机器视觉四大解决方案在各行业场景的应用边界逐渐趋于模糊
工业机器视觉的场景应用可分为:识别、测量、定位、检测功能。目前应用较多的场景主要为视觉检测与视觉引导。
由于工业机器视觉的应用场景较为碎片化,在生产制造中对于场景的应用存在着多场景、重复性的特点。亿欧智库认为,由于工业机器视觉各个应用场景的边界趋于模糊,在这里将工业机器视觉分为四大解决方案类型。当前机器视觉主要涉及行业为3C电子、锂电池、光伏、仓储物流、医疗、 重工与金属加工、轻工业、汽车与半导体等。
2022年中国机器视觉市场规模将突破200亿,工业是最重要的应用领域
根据调查结果显示,2012-2021年中国机器视觉器件和系统的销售额从2012年的19.8亿元增长至2021年的161亿元,其复合增长率近似为 31.7%,且2021年的增长率56%尤为显著。2022年中国机器视觉行业销售额预测将突破200亿元。亿欧智库认为,是由于AI视觉的概念迅速发展。在传统的机器视觉中,国产化替代开始逐步开拓市场份额。
工业是目前中国机器视觉行业最大的下游应用领域,工业领域的销售额占比为 81.2%,其中工业行业包括电子制造、显示面板、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装等行业。其他、交通、娱乐、国防安防行业为辅,其销售额占比依次为 10%、3.3%、3.1%、1.1%。
工业机器视觉各细分行业应用中,3C电子、半导体、锂电、光伏位居前列
机器视觉应用方向包含工业级与消费级,产业边界趋于模糊。用于3C电子、半导体与新能源等板块的工业级机器视觉合计占比79.8%。
消费电子、半导体、锂电三大板块的单一行业占比位列前三,占比分别是28%、13%、13%。工业机器视觉的发展方向紧随政策导向,对于新能源领域的发展,除了锂电池外,光伏也被作为重点发展对象。亿欧智库认为,目前工业机器视觉领域值得关注的四大赛道分别是3C电子、半导体、 锂电、光伏。
据估计,每一条光伏电池生产线由缺陷带来的损失每年多达 60 万美金左右。随着太阳能硅片制造工艺的升级,大尺寸电池片势在必行 , 导致太阳能硅片也更容易产生破损类缺陷。因此,持续有效的缺陷检测方法对提高太阳能硅片的成品质量非常重要。