機器視覺行業發展全景剖析

一、行業概況

機器視覺，簡單來說，是讓機器具備像人類一樣“看”和“理解”的能力，通過光學成像設備采集圖像信息，運用計算機算法對圖像進行處理、分析和理解，從而實現對目標物體的檢測、識別、測量和定位等功能。它廣泛應用于工業制造、物流、醫療、農業、交通等多個領域，是實現自動化、智能化的關鍵技術之一。

根據中研普華產業研究院撰寫的《2025-2030年機器視覺產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》顯示：

機器視覺的發展歷程可追溯到20世紀50年代，當時主要應用于字符識別領域。隨著計算機技術、圖像處理技術和傳感器技術的不斷進步，機器視覺技術逐漸從簡單的字符識別向復雜的工業檢測、智能機器人視覺等領域拓展。在早期，受限于硬件性能和算法的復雜性，機器視覺系統的處理速度和精度較低，應用范圍也相對狹窄。但進入21世紀后，隨著計算機性能的大幅提升、高性能圖像傳感器的出現以及深度學習算法的廣泛應用，機器視覺技術迎來了快速發展期，其應用場景不斷拓展，市場規模也逐年擴大。

從系統構成來看，機器視覺系統主要由光源、鏡頭、相機、圖像采集卡和圖像處理軟件等部分組成。光源負責提供合適的照明條件，以突出目標物體的特征，便于相機采集清晰的圖像;鏡頭則用于聚焦光線，確保相機能夠獲取高質量的圖像;相機是將光信號轉換為電信號的關鍵設備，其性能直接影響圖像的質量和分辨率;圖像采集卡負責將相機采集到的模擬信號轉換為數字信號，并傳輸給計算機進行處理;圖像處理軟件則運用各種算法對圖像進行分析、處理和理解，實現對目標物體的檢測和識別等功能。

二、市場現狀

當前，機器視覺市場呈現出蓬勃發展的態勢。從全球范圍來看，市場規模持續增長。過去幾年全球機器視覺市場規模保持著較高的增長率，預計在未來幾年仍將保持穩定增長。這主要得益于工業自動化進程的加速、智能制造的興起以及各行業對提高生產效率和產品質量的迫切需求。

在國內市場，機器視覺行業同樣發展迅速。隨著國內制造業的轉型升級，越來越多的企業開始引入機器視覺技術，以提升生產自動化水平和產品質量檢測能力。尤其是在3C電子、汽車制造、物流等行業，機器視覺的應用已經十分廣泛。例如，在3C電子制造中，機器視覺可用于手機屏幕的缺陷檢測、芯片的尺寸測量等;在汽車制造領域，可用于車身焊接質量檢測、零部件裝配精度檢測等;在物流行業，可用于貨物的識別、分揀和搬運等。據GGII預測，2024年本土機器視覺市場規模有望突破200億元，同比增速接近12%，預計2028年國內機器視覺市場規模將超過395億元，2023-2028年復合增長率約為16.38%。

圖表：中國機器視覺市場規模與增速

數據來源：GGII，中研普華產業研究院整理

從市場競爭格局來看，全球機器視覺市場競爭激烈，呈現出多元化的競爭態勢。國際上，基恩士、康耐視等企業憑借其先進的技術、豐富的行業經驗和強大的品牌影響力，在高端市場占據領先地位。這些企業擁有深厚的技術研發實力，不斷推出高性能、高精度的機器視覺產品和解決方案，滿足高端制造業對機器視覺的嚴格要求。國內企業如矩子科技、凌云光等近年來發展迅速，在中低端市場具有一定的競爭力。它們通過價格優勢、本地化服務和對國內市場需求的深入理解，不斷拓展市場份額，并逐步向高端市場邁進。同時，國內企業也在加大研發投入，提升技術水平，努力縮小與國際先進企業的差距。

在應用領域方面，工業制造是機器視覺最大的應用市場，占據了市場份額的較大比例。隨著工業4.0和智能制造的推進，工業制造對機器視覺的需求不斷增長，不僅要求機器視覺系統具備更高的精度和速度，還需要具備更強的適應性和智能化水平。除了工業制造領域，機器視覺在物流、醫療、農業等領域的應用也在不斷拓展。在物流領域，機器視覺技術可實現自動化的貨物分揀和倉儲管理，提高物流效率;在醫療領域，可用于醫學影像分析、手術導航等，輔助醫生進行疾病診斷和治療;在農業領域，可用于農作物生長監測、病蟲害檢測等，實現精準農業。

三、行業發展趨勢

智能化與深度學習融合：未來，機器視覺將與人工智能、深度學習技術深度融合，實現更高水平的智能化。深度學習算法能夠讓機器視覺系統自動學習目標物體的特征和模式，從而提高檢測和識別的準確性和效率。例如，通過大量的樣本數據訓練，機器視覺系統可以準確識別各種復雜的缺陷和異常情況，甚至能夠對未知的缺陷進行預測和預警。同時，智能化的機器視覺系統還能夠根據不同的應用場景和任務需求，自動調整參數和算法，實現自適應的視覺檢測和分析。

高精度與高速度提升：隨著制造業對產品質量和生產效率的要求不斷提高，機器視覺系統將朝著更高精度和更高速度的方向發展。在精度方面，通過采用更先進的光學元件、高分辨率的相機和更精確的算法，機器視覺系統能夠實現對微小物體和細微缺陷的檢測和測量，滿足高端制造業對高精度檢測的需求。在速度方面，不斷提升圖像采集和處理的速度，實現對高速運動物體的實時監測和分析，提高生產線上的檢測效率。

小型化與集成化發展：為了適應現代工業設備小型化、輕量化的發展趨勢，機器視覺系統將朝著小型化和集成化的方向發展。一方面，將相機、鏡頭、光源等部件進行高度集成，形成小型化的機器視覺模塊，方便安裝和使用;另一方面，將機器視覺系統與其他設備進行集成，如與工業機器人、自動化生產線等集成在一起，實現更高效的自動化生產。此外，還將出現更多一體化的機器視覺解決方案，將硬件和軟件進行深度融合，為用戶提供更便捷、更智能的視覺應用服務。

多模態融合與協同：未來，機器視覺將與其他傳感器技術實現多模態融合與協同。例如，將機器視覺與激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器等相結合，充分發揮各種傳感器的優勢，實現對目標物體更全面、更準確的感知和理解。在自動駕駛領域，機器視覺與雷達等傳感器的融合，可以提高車輛對周圍環境的感知能力，增強自動駕駛的安全性和可靠性。

國產替代加速推進：在國家大力推動自主可控和國產創新的背景下，國產機器視覺企業將迎來更多的發展機遇，國產替代進程將加速推進。國內企業在技術研發、產品質量和市場服務等方面不斷取得進步，與國外企業的差距逐漸縮小。隨著國內企業在高端機器視覺領域的技術突破和產品成熟，將逐步打破國外企業的壟斷，實現國產機器視覺產品在更多領域的應用和替代，提高國產機器視覺產品的市場份額和行業影響力。

欲了解更多行業的市場數據及未來行業投資前景，請點擊查看中研普華產業研究院報告《2025-2030年機器視覺產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》。