Como os sistemas de visão alimentados por IA estão revolucionando as indústrias?

O Aprendizado profundo global no mercado de visão de máquina está experimentando um crescimento significativo devido aos avanços nos sistemas de visão, inteligência artificiale poder computacional. Esses sistemas podem perceber e compreender imagens e vídeos digitais semelhantes aos humanos. Os princípios-chave do mercado incluem aquisição, processamento e classificação de dados ou imagens. À medida que as indústrias adotam essas tecnologias de ponta para diversas aplicações, como reconhecimento de objetos, controle de qualidade e robótica, espera-se que o mercado testemunhe uma expansão substancial.

Acesse o relatório completo emhttps://www.databridgemarketresearch.com/pt/reports/global-deep-learning-in-machine-vision-market

A Data Bridge Market Research analisa que o mercado global de aprendizagem profunda no mercado de visão de máquina está crescendo com um CAGR de 12,5% no período previsto de 2022 a 2029 e foi avaliado como UDS 3.609,96 milhões em 2021 e deverá atingir US$ 9.262,40 milhões até 2029. O A crescente ênfase na segurança e no controle de qualidade em setores como manufatura e saúde está impulsionando a demanda por sistemas avançados de análise de imagem baseados em aprendizado profundo em visão artificial. Esses sistemas garantem a conformidade com as regulamentações e oferecem excelência em produtos, impulsionando o crescimento do mercado global

Principais conclusões do estudo

Espera-se que a crescente demanda por automação em vários setores impulsione a taxa de crescimento do mercado

A crescente demanda por automação em vários setores é um dos principais impulsionadores do aprendizado profundo global no mercado de visão de máquina. A automação oferece inúmeros benefícios, como maior eficiência, redução de custos de mão de obra e maior precisão. O aprendizado profundo em visão mecânica desempenha um papel crucial ao permitir a automação, fornecendo recursos avançados de análise e reconhecimento de imagens. À medida que as empresas se esforçam para otimizar as suas operações e permanecerem competitivas, espera-se que a adoção da aprendizagem profunda na visão mecânica cresça significativamente nos próximos anos.

Escopo do relatório e segmentação de mercado

Análise do segmento:

O aprendizado profundo no mercado de visão de máquina é segmentado com base em oferta, aplicação, objeto e vertical.

• Com base na oferta, o aprendizado profundo global no mercado de visão de máquina é segmentado em hardware, software e serviços. Em 2022, o hardware detinha uma participação maior no mercado com 44,45% de participação de mercado, o aprendizado profundo em visão de máquina depende de hardware como capturadores de quadros, câmeras, óticas e muitos mais, que são componentes essenciais para o aprendizado profundo no mercado de visão mecânica.

Em 2022, o segmento de hardware domina o segmento de oferta no mercado como o aprendizado profundo no mercado de visão de máquina

Em 2022, o segmento de hardware domina o segmento de oferta no mercado de aprendizagem profunda em visão de máquina com 44,45% de participação de mercado devido ao sucesso da aprendizagem profunda em visão de máquina depende fortemente de componentes de hardware como capturadores de quadros, câmeras, óptica e outros elementos essenciais . Esses componentes de hardware são vitais para capturar, processar e analisar dados visuais, permitindo a implementação eficaz de algoritmos de aprendizagem profunda para tomada de decisões precisas e em tempo real em diversos setores, impulsionando o crescimento do mercado no período de previsão de 2022 a 2029. .

• Com base na aplicação, o mercado global de aprendizagem profunda no mercado de visão de máquina foi segmentado em inspeção, análise de imagens, detecção de anomalias, classificação de objetos, rastreamento de objetos, contagem, detecção de código de barras, detecção de recursos, detecção de localização, reconhecimento óptico de caracteres, reconhecimento facial , segmentação de instância e outros. Em 2022, a fiscalização detinha uma participação maior no mercado, com 24,45% de participação de mercado, já que as empresas realizam garantia de qualidade e inspeção de seus produtos antes de vendê-los ao mercado, o que ajudará a aumentar seu faturamento no período previsto de 2022 a 2029.

Em 2022, o segmento de inspeção domina o segmento de aplicação no mercado de aprendizagem profunda em visão de máquina

Em 2022, o segmento de inspeção domina o segmento de aplicação no mercado de aprendizagem profunda em visão de máquina com 24,45% de participação de mercado devido ao papel vital que desempenha nos processos de garantia de qualidade e inspeção de produtos. As empresas contam com sistemas avançados de visão mecânica para garantir a inspeção precisa e de alta qualidade de seus produtos antes de chegarem ao mercado. Isto ajuda a manter a satisfação do cliente, melhorar a reputação da marca e, em última análise, aumentar a receita, fornecendo produtos superiores que atendem a padrões de qualidade rigorosos no período previsto de 2022 a 2029.

• Com base no objeto, o aprendizado profundo global no mercado de visão de máquina foi segmentado em imagem e vídeo. Em 2022, espera-se que o segmento de imagem detenha a maior participação no mercado com 68,26% de participação de mercado devido à crescente demanda por integração de aprendizagem profunda com visão de máquina para automatizar o processo de fabricação que pode ser usado para detecção de objetos, suavizando o processo de fabricação, detecção de erros, detecção de defeitos entre outros em diversos setores como automotivo, manufatura, eletrônicos de consumo entre outros no período de previsão de 2022 a 2029
• Com base no aprendizado profundo vertical e global no mercado de visão de máquina foi segmentado em eletrônicos, manufatura, automotivo e transporte, alimentos e bebidas, aeroespacial, saúde, construção e materiais, energia, entre outros. Em 2022, espera-se que o segmento eletrônico detenha a maior participação no mercado, com 34,39% de participação de mercado devido a fatores como a crescente demanda por sistemas inteligentes que são auxiliados por IA e sistemas de visão computacional baseados em aprendizagem profunda que se mostram altamente precisos e preciso na tomada de decisões no período de previsão de 2022 a 2029.

Jogadores principais

A Data Bridge Market Research reconhece as seguintes empresas como os principais players globais de aprendizagem profunda no mercado de visão de máquina no mercado global de aprendizagem profunda no mercado de visão de máquina são Cognex Corporation (EUA), Intel Corporation (EUA), NATIONAL INSTRUMENTS CORP. (Alemanha), Datalogic SpA (Itália) STEMMER IMAGING AG (Alemanha) Abto Software (Ucrânia), Adaptive Vision Sp. z oo (subsidiária da Zebra Technologies Corporation (Polônia), Autonics Corporation (Coreia do Sul),

Desenvolvimentos de mercado

• Em março de 2020, a KEYENCE CORPORATION apresentou a série Pattern Projection Lighting CV-X, um sistema de visão de última geração com recursos de inspeção 2D e 3D. Sua detecção confiável de falhas o torna valioso para empresas automobilísticas.
• Em abril de 2020, a Cadence Design Systems, Inc. lançou os DSPs Vision Q8 e Vision P1 para atender à crescente demanda nos setores automotivo e móvel. Esses modelos melhoraram o desempenho em 4 vezes, ampliando a gama de produtos da empresa e garantindo confiabilidade aos consumidores.
• Em março de 2021, a Basler AG lançou um kit de processamento de visão integrado, permitindo várias interfaces de processamento de imagem e conexões de câmera. O kit inclui o pylon Camera Software Suite, que oferece drivers certificados, interfaces de programação fáceis de usar e ferramentas abrangentes de configuração de câmera.
• Em setembro de 2021, a KEYANCE lançou a câmera de alta resolução, série CV-X/XG-X, com uma câmera de 64 MP que aumenta a precisão em inspeções convencionais. O sensor de ângulo integrado da câmera facilita a instalação e a detecção rápida do desalinhamento da câmera durante a operação.

Análise Regional

Geograficamente, os países cobertos pelo relatório global de aprendizagem profunda no mercado de visão de máquina são EUA, Canadá e México na América do Norte, Alemanha, França, Reino Unido, Holanda, Suíça, Bélgica, Rússia, Itália, Espanha, Turquia, Resto da Europa na Europa , China, Japão, Índia, Coreia do Sul, Singapura, Malásia, Austrália, Tailândia, Indonésia, Filipinas, Resto da Ásia-Pacífico (APAC) na Ásia-Pacífico (APAC), Arábia Saudita, Emirados Árabes Unidos, África do Sul, Egito, Israel , Resto do Oriente Médio e África (MEA) como parte do Oriente Médio e África (MEA), Brasil, Argentina e Resto da América do Sul como parte da América do Sul.

De acordo com a análise da pesquisa de mercado da Data Bridge:

A América do Norte é a região dominante no aprendizagem profunda global no mercado de visão de máquina durante o período de previsão 2022-2029

O domínio da América do Norte em aprendizagem profunda no mercado de visão mecânica é atribuído à presença significativa de inúmeras empresas que oferecem uma ampla gama de produtos nesta área. A infra-estrutura tecnológica avançada da região e a elevada adopção da automação em todas as indústrias também contribuem para a sua posição de liderança. Além disso, prevê-se que a América do Norte experimente a maior taxa composta de crescimento anual (CAGR) devido à crescente procura de soluções de aprendizagem profunda em vários setores.

Europa. Estima-se que seja a região que mais cresce no mercado global de aprendizagem profunda no mercado de visão de máquina para o período de previsão 2022-2029

Espera-se que a Europa domine a aprendizagem profunda em visão mecânica devido à sua utilização significativa de IA e tecnologias de aprendizagem profunda. Os esforços avançados de pesquisa e desenvolvimento do país no campo da inteligência artificial levaram à adoção generalizada da aprendizagem profunda em vários setores, incluindo manufatura, saúde e automotivo. Além disso, a forte infraestrutura tecnológica da Europa e as iniciativas governamentais favoráveis ​​impulsionaram ainda mais o crescimento do mercado na região.

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