AI技术发展,机器视觉正从传统标准化场景过渡到非标准化应用场景。机器视觉行业经过多年发展,目前已被广泛应用在各行各业,发挥着识别、测量、定位及检测功能,但其使用场景主要聚焦在标准化检测领域,整体呈现出自动化、标准化程度高等特点,但伴随AI技术发展,机器视觉有望从过去标准化应用场景逐步过渡到非标准化应用场景,市场规模有望进一步打开。

  在AI赋能下,行业有望迎来空前发展机会。(1)深度学习算法不断迭代,人工智能生成内容百花齐放。根据GGII数据,国内机器视觉市场规模有望从21年138亿元增长至25年349亿元。(2)AI背景下,SAM模型应用不断拓展。近日Meta发布SAM模型是机器视觉领域的底层突破性技术,极大降低了图像处理门槛,有望更好推动机器视觉在下游各场景领域的应用。     国产机器视觉厂商正逐步崛起,成为国内市场中坚力量。虽然国内机器视觉行业起步较晚,但经过多年发展,目前也已陆续涌现出优秀的机器视觉厂商,逐步实现进口替代。如以光源为代表的核心零部件已逐步实现国产替代,且正往高端化趋势发展;3D视觉传感器正不断探索潜在的细分领域应用,寻找潜在的增长爆点;而软件算法亦伴随AI技术发展不断升级更新。我们认为:伴随以SAM模型为代表的AI技术发展,软件算法门槛有望极大降低,因此更应该关注具备核心技术能力  

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机器视觉通常用于分析图像,并生成一个对被生成图像物体或场景的描述,这些描述最终用于辅助或决定机器人控制决策。 一门基于计算机图像识别和分析的技术。主要用于自动检测,流程控制或机器人引导等。
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