2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)研究與未來前景預測報告
- 【報告名稱】2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)研究與未來前景預測報告
- 【關 鍵 字】工業(yè)機器視覺 工業(yè)機器視覺市場分析
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機器視覺，是通過光學裝置和非接觸式的傳感器，自動地接受和處理一個真實物體地圖像，以獲得所需信息用于控制機器人運動的裝置。機器視覺在工業(yè)上的應用，就是工業(yè)機器視覺。最常見的就是，以機器視覺代替人眼進行測量和判斷，更高級一些的可以輔助決策或自行決策。其特點就是利用機器視覺的特性，提高生產的靈活性和自動化程度。一些不適于人工作業(yè)的危險工況環(huán)境或者人工難以滿足要求的場景，都是機器視覺發(fā)揮特長的場合。
從全球市場來看，GGII數據顯示，2024年全球機器視覺市場規(guī)模約為804億元，同比2024年增長12.15%，預計至2024年該市場規(guī)模將超過1200億元。2024年至2024年復合增長率約為12%。從國內市場來看，2024年，物流倉儲、新能源行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關企業(yè)的擴產需求，視覺檢測產品需求增長明顯，GGII數據顯示，2024年中國機器視覺市場規(guī)模138.16億元（該數據未包含自動化集成設備規(guī)模），同比增長46.79%。其中，2D視覺市場規(guī)模約為126.65億元，3D視覺市場約為11.51億元；傳統工業(yè)產品的回暖也為機器視覺帶來生機，增長趨勢明顯。根據GGII預測，至2024年我國機器視覺市場規(guī)模將達到468.74億元，其中，2D視覺市場規(guī)模將超過360億元，3D視覺市場規(guī)模將超過100億元。
目前，我國機器視覺技術與產品已經滲透到各個產業(yè)，政府及相關部門陸續(xù)出臺了一系列政策及規(guī)范性文件，融入智能制造、人工智能、數字經濟、新型基礎設施建設等國家戰(zhàn)略，為我國工業(yè)機器視覺行業(yè)提供了良好的政策環(huán)境。2024年12月，工業(yè)和信息化部等八部門發(fā)布了《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，部署了“加強自主供給，壯大產業(yè)體系新優(yōu)勢”等4大重點任務，并在“智能制造裝備創(chuàng)新發(fā)展行動”中重點強調研發(fā)高分辨率視覺傳感器等基礎零部件和裝置，體現了對工業(yè)機器視覺產業(yè)的重視和支持。2024年8月，科技部等六部門印發(fā)了《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發(fā)展的指導意見》，提出鼓勵在制造、農業(yè)、物流、金融、商務、家居等重點行業(yè)深入挖掘人工智能技術應用場景，促進智能經濟高端高效發(fā)展。制造領域優(yōu)先探索工業(yè)大腦、機器人協助制造、機器視覺工業(yè)檢測、設備互聯管理等智能場景。隨著制造裝備的智能化水平不斷提高、應用場景不斷豐富，對工業(yè)機器視覺解決方案的綜合性能提出了更高、更緊迫的需求，市場需求潛力較大。
產業(yè)研究報告網發(fā)布的《2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)研究與未來前景預測報告》共十二章。報告首先介紹了工業(yè)機器視覺行業(yè)的相關概述，接著分析了中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境以及工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展狀況，然后重點介紹了工業(yè)機器視覺行業(yè)上游關鍵市場發(fā)展情況和幾個典型下游應用市場的發(fā)展狀況；接下來，報告對國內外重點企業(yè)經營狀況進行了詳細分析；最后，報告對工業(yè)機器視覺行業(yè)投資狀況作了詳細解析，并對其未來發(fā)展前景進行了科學合理的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、工信部、產業(yè)研究報告網、產業(yè)研究報告網市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數據權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對工業(yè)機器視覺行業(yè)有個系統深入的了解、或者想投資工業(yè)機器視覺相關行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
第一章 工業(yè)機器視覺相關概述
1.1 人工智能相關概述
1.1.1 人工智能基本內涵
1.1.2 人工智能基本特征
1.1.3 人工智能技術層級
1.1.4 與機器視覺的關系
1.2 工業(yè)機器視覺基本概述
1.2.1 工業(yè)機器視覺基本定義
1.2.2 工業(yè)機器視覺特點分析
1.2.3 工業(yè)機器視覺基本功能
1.2.4 機器視覺系統工作原理
第二章 2020-2024年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 政策環(huán)境
2.1.1 行業(yè)監(jiān)管主體部門
2.1.2 行業(yè)相關支持政策
2.1.3 行業(yè)國家標準狀況
2.1.4 地方相關發(fā)展政策
2.1.5 “十四五”產業(yè)規(guī)劃
2.2 宏觀環(huán)境
2.2.1 世界經濟形勢分析
2.2.2 國內宏觀經濟概況
2.2.3 工業(yè)經濟運行情況
2.2.4 固定資產投資狀況
2.2.5 國內宏觀經濟展望
2.3 社會環(huán)境
2.3.1 科技研發(fā)投入增長
2.3.2 勞動力成本的提升
2.3.3 生產效率提高需要
2.3.4 傳統產業(yè)轉型升級
2.4 技術環(huán)境
2.4.1 機器視覺技術分類
2.4.2 機器視覺技術介紹
2.4.3 機器視覺支撐技術
2.4.4 專利技術申請情況
第三章 2020-2024年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展綜合分析
3.1 中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.2 成本構成分析
3.1.3 發(fā)展制約因素
3.1.4 發(fā)展現存問題
3.1.5 行業(yè)發(fā)展建議
3.2 中國工業(yè)機器視覺行業(yè)運行狀況
3.2.1 市場規(guī)模狀況
3.2.2 市場結構占比
3.2.3 細分產品結構
3.2.4 研發(fā)投入情況
3.2.5 市場滲透情況
3.2.6 企業(yè)數量規(guī)模
3.2.7 市場競爭格局
3.3 中國工業(yè)機器視覺行業(yè)區(qū)域發(fā)展分析
3.3.1 區(qū)域發(fā)展特點
3.3.2 市場區(qū)域分布
3.3.3 華東地區(qū)發(fā)展
3.3.4 華北地區(qū)發(fā)展
3.3.5 中南地區(qū)發(fā)展
3.4 中國工業(yè)機器視覺產業(yè)鏈發(fā)展分析
3.4.1 產業(yè)鏈結構分析
3.4.2 產業(yè)鏈上游分析
3.4.3 產業(yè)鏈下游分析
第四章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)上游零部件產業(yè)發(fā)展分析
4.1 機器視覺光源
4.1.1 機器視覺光源概述
4.1.2 機器視覺光源特點
4.1.3 LED照明產值規(guī)模
4.1.4 LED市場滲透情況
4.1.5 LED企業(yè)注冊數量
4.1.6 LED照明發(fā)展前景
4.2 機器視覺鏡頭
4.2.1 工業(yè)鏡頭基本概述
4.2.2 光學鏡頭產業(yè)結構
4.2.3 光學鏡頭主要特征
4.2.4 光學鏡頭市場格局
4.2.5 光學鏡頭行業(yè)壁壘
4.2.6 技術發(fā)展趨勢分析
4.2.7 光學鏡頭應用前景
4.3 工業(yè)相機
4.3.1 工業(yè)相機基本概念
4.3.2 工業(yè)相機核心部件
4.3.3 工業(yè)相機產業(yè)鏈條
4.3.4 工業(yè)相機市場規(guī)模
4.3.5 工業(yè)相機市場主體
4.3.6 工業(yè)相機發(fā)展展望
4.4 機器視覺軟件及算法
4.4.1 機器視覺算法概述
4.4.2 視覺軟件發(fā)展歷程
4.4.3 視覺軟件企業(yè)情況
4.4.4 行業(yè)未來發(fā)展展望
4.5 圖像采集卡
4.5.1 圖像采集卡基本概念
4.5.2 圖像采集卡市場規(guī)模
4.5.3 圖像采集卡競爭格局
第五章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)應用領域發(fā)展分析——電子領域
5.1 2020-2024年中國電子制造業(yè)發(fā)展分析
5.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.2 行業(yè)營收狀況
5.1.3 行業(yè)利潤總額
5.1.4 主要產品產量
5.1.5 技術應用分析
5.1.6 行業(yè)投資情況
5.2 基于機器視覺的電子元器件檢測系統設計
5.2.1 檢測系統設計方案
5.2.2 檢測系統細節(jié)設計
5.2.3 檢測系統試驗狀況
5.3 中國電子行業(yè)發(fā)展前景分析
5.3.1 電子行業(yè)發(fā)展路徑選擇
5.3.2 電子行業(yè)發(fā)展趨勢分析
5.3.3 機器視覺技術應用前景
第六章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)應用領域分析——半導體領域
6.1 2020-2024年中國半導體行業(yè)發(fā)展分析
6.1.1 行業(yè)支持政策
6.1.2 行業(yè)銷售規(guī)模
6.1.3 產量規(guī)模分析
6.1.4 產業(yè)結構分布
6.1.5 企業(yè)注冊數量
6.1.6 產業(yè)貿易狀況
6.2 機器視覺技術在芯片制造領域的實際應用
6.2.1 芯片缺陷介紹
6.2.2 技術應用優(yōu)勢
6.2.3 應用檢測場景
6.3 基于機器視覺的半導體表面缺陷檢測研究
6.3.1 缺陷檢測系統
6.3.2 照明方式選取
6.3.3 字符識別情況
6.3.4 缺陷識別流程
6.3.5 缺陷檢測應用
6.4 中國半導體行業(yè)發(fā)展展望
6.4.1 半導體行業(yè)發(fā)展形勢
6.4.2 半導體行業(yè)探索路徑
6.4.3 半導體行業(yè)發(fā)展前景
6.4.4 機器視覺技術應用前景
第七章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)應用領域分析——汽車領域
7.1 2020-2024年中國汽車行業(yè)發(fā)展分析
7.1.1 行業(yè)支持政策
7.1.2 行業(yè)產銷規(guī)模
7.1.3 市場競爭格局
7.1.4 智能汽車發(fā)展
7.1.5 對外貿易狀況
7.1.6 行業(yè)發(fā)展問題
7.1.7 行業(yè)發(fā)展建議
7.2 汽車制造行業(yè)中機器視覺技術的應用
7.2.1 汽車領域機器視覺技術的作用
7.2.2 在汽車發(fā)動機制造過程的應用
7.2.3 在汽車變速箱制造過程的應用
7.2.4 在汽車整車制造過程的應用
7.3 機器視覺在汽車質量檢驗領域的應用研究
7.3.1 工藝檢測
7.3.2 尺寸檢驗
7.3.3 虛擬裝配
7.3.4 錯漏裝檢測
7.4 中國汽車行業(yè)發(fā)展展望
7.4.1 汽車行業(yè)發(fā)展趨勢分析
7.4.2 機器視覺技術應用機遇
7.4.3 機器視覺技術應用前景
第八章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)其他應用領域分析
8.1 智能制造領域
8.1.1 智能制造發(fā)展歷程
8.1.2 智能制造行業(yè)政策
8.1.3 智能制造產值規(guī)模
8.1.4 智能制造發(fā)展現狀
8.1.5 技術發(fā)展應用影響
8.1.6 技術具體應用狀況
8.1.7 智能制造發(fā)展對策
8.1.8 機器視覺應用前景
8.2 工業(yè)機器人領域
8.2.1 工業(yè)機器人發(fā)展意義
8.2.2 工業(yè)機器人市場規(guī)模
8.2.3 工業(yè)機器人產量規(guī)模
8.2.4 工業(yè)機器人銷量情況
8.2.5 工業(yè)機器人企業(yè)數量
8.2.6 機器視覺的應用優(yōu)勢
8.2.7 機器視覺的應用前景
8.3 印刷領域
8.3.1 印刷行業(yè)基本概念
8.3.2 印刷行業(yè)基本特性
8.3.3 印刷行業(yè)經營狀況
8.3.4 機器視覺技術應用
8.3.5 印刷行業(yè)進入壁壘
8.3.6 印刷行業(yè)發(fā)展機遇
8.3.7 印刷行業(yè)發(fā)展趨勢
8.4 其他領域
8.4.1 農業(yè)領域
8.4.2 食品領域
8.4.3 醫(yī)藥領域
8.4.4 物流領域
第九章 2020-2024年國際工業(yè)機器視覺行業(yè)重點企業(yè)經營分析
9.1 基恩士（Keyence）
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.1.3 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.1.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.2 康耐視（Cognex）
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.2.3 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.2.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.3 巴斯勒（Basler）
9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.3.3 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.3.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
第十章 2020-2024年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)重點企業(yè)經營分析
10.1 廣東奧普特科技股份有限公司
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 經營效益分析
10.1.3 業(yè)務經營分析
10.1.4 財務狀況分析
10.1.5 核心競爭力分析
10.1.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.1.7 未來前景展望
10.2 凌云光技術股份有限公司
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 經營效益分析
10.2.3 業(yè)務經營分析
10.2.4 財務狀況分析
10.2.5 核心競爭力分析
10.2.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.2.7 未來前景展望
10.3 蘇州天準科技股份有限公司
10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.3.2 經營效益分析
10.3.3 業(yè)務經營分析
10.3.4 財務狀況分析
10.3.5 核心競爭力分析
10.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.3.7 未來前景展望
10.4 上海矩子科技股份有限公司
10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.4.2 經營效益分析
10.4.3 業(yè)務經營分析
10.4.4 財務狀況分析
10.4.5 核心競爭力分析
10.4.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.4.7 未來前景展望
10.5 大恒新紀元科技股份有限公司
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 機器視覺業(yè)務
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業(yè)務經營分析
10.5.5 財務狀況分析
10.5.6 核心競爭力分析
10.5.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.5.8 未來前景展望
10.6 杭州�？低晹底旨夹g股份有限公司
10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.6.2 機器視覺業(yè)務
10.6.3 經營效益分析
10.6.4 業(yè)務經營分析
10.6.5 財務狀況分析
10.6.6 核心競爭力分析
10.6.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.6.8 未來前景展望
第十一章 中國工業(yè)機器視覺行業(yè)投資分析及風險提示
11.1 工業(yè)機器視覺行業(yè)投資狀況
11.1.1 行業(yè)投資機會
11.1.2 行業(yè)投資規(guī)模
11.1.3 企業(yè)融資動態(tài)
11.2 工業(yè)機器視覺行業(yè)典型項目投資建設深度解析
11.2.1 項目基本概況
11.2.2 項目投資概況
11.2.3 項目投資必要性
11.2.4 項目投資可行性
11.2.5 項目建設周期
11.2.6 項目經濟效益
11.3 工業(yè)機器視覺行業(yè)投資壁壘分析
11.3.1 行業(yè)技術壁壘
11.3.2 人才競爭壁壘
11.3.3 行業(yè)規(guī)模壁壘
11.3.4 客戶資源壁壘
11.3.5 品牌建設壁壘
11.4 工業(yè)機器視覺行業(yè)投資風險提示
11.4.1 宏觀經濟風險
11.4.2 產品開發(fā)風險
11.4.3 人才流失風險
11.4.4 企業(yè)經營風險
第十二章 2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.1 工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展前景分析
12.1.1 行業(yè)發(fā)展展望
12.1.2 未來發(fā)展方向
12.1.3 技術發(fā)展趨勢
12.2 2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)預測分析
12.2.1 2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)影響因素分析
12.2.2 2025-2031年中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 機器視覺在人工智能架構體系中的位置
圖表 工業(yè)機器視覺與人眼比較
圖表 機器視覺的四種功能及難度排序
圖表 工業(yè)機器視覺基本功能應用
圖表 機器視覺系統工作原理
圖表 2020-2024年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)部分相關政策一覽表
圖表 機器視覺在線檢測系統整體架構
圖表 中國地方層面工業(yè)機器視覺相關行業(yè)政策
圖表 《“十四五”規(guī)劃》機器視覺行業(yè)相關重點內容解讀
圖表 2020-2024年國內生產總值及其增長速度
圖表 2020-2024年三次產業(yè)增加值占國內生產總值比重
圖表 2020-2024年全部工業(yè)增加值及其增長速度
圖表 2024年主要工業(yè)產品產量及其增長速度
圖表 2024年全國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度
圖表 2024年全國規(guī)模以上工業(yè)生產主要數據
圖表 2024年全國三次產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2024年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2024年三次產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2024年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2024年三次產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2024年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2020-2024年研究與試驗發(fā)展（R&D）經費支出及其增長速度
圖表 2024年專利授權和有效專利情況
圖表 2020-2024年城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)人員年平均工資及增速
圖表 2024年城鎮(zhèn)私營單位分區(qū)域就業(yè)人員年平均工資
圖表 2024年城鎮(zhèn)私營單位分行業(yè)就業(yè)人員年平均工資
圖表 數字化應用對中國GDP的額外貢獻率
圖表 通用視覺識別技術流程
圖表 物體與場景識別應用場景
圖表 國內外具備機器視覺底層系統開發(fā)能力的企業(yè)
圖表 傳統機器學習與深度學習對比
圖表 3D視覺技術的四種方法
從全球市場來看，GGII數據顯示，2024年全球機器視覺市場規(guī)模約為804億元，同比2024年增長12.15%，預計至2024年該市場規(guī)模將超過1200億元。2024年至2024年復合增長率約為12%。從國內市場來看，2024年，物流倉儲、新能源行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關企業(yè)的擴產需求，視覺檢測產品需求增長明顯，GGII數據顯示，2024年中國機器視覺市場規(guī)模138.16億元（該數據未包含自動化集成設備規(guī)模），同比增長46.79%。其中，2D視覺市場規(guī)模約為126.65億元，3D視覺市場約為11.51億元；傳統工業(yè)產品的回暖也為機器視覺帶來生機，增長趨勢明顯。根據GGII預測，至2024年我國機器視覺市場規(guī)模將達到468.74億元，其中，2D視覺市場規(guī)模將超過360億元，3D視覺市場規(guī)模將超過100億元。
目前，我國機器視覺技術與產品已經滲透到各個產業(yè)，政府及相關部門陸續(xù)出臺了一系列政策及規(guī)范性文件，融入智能制造、人工智能、數字經濟、新型基礎設施建設等國家戰(zhàn)略，為我國工業(yè)機器視覺行業(yè)提供了良好的政策環(huán)境。2024年12月，工業(yè)和信息化部等八部門發(fā)布了《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，部署了“加強自主供給，壯大產業(yè)體系新優(yōu)勢”等4大重點任務，并在“智能制造裝備創(chuàng)新發(fā)展行動”中重點強調研發(fā)高分辨率視覺傳感器等基礎零部件和裝置，體現了對工業(yè)機器視覺產業(yè)的重視和支持。2024年8月，科技部等六部門印發(fā)了《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發(fā)展的指導意見》，提出鼓勵在制造、農業(yè)、物流、金融、商務、家居等重點行業(yè)深入挖掘人工智能技術應用場景，促進智能經濟高端高效發(fā)展。制造領域優(yōu)先探索工業(yè)大腦、機器人協助制造、機器視覺工業(yè)檢測、設備互聯管理等智能場景。隨著制造裝備的智能化水平不斷提高、應用場景不斷豐富，對工業(yè)機器視覺解決方案的綜合性能提出了更高、更緊迫的需求，市場需求潛力較大。
產業(yè)研究報告網發(fā)布的《2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)研究與未來前景預測報告》共十二章。報告首先介紹了工業(yè)機器視覺行業(yè)的相關概述，接著分析了中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境以及工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展狀況，然后重點介紹了工業(yè)機器視覺行業(yè)上游關鍵市場發(fā)展情況和幾個典型下游應用市場的發(fā)展狀況；接下來，報告對國內外重點企業(yè)經營狀況進行了詳細分析；最后，報告對工業(yè)機器視覺行業(yè)投資狀況作了詳細解析，并對其未來發(fā)展前景進行了科學合理的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、工信部、產業(yè)研究報告網、產業(yè)研究報告網市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數據權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對工業(yè)機器視覺行業(yè)有個系統深入的了解、或者想投資工業(yè)機器視覺相關行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
第一章 工業(yè)機器視覺相關概述
1.1 人工智能相關概述
1.1.1 人工智能基本內涵
1.1.2 人工智能基本特征
1.1.3 人工智能技術層級
1.1.4 與機器視覺的關系
1.2 工業(yè)機器視覺基本概述
1.2.1 工業(yè)機器視覺基本定義
1.2.2 工業(yè)機器視覺特點分析
1.2.3 工業(yè)機器視覺基本功能
1.2.4 機器視覺系統工作原理
第二章 2020-2024年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 政策環(huán)境
2.1.1 行業(yè)監(jiān)管主體部門
2.1.2 行業(yè)相關支持政策
2.1.3 行業(yè)國家標準狀況
2.1.4 地方相關發(fā)展政策
2.1.5 “十四五”產業(yè)規(guī)劃
2.2 宏觀環(huán)境
2.2.1 世界經濟形勢分析
2.2.2 國內宏觀經濟概況
2.2.3 工業(yè)經濟運行情況
2.2.4 固定資產投資狀況
2.2.5 國內宏觀經濟展望
2.3 社會環(huán)境
2.3.1 科技研發(fā)投入增長
2.3.2 勞動力成本的提升
2.3.3 生產效率提高需要
2.3.4 傳統產業(yè)轉型升級
2.4 技術環(huán)境
2.4.1 機器視覺技術分類
2.4.2 機器視覺技術介紹
2.4.3 機器視覺支撐技術
2.4.4 專利技術申請情況
第三章 2020-2024年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展綜合分析
3.1 中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
3.1.2 成本構成分析
3.1.3 發(fā)展制約因素
3.1.4 發(fā)展現存問題
3.1.5 行業(yè)發(fā)展建議
3.2 中國工業(yè)機器視覺行業(yè)運行狀況
3.2.1 市場規(guī)模狀況
3.2.2 市場結構占比
3.2.3 細分產品結構
3.2.4 研發(fā)投入情況
3.2.5 市場滲透情況
3.2.6 企業(yè)數量規(guī)模
3.2.7 市場競爭格局
3.3 中國工業(yè)機器視覺行業(yè)區(qū)域發(fā)展分析
3.3.1 區(qū)域發(fā)展特點
3.3.2 市場區(qū)域分布
3.3.3 華東地區(qū)發(fā)展
3.3.4 華北地區(qū)發(fā)展
3.3.5 中南地區(qū)發(fā)展
3.4 中國工業(yè)機器視覺產業(yè)鏈發(fā)展分析
3.4.1 產業(yè)鏈結構分析
3.4.2 產業(yè)鏈上游分析
3.4.3 產業(yè)鏈下游分析
第四章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)上游零部件產業(yè)發(fā)展分析
4.1 機器視覺光源
4.1.1 機器視覺光源概述
4.1.2 機器視覺光源特點
4.1.3 LED照明產值規(guī)模
4.1.4 LED市場滲透情況
4.1.5 LED企業(yè)注冊數量
4.1.6 LED照明發(fā)展前景
4.2 機器視覺鏡頭
4.2.1 工業(yè)鏡頭基本概述
4.2.2 光學鏡頭產業(yè)結構
4.2.3 光學鏡頭主要特征
4.2.4 光學鏡頭市場格局
4.2.5 光學鏡頭行業(yè)壁壘
4.2.6 技術發(fā)展趨勢分析
4.2.7 光學鏡頭應用前景
4.3 工業(yè)相機
4.3.1 工業(yè)相機基本概念
4.3.2 工業(yè)相機核心部件
4.3.3 工業(yè)相機產業(yè)鏈條
4.3.4 工業(yè)相機市場規(guī)模
4.3.5 工業(yè)相機市場主體
4.3.6 工業(yè)相機發(fā)展展望
4.4 機器視覺軟件及算法
4.4.1 機器視覺算法概述
4.4.2 視覺軟件發(fā)展歷程
4.4.3 視覺軟件企業(yè)情況
4.4.4 行業(yè)未來發(fā)展展望
4.5 圖像采集卡
4.5.1 圖像采集卡基本概念
4.5.2 圖像采集卡市場規(guī)模
4.5.3 圖像采集卡競爭格局
第五章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)應用領域發(fā)展分析——電子領域
5.1 2020-2024年中國電子制造業(yè)發(fā)展分析
5.1.1 行業(yè)發(fā)展歷程
5.1.2 行業(yè)營收狀況
5.1.3 行業(yè)利潤總額
5.1.4 主要產品產量
5.1.5 技術應用分析
5.1.6 行業(yè)投資情況
5.2 基于機器視覺的電子元器件檢測系統設計
5.2.1 檢測系統設計方案
5.2.2 檢測系統細節(jié)設計
5.2.3 檢測系統試驗狀況
5.3 中國電子行業(yè)發(fā)展前景分析
5.3.1 電子行業(yè)發(fā)展路徑選擇
5.3.2 電子行業(yè)發(fā)展趨勢分析
5.3.3 機器視覺技術應用前景
第六章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)應用領域分析——半導體領域
6.1 2020-2024年中國半導體行業(yè)發(fā)展分析
6.1.1 行業(yè)支持政策
6.1.2 行業(yè)銷售規(guī)模
6.1.3 產量規(guī)模分析
6.1.4 產業(yè)結構分布
6.1.5 企業(yè)注冊數量
6.1.6 產業(yè)貿易狀況
6.2 機器視覺技術在芯片制造領域的實際應用
6.2.1 芯片缺陷介紹
6.2.2 技術應用優(yōu)勢
6.2.3 應用檢測場景
6.3 基于機器視覺的半導體表面缺陷檢測研究
6.3.1 缺陷檢測系統
6.3.2 照明方式選取
6.3.3 字符識別情況
6.3.4 缺陷識別流程
6.3.5 缺陷檢測應用
6.4 中國半導體行業(yè)發(fā)展展望
6.4.1 半導體行業(yè)發(fā)展形勢
6.4.2 半導體行業(yè)探索路徑
6.4.3 半導體行業(yè)發(fā)展前景
6.4.4 機器視覺技術應用前景
第七章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)應用領域分析——汽車領域
7.1 2020-2024年中國汽車行業(yè)發(fā)展分析
7.1.1 行業(yè)支持政策
7.1.2 行業(yè)產銷規(guī)模
7.1.3 市場競爭格局
7.1.4 智能汽車發(fā)展
7.1.5 對外貿易狀況
7.1.6 行業(yè)發(fā)展問題
7.1.7 行業(yè)發(fā)展建議
7.2 汽車制造行業(yè)中機器視覺技術的應用
7.2.1 汽車領域機器視覺技術的作用
7.2.2 在汽車發(fā)動機制造過程的應用
7.2.3 在汽車變速箱制造過程的應用
7.2.4 在汽車整車制造過程的應用
7.3 機器視覺在汽車質量檢驗領域的應用研究
7.3.1 工藝檢測
7.3.2 尺寸檢驗
7.3.3 虛擬裝配
7.3.4 錯漏裝檢測
7.4 中國汽車行業(yè)發(fā)展展望
7.4.1 汽車行業(yè)發(fā)展趨勢分析
7.4.2 機器視覺技術應用機遇
7.4.3 機器視覺技術應用前景
第八章 2020-2024年工業(yè)機器視覺行業(yè)其他應用領域分析
8.1 智能制造領域
8.1.1 智能制造發(fā)展歷程
8.1.2 智能制造行業(yè)政策
8.1.3 智能制造產值規(guī)模
8.1.4 智能制造發(fā)展現狀
8.1.5 技術發(fā)展應用影響
8.1.6 技術具體應用狀況
8.1.7 智能制造發(fā)展對策
8.1.8 機器視覺應用前景
8.2 工業(yè)機器人領域
8.2.1 工業(yè)機器人發(fā)展意義
8.2.2 工業(yè)機器人市場規(guī)模
8.2.3 工業(yè)機器人產量規(guī)模
8.2.4 工業(yè)機器人銷量情況
8.2.5 工業(yè)機器人企業(yè)數量
8.2.6 機器視覺的應用優(yōu)勢
8.2.7 機器視覺的應用前景
8.3 印刷領域
8.3.1 印刷行業(yè)基本概念
8.3.2 印刷行業(yè)基本特性
8.3.3 印刷行業(yè)經營狀況
8.3.4 機器視覺技術應用
8.3.5 印刷行業(yè)進入壁壘
8.3.6 印刷行業(yè)發(fā)展機遇
8.3.7 印刷行業(yè)發(fā)展趨勢
8.4 其他領域
8.4.1 農業(yè)領域
8.4.2 食品領域
8.4.3 醫(yī)藥領域
8.4.4 物流領域
第九章 2020-2024年國際工業(yè)機器視覺行業(yè)重點企業(yè)經營分析
9.1 基恩士（Keyence）
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.1.3 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.1.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.2 康耐視（Cognex）
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.2.3 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.2.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.3 巴斯勒（Basler）
9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.3.3 2024年企業(yè)經營狀況分析
9.3.4 2024年企業(yè)經營狀況分析
第十章 2020-2024年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)重點企業(yè)經營分析
10.1 廣東奧普特科技股份有限公司
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 經營效益分析
10.1.3 業(yè)務經營分析
10.1.4 財務狀況分析
10.1.5 核心競爭力分析
10.1.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.1.7 未來前景展望
10.2 凌云光技術股份有限公司
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 經營效益分析
10.2.3 業(yè)務經營分析
10.2.4 財務狀況分析
10.2.5 核心競爭力分析
10.2.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.2.7 未來前景展望
10.3 蘇州天準科技股份有限公司
10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.3.2 經營效益分析
10.3.3 業(yè)務經營分析
10.3.4 財務狀況分析
10.3.5 核心競爭力分析
10.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.3.7 未來前景展望
10.4 上海矩子科技股份有限公司
10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.4.2 經營效益分析
10.4.3 業(yè)務經營分析
10.4.4 財務狀況分析
10.4.5 核心競爭力分析
10.4.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.4.7 未來前景展望
10.5 大恒新紀元科技股份有限公司
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 機器視覺業(yè)務
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業(yè)務經營分析
10.5.5 財務狀況分析
10.5.6 核心競爭力分析
10.5.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.5.8 未來前景展望
10.6 杭州�？低晹底旨夹g股份有限公司
10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.6.2 機器視覺業(yè)務
10.6.3 經營效益分析
10.6.4 業(yè)務經營分析
10.6.5 財務狀況分析
10.6.6 核心競爭力分析
10.6.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.6.8 未來前景展望
第十一章 中國工業(yè)機器視覺行業(yè)投資分析及風險提示
11.1 工業(yè)機器視覺行業(yè)投資狀況
11.1.1 行業(yè)投資機會
11.1.2 行業(yè)投資規(guī)模
11.1.3 企業(yè)融資動態(tài)
11.2 工業(yè)機器視覺行業(yè)典型項目投資建設深度解析
11.2.1 項目基本概況
11.2.2 項目投資概況
11.2.3 項目投資必要性
11.2.4 項目投資可行性
11.2.5 項目建設周期
11.2.6 項目經濟效益
11.3 工業(yè)機器視覺行業(yè)投資壁壘分析
11.3.1 行業(yè)技術壁壘
11.3.2 人才競爭壁壘
11.3.3 行業(yè)規(guī)模壁壘
11.3.4 客戶資源壁壘
11.3.5 品牌建設壁壘
11.4 工業(yè)機器視覺行業(yè)投資風險提示
11.4.1 宏觀經濟風險
11.4.2 產品開發(fā)風險
11.4.3 人才流失風險
11.4.4 企業(yè)經營風險
第十二章 2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.1 工業(yè)機器視覺行業(yè)發(fā)展前景分析
12.1.1 行業(yè)發(fā)展展望
12.1.2 未來發(fā)展方向
12.1.3 技術發(fā)展趨勢
12.2 2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)預測分析
12.2.1 2025-2031年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)影響因素分析
12.2.2 2025-2031年中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 機器視覺在人工智能架構體系中的位置
圖表 工業(yè)機器視覺與人眼比較
圖表 機器視覺的四種功能及難度排序
圖表 工業(yè)機器視覺基本功能應用
圖表 機器視覺系統工作原理
圖表 2020-2024年中國工業(yè)機器視覺行業(yè)部分相關政策一覽表
圖表 機器視覺在線檢測系統整體架構
圖表 中國地方層面工業(yè)機器視覺相關行業(yè)政策
圖表 《“十四五”規(guī)劃》機器視覺行業(yè)相關重點內容解讀
圖表 2020-2024年國內生產總值及其增長速度
圖表 2020-2024年三次產業(yè)增加值占國內生產總值比重
圖表 2020-2024年全部工業(yè)增加值及其增長速度
圖表 2024年主要工業(yè)產品產量及其增長速度
圖表 2024年全國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度
圖表 2024年全國規(guī)模以上工業(yè)生產主要數據
圖表 2024年全國三次產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2024年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2024年三次產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2024年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2024年三次產業(yè)投資占固定資產投資（不含農戶）比重
圖表 2024年分行業(yè)固定資產投資（不含農戶）增長速度
圖表 2024年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2020-2024年研究與試驗發(fā)展（R&D）經費支出及其增長速度
圖表 2024年專利授權和有效專利情況
圖表 2020-2024年城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)人員年平均工資及增速
圖表 2024年城鎮(zhèn)私營單位分區(qū)域就業(yè)人員年平均工資
圖表 2024年城鎮(zhèn)私營單位分行業(yè)就業(yè)人員年平均工資
圖表 數字化應用對中國GDP的額外貢獻率
圖表 通用視覺識別技術流程
圖表 物體與場景識別應用場景
圖表 國內外具備機器視覺底層系統開發(fā)能力的企業(yè)
圖表 傳統機器學習與深度學習對比
圖表 3D視覺技術的四種方法
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