中国机器视觉投资策略建议及未来发展趋势报告

中国机器视觉投资策略建议及未来发展趋势报告2023 VS 2029年

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
【报告编号】: 434817

【出版时间】: 2023年3月

【出版机构】: 华研中商研究院

【交付方式】: EMIL电子版或特快专递

【报告价格】:【纸质版】: 6500元 【电子版】: 6800元 【纸质+电子】: 7000元


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【报告目录】



章 机器视觉相关概述
1.1 机器视觉基本概述
1.1.1 机器视觉基本定义
1.1.2 机器视觉系统原理
1.1.3 机器视觉特点分析
1.1.4 机器视觉主要分类
1.1.5 机器视觉发展历程
1.1.6 机器视觉研究意义
1.2 人工智能相关概述
1.2.1 人工智能基本内涵
1.2.2 人工智能主要分类
1.2.3 人工智能特征分析
1.2.4 人工智能关键环节
1.2.5 人工智能技术层级
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 视频对象提取技术
二章 2019年到2022年机器视觉产业链发展分析
2.1 2019年到2022年机器视觉产业链发展分析
2.1.1 产业链结构分析
2.1.2 产业链上游分析
2.1.3 产业链中游分析
2.1.4 产业链下游分析
2.2 机器视觉光源市场分析
2.2.1 机器视觉光源概述
2.2.2 机器视觉光源特点
2.2.3 LED照明产业规模
2.2.4 LED照明发展趋势
2.3 机器视觉镜头市场发展分析
2.3.1 机器视觉镜头概述
2.3.2 光学镜头产业结构
2.3.3 光学镜头竞争状况
2.3.4 3D视觉摄像头前景
2.4 机器视觉相机市场发展分析
2.4.1 机器视觉相机基本介绍
2.4.2 机器视觉相机性能特征
2.4.3 CMOS传感器市场规模
2.4.4 机器视觉相机市场竞争
2.4.5 机器视觉相机市场前景
2.5 机器视觉系统其他市场分析
2.5.1 机器视觉软件概述
2.5.2 机器视觉图像采集卡
2.5.3 机器视觉处理芯片
三章 2019年到2022年机器视觉行业发展环境分析
3.1 机器视觉行业相关支持政策
3.1.1 “中国制造2025”战略的要求
3.1.2 人工智能纳入科技创新规划
3.1.3 人工智能行动实施方案发布
3.1.4 人工智能发展规划正式发布
3.1.5 人工智能产业三年行动计划
3.1.6 人工智能高校人才培养计划
3.2 机器视觉行业基础技术支撑
3.2.1 海量数据为机器视觉发展提供动力
3.2.2 运算力大幅提升推进机器视觉发展
3.2.3 深度学习算法提高识别准确率
3.2.4 人工智能应用技术基础的重要分支
3.3 人工智能进入爆发式增长期
3.3.1 人工智能行业发展提速
3.3.2 人工智能产业规模结构
3.3.3 人工智能产业发展特征
3.3.4 人工智能人才投入状况
3.4 机器视觉代替人眼视觉的紧迫性
3.4.1 劳动力成本的提高
3.4.2 产品品质要求提高
3.4.3 生产效率提高需要
四章 2019年到2022年机器视觉产业发展分析
4.1 2019年到2022年机器视觉产业发展分析
4.1.1 产业发展历程
4.1.2 产业发展现状
4.1.3 市场参与主体
4.1.4 市场发展规模
4.2 2019年到2022年中国机器视觉产业发展分析
4.2.1 行业渗透率现状
4.2.2 市场发展规模
4.2.3 产业地域分布
4.3 2019年到2022年机器视觉市场竞争状况
4.3.1 市场参与主体
4.3.2 市场竞争格局
4.3.3 企业业务分析
4.3.4 企业布局动态
4.3.5 细分领域竞争
4.4 机器视觉产业商业模式分析
4.4.1 商业模式全景
4.4.2 软件服务模式
4.4.3 软硬件一体化
4.5 2019年到2022年机器视觉市场应用分析
4.5.1 市场应用领域
4.5.2 工业市场应用
4.5.3 消费应用领域
五章 2019年到2022年工业机器视觉市场应用分析
5.1 智能制造市场应用分析
5.1.1 智能制造产业链
5.1.2 机器视觉技术应用
5.1.3 检测及测量应用
5.1.4 引导与定位应用
5.1.5 识别与分析应用
5.2 半导体制造市场发展分析
5.2.1 半导体制造业规模
5.2.2 机器视觉技术应用
5.2.3 机器视觉定位应用
5.2.4 机器视觉检测应用
5.2.5 机器视觉读码技术
5.3 电子制造市场应用分析
5.3.1 电子制造业供应链
5.3.2 电子制造业自动化
5.3.3 机器视觉应用现状
5.3.4 机器视觉应用规模
5.4 工业机器人市场应用分析
5.4.1 工业机器人发展意义
5.4.2 工业机器人市场规模
5.4.3 机器视觉的应用优势
5.4.4 机器视觉的应用前景
5.5 智能物流市场应用分析
5.5.1 智能物流市场规模
5.5.2 物流机器视觉系统
5.5.3 自动化系统集成
5.6 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
六章 2019年到2022年机器视觉消费领域市场应用分析——识别市场
6.1 图像识别技术分类
6.1.1 生物识别
6.1.2 人脸识别
6.1.3 虹膜识别
6.1.4 视频识别
6.1.5 场景识别
6.1.6 深度学习
6.2 2019年到2022年图像识别细分领域机器视觉应用分析
6.2.1 机器视觉应用现状
6.2.2 人脸识别应用规模
6.2.3 虹膜识别应用现状
6.2.4 手势识别应用现状
6.3 2019年到2022年图像识别领域机器视觉应用分析
6.3.1 安防领域应用
6.3.2 军方领域
6.3.3 银行金融领域
6.3.4 教育领域应用
6.4 2019年到2022年图像识别领域机器视觉应用前景分析
6.4.1 生物识别发展前景
6.4.2 生物识别投资领域
6.4.3 机器视觉应用前景
七章 2019年到2022年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场
7.1 2019年到2022年无人驾驶行业发展分析
7.1.1 无人驾驶技术阶段
7.1.2 无人驾驶汽车系统
7.1.3 智能驾驶市场规模
7.2 2019年到2022年无人驾驶领域机器视觉发展状况
7.2.1 无人驾驶感知系统介绍
7.2.2 机器视觉技术重要作用
7.2.3 视觉传感技术工作原理
7.2.4 机器视觉市场企业布局
7.3 ADAS辅助驾驶视觉系统发展状况
7.3.1 ADAS视觉系统基本原理
7.3.2 ADAS视觉系统传感器
7.3.3 ADAS视觉系统发展前景
7.4 无人驾驶领域机器视觉市场发展前景分析
7.4.1 无人驾驶汽车市场发展前景
7.4.2 无人驾驶机器视觉发展空间
7.4.3 无人驾驶机器视觉投资机遇
八章 2019年到2022年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场
8.1 2019年到2022年无人机行业发展分析
8.1.1 行业发展现状
8.1.2 行业支持政策
8.1.3 行业发展规模
8.1.4 行业投资状况
8.1.5 行业发展趋势
8.2 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 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 语音识别算法
8.4 2019年到2022年智能无人机应用分析
8.4.1 应用市场环境
8.4.2 潜在应用市场
8.4.3 技术发展现状
8.4.4 产业价值分析
8.5 智能无人机产业发展前景及趋势分析
8.5.1 无人机未来发展趋势
8.5.2 关键芯片发展展望
8.5.3 软件产业发展趋势
九章 2019年到2022年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场
9.1 2019年到2022年服务机器人产业发展分析
9.1.1 市场发展规模
9.1.2 细分市场规模