 Machine Vision Technologies는 개인의 동의없이 실수로 개인 정보 또는 이미지를 캡처 할 수 있습니다. 이는 이러한 데이터의 수집 및 사용에 관한 윤리적 고려 사항을 제기하여 오용 또는 무단 액세스의 가능성을 강조합니다.

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기계 비전 시장 지역 통찰력에서의 딥 러닝

북미는 강력한 기술 인프라, 잘 확립 된 연구 생태계, 인공 지능 및 기계 비전 산업에서 주요 업체의 존재에 의해 거주하는 기계 비전 시장의 딥 러닝 플레이어로 등장했습니다. 특히 미국은 딥 러닝 기술의 발전, 연구 개발에 대한 상당한 투자, 다양한 부문에서 기계 비전의 광범위한 구현으로 인해 시장의 지배에 중요한 역할을했습니다.

주요 업계 플레이어

기계 비전 시장의 딥 러닝은 주요 업계 플레이어에 의해 형성되었습니다.

기계 비전 시장의 딥 러닝은 주요 업계 플레이어들에 의해 형성되었으며, 기존 기술 회사와 기계 비전 및 딥 러닝에 중점을 둔 전문 회사를 포함합니다. 그 중 Nvidia는 GPU 및 AI 하드웨어 가속기로 유명한 저명한 기술 리더로 두드러졌습니다. NVIDIA는 딥 러닝 기술의 발전을 주도하는 최

기계 비전 회사의 최고 딥 러닝 목록

• IFLYTEK (China)
• NavInfo (China)
• NVIDIA (U.S.)
• Qualcomm (U.S.)

보고서 적용 범위

기계 비전 시장에서의 딥 러닝에 대한 미래의 수요는이 연구에서 다루고 있습니다. 연구 보고서에는 COVID-19 영향으로 인한 공급망 중단이 포함됩니다. 이 보고서는 최신 트렌드를 다루며, Edge Computing 및 Things of Things (IT) 기술로 딥 러닝 기능의 수렴을 보여줍니다. 이 논문에는 기계 비전 시장에서의 딥 러닝 세분화가 포함되어 있습니다. 연구 논문에는 기계 비전에서 딥 러닝의 성장과 채택을 주도하는 데 중요한 역할을하는 운전 요인이 포함됩니다. 이 보고서는 또한 알루미늄 질화물 템플릿의 주요 시장을 등장한 지역 통찰력에 대한 정보를 다루고 있습니다.