2019年机器视觉的现状和发展趋势 - 中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年) - 中国产业调研网

2019年机器视觉的现状和发展趋势 中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年)

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中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年)

报告编号:2187168 3atboa.com ┊ 推荐:
  • 名 称:中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年)
  • 编 号:2187168 
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中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年)
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  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。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机,所以机器视觉有时也称为计算机视觉。

  近年来,随着自动化需求的不断扩大,机器视觉发展迅速,截至**机器视觉技术以国外较为先进,如康耐视、基恩士等行业巨头,占据着全球大部分的市场份额,国内大部分机器视觉公司都是国外机器视觉品牌的代理商。随着机器视觉技术的不断发展,在各行业中的应用日益加深,尤其在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精不度高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

  据中国产业调研网发布的中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年)显示,在国际机器视觉行业市场上,国际市场早已发展成熟,行业进入成熟期。**年,全球机器视觉系统及部件市场规模已超过40亿美元,预计**年,全球机器视觉系统及部件市场规模达到50.0亿美元。随着微处理器、半导体技术的进步,以及劳动力成本上升和高质量产品的需求,国外机器视觉于20世纪**年代进入高速发展期,广泛运用于工业控制领域。国内机器视觉起步于20世纪**年代的技术引进,半导体和电子行业是较早的应用行业之一。截至**国内机器视觉行业正处于快速发展期,存在很大的发展空间,具体表现为行业市场容量在快速增长、应用领域逐渐扩大,从业企业数量也在快速增加。

  从市场规模来看,我国机器视觉行业**年以后进入发展期,**年开始快速增长,**年中国机器视觉市场规模61.2亿元,全球占比14.9%,同比增速为28.57%,高于全球平均水平。国内机器视觉企业主要分布在珠三角、长三角及环渤海地区。随着各行业自动化、智能化程度的加深,未来**年机器视觉市场将继续增长,预计**年将达到200亿左右(包含系统集成)。从行业公司来看,中国的国际机器视觉品牌已超100多家,中国自己的机器视觉企业也超过102家,机器视觉产品代理商超过200家,专业的机器视觉系统集成商超过50家,涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡以及智能相机等所有机器视觉产业链产品。**年我国电子及半导体行业机器视觉规模为14.11亿元,**-**年复合增长率为23.2%;我国汽车行业机器视觉规模为4.62亿元,**-**年复合增长率为25.3%。

  机器视觉应用领域广,主要应用在电子行业、汽车产业、医疗器械行业。作为下游行业中应用最大的电子制造领域,因其对产品质量的高要求以及更新换代的需要,对机器视觉产品的需求不断加大,也是拉动需求的主要因素之一。随着手机智能化进程的深入,集无线互联网应用、智能操作、卫星导航、数码摄像、影音娱乐等各种技术为一体的智能手机正迅速取代传统的功能手机,成为人们生活不可或缺的一部分。

  中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年)对我国机器视觉行业现状、发展变化、竞争格局等情况进行深入的调研分析,并对未来机器视觉市场发展动向作了详尽阐述,还根据机器视觉行 业的发展轨迹对机器视觉行业未来发展前景作了审慎的判断,为机器视觉产业投资者寻找新的投资亮点。

  中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年)最后阐明机器视觉行业的投资空间,指明投资方向,提出研究者的战略建议,以供投资决策者参考。

  中国产业调研网发布的《中国机器视觉市场现状调研与发展趋势分析报告(2019-2025年)》是相关机器视觉企业、研究单位、政府等准确、全面、迅速了解机器视觉行业发展动向、制定发展战略不可或缺的专业性报告。

第一章 机器视觉相关概述

  1.1 机器视觉概述

    1.1.1 机器视觉定义

    1.1.2 机器视觉特点

    1.1.3 机器视觉发展历程

    1.1.4 机器视觉研究意义

  1.2 人工智能相关概述

    1.2.1 人工智能定义

    1.2.2 人工智能研究阶段

    1.2.3 人工智能产业链

  1.3 机器视觉技术

    1。3。1 通用视觉识别技术

    1。3。2 生物特征识别技术

    1。3。3 光学字符识别技术

    1.3.4 物体与场景识别技术

    1.3.5 视频对象提取与分析技术

第二章 2015-2018年机器视觉行业发展环境分析

  2.1 国家政策助力行业发展

    2.1.1 AI上升至国家战略层面

    2。1。2 政策加码布局人工智能

    2.1.3 人工智能行动实施方案

    2。1。4 中国智能制造稳步升级

  2.2 基础技术支撑行业进步

    2.2.1 海量数据为机器视觉发展提供动力

    2.2.2 运算力大幅提升推进机器视觉发展

    2.2.3 深度学习算法极大提高识别准确率

  2.3 人工智能进入爆发式增长期

全文:http://www.3atboa.com/8/16/JiQiShiJueDeXianZhuangHeFaZhanQu.html

    2.3.1 应用场景广泛

    2.3.2 市场发展空间大

    2.3.3 科技巨头积极布局

      (1)开源人工智能基础平台

      (2)布局人工智能芯片

      (3)研发人工智能核心技术

  2.4 机器视觉代替人眼视觉紧迫性趋强

第三章 2015-2018年机器视觉产业发展分析

  3.1 2015-2018年国际机器视觉产业发展分析

    3.1.1 产业发展现状

    3.1.2 市场参与主体

    3.1.3 市场发展规模

    3.1.4 市场分布现状

    3.1.5 市场发展趋势

  3.2 2015-2018年中国机器视觉产业发展分析

    3.2.1 产业发展现状

    3。2。2 市场发展规模

    3.2.3 市场参与主体

    3.2.4 企业业务分析

    3.2.5 市场竞争领域

    3.2.6 产业地域分布

  3.3 2015-2018年机器视觉产业商业模式分析

    3。3。1 商业模式全景

    3。3。2 软件服务模式

    3.3.3 软硬件一体化

  3.4 2015-2018年机器视觉市场布局分析

    3。4。1 自主移动机器人领域

    3.4.2 智能制造领域

    3.4.3 消费娱乐领域

  3.5 2015-2018年机器视觉市场竞争分析

  3.6 2015-2018年机器视觉市场应用分析

    3.6.1 市场应用领域

    3.6.2 工业市场应用

    3。6。3 消费应用领域

第四章 2015-2018年机器视觉产业链发展分析

  4.1 2015-2018年机器视觉产业链发展分析

    4。1。1 产业链发展现状

    4.1.2 产业链上游分析

    4.1.3 产业链下游分析

  4.2 2015-2018年机器视觉光源市场调研

    4。2。1 机器视觉光源特点

    4.2.2 LED照明规模

    4.2.3 LED照明趋势预测

  4.3 2015-2018年机器视觉镜头市场调研

    4。3。1 机器视觉镜头

    4.3.2 光学镜头供需概况

    4.3.3 光学镜头市场集中度

    4。3。4 3D视觉镜头分析

  4.4 2015-2018年机器视觉相机市场调研

    4.4.1 机器视觉相机性能

    4。4。2 CMOS成技术主流

    4.4.3 机器视觉相机市场竞争

    4。4。4 机器视觉相机市场前景

  4.5 2015-2018年机器视觉软件市场调研

    4.5.1 图像采集卡

    4。5。2 图像处理软件

    4.5.3 视觉处理芯片

    4。5。4 AI芯片发展趋势

第五章 2015-2018年工业视觉市场应用分析

  5.1 2015-2018年智能制造市场应用分析

    5.1.1 主要应用方向

    5.1.2 检测及测量应用

    5.1.3 引导与定位应用

    5。1。4 识别与分析应用

  5.2 2015-2018年半导体制造市场发展分析

    5。2。1 市场应用现状

    5.2.2 制造过程应用

  5.3 2015-2018年电子制造市场应用分析

    5.3.1 电子制造自动化现状

    5.3.2 机器视觉应用现状

Research Status and Development Trend of China Machine Vision Market Analysis Report (2018-2025 years)

    5.3.3 机器视觉应用领域

  5.4 2015-2018年工业机器人市场应用分析

    5。4。1 工业机器人发展现状

    5.4.2 机器视觉应用优势

    5.4.3 机器视觉应用前景

  5.5 2015-2018年中国智能物流市场应用分析

    5.5.1 物流视觉系统

    5.5.2 智能物流市场规模

  5.6 2015-2018年其他领域市场应用分析

    5。6。1 汽车制造应用

    5.6.2 生物医疗应用

    5.6.3 农业领域

    5.6.4 食品及包装机械

第六章 2015-2018年机器视觉消费领域市场应用分析——识别市场

  6.1 2015-2018年图像识别细分领域机器视觉应用分析

    6.1.1 人脸识别应用规模

    6.1.2 虹膜识别应用现状

    6.1.3 手势识别应用现状

  6.2 2015-2018年图像识别领域机器视觉应用分析

    6.2.1 电商市场应用

    6.2.2 金融市场应用

    6.2.3 安防市场应用

    6.2.4 医疗影像应用

  6.3 2015-2018年图像识别领域机器视觉应用前景分析

    6.3.1 生物识别趋势预测

    6。3。2 机器视觉应用前景

第七章 2015-2018年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场

  7.1 2015-2018年无人驾驶市场发展现状

    7.1.1 市场发展现状

    7.1.2 产业链发展现状

    7。1。3 市场发展空间

  7.2 2015-2018年无人驾驶领域机器视觉发展状况

    7.2.1 机器视觉是必备技术模块

    7.2.2 机器视觉市场发展现状

    7。2。3 机器视觉市场企业布局

  7.3 2015-2018年无人驾驶领域机器视觉应用分析

    7.3.1 视觉系ADAS成为主流

    7.3.2 机器视觉市场应用规模

  7.4 无人驾驶领域机器视觉市场趋势预测分析

    7。4。1 无人驾驶市场趋势预测

    7.4.2 无人驾驶机器视觉应用前景

    7。4。3 无人驾驶机器视觉发展空间

    7。4。4 无人驾驶机器视觉投资领域

第八章 2015-2018年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场

  8.1 2015-2018年无人机市场发展分析

    8.1.1 产业发展现状

    8.1.2 市场销售规模

    8。1。3 市场竞争格局

  8.2 2015-2018年智能无人机机器视觉关键硬件技术分析

    8。2。1 双目机器视觉

    8.2.2 红外激光视觉

    8。2。3 超声波探测

  8.3 2015-2018年智能无人机机器视觉关键软件技术分析

    8.3.1 光流算法

    8。3。2 图像分割算法

    8.3.3 图像识别算法

    8。3。4 人脸识别算法

    8.3.5 语音和语义识别算法

  8.4 2015-2018年智能无人机应用分析

    8。4。1 潜在应用市场

    8.4.2 市场参与主体

    8.4.3 产业价值链分析

  8.5 智能无人机产业趋势预测及趋势分析

    8。5。1 智能无人机市场前景

    8。5。2 工业级无人机发展展望

    8。5。3 无人机制造发展趋势

第九章 2015-2018年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场

  9.1 2015-2018年服务机器人产业发展分析

    9.1.1 行业发展现状

    9。1。2 行业市场规模

中國機器視覺市場現狀調研與發展趨勢分析報告(2018-2025年)

    9.1.3 细分领域应用现状

  9.2 服务机器人核心技术模块分析

    9.2.1 感知+交互+运控

    9.2.2 多模态交互融合

  9.3 2015-2018年扫地机器人领域机器视觉应用分析

    9.3.1 机器视觉应用优势

    9。3。2 机器视觉应用特征

    9.3.3 机器视觉产品现状

  9.4 2015-2018年新兴服务机器人领域机器视觉应用分析

    9。4。1 载重越野机器人应用

    9.4.2 人型搬运机器人

    9.4.3 仿人型机器人编程平台

    9.4.4 情感交互型机器人

  9.5 服务机器人领域机器视觉应用前景分析

第十章 机器视觉产业重点企业分析

  10.1 康耐视

    10。1。1 企业发展概况

    10。1。2 主营业务分析

    10。1。3 机器视觉发展路径

    10。1。4 企业经营状况

  10.2 汉王科技

    10.2.1 企业发展概况

    10.2.2 主营业务分析

    10。2。3 产品应用领域

    10.2.4 企业经营状况

  10.3 劲拓股份

    10.3.1 企业发展概况

    10.3.2 企业竞争优势

    10.3.3 机器视觉业务布局

    10.3.4 经营状况分析

  10.4 大恒科技 订.购.电.话:.40.0.6.1.2.8.66.8

    10。4。1 企业发展概况

    10。4。2 机器视觉业务

    10。4。3 经营状况分析

    10。4。4 未来前景展望

  10.5 超音速

    10.5.1 企业发展概况

    10.5.2 主营业务分析

    10。5。3 企业竞争优势

    10.5.4 经营状况分析

  10.6 天准科技

    10。6。1 企业发展概况

    10。6。2 企业核心产品

    10.6.3 企业竞争优势

    10。6。4 经营状况分析

第十一章 2015-2018年机器视觉产业市场投融资分析

  11.1 机器视觉行业壁垒分析

    11.1.1 技术壁垒

    11。1。2 人才壁垒

    11。1。3 品牌壁垒

    11.1.4 客户资源壁垒

  11.2 2015-2018年机器视觉领域投融资分析

    11。2。1 市场融资规模

    11.2.2 中国机器视觉投资

    11。2。3 创业融资现状

  11.3 机器视觉领域投资机会分析

    11。3。1 应用市场投资机会

    11.3.2 硬件领域投资机会

    11.3.3 非标领域投资机会

第十二章 中⋅智林:2019-2025年机器视觉产业趋势预测及市场规模预测

  12.1 机器视觉产业趋势预测分析

    12。1。1 产业发展机遇

    12.1.2 产业发展潜力

    12.1.3 细分市场行业前景调研

  12.2 机器视觉产业发展趋势分析

    12。2。1 产业发展趋势

    12.2.2 硬件发展趋势

    12.2.3 技术发展趋势

  12.3 2019-2025年中国机器视觉产业发展规模预测

    12.3.1 中国机器视觉行业发展因素分析

zhōngguó jīqì shìjué shìchǎng xiànzhuàng diàoyán yǔ fāzhǎn qūshì fēnxī bàogào (2018-2025 nián)

    12.3.2 2019-2025年中国机器视觉行业市场规模预测

图表目录

  图表 1:机器视觉系统与人的视觉对比:更灵敏更全面

  图表 2:机器视觉的发展史

  图表 3:人工智能产业链

  图表 4:通用视觉识别技术流程

  图表 5:生物特征识别技术分类

  图表 6:人脸识别流程

  图表 7:人脸识别应用分类

  图表 8:人脸识别应用应用场景

  图表 9:光学字符识别技术识别步骤

  图表 10:OCR识别难点

  图表 11:字符识别应用场景示例

  图表 12:物体与场景识别应用场景

  图表 13:视频对象提取与分析技术识别环节

  图表 14:视频对象提取与分析技术应用场景

  图表 15:关于人工智能的主要政策

  图表 16:人工智能相关政策汇总

  图表 17:海量数据为机器视觉发展提供动力

  图表 18:深度学习与传统神经网络的区别

  图表 19:IMAGENET 比赛图像识别准确率

  图表 20:2014-2018年全球机器视觉系统及部件市场规模

  图表 21:2018年全球机器视觉行业区域格局

  图表 22:2019-2025年全球机器视觉系统及部件市场规模预测

  图表 23:2014-2018年中国机器视觉行业市场规模及其增速

  图表 24:我国机器视觉市场分类——大多为国际大厂代理商

  图表 25:中国机器视觉市场参与主体业务分析

  图表 26:中国机器视觉行业地域分布——长三角、珠三角集聚

  图表 27:机器视觉产业商业模式全景图

  图表 28:机器视觉下游应用占比

  图表 29:机器视觉在下游工业应用情况

  图表 30:机器视觉产业链

  图表 31:机器视觉产业链企业分布

  图表 32:当前机器视觉的多种应用方式——运动控制为主

  图表 33:三种光源性能对比——LED光源性价比最佳

  图表 34:2010-2018年中国LED照明产业市场规模统计

  图表 35:2012-2018年中国LED照明产业渗透率

  图表 36:机器视觉镜头

  图表 37:2011-2018年中国光学镜头供需情况

  图表 38:互联网和芯片行业巨头纷纷布局 AI芯片领域

  图表 39:机器视觉应用于智能制造领域的功能

  图表 40:机器人本体市场规模测算

  图表 41:2010-2018年中国智能物流行业市场规模

  图表 42:2010-2018年中国人脸识别行业市场规模

  图表 43:2014-2018年中国虹膜识别市场规模

  图表 44:生物识别市场划分

  图表 45:摄像头(机器视觉)与其他四类无人驾驶汽车传感器的特性对比

  图表 46:全球十大无人机中国占五席

  图表 47:2015-2020年中国无人机销售规模

  图表 48:重点民用无人直升机

  图表 49:无人机价值链微笑曲线

  图表 50:2015-2018年中国服务机器人市场规模

  图表 51:不同技术方案的扫地机器人特点

  图表 52:BIGDOG机器人配置的传感器一览

  图表 53:人型机器人NAO配置的传感器

  图表 54:康耐视主要经济指标

  图表 55:康耐视成长能力分析

  图表 56:康耐视盈利能力分析

  图表 57:康耐视偿债能力分析

  图表 58:康耐视运营能力分析

  图表 59:汉王科技股份环球彩票基本信息

  图表 60:2018年1-6月份汉王科技股份环球彩票主营业务构成分析

  图表 61:2017年1-12月份汉王科技股份环球彩票主营业务构成分析

  图表 62:2015-2018年9月汉王科技股份环球彩票经营情况分析

  图表 63:2015-2018年9月汉王科技股份环球彩票成长能力分析

  图表 64:2015-2018年9月汉王科技股份环球彩票盈利能力分析

  图表 65:2015-2018年9月汉王科技股份环球彩票盈利质量分析

  图表 66:2015-2018年9月汉王科技股份环球彩票运营能力分析

  图表 67:2015-2018年9月汉王科技股份环球彩票财务风险分析

  图表 68:深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票基本信息

研究状況と中国のマシンビジョン市場分析レポート(2018年から2025年の年)の開発動向

  图表 69:2018年1-6月份深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票主营业务构成分析

  图表 70:2017年1-12月份深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票主营业务构成分析

  图表 71:2015-2018年9月深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票经营情况分析

  图表 72:2015-2018年9月深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票成长能力分析

  图表 73:2015-2018年9月深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票盈利能力分析

  图表 74:2015-2018年9月深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票盈利质量分析

  图表 75:2015-2018年9月深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票运营能力分析

  图表 76:2015-2018年9月深圳市劲拓自动化设备股份环球彩票财务风险分析

  图表 77:大恒新纪元科技股份环球彩票基本信息

  图表 78:2018年1-6月份大恒新纪元科技股份环球彩票主营业务构成分析

  图表 79:2017年1-12月份大恒新纪元科技股份环球彩票主营业务构成分析

  图表 80:2015-2018年9月大恒新纪元科技股份环球彩票经营情况分析

  图表 81:2015-2018年9月大恒新纪元科技股份环球彩票成长能力分析

  图表 82:2015-2018年9月大恒新纪元科技股份环球彩票盈利能力分析

  图表 83:2015-2018年9月大恒新纪元科技股份环球彩票盈利质量分析

  图表 84:2015-2018年9月大恒新纪元科技股份环球彩票运营能力分析

  图表 85:2015-2018年9月大恒新纪元科技股份环球彩票财务风险分析

  图表 86:广州超音速自动化科技股份环球彩票基本信息

  图表 87:2017年1-12月份广州超音速自动化科技股份环球彩票主营业务构成分析

  图表 88:2015-2018年上半年广州超音速自动化科技股份环球彩票经营情况分析

  图表 89:2015-2018年上半年广州超音速自动化科技股份环球彩票成长能力指标分析

  图表 90:2015-2018年上半年广州超音速自动化科技股份环球彩票盈利能力指标分析

  图表 91:2015-2018年上半年广州超音速自动化科技股份环球彩票运营能力指标分析

  图表 92:2015-2018年上半年广州超音速自动化科技股份环球彩票财务风险指标分析

  图表 93:苏州天准科技股份环球彩票基本信息

  图表 94:2016年1-12月份苏州天准科技股份环球彩票主营业务构成分析

  图表 95:2014-2017年上半年苏州天准科技股份环球彩票经营情况分析

  图表 96:2014-2017年上半年苏州天准科技股份环球彩票成长能力指标分析

  图表 97:2014-2017年上半年苏州天准科技股份环球彩票盈利能力指标分析

  图表 98:2014-2017年上半年苏州天准科技股份环球彩票运营能力指标分析

  图表 99:2014-2017年上半年苏州天准科技股份环球彩票财务风险指标分析

  图表 100:机器视觉公司融资阶段分布(%)

  图表 101:全球及中国机器视觉企业组成

  图表 102:中国机器视觉行业发展驱动因素

  图表 103:2019-2025年中国机器视觉行业市场规模预测

  

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2018年中国机器视觉行业发展前景与投资建议2018/01/15
  广泛的应用也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据,判断动作,逐渐朝着开放性的方向发展,这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。虽然制造……
我国机器视觉的发展趋势2017/12/26
  在智能制造过程中,机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解,最终用于实际检测、测量和控制。随着智能化发展的愈演愈烈,……
机器视觉在汽车驾驶辅助系统中的应用2018/01/17
  视觉信息的获取过程中不会出现车辆相互干扰的情况。 综上所述,智能车辆机器视觉技术在智能交通、汽车安全辅助驾驶、车辆的自动驾驶等方面有着广泛的应用前景。 1. ……
一文读懂机器视觉行业发展趋势,技术更新速度加快2018/01/12
  在中国,机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进。中国机器视觉在中国起步较晚,真正在工业领域的广泛应用还不到十年的时间,远远落后于中国工业自动化市场的发展……
科技造就行业新高点 从技术看2018视频监控发展趋势2018/01/09
  伴随着人工智能的高速发展,机器视觉以它独有的非接触、速度快、精度高、现场抗...由此看来,云边融合是必然趋势。云边结合是将智能算法前置,通过边缘计算,将人脸……
人工智能芯片行业发展趋势与投资前景分析2017/12/13
  全球人工智能芯片行业前景与趋势 (1)行业前景预测 就目前人工智能主要发展方向来看,可投资的垂直细分领域主要包括,机器人芯片研发、智能视觉、自然语言理解和开放知识图……
中国机器视觉市场规模近70亿 技术更新速度加快2018/01/15
  在中国,机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进。中国机器视觉在中国起步较晚,真正在工业领域的广泛应用还不到十年的时间,远远落后于中国工业自动化市场的发展……
行业需求大幅增长 催动机器视觉市场发展2018/01/15
  【中国安防展览网 企业关注】机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统,它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像,并由图像处理设备根据所得图像……
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