2019-2025年中国机器视觉产业转移机会与策略建议分析报告
- 【报告名称】2019-2025年中国机器视觉产业转移机会与策略建议分析报告
- 【关 键 字】机器视觉 机器视觉市场分析
- 【出版日期】2018-12
- 【交付方式】Email电子版/特快专递
- 【价 格】纸介版：9800元 电子版：9800元 纸介+电子：10000元
- 【订购电话】400-700-9383(免长话费) 010-80993936
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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。
经过二十多年的发展，中国珠三角制造业集群的发展已进入了成熟的阶段。
2011-2018年深圳市机器视觉产业市场规模走势
2011-2018年广州市机器视觉产业市场规模走势
中国产业研究报告网发布的《2019-2025年中国机器视觉产业转移机会与策略建议分析报告》共十二章。首先介绍了机器视觉行业市场发展环境、机器视觉整体运行态势等，接着分析了机器视觉行业市场运行的现状，然后介绍了机器视觉市场竞争格局。随后，报告对机器视觉做了重点企业经营状况分析，最后分析了机器视觉行业发展趋势与投资预测。您若想对机器视觉产业有个系统的了解或者想投资机器视觉行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录：
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 机器视觉的分类
1.1.4 机器视觉发展历程
1.1.5 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 2014-2017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
2.2.4 “机器换人”带来智能设备广泛应用
2.3 人工智能进入爆发式增长期
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
2.4 机器视觉代替人眼视觉紧迫性趋强
2.4.1 劳动力成本提高
2.4.2 产品品质要求提高
2.4.3 生产效率提高需要
第三章 2014-2017年机器视觉产业发展分析
3.1 2014-2017年国际机器视觉产业发展分析
3.1.1 产业发展历程
3.1.2 产业发展现状
3.1.3 市场参与主体
3.1.4 市场发展规模
3.1.5 区域市场现状
3.2 2014-2017年中国机器视觉产业发展分析
3.2.1 行业渗透率现状
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 2014-2017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 2014-2017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 2014-2017年机器视觉市场竞争分析
3.5.1 市场竞争格局
3.5.2 市场主体竞争
3.5.3 细分领域竞争
3.6 2014-2017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 2014-2017年机器视觉产业链发展分析
4.1 机器视觉产业链分析
4.1.1 产业链全景
4.1.2 光源
4.1.3 镜头
4.1.4 相机
4.1.5 图像采集卡
4.1.6 软件
4.2 2014-2017年机器视觉产业链发展分析
4.2.1 产业链发展现状
4.2.2 产业链上游分析
4.2.3 产业链中游分析
4.2.4 产业链下游分析
4.3 2014-2017年机器视觉光源市场分析
4.3.1 机器视觉光源特点
4.3.2 LED照明规模
4.3.3 LED照明发展前景
4.4 2014-2017年机器视觉镜头市场分析
4.4.1 机器视觉镜头
4.4.2 光学镜头市场规模
4.4.3 光学镜头市场集中度
4.4.4 3D视觉镜头分析
4.5 2014-2017年机器视觉相机市场分析
4.5.1 机器视觉相机性能
4.5.2 CMOS成技术主流
4.5.3 机器视觉相机市场竞争
4.5.4 机器视觉相机市场前景
4.6 2014-2017年机器视觉软件市场分析
4.6.1 图像采集卡
4.6.2 图像处理软件
4.6.3 视觉处理芯片
4.6.4 AI芯片发展趋势
第五章 2014-2017年工业视觉市场应用分析
5.1 2014-2017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 2014-2017年半导体制造市场发展分析
5.2.1 市场应用现状
5.2.2 视觉定位应用
5.2.3 视觉检测应用
5.2.4 视觉读码技术
5.3 2014-2017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 电子制造供应链分析
5.3.3 机器视觉应用现状
5.3.4 机器视觉应用领域
5.3.5 机器视觉应用规模
5.4 2014-2017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 2014-2017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 自动化系统集成
5.5.3 智能物流市场规模
5.6 2014-2017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 2014-2017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 生物特征识别
6.1.2 物体与场景识别
6.1.3 视频识别
6.1.4 深度学习算法
6.2 2014-2017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 2014-2017年图像识别领域机器视觉应用分析
6.3.1 电商市场应用
6.3.2 金融市场应用
6.3.3 安防市场应用
6.3.4 医疗影像应用
6.4 2014-2017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
第七章 2014-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场
7.1 2014-2017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 2014-2017年无人驾驶领域机器视觉发展状况
7.2.1 无人驾驶机器视觉支持政策
7.2.2 机器视觉是必备技术模块
7.2.3 机器视觉市场发展现状
7.2.4 机器视觉市场企业布局
7.3 2014-2017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
7.3.3 机器视觉市场集中度
7.4 无人驾驶领域机器视觉市场发展前景分析
7.4.1 无人驾驶市场发展前景
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 2014-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场
8.1 2014-2017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 2014-2017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 2014-2017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 2014-2017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 智能无人机产业发展前景及趋势分析
8.5.1 智能无人机市场前景
8.5.2 关键芯片发展展望
8.5.3 软件产业发展趋势
第九章 2014-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场
9.1 2014-2017年服务机器人产业发展分析
9.1.1 市场发展规模
9.1.2 AI助推产业发展
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 多模态交互技术
9.2.2 技术发展成熟度
9.2.3 多模态交互融合
9.3 2014-2017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 2014-2017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
9.5.1 服务机器人发展前景
9.5.2 家庭服务机器人应用空间
9.5.3 医疗服务机器人应用前景
第十章 2014-2017年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 产品应用领域
10.1.4 机器视觉发展路径
10.1.5 企业经营状况
10.2 基恩士
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 经营效益分析
10.3.5 业务经营分析
10.3.6 财务状况分析
10.3.7 未来前景展望
10.4 大恒科技
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 机器视觉业务
10.4.3 经营效益分析
10.4.4 业务经营分析
10.4.5 财务状况分析
10.4.6 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 经营效益分析
10.5.5 业务经营分析
10.5.6 财务状况分析
10.5.7 未来前景展望
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 经营效益分析
10.6.5 业务经营分析
10.6.6 财务状况分析
10.6.7 未来前景展望
第十一章 2014-2017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 2014-2017年人工智能领域投融资分析
11.2.1 市场投资规模
11.2.2 市场投资主体
11.2.3 细分领域投资
11.3 2014-2017年机器视觉领域投融资分析
11.3.1 市场融资规模
11.3.2 市场投融资特点
11.3.3 中国机器视觉投资
11.3.4 创业融资现状
11.4 机器视觉领域投资机会分析
11.4.1 应用市场投资机会
11.4.2 硬件领域投资机会
11.4.3 非标领域投资机会
11.4.4 新兴服务领域投资机会
第十二章 2019-2025年机器视觉产业发展前景及市场规模预测（ZY GXH）
12.1 机器视觉产业发展前景分析
12.1.1 产业发展机遇
12.1.2 产业发展潜力
12.1.3 细分市场投资前景
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 中机器视觉行业发展因素分析
12.3.2 2019-2025年中国机器视觉行业市场规模预测 （ZY GXH）
图表目录 ：
图表 机器视觉系统原理
图表 机器视觉的分类
图表 计算机视觉发展历程
图表 人工智能架构
图表 人工智能产业链
图表 物体与场景识别应用场景
图表 各国人工智能战略
图表 2015-2017年中国人工智能相关行业政策一览
图表 2009-2020年全球总体数据量
图表 计算机视觉算法发展历史
图表 深度学习与传统神经网络的区别
图表 2010-2015年ImageNet 比赛图像识别准确率
图表 机器学习相关公司产品和融资额
图表 2015-2020年全球人工智能领域市场规模
图表 各科技巨头人工智能实验室及研究内容成果
图表 国际科技巨头人工智能领域布局一览
图表 科技巨头典型AI产品、AI战略、AI重点领域一览图
图表 2004-2013年中国城镇单位就业人员平均工资及其增速
图表 2000-2014年城镇居民可支配收入、农民人均纯收入及GDP增速
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