从人工走向智能，从粗放走向精细，机器视觉在物流行业智能化转型中功不可没。

  机器视觉就是人类视觉的延伸。在视觉处理方面，它具有高度自动化、高效率、高精度等优点，为快速地发展的物流分拣系统打开“新视界”。

  从人工走向智能，从粗放走向精细，机器视觉在物流行业智能化转型中功不可没。

  根据中研普华研究院撰写的《2022-2027年中国机器视觉行业市场全面分析及发展的新趋势调研报告》显示：

  结合了AI算法和3D视觉系统的工业机器人好似为物流行业“量身打造”，不仅能更高效、精确地执行自动分拣装箱操作，工业机器人还能为公司能够带来不菲的经济效益。

  “视觉分拣解决方案”以深度算法为核心，基于传感技术与机器人控制技术的完美结合，从而完成机器人抓取运动目标，实现其末端机械手的动作规划和目标检测等任务，可流畅应对物流行业的识别复杂性。

  据中国机器视觉产业联盟(CMVU)发布的《中国工业机器视觉产业高质量发展白皮书》，2015 年至 2021 年我国工业机器视觉市场规模由 64.23 亿元增至 165 亿元，CAGR 为 17.03%， 其中 2021 年同比增长 10%。2020 年之前，我国机器视觉市场中国外品牌的份额高于国内 品牌。而后有所提升，CMVU 预测 2022 年国内机器视觉品牌市场规模将达 100 亿元，国外品牌 80 亿元。

  机器视觉已大范围的应用于物流领域，包裹分拣、包裹计数和测量包裹尺寸等物流场景中都能看到配备机器视觉技术的工业机器人的身影。2022年全球3D机器视觉市场规模有望达到21.3亿美元。

  机器视觉行业产业链主要由上游零部件、中游装备及下游应用市场构成。上游的零部件 通常包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、软件及算法平台，其中工业镜头、 相机、采集卡、软件算法平台等关键软硬件是机器视觉的关键价值组成部分。全球市场 中，康耐视(COGNEX)及基恩士(KEYENCE)有着深厚的技术支撑，占据市场占有率较 大，属于行业内领先企业。

  机器视觉基于深度学习技术的视觉控制器，集成像、人工智能AI、学习、检测部署于一体,已能快速对产品缺陷进行图像采集、处理、训练、都件，乎更地对秦机缺陷的检测。未来，价格下降、使用起来更便捷，用高质量向中低端应用扩展，性能提高、可靠性提高，能解决复杂高端问题，行业应用大量增加且分工精细化,在产业链中重新定位并与有关技术结合更加紧密、更加多元化。

  未来，机器视觉行业发展前途如何?想了解关于更多机器视觉行业专业分析，请点击《2022-2027年中国机器视觉行业市场全面分析及发展的新趋势调研报告》。

  2022-2027年全球与中国机器视觉相机行业市场调查与研究及发展的新趋势预测报告

  本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调查与研究基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息...

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