机器视觉系统市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（视觉传感器、相机、相机镜头、光源等）、按应用（半导体和电子制造、汽车、视频和包装、制药等）以及到 2035 年的区域见解和预测

• 

  下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

机器视觉系统市场概述

机器视觉系统市场到 2026 年价值为 142.2 亿美元，到 2035 年最终将达到 225.9 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率稳定为 4.9%。

机器视觉结构构成了当前制造和一流操作流程的一个重要时代，它结合了专用相机、照明、软件和计算硬件，可在需要人类操作员时自动执行可见检查任务。这些结构捕捉并检查快照，以对生产质量做出选择、进行测量、研究代码并以通常超出人类技能的精度和一致性指导自动化系统。在汽车、电子、制药、餐饮和物流等行业自动化程度不断提高的推动下，全球设备视觉市场在过去十年中经历了强劲增长。对于寻求提高一流水平、增加产量、减少劳动力支出和保持正常生产要求的制造商来说，该技术变得至关重要。这一竞争格局的主要参与者包括康耐视公司和基恩士公司，它们在富有想象力和先见之明的传感器和系统领域处于领先地位； Teledyne Technologies 和 Basler AG 以其超强的整体性能相机而闻名；以及 Baumer Optronic 等专门从事成像组件的公司。这些供应商提供的答案从简单的视觉传感器到具有深度学习能力的复杂的多数码相机检测系统。

COVID-19 的影响

由于供应链中断、制造放缓和投资犹豫，机器视觉系统市场产生负面影响

COVID-19 大流行通过众多相互关联的挑战极大地扰乱了机器视觉系统市场的增长。在封锁期间，采用或增加小部件前瞻性技术的制造设施面临着长时间的关闭，从而推迟了计划的自动化项目和安装。这立即造成了视觉设备运营商和集成商的销售短缺。供应链中断严重影响了组件的可用性，特别是对设备视觉系统至关重要的专用相机、传感器和半导体芯片。这些短缺延长了交货时间，增加了成本，并迫使一些制造商推迟了覆盖想象力和先见之明的自动化项目。整个大流行期间的经济不确定性导致许多团体短暂冻结资本支出，自动化投资往往被搁置，因为各机构优先考虑短期生存而不是长期绩效升级。这尤其影响了汽车生产等行业，这些行业历来推动电子产品的广泛采用。法规和保护协议使机器视觉结构的现场在线安装、维护和教育变得复杂，这通常需要设备集成商和设施工人之间的密切合作。由于无法亲自执行这些活动，同样延迟了实施时间表。但值得注意的是，疫情也增加了系统愿景的积极应用，特别是在临床设备检验、药品生产和非接触式零售等领域，有可能抵消这些领域的一些可怕影响。

最新趋势

彻底改变实时处理能力，同时降低带宽需求，推动市场增长

系统视觉结构市场最大的最新趋势之一是将零件计算技术广泛集成到视觉设备中。这种架构转变本质上改变了工业环境中图像处理的方式。传统上，设备视觉系统会捕获快照并将所有记录发送到集中服务器或云结构进行处理和分析。这种方法造成了固有的延迟问题、带宽限制和潜在的安全漏洞。新的侧面范式涉及将先进的处理能力无延迟地嵌入到想象力硬件本身内部或附近。现代支持人工智能的智能设备现在配备了专门的处理器，通常是人工智能优化的芯片或 FPGA，能够在国内出现复杂的照片评估算法。这允许以毫秒而不是秒为单位进行实时决策。对于节奏至关重要的超快生产压力，延迟的降低会立即转化为整体性能和可靠性的进步。除了速度升级之外，侧面处理还通过局部过滤和处理图像统计数据并将最简单的适用结果或例外传输到命令结构，从而大大降低了网络带宽需求。这种优化主要集中在拥有数百个视觉检查点的中心，否则这些检查点将会压垮社区基础设施。随着视觉设备制造商开发专门的辅助软件框架来简化部署和控制，这种趋势也得到了增强，使生产工程师能够在没有人工智能或图像处理算法方面深厚的编程专业知识的情况下发挥复杂的想象力和先见之明的技能。

下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

机器视觉系统市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为视觉传感器、相机、相机镜头、光源、其他

• 视觉传感器:紧凑的一体式设备，将摄像头、处理器和灯光组合在一个单元中。这些通常针对特定的检查任务进行预编程，例如存在/不存在检测或简单测量，为中心程序提供具有价格优势的答案。

• 相机:设备视觉系统中的主要图像捕获工具，包括区域测试（捕获整个帧）和行扫描（逐行构建照片）。现代商用相机具有高分辨率、快速机身传输以及针对设备视觉套件进行优化的专业接口。

• 相机镜头:识别相机传感器上的光线的光学组件，确定关键的成像特征，例如视野范围、运行距离和区域强度。镜头的选择极大地影响照片的质量，并且应该精确匹配应用程序的要求和照明情况。

• 光源:关键添加剂，可提供一致、受控的照明，以聚光感兴趣的功能，同时最大限度地减少不需要的反射或阴影。选项包括 LED（定向或微妙）、背光、固定光以及用于精确程序的偏光或频闪灯等专门策略。

• 其他:补充组件，包括人体抓取器（用于照片采集）、处理硬件、软件算法、对话接口以及将想象力和预见性系统集成到制造环境中的安装硬件。该类还包括远心镜头和 3D 成像设备等专用工具。

按申请

根据应用，全球市场可分为半导体和电子制造、汽车、视频和包装、制药、其他

• 半导体和电子制造:机器视觉在微观层面对微芯片、电路板和电子添加剂进行超具体检查。系统会偶然发现人眼看不见的缺陷，验证外观布局，并确保制造精度低至微米公差，这对于日益小型化的电子产品至关重要。

• 汽车:视觉结构允许在整个汽车制造过程中进行全面的一流操作，从车身面板对齐到颜色最终评估。它们可以自动执行安全气囊组件和制动结构的关键安全检查，甚至可以作为引导机器人进行独特的会议操作并支持高级驾驶员辅助系统校准。

• 视频和包装:机器视觉以超快的速度验证正确的灌装层、瓶盖放置、标签对齐和包装完整性。系统研究条形码、批次号和有效期以实现可追溯性，同时检测可能损害产品安全或外观的污染或缺陷。

• 药房:视觉技术可确保准确的药品识别、片剂计数准确性和泡罩完整性百分比，同时验证可读批号和有效期。系统在无菌生产环境中执行关键的污染检测，并通过完整的文档协助遵守法规。

• 其他:机器视觉扩展到食品和饮料（检测污染物、对产品进行分类）、物流（包装路线、尺寸大小）、纺织品（织物检查）、安全（进入控制）、农业（农作物跟踪）和临床设备（精密部件检查）。新兴应用包括零售分析和 AR/VR 改进。

驱动因素

工业自动化扩张和制造效率提振市场

全球生产行业对商业自动化的不懈追求已成为设备愿景系统采用的主要催化剂。随着努力成本上升和良好的预期增长，制造商越来越多地转向具有想象力和先见之明的自动化来保持竞争力。这些结构允许 24/7 的生产能力和一致的检查标准，这是人类操作员无法实现的。视觉系统与机器人和自动化材料管理系统的集成创建了完全自主的生产单元，能够进行自我校正和自适应处理。随着大流行相关的劳动力短缺，这种自动化趋势成倍增加，企业寻求减少对人类操作员执行普通可见检查任务的依赖。随着设备价格的降低和功能的扩展，视觉自动化的资金回报变得越来越引人注目，这使得以前认为这种结构在经济上无法实现的中型生产商可以进入这个时代。

人工智能和深度学习集成能力拓展市场

将人工智能（尤其是深度学习算法）融入小工具视觉结构中代表着推动市场扩张的变革性进步。传统的基于规则的预测系统需要大量的编程，并且难以应对产品的可变性，但人工智能支持的系统现在可以从示例中学习，找出细微的缺陷并适应变化的情况。这大大减少了实施时间，同时提高了对无法简单算法描述的复杂特征的检测能力。深度学习模型擅长对缺陷进行分类，就像人类检查员一样，但具有更高的一致性和更高的速度。使用每个合格产品和有缺陷产品的照片数据库进行结构教学的能力极大地加速了系统在以前被认为过于复杂而无法实现自动化的领域的应用。这项技术的发展开辟了全新的细分市场，同时允许现有客户应对越来越复杂的检测要求情况，而不会成比例增加设备复杂性。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

制约因素

高昂的初始实施成本和复杂的集成要求阻碍了市场增长

设备视觉结构市场中的一个相当大的限制问题是有效实施这些技术所需的全尺寸前期投资。虽然单个组件的价格多年来一直在下降，但完整的设备愿景解决方案仍然昂贵，同时考虑到所有必要因素 - 专业相机、精密光学器件、照明结构、处理硬件、软件许可和集成服务。对于资本支出预算有限的中小型制造商来说，无论长期投资回报能力如何，证明这些费用的合理性都可能很困难。当视觉结构需要针对特定​​封装进行定制、需要专业的工程知识和全尺寸开发时间时，尤其会出现财务障碍。除了硬件成本之外，实施还需要大量的技术知识，涵盖光学、照明设备布局、照片处理算法以及与现有生产系统的集成。许多机构缺乏这种专业的内部信息，需要昂贵的外部专家或集成商。支持这些系统的员工保护机构的了解曲线增加了额外的隐性费用。与遗留系统的集成要求较高的情况使采用变得更加复杂，通常需要调整现有的制造痕迹或策略来处理先进的技术。这些对生产运营的干扰构成了许多团体难以吸收的额外间接费用，尤其是在收入利润微薄的行业。

机会

各行业自动化质量检测的增长为市场上的产品创造了机会

对自动化舒适检测的需求不断增长，正在为设备视觉系统市场带来巨大的新机遇。随着传统生产以外的行业采用这些技术，富有想象力和先见之明的设备公司正在食品加工、处方药、物流和农业中寻找新的应用。人工智能功能的集成为解决以前无法克服的检查要求问题打开了大门，而小型化和降低的费用使系统对于较小的机构来说是可行的。边缘计算的进步使得可以在以前认为不切实际的环境中实施。这些趋势共同扩大了潜在市场，为固定游戏玩家和革命性初创公司创造了巨大的繁荣容量，为新兴的公用事业需求提供了量身定制的专业答案。

挑战

集成复杂性和技术专业知识短缺可能是消费者面临的潜在挑战

无论其增长轨迹如何，机器视觉系统市场都面临着巨大的要求。其中最主要的是将富有想象力和先见之明的技术集成到当前制造环境中的持续复杂性。机器视觉系统需要对一些添加剂进行特定配置——相机、镜头、照明、软件——每个添加剂都需要专门的信息来优化。这种复杂性需要涵盖光学、电子、软件改进和商业自动化的学科知识。行业内严重缺乏合格的视觉设备工程师和技术人员，加剧了这个问题。组织在寻找具备实施、排除故障和维护这些系统所需能力的员工方面存在冲突，从而在部署和持续运营中造成瓶颈。技术进步的快节奏同样扩大了这个知识漏洞，因为专家需要不断更新他们的信息。此外，许多能力采用者面临着量化投资回报的问题，特别是当检查职责包含主观最佳考试时。尽管愿景生成具有长期的好处，但过高的初始成本、集成挑战和信息短缺的总和造成了巨大的市场摩擦。

• 下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

•  

机器视觉系统市场区域洞察

• 北美

北美由于其强大的制造基础而保持着机器视觉系统的市场份额，特别是在具有严格良好要求的汽车和电子行业。该地区拥有广泛的技术研究基础设施和众多具有深入实施理解的专业视觉机器集成商的优势。尽管康耐视和国家仪器等企业领先公司的存在推动了创新，但不同行业对商业自动化的大量资金仍产生了稳定的需求。随着这些技术改变检查能力，该地区较早采用人工智能（更具优势的想象力和先见之明能力）强化了其主导地位。

美国尤其占据北美市场最重要的份额，其强大的半导体制造中心和保护企业计划需要卓越的前瞻性技术。美国当局还计划帮助智能生产加快采用率。

• 欧洲

由于其坚实的商业基础、技术创新和对自动化的重视，欧洲在区域设备视觉结构市场中占据主导地位。德国、法国和英国等国家拥有主要的汽车、电子和制药制造商，所有这些制造商都严重依赖机器视觉来实现令人满意的管理、检测和制造性能。欧洲对工业 4.0 的认识提高了智能制造设备技术的采用，其中包括结合人工智能的视觉系统。主要市场参与者和研究机构的存在同样推动了创新和部署。此外，有关产品一流和员工保护的严格监管要求增加了对先进检测系统的需求。支持性的政府规则以及用于研究和改进的资金为欧洲在该领域的管理做出了贡献。凭借其成熟的生产季度和对自动化的持续投资，欧洲仍然是全球市场中系统视觉技术增长和发展的重要中心。

• 亚洲

由于生产部门的快速增长、消费电子和汽车行业的强劲发展以及自动化技术的不断采用，亚洲在区域系统视觉系统市场中占据主导地位。中国、日本、韩国和印度等国家处于业务增长的最前沿，对用于质量检测、技术控制和机器人技术的小型视觉系统的需求日益增长。中国尤其是主要推动力，推动智能制造并在人工智能和自动化领域进行广泛投资。日本和韩国通过先进的技术创新和强大的商业自动化基础设施做出了贡献。该地区还拥有高性价比的制造人才和大量专业劳动力的优势。推动工业 4.0 和数字化转型的政府项目不断增多，同样也推动了市场的发展。因此，亚洲作为一个重要的增长地区而自豪，为每个国家提供了高要求的环境以及强大的生产和部署设备视觉系统的基础。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

设备视觉系统市场中的主要企业参与者包括康耐视公司、巴斯勒公司、基恩士公司、欧姆龙公司、国家仪器公司、Teledyne Technologies 和 Sick AG。这些机构因其在特殊检查、物体流行和工业自动化中使用的现代机器想象力和先见之明而受到认可。康耐视和基恩士在智能传感器和智能相机领域处于领先地位，而巴斯勒则专注于商用相机。 Omron 和 Sick AG 将富有想象力和先见之明的系统集成到更广泛的自动化结构中。 Teledyne 和 National Instruments 在高性能成像和数据采集结构方面做出了贡献。这些参与者推动技术改进，增加整个汽车、电子、制药和食品饮料行业的系统视觉项目。

顶级机器视觉系统公司名单

• Cognex Corporation (U.S.)
• Teledyne Technologies (U.S.)
• Keyence (Japan)
• National Instruments (U.S.)
• Texas Instruments (U.S.)
• Basler AG (Germany)
• Baumer Optronic (Switzerland)

重点产业发展

2024 年 12 月:Basler AG 和 MVTec Software GmbH 与西门子合作，将小工具视觉解决方案立即整合到客户的机器和结构中。此次合作的目标是通过将西门子的商业自动化技术与 MVTec 的设备洞察能力相结合，简化系统视觉应用的部署，从而降低终端客户的复杂性。 ​

 康耐视公司推出了 Advantage 182 视觉机器，这是一种一体化解决方案，旨在简化包括位置识别、类型和检查在内的义务。该设备集成了超现代系统视觉能力、条形码分析能力和先进的零件学习生成功能，可实现各种包装的自动化。

报告范围

在各行业对自动化、卓越保障和智能生产的需求不断增长的推动下，设备预见性结构市场正在经历强劲的繁荣。随着汽车、电子、处方药、食品和饮料以及物流等行业寻求更好的性能和精度，机器视觉已成为疾病检测、条形码分析、商品流行度和尺寸等职责的重要技术。人工智能 (AI)、深度学习和 3D 视觉等技术进步正在扩展系统视觉结构的能力，使其更准确、适应性更强，并且更容易集成到智能工厂中。第四产业向上推力。零和物联网同样通过使用实时统计分析和无缝连接来加速这种时尚。从地区来看，亚太地区由于快速的工业化以及强劲的电子和汽车行业而引领市场，同时欧洲和北美通过创新和先进的生产实践仍然是主要参与者。康耐视、基恩士、巴斯勒和欧姆龙等主要集团不断投资于研发和合作伙伴关系，以提升产品性能并扩大国际影响力。随着全球生产格局的发展，机器视觉结构市场已准备好见证持续增长，不断涌现的技术和项目为所有主要工业领域更智能、更绿色的生产结构铺平了道路。