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内容概括

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

《2022-2027年中国机器视觉行业市场深度分析及投资前景展望报告》在大量周密的市场调研基础上，主要依据国家统计局、政府部门机构发布的最新权威数据，相关行业协会等单位相关资料，对中国机器视觉行业现状与市场做了深入的调查研究，并根据行业的发展轨迹对未来的发展前景与趋势作了审慎的判断，为投资者寻找新的市场投资机会，进入智能无人船行业投资布局提供了至关重要的决策参考依据。

报告目录

第一章机器视觉相关概述

第一节机器视觉概述

一、机器视觉定义
二、机器视觉特点
三、机器视觉的分类
四、机器视觉发展历程
五、机器视觉研究意义

第二节人工智能相关概述

一、人工智能定义
二、人工智能研究阶段
三、人工智能产业链

第三节机器视觉技术

一、通用视觉识别技术
二、生物特征识别技术
三、光学字符识别技术
四、物体与场景识别技术
五、视频对象提取与分析技术

第二章 2017-2021年机器视觉行业发展环境分析

第一节国家政策助力行业发展

一、AI上升至国家战略层面
二、政策加码布局人工智能
三、人工智能行动实施方案
四、中国智能制造稳步升级

第二节基础技术支撑行业进步

一、海量数据为机器视觉发展提供动力
二、运算力大幅提升推进机器视觉发展
三、深度学习算法极大提高识别准确率
四、“机器换人”带来智能设备广泛应用

第三节人工智能进入爆发式增长期

一、应用场景广泛
二、市场发展空间大
三、科技巨头积极布局

第四节机器视觉代替人眼视觉紧迫性趋强

一、劳动力成本提高
二、产品品质要求提高
三、生产效率提高需要

第三章 2017-2021年机器视觉行业发展分析

第一节 2017-2021年国际机器视觉行业发展分析

一、产业发展历程
二、产业发展现状
三、市场发展规模

第二节 2017-2021年机器视觉产业商业模式分析

一、商业模式全景
二、软件服务模式
三、软硬件一体化

第三节 2017-2021年机器视觉市场布局分析

一、自主移动机器人领域
二、智能制造领域
三、消费娱乐领域

第四节 2017-2021年机器视觉市场竞争分析

一、市场竞争格局
二、市场主体竞争
三、细分领域竞争

第五节 2017-2021年机器视觉市场应用分析

一、市场应用领域
二、工业市场应用
三、消费应用领域

第四章 2017-2021年机器视觉产业链发展分析

第一节机器视觉产业链分析

一、产业链全景
二、光源
三、镜头
四、相机
五、图像采集卡
六、软件

第二节 2017-2021年机器视觉产业链发展分析

一、产业链发展现状
二、产业链上游分析
三、产业链中游分析
四、产业链下游分析

第三节 2017-2021年机器视觉光源市场分析

一、机器视觉光源特点
二、LED照明规模
三、LED照明发展前景

第四节 2017-2021年机器视觉镜头市场分析

一、机器视觉镜头
二、光学镜头市场规模
三、光学镜头市场集中度
四、3D视觉镜头分析

第五节 2017-2021年机器视觉相机市场分析

一、机器视觉相机性能
二、CMOS成技术主流
三、机器视觉相机市场竞争
四、机器视觉相机市场前景

第六节 2017-2021年机器视觉软件市场分析

一、图像采集卡
二、图像处理软件
三、视觉处理芯片
四、AI芯片发展趋势

第五章 2017-2021年工业视觉市场应用分析

第一节 2017-2021年智能制造市场应用分析

一、主要应用方向
二、检测及测量应用
三、引导与定位应用
四、识别与分析应用

第二节 2017-2021年半导体制造市场发展分析

一、市场应用现状
二、视觉定位应用
三、视觉检测应用
四、视觉读码技术

第三节 2017-2021年电子制造市场应用分析

一、电子制造自动化现状
二、电子制造供应链分析
三、机器视觉应用现状
四、机器视觉应用领域
五、机器视觉应用规模

第四节 2017-2021年工业机器人市场应用分析

一、工业机器人发展现状
二、机器视觉应用优势
三、机器视觉应用前景

第五节 2017-2021年中国智能物流市场应用分析

一、物流视觉系统
二、自动化系统集成
三、智能物流市场规模

第六节 2017-2021年其他领域市场应用分析

一、汽车制造应用
二、生物医疗应用
三、农业领域
四、食品及包装机械

第六章 2017-2021年机器视觉消费领域市场应用分析——识别市场

第一节图像识别技术分类

一、生物特征识别
二、物体与场景识别
三、视频识别
四、深度学习算法

第二节 2017-2021年图像识别细分领域机器视觉应用分析

一、机器视觉应用现状
二、人脸识别应用规模
三、虹膜识别应用现状
四、手势识别应用现状

第三节 2017-2021年图像识别领域机器视觉应用分析

一、电商市场应用
二、金融市场应用
三、安防市场应用
四、医疗影像应用

第四节 2017-2021年图像识别领域机器视觉应用前景分析

一、生物识别发展前景
二、生物识别投资领域
三、机器视觉应用前景

第七章 2017-2021年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场

第一节 2017-2021年无人驾驶市场发展现状

一、市场发展现状
二、产业链发展现状
三、市场发展空间

第二节 2017-2021年无人驾驶领域机器视觉发展状况

一、无人驾驶机器视觉支持政策
二、机器视觉是必备技术模块
三、机器视觉市场发展现状
四、机器视觉市场企业布局

第三节 2017-2021年无人驾驶领域机器视觉应用分析

一、视觉系ADAS成为主流
二、机器视觉市场应用规模
三、机器视觉市场集中度

第四节无人驾驶领域机器视觉市场发展前景分析

一、无人驾驶市场发展前景
二、无人驾驶机器视觉应用前景
三、无人驾驶机器视觉发展空间
四、无人驾驶机器视觉投资领域

第八章 2017-2021年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场

第一节 2017-2021年无人机市场发展分析

一、产业发展现状
二、市场销售规模
三、市场竞争格局

第二节 2017-2021年智能无人机机器视觉关键硬件技术分析

一、双目机器视觉
二、红外激光视觉
三、超声波探测

第三节 2017-2021年智能无人机机器视觉关键软件技术分析

一、光流算法
二、图像分割算法
三、图像识别算法
四、人脸识别算法
五、语音和语义识别算法

第四节 2017-2021年智能无人机应用分析

一、潜在应用市场
二、市场参与主体
三、产业价值链分析

第五节智能无人机产业发展前景及趋势分析

一、智能无人机市场前景
二、关键芯片发展展望
三、软件产业发展趋势

第九章 2017-2021年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场

第一节 2017-2021年服务机器人产业发展分析

一、市场发展规模
二、AI助推产业发展
三、细分领域应用现状

第二节服务机器人核心技术模块分析

一、多模态交互技术
二、技术发展成熟度
三、多模态交互融合

第三节 2017-2021年扫地机器人领域机器视觉应用分析

一、机器视觉应用优势
二、机器视觉应用特征
三、机器视觉产品现状

第四节 2017-2021年新兴服务机器人领域机器视觉应用分析

一、载重越野机器人应用
二、人型搬运机器人
三、仿人型机器人编程平台
四、情感交互型机器人