Wie revolutionieren KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme die Industrie?

Der Globales Deep Learning im Markt für industrielle Bildverarbeitung erlebt ein signifikantes Wachstum aufgrund von Fortschritten in der Bildverarbeitung, künstliche Intelligenzund Rechenleistung. Diese Systeme können digitale Bilder und Videos ähnlich wie Menschen wahrnehmen und verstehen. Zu den wichtigsten Prinzipien des Marktes gehören Daten- oder Bilderfassung, -verarbeitung und -klassifizierung. Da die Industrie diese Spitzentechnologien für verschiedene Anwendungen wie Objekterkennung, Qualitätskontrolle und Robotik einsetzt, wird erwartet, dass der Markt ein erhebliches Wachstum erleben wird.

Den vollständigen Bericht finden Sie unterhttps://www.databridgemarketresearch.com/de/reports/global-deep-learning-in-machine-vision-market

Data Bridge Market Research analysiert, dass der globale Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Prognosezeitraum von 2022 bis 2029 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 12,5 % wächst. Im Jahr 2021 wurde er auf 3.609,96 Millionen USD geschätzt und soll bis 2029 9.262,40 Millionen USD erreichen. Die zunehmende Betonung von Sicherheit und Qualitätskontrolle in Branchen wie der Fertigung und dem Gesundheitswesen treibt die Nachfrage nach fortschrittlichen Bildanalysesystemen auf Basis von Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung an. Diese Systeme gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften und liefern hervorragende Produktqualität, was das Wachstum des globalen Marktes ankurbelt.

Wichtigste Ergebnisse der Studie

Die steigende Nachfrage nach Automatisierung in verschiedenen Branchen dürfte die Wachstumsrate des Marktes vorantreiben

Die steigende Nachfrage nach Automatisierung in verschiedenen Branchen ist ein wichtiger Treiber für das globale Deep Learning im Markt für maschinelles Sehen. Automatisierung bietet zahlreiche Vorteile, wie verbesserte Effizienz, geringere Arbeitskosten und höhere Genauigkeit. Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung, indem es erweiterte Bildanalyse- und -erkennungsfunktionen bietet. Da Unternehmen bestrebt sind, ihre Abläufe zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben, wird erwartet, dass die Einführung von Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung in den kommenden Jahren erheblich zunehmen wird.

Berichtsumfang und Marktsegmentierung

Segmentanalyse:

Der Markt für Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung ist nach Angebot, Anwendung, Objekt und Branche segmentiert.

• Auf der Grundlage des Angebots ist der globale Markt für Deep Learning im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung in Hardware, Software und Dienstleistungen unterteilt. Im Jahr 2022 hatte die Hardware mit 44,45 % Marktanteil einen größeren Marktanteil. Das Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung ist abhängig von Hardware wie Framegrabbern, Kameras, Optiken und vielem mehr, die wesentliche Komponenten für Deep Learning im Markt der maschinellen Bildverarbeitung sind.

Im Jahr 2022 dominiert das Hardware-Segment das Angebotssegment auf dem Markt, da der Markt für Deep Learning im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung

Im Jahr 2022 dominiert das Hardwaresegment das Angebotssegment im Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung mit einem Marktanteil von 44,45 %, da der Erfolg von Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung stark von Hardwarekomponenten wie Framegrabbern, Kameras, Optiken und anderen wesentlichen Elementen abhängt. Diese Hardwarekomponenten sind für die Erfassung, Verarbeitung und Analyse visueller Daten von entscheidender Bedeutung und ermöglichen die effektive Implementierung von Deep-Learning-Algorithmen für genaue und Echtzeit-Entscheidungen in verschiedenen Branchen, was das Wachstum des Marktes im Prognosezeitraum von 2022 bis 2029 vorantreibt.

• Auf der Grundlage der Anwendung wurde der globale Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung in Inspektion, Bildanalyse, Anomalieerkennung, Objektklassifizierung, Objektverfolgung, Zählung, Barcodeerkennung, Merkmalserkennung, Standorterkennung, optische Zeichenerkennung, Gesichtserkennung, Instanzsegmentierung und andere unterteilt. Im Jahr 2022 hatte die Inspektion mit 24,45 % Marktanteil einen größeren Marktanteil, da die Unternehmen vor dem Verkauf ihrer Produkte eine Qualitätssicherung und Inspektion durchführen, was dazu beitragen wird, ihren Umsatz im Prognosezeitraum 2022 bis 2029 zu steigern.

Im Jahr 2022 dominiert das Inspektionssegment das Anwendungssegment im Markt für Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung

Im Jahr 2022 dominiert das Inspektionssegment das Anwendungssegment im Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung mit einem Marktanteil von 24,45 % aufgrund der wichtigen Rolle, die es in der Qualitätssicherung und bei Produktinspektionsprozessen spielt. Unternehmen verlassen sich auf fortschrittliche maschinelle Bildverarbeitungssysteme, um die qualitativ hochwertige und genaue Inspektion ihrer Produkte sicherzustellen, bevor diese auf den Markt kommen. Dies trägt dazu bei, die Kundenzufriedenheit aufrechtzuerhalten, den Ruf der Marke zu verbessern und letztendlich den Umsatz zu steigern, indem im Prognosezeitraum von 2022 bis 2029 überlegene Produkte geliefert werden, die strengen Qualitätsstandards entsprechen.

• Auf der Grundlage des Objekts wurde der globale Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung in Bild und Video segmentiert. Im Jahr 2022 wird das Bildsegment voraussichtlich mit 68,26 % Marktanteil den größten Marktanteil halten, da die Nachfrage nach der Integration von Deep Learning in die maschinelle Bildverarbeitung zur Automatisierung des Herstellungsprozesses steigt, was zur Objekterkennung, zur Glättung des Herstellungsprozesses, zur Fehlererkennung, zur Defekterkennung und anderen in verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, der Fertigung, verwendet werden kann. Unterhaltungselektronik unter anderem im Prognosezeitraum 2022 bis 2029
• Auf vertikaler Basis wurde der globale Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung in die Branchen Elektronik, Fertigung, Automobil und Transport, Lebensmittel und Getränke, Luft- und Raumfahrt, Gesundheitswesen, Bau und Materialien, Energie und andere segmentiert. Im Jahr 2022 wird das Elektroniksegment voraussichtlich mit 34,39 % Marktanteil den größten Marktanteil halten, was auf Faktoren wie die wachsende Nachfrage nach intelligenten Systemen zurückzuführen ist, die durch KI und Deep Learning-basierte Computer-Vision-Systeme unterstützt werden, die sich im Prognosezeitraum 2022 bis 2029 als äußerst genau und präzise bei der Entscheidungsfindung erweisen.

Hauptakteure

Data Bridge Market Research erkennt die folgenden Unternehmen als die wichtigsten globalen Akteure auf dem Markt für Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung an: Cognex Corporation (USA), Intel Corporation (USA), NATIONAL INSTRUMENTS CORP. (USA), SICK AG (Deutschland), Datalogic SpA (Italien), STEMMER IMAGING AG (Deutschland), Abto Software (Ukraine), Adaptive Vision Sp. z oo (Tochtergesellschaft von Zebra Technologies Corporation (Polen), Autonics Corporation (Südkorea),

Marktentwicklungen

• Im März 2020 stellte KEYENCE CORPORATION die Pattern Projection Lighting CV-X-Serie vor, ein hochmodernes Bildverarbeitungssystem mit 2D- und 3D-Inspektionsfunktionen. Seine zuverlässige Fehlererkennung macht es für Automobilunternehmen wertvoll.
• Im April 2020 brachte Cadence Design Systems, Inc. die DSPs Vision Q8 und Vision P1 auf den Markt, um der wachsenden Nachfrage im Automobil- und Mobilfunksektor gerecht zu werden. Diese Modelle steigerten die Leistung um das Vierfache, erweiterten die Produktpalette des Unternehmens und gewährleisteten Zuverlässigkeit für die Verbraucher.
• Im März 2021 veröffentlichte die Basler AG ein Embedded Vision Processing Kit, das verschiedene Bildverarbeitungsschnittstellen und Kameraverbindungen ermöglicht. Das Kit enthält die pylon Camera Software Suite mit zertifizierten Treibern, benutzerfreundlichen Programmierschnittstellen und umfassenden Tools zur Kameraeinrichtung.
• Im September 2021 brachte KEYANCE die hochauflösende Kamera der CV-X/XG-X-Serie auf den Markt, eine 64-Megapixel-Kamera, die die Genauigkeit bei herkömmlichen Inspektionen verbessert. Der eingebaute Winkelsensor der Kamera ermöglicht eine einfache Installation und eine schnelle Erkennung von Kamerafehlstellungen während des Betriebs.

Regionale Analyse

Geografisch sind die im globalen Marktbericht zu Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung abgedeckten Länder die USA, Kanada und Mexiko in Nordamerika, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Niederlande, Schweiz, Belgien, Russland, Italien, Spanien, Türkei, Restliches Europa in Europa, China, Japan, Indien, Südkorea, Singapur, Malaysia, Australien, Thailand, Indonesien, Philippinen, Restlicher Asien-Pazifik-Raum (APAC) in Asien-Pazifik (APAC), Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Südafrika, Ägypten, Israel, Restlicher Naher Osten und Afrika (MEA) als Teil von Naher Osten und Afrika (MEA), Brasilien, Argentinien und Restliches Südamerika als Teil von Südamerika.

Laut Marktforschungsanalyse von Data Bridge:

Nordamerika ist die dominierende Region in der globaler Markt für Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung im Prognosezeitraum 2022 - 2029

Die Dominanz Nordamerikas im Bereich Deep Learning auf dem Markt für maschinelles Sehen ist auf die starke Präsenz zahlreicher Unternehmen zurückzuführen, die eine breite Produktpalette in diesem Bereich anbieten. Die fortschrittliche technologische Infrastruktur der Region und die hohe Automatisierung in allen Branchen tragen ebenfalls zu ihrer Führungsposition bei. Darüber hinaus wird für Nordamerika aufgrund der steigenden Nachfrage nach Deep-Learning-Lösungen in verschiedenen Sektoren die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) erwartet.

Europa. Wird als die am schnellsten wachsende Region im globalen Markt für Deep Learning im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung eingeschätzt. der Prognosezeitraum 2022 - 2029

Europa wird voraussichtlich im Bereich Deep Learning im Bereich maschinelles Sehen führend sein, da es KI- und Deep-Learning-Technologien in großem Umfang nutzt. Die fortschrittlichen Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen des Landes im Bereich der künstlichen Intelligenz haben zu einer weit verbreiteten Einführung von Deep Learning in verschiedenen Branchen geführt, darunter Fertigung, Gesundheitswesen und Automobilindustrie. Darüber hinaus haben Europas starke Technologieinfrastruktur und günstige Regierungsinitiativen das Wachstum des Marktes in der Region weiter vorangetrieben.

Ausführlichere Informationen zum globalen Markt für Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung Bericht, klicken Sie hier - https://www.databridgemarketresearch.com/de/reports/global-deep-learning-in-machine-vision-market