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机器视觉在钢铁行lol下注业细分市场的发展空间
发布时间:2022-09-09 17:14

lol下注机器视觉利用光学系统、工业数码相机和图像处理工具模拟人类的视觉能力,通过图像处理软件做出相应的决策,最后通过命令特定设备执行这些决策,将计算机的快速性和可重复性与人类视觉的高度智能和抽象能力。典型的机器视觉系统包括图像采集部分(光源、镜头、工业相机、图像采集卡)、图像处理部分(图像处理软件)、监视器和通信/输入输出单元。

机器视觉在钢铁行lol下注业细分市场的发展空间分析法是企业战略外部环境

机器视觉行业发展现状

lol下注机器视觉在发达国家已经过了爆发式增长阶段,进入稳定增长期。预计2019年至2025年市场复合平均增长率约为14%。目前,在我国乃至全球的机器视觉技术和市场方面,美国和德国占据了主导地位。在我国,进口核心部件和底层软件开发占生产成本的60%。国外机器视觉公司处于产业链和价值链的顶端。

中国机器视觉市场正在成为国际机器视觉厂商的重要目标市场,我国机器视觉市场正进入黄金成长期。中国机器视觉市场规模从2008年的5.亿元增长到2016年的30.3亿元,2016年全球占比9.6%,2008-2016平均复合增长率为25%。预计未来几年将保持20%以上的增速,到2020年达到70.9亿元。从2018年上半年来看,各大机器视觉公司频频融资并普遍获得了市场资本的青睐,这也证明了目前的市场正在快速增长。国内机器视觉企业处于产业链和价值链的底层。

机器视觉在钢铁行业细分市场的发展空间

lol下注PEST分析是分析企业战略外部环境的基本工具。运用PEST方法分析机器视觉行业在钢铁行业细分市场的宏观环境,主要关注政治、经济、社会和技术四个方面。 PEST分析发现,工业环境对机器视觉在钢铁行业的应用和发展具有正向驱动作用;在钢铁行业细分市场,机器视觉技术在技术和管理上都有很多深入的应用空间。

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一、社会环境

lol下注经济转型促进钢铁行业智能化转型升级

1。劳动力成本上升

由于老龄化和劳动力结构问题,我国人口红利的拐点已经到来。预计2022年至2034年间,我国每年将减少约2000万蓝领工人,劳动力成本将逐步增加。随着中国经济从初级到成熟,钢铁行业正在从劳动密集型向资产密集型转变。

2。钢铁企业转向高质量发展阶段

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短期来看,习近平在2015年中央财经领导小组会议上提出的供给侧改革将为钢铁行业提供2-3年的发展机遇;提供2-3年的发展机会钢铁工厂是一个国家,共为钢铁行业提供5年左右稳定发展的产业环境。长期来看,粗钢产能变化将受市场需求变化驱动。

党的十九大报告指出,人民日益增长的美好生活需要是当前我国社会的主要矛盾,我国经济已从高速增长阶段转向加快增长进入高质量发展阶段。未来产业发展的两条主线是创新驱动的制造业升级和美好生活需求驱动的消费升级。 “产品质量”和“提高制造装备自主性”是中国钢铁工业从制造强国迈向制造强国的重要抓手。

综合以上两方面钢铁工厂是一个国家,我国钢材需求仍处于平台高峰阶段,还将持续一段时间。此后,中国钢铁工业将平稳过渡到高质量发展阶段。如今,钢铁行业对优质高效的内生需求已是行业痛点即机遇钢铁工厂是一个国家,这将极大推动钢铁行业的智能化转型升级,推动机器视觉技术的发展。机器视觉是钢铁行业实现智能化转型升级的赋能技术。机器视觉将脱离原有的“辅助工具”,成为生产系统的“眼睛”和“大脑”。机器视觉技术将与业务创新和生产系统转型升级相结合,提高生产效率和产品质量。

二、经济环境

机器视觉在钢铁行业的市场空间

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1。钢铁行业正在成为机器视觉应用的蓝海。

2018年我国生铁、粗钢、钢产量(含重复)分别为7.71亿吨、9.28亿吨、11.6亿吨, 分别。粗钢产量分别增长3.0%、6.6%和8.5%,创历史新高。 2019年1-2月,全国生铁、粗钢、钢材累计产量分别为12659万吨、14958万吨和17146万吨,同比增长9.8%、9.2%和 10.7%。

电子信息技术在我国钢铁工业中的广泛应用,极大地提高了制造过程的自动化控制,为智能化生产有了一定的基础。目前,机器视觉技术应用于采矿、烧结、高炉炼铁、转炉炼钢、连铸、轧钢等工艺。下表展示了机器视觉在钢铁行业的应用场景。现代钢铁企业自动化程度高,设备种类多,工艺流程要求高,作业条件复杂钢铁工厂是一个国家,产品分类精细,人工质检效率低,对机器视觉需求大。作为钢铁企业内生需求的体现,应用场景带动机器视觉技术的应用。钢铁行业的智能制造正在成为机器视觉应用的蓝海。目前全球约 15% 的带钢生产线使用表面质量检测系统。

以国内某冷轧生产企业为例,说明机器视觉在钢铁行业的市场空间。据我钢数据,截至2013年7月,国内冷轧生产企业设计总产能为1.4亿吨,冷轧生产线约326条,一套系统按50万元计算,而冷轧生产线的机器视觉市场规模约为1.63亿元。

2。机器视觉在钢铁行业的渗透。

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(1)机器视觉在钢铁行业智能生产中的应用机器视觉在我国钢铁行业已经有了一定的应用,但无论是应用范围还是数量和应用规模,行业渗透率仍然很低 机器视觉 视觉在电子行业的渗透率可以证明机器视觉在钢铁行业的渗透率,因为电子行业是机器视觉最领先的下游行业机器视觉在钢铁行业的渗透率远低于电子行业,而机器视觉在电子行业的行业渗透率仍然很低。

目前,电子行业只有20-30%的装配线配备了视觉检测设备。即使是配备了视觉检测设备的电子制造企业,也大多只有一套在产线末端进行全检。根据国际经验,每条生产线至少在不同的检测站配备三台外观检测设备,实现过程中和终检。

未来,机器视觉在钢铁行业的应用将实现从“检测”到“控制”的转变。通过目测获得的质量信息,智能分析缺陷产生的原因,快速实现带钢生产工艺的调整,有效提高生产效率和控制产品质量,实现质检体系从“检验”到“控制”的转变,并实现机器视觉技术。与钢铁行业的整合。

(2)机器视觉从生产过程延伸到管理。随着我国钢铁产业加快转型升级,对智能化、信息化、自动化的要求进一步提高,机器视觉系统和生产自动化系统将进一步整合,机器视觉技术在钢铁行业的应用将更加成熟,应用范围将更加广泛,除了钢铁生产过程中的各个工序外,还将应用于钢坯库、成品库、冷床等的管理,不仅实现钢材生产方式,还将实现生产管理模式的创新。

三、技术环境

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我国机器视觉钢铁行业细分市场标杆企业分析

在钢铁行业,国外机器视觉厂商的技术处于行业领先地位。领先的公司包括 Isla-BesTV 和 Cognex;国内涉及钢铁行业的机器视觉企业有镭公司和北科亿。电力科技有限公司、宝信软件和资本信心。 Isra-Blockbuster 的缺陷分类软件系统功能强大,适用于所有表面检测需求,满足高速生产线的要求,而且价格高。康耐视软件系统的功能在表面缺陷的分类和处理方面功能一般,但与Isla-Busshi相比价格太低,市场占有率最高。瑞木和北科亿利科技有限公司研发实力雄厚,均拥有自己的研发团队,产品应用于钢厂。宝信软件和资本信心都隶属于钢铁公司,目前正在与百度合作。 2017年12月,宝信软件入选工信部首批推荐的智能制造系统解决方案供应商之一。宝信软件的工业机器人、无人物流控制等产品已陆续投入使用,包括无人堆取料系统、无人车自动仓储系统。

首先,机器视觉在钢铁行业的技术应用还不够深入。机器视觉在钢铁行业的应用整体上处于起步阶段,主要在视觉检测方面。目前,近80%的工业视觉系统主要用于检测钢铁工厂是一个国家,包括提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、收集产品数据等;具体应用包括表面缺陷检测(钢轨、钢球、带材)、钢板平面度检测、平面形状和尺寸检测、钢筋计数、钢板温度测量等。

其次,技术自主性不强。高端镜头、智能工业相机、图像处理软件等核心技术均由美国、德国、日本等国外公司控制。

四、政治环境

国家政策大力推动制造业智能化转型

lol下注国家制定并实施制造强国战略行动纲领。 30年需要三个步骤。它们是《中国制造2025》、《中国制造2035》和《中国制造2045》。目标是成为制造强国、制造业强国和制造业龙头强国。 2015年5月8日,国务院正式发布《中国制造2025》,这是我国实施制造强国战略的第一个十年行动计划。机器视觉是人工智能的重要组成部分,也是智能装备制造业的重要组成部分。机器视觉将在国家政策的推动下快速发展。