视觉检测行业市场发展现状及前景机遇分析2023

• 方蔓桃 2023年12月5日 来源：百度 1458 96
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视觉检测设备的优点应该是众所周知的。非接触式测量不会对观察者和被观察者造成任何损害;只要肉眼可以识别的缺陷都可以用视觉检测设备来替代，还可以用来给产品测厚，大多数的行业检测都可以视觉检测设备来代替，具体用在哪些行业呢。小编整理一部分仅供参考。

由于机器视觉在精确度和重复性上有着人眼不可比拟的优势，随着核心技术的不断完善，机器视觉的下游应用领域也不断拓展。目前机器视觉的主要应用领域包括电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药、印刷等，其中电子设备和汽车是当前机器视觉最重要的应用领域。电子及半导体产业贡献了约 47%的市场需求，汽车产业则贡献了约 15%的市场需求。

如果你想了解高端白酒行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等信息……我们研究院撰写的《2023-2028年高端白酒市场发展现状调查及供需格局分析预测报告》。重点分析了我国高端白酒行业将面临的机遇与挑战，对高端白酒行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。

视觉检测行业市场现状分析

中国机器视觉市场处于快速发展的黄金阶段。预计未来3年中国机器视觉市场将保持30%的复合增长率，在2025年达到415.92亿元的市场规模。其中3D机器视觉检测的市场规模将达到104.35亿元，占比超过25%。

机器视觉检测行业的主要企业有德国伊斯拉、德国申克博士、美国康耐视、日本基恩士等国外知名企业，以及天准科技、矩子科技、浙江双元等国内企业。国外各企业的技术水平先进，在各自的细分市场占据一席之地，国内企业主要定位于智能视觉检测的中低端市场。

近年来，在制造业向自动化、智能化升级转型的趋势下，机器视觉已成为其中一个极其重要且应用广泛的领域，拥有着千亿规模的市场前景。而智能制造的一个核心就是机器视觉系统。相比人眼，机器视觉具有精度高、速度快、适应强等显著优势。机器视觉代替人眼可以在多种场景下实现多种功能，广泛应用在智能制造、高端装备、自动化设备等行业。

新能源检测主要包括电池盒检测、电池双极板视觉检测。包括电池盒的整体平面度、拉铆螺母的有无、钢丝螺纹套的有无、焊缝质量的好坏等进行检测。电池双极板的划伤、点状掉膜、脏污、凹凸点、机械变形-压痕等缺陷。将检测结果反馈给客户的MES系统，实现检测过程的可视化和产品质量的追溯。

在以往大批量工业生产过程中，主要靠人工视觉对产品进行测量、识别和分析。由于人工视觉处理时，效率低，稳定性差且精度不高，用机器视觉可以大幅度提高处理效率和自动化程度。 　　同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，也常用机器视觉来替代人眼，如核电站监控、晶圆缺陷检测。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。

国际能源署IEA最新预测，到2030年，电动汽车电池的需求将从目前的340GWh左右增至3500GWh以上。需求大幅增长带来机遇的同时，也无疑增加了锂电供货端的压力，除了技术革新、扩充产能等外，对原有产线的智能化改造也成为重要的一环，尤其是目前主要采用人工检测的品控环节。

目前，锂电池制造过程仍有很多检测环节依靠人工检测，但视觉检测技术也在加速渗透中。对比人工检测，视觉检测技术的使用可带来诸多优势：避免人工操作带来的污染，提高检测效率及精度，及时截断批量不良品流向终端，保持良率的稳定，为工艺改进方向和品质优化提供数据支持和决策依据等。

当下，通过机器视觉技术推动品控环节的升级正成为一种趋势，随着机器视觉在锂电池制造测量和缺陷检测的大规模应用，2021年中国锂电机器视觉检测系统市场规模达13.1亿元，同比增长81.4%，预计2022年将达20亿元。

视觉检测行业市场机遇分析

全球市场规模由2012年的41亿美元增长至2017年的70亿美元，复合增长率达到11%。其中，中国机器视觉领域市场规模由2012年的12.5亿元增长至2017年的65亿元，年复合增长率达到39%。

根据高工机器人产业研究所数据，2021年中国机器视觉市场规模达到138.16亿元，同比增长46.8%;其中2D视觉市场规模126.65亿元，3D视觉市场约为11.51亿元。

根据GGII预测，到2025年我国机器视觉市场规模将达到468.74亿元，2021-2025年复合增速达到36%。

机器视觉具有系统实时性好、定位精度高等优点，能有效地增加机器人的灵活性与智能化程度，是实现工业自动化和智能化的重要手段之一。因此，机器视觉系统技术的研究为工业机器人的产业发展奠定了基础。在当下生活中，机器视觉技术已经逐渐融入各项产业发展过程中，在一定程度上改善了人们的生活质量，提高了生产力与自动化水平。自动化设备的发展将在机器视觉技术的不断进步下更智能、更迅速，同时在各下游领域中，机器视觉的作用将呈现出更可靠、更高效的趋势。

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