工业机器视觉作为智能制造的核心技术之一，正在深刻重塑制造业的生态。从半导体检测、精密加工制造，到自动驾驶、医疗影像分析，机器视觉的应用领域不断扩展，技术前沿持续突破，为制造业的创新发展注入强劲动力。
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本文由e-works研究院原创发布。
为帮助行业从业者全面洞察机器视觉的生态全貌，e-works特别推出《工业机器视觉生态地图》报告，深入剖析工业机器视觉的技术奥秘与市场价值。以下是报告摘要。
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工业机器视觉概述
工业机器视觉是一种通过模拟人类视觉系统，使机器能够识别、检测和判断物体特征的科学技术。它利用图像处理、模式识别等算法，实现对工业场景中目标的快速、准确识别，从而提高生产效率和产品质量。
典型的工业机器视觉系统由以下核心组件构成：
工业相机：负责捕捉目标物体的图像，关键性能指标包括分辨率、帧率、灵敏度等；镜头：将光线聚焦到传感器上，性能指标包括焦距、光圈、景深等；光源：提高图像质量，使目标特征更加明显，性能指标包括强度、均匀性、稳定性等；图像采集卡：将相机捕捉到的图像传输到计算机系统，性能指标包括带宽、预处理能力等；图像处理软件：对图像进行深入分析，实现识别、测量、定位和检测等功能。
图1 工业机器视觉系统构成
机器视觉在工业中的应用主要可以归纳为四类：识别、测量、定位及检测，这些功能在半导体、汽车、电子制造等行业中有着广泛应用。（了解更多行业应用场景，请下载完整报告）
表1 工业机器视觉在部分行业的应用场景
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工业机器视觉产业链
机器视觉产业链主要由上游核心软硬件厂商、中游产品制造商以及下游终端应用组成。
上游：包括工业相机、镜头、光源、图像采集卡等硬件厂商，以及视觉算法、软件库等软件厂商。
中游：涵盖设备制造商和系统集成商，提供定制化的机器视觉解决方案；
下游：应用于医疗、3C电子、汽车、物流、工业制造等领域，未来应用场景仍在不断拓展。
图2 工业机器视觉产业链
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工业机器视觉生态地图
e-works精选了产业链上、中游的140余家企业，形成《工业机器视觉生态地图》，按业务领域划分为工业相机、镜头、光源、软件等组件，以及设备制造和系统集成等类别。这份图谱不仅帮助识别潜在合作伙伴和技术供应商，更促进跨行业合作，是投资者、企业及研究机构不可或缺的资源。
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工业机器视觉市场格局
当前工业机器视觉市场竞争格局多元，主要分为三大阵营：
1.国际巨头：如基恩士、康耐视等，凭借技术积累和产品成熟度，主导高端市场。
2.本土企业：凭借性价比和本地化服务，在中低端市场占据重要份额，并逐步向高端市场渗透。根据相关数据，2023年本土品牌市场份额已达63%。
3.新兴创新企业：依托人工智能和深度学习技术，在算法和定制化解决方案方面崭露头角，成为行业发展的新生力量。
随着国内企业技术水平的提升，国产机器视觉产品将在更多领域实现进口替代。深度学习、人工智能和3D视觉技术的融合，将进一步推动机器视觉向新能源、医疗等领域渗透，开辟新的市场空间。
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国内外主流厂商一览
e-works同步整理了国内外工业机器视觉主流厂商信息，供读者参考。
表2 工业机器视觉国际主流厂商和产品
