一、工業(yè)3d相機市場規(guī)模如何

普通攝像頭都是2d平面成像的，丟失了物理世界中的第三維信息（尺寸和距離等幾何數(shù)據(jù)），計算機只能實現(xiàn)影像記錄和平面圖像特征識別，分析算法難度極大，目前能夠?qū)崿F(xiàn)的智能分析功能十分有限。

3d成像能夠識別視野內(nèi)空間每個點位的三維坐標信息，從而使得計算機得到空間的3d數(shù)據(jù)并能夠復原完整的三維世界并實現(xiàn)各種智能的三維定位。那么工業(yè)3d相機市場規(guī)模如何呢？

目前，國內(nèi)3d工業(yè)相機測量模組行業(yè)主要應用于測量/檢測領域，其他領域需求較少。3d視覺正處于發(fā)展初期，市場對于其需求剛剛打開閥門，其產(chǎn)品和方案也都尚不成熟，目前主流廠商以小批量導入和試用為主。預計需要2~3年左右的驗證周期，之后將實現(xiàn)較大批量的出貨。

二、工業(yè)3d相機未來發(fā)展趨勢是什么

1、人工智能深度學習 機器視覺的技術(shù)發(fā)展趨勢

傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機器視覺系統(tǒng)可以高精度地每分鐘檢查數(shù)百甚至數(shù)千個零件，但系統(tǒng)仍是通過逐步過濾和基于基本規(guī)則的算法運行的。而深度學習算法使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，利用卷積層提取出圖像特征，而卷積層的參數(shù)并非全部由人工設計而是通過數(shù)據(jù)訓練所得。機器視覺系統(tǒng)與其結(jié)合后，將會形成以下幾個優(yōu)點：（1）克服視覺應用程序難以使用基于規(guī)則的算法，進而進行編程；（2）維護應用程序并在工廠車間重新訓練新的圖像數(shù)據(jù)；（3）無需重新編程核心網(wǎng)絡即可適應新的示例；（4）處理迷惑性較高的背景和零件外觀的變化等。

近年來，得益于計算能力的提高和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，AI 技術(shù)本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進入工業(yè)化階段?！叭斯ぶ悄苌疃葘W習 機器視覺”可以幫助機器視覺設備快速進行圖像分類、目標檢測和分割，且已越來越多的應用在 3d 機器視覺中，成為業(yè)內(nèi)公認的未來主流發(fā)展趨勢之一。

2、技術(shù)提升帶來的滲透率提升及加速進口替代的趨勢

受益于光源系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)以及相機等軟硬件領域的技術(shù)持續(xù)提升，機器視覺設備的成本端呈現(xiàn)逐年下降趨勢。在同等價格甚至性價比更高的條件下，機器視覺設備可以提供更多更快的圖像數(shù)據(jù)傳輸、更先進的軟件算法，實現(xiàn)數(shù)字化、實時化和智能化的性能提升。性價比的提高加大了機器視覺設備的市場滲透率，同時，國內(nèi)企業(yè)在地域性及客戶服務上相較于境外企業(yè)有明顯優(yōu)勢，隨著國產(chǎn)機器視覺設備逐漸成熟，原先機器視覺行業(yè)較高的進口依存度為進口替代帶來廣闊的空間。