2025/11/12 13:30:30

Компьютерное зрение
Машинное зрение

Содержание

Что такое компьютерное зрение?
Чем машинное зрение отличается от компьютерного?
Задачи машинного зрения
Системы машинного зрения
Исследования рынка компьютерного зрения
Робототехника
Примечания

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение — это технология, с помощью которой машины могут находить, отслеживать, классифицировать и идентифицировать объекты, извлекая данные из изображений и анализируя полученную информацию^[1].

Компьютерное зрение применяется для распознавания объектов, видеоаналитики, описания содержания изображений и видео, распознавания жестов и рукописного ввода, а также для интеллектуальной обработки изображений.

Чем машинное зрение отличается от компьютерного?

Машинное зрение использует анализ изображений для того, чтобы решать промышленные задачи. Машинное и компьютерное зрение — области связанные

Новичкам может показаться, что это разные названия одной и той же технологии, но это не так, так как компьютерное зрение — это общее название набора технологий, а машинное зрение — сфера применения.

Задачи машинного зрения

Машинное зрение позволяет отказаться от ручного труда, ведь контролировать сборку изделий, считать и измерять объекты, читать текст, цифры и идентифицировать объекты может робот.

Машинное зрение используется в различных областях. В медицине — для того, чтобы более точно ставить диагноз, в промышленности — для снижения себестоимости товаров за счёт автоматизации. В автомобильной индустрии — для навигации беспилотников, а в ритейле — для считывания штрихкодов или подсчёта посетителей.

Системы машинного зрения

Так как машинное зрение используется для решения различных промышленных задач, то в зависимости от того, какую именно задачу нужно решить, создаются специальные системы машинного зрения.

Типовые системы машинного зрения состоят из камер, ПО, процессоров, источников света, приложений программного обеспечения и различных датчиков.

Например, датчик определил, что деталь на конвейере нужно проверить, запустил камеру и сделал снимок этой детали. После этого изображение отправляется в компьютер, где программное обеспечение для машинного зрения обрабатывает полученную картинку.

После того, как изображение обработано, в зависимости от состояния детали программа пропускает или не пропускает деталь по конвейеру дальше. То есть, если деталь повреждена — программное обеспечение подаст сигнал устройству для её отклонения, остановит производство или предупредит человека о том, что есть деталь с дефектом.

2025: В России запущено производство матриц для систем машинного зрения и промышленных устройств

В октябре 2025 года ЦНИИ «Электрон» приступил к серийному производству новой модификации российской светочувствительной КМОП-матрицы с разрешением 4K. Продукция предназначена для современных систем машинного зрения, телевизионного наблюдения и промышленной автоматизации. Подробнее здесь.

2024: Как российские предприятия внедряют машинное зрение

Российские промышленные предприятия активно осваивают технологии машинного зрения, интегрируя их с искусственным интеллектом для повышения эффективности производства. О растущем интересе к этой сфере стало известно в октябре 2024 года из результатов исследования, проведенного Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ.

Согласно отчету, 78% из 2,3 тыс. опрошенных российских организаций проявляют интерес к продуктам на основе компьютерного зрения. Внедрение этих технологий происходит в несколько этапов и требует значительных инвестиций.

Как российские предприятия используют машинное зрение

Процесс интеграции машинного зрения начинается с установки специализированного оборудования. Предприятия используют IPv-камеры наружного видеонаблюдения и высокоскоростные камеры, способные снимать до 40 тыс. кадров в секунду. Современные устройства могут детектировать фракции до 1 микрометра, что позволяет контролировать состав материалов с высокой точностью.

Следующим этапом является настройка серверной инфраструктуры, которая обрабатывает большие массивы данных в виде фотографий высокого разрешения. Для снижения нагрузки на серверы применяются нейронные сети, которые анализируют только те снимки, где обнаружены отклонения от заданных параметров.

Заключительным этапом становится разработка и внедрение специального программного обеспечения, включающего модели машинного обучения и алгоритмы обработки изображений. Руководитель департамента систем машинного зрения и нейросетей Nord Clan Пётр Хвесюк отмечает, что для обучения нейросетей необходимо собрать минимум 50 тыс. фотографий, которые могут быть получены как в реальных условиях, так и синтезированы в лаборатории.

Стоимость внедрения технологий машинного зрения варьируется в зависимости от сложности проекта. По оценке эксперта ГК «Юзтех» Ильи Смирнова, базовое решение может обойтись в ₽8–15 млн, а персонализированное программное обеспечение — до ₽20 млн. Окупаемость таких проектов составляет около двух лет.^[2]

2022: Искусственный интеллект распознает изображения хуже человека

Искусственный интеллект распознает изображения хуже человека.

У компьютерного зрения нет тех физиологических особенностей, которые есть у человека, поэтому оно хуже распознает изображения. К такому выводу пришли ученые из ВШЭ и Московского политехнического университета. Об этом ВШЭ сообщила 7 сентября 2022 года. Подробнее здесь. .

2021: Эксперты по компьютерному зрению закрывают проекты из-за нехватки обучающих данных

Согласно новому исследованию компании Datagen, 99% команд специалистов в области компьютерного зрения столкнулись с необходимостью закрыть проекты с использованием машинного обучения из-за недостатка данных для обучения своих моделей. Более того, по той же причине все (100%) участники исследования были вынуждены отложить проекты. Об этом стало известно 27 декабря 2021 года.

Как выяснили исследователи, проблемы с обучающими данными носят самый разный характер и затрагивают команды специалистов в равной степени. Самыми главными проблемами являются недостаточная аннотация (48%), несоответствующий охват предметной области (47%) и дефицит данных (44%).

Нехватка надежных данных для обучения в конкретной предметной области усугубляется тем фактом, что в сфере компьютерного зрения не хватает четко определенных стандартов и передовых практик.

На вопрос о том, как собираются обучающие данные в их организациях, респонденты представили целую «сборную солянку» из различных источников и методологий. Синтетические или настоящие, собранные внутри организации или полученные из публичных наборов данные – как оказалось, для обучения моделей компьютерного зрения организации используют абсолютно все данные, независимо от их происхождения.

Тем не менее, команды специалистов в области компьютерного зрения, похоже, нашли решение проблемы в виде синтетических данных. 96% опрошенных уже используют синтетические данные для обучения своих моделей искусственного интеллекта. Однако качество, источник и доля используемых синтетических данных по-прежнему сильно различаются в зависимости от области, и только 6% команд в настоящее время используют исключительно синтетические данные.

Повсеместный переход на использование синтетических данных соответствует количеству новых прогнозов о том, что 2022 год станет прорывом для синтетических данных.

В online-опросе Datagen приняли участие 300 специалистов в области компьютерного зрения, представляющих 300 отдельных предприятий^[3].

2020: Компании начали заменять охранников на камеры с машинным зрением

27 апреля 2020 года стало известно, что розничные магазины, строительные и производственные компании начали оснащать свои помещения и площадки системами видеонаблюдения с искусственным интеллектом. Они следят за тем, носят ли посетители и сотрудники медицинские маски и соблюдают ли между собой дистанцию, как это требуется в связи с пандемией COVID-19. Устанавливать такие системы, стоимость которых достигает $1 тыс. в год, дешевле, чем иметь дополнительных охранников, считают участники рынка, опрошенные агентством Reuters.

Представители нескольких компаний сообщили, что видеонаблюдение с искусственным интеллектом позволит снять любые претензии, связанные с несоблюдением указаний органов здравоохранения и благополучия человека. При наличии такого решения не только посетители и сотрудники магазинов и других предприятий смогут увидеть, что правила безопасности соблюдаются в полной мере, но сделать это также смогут страховщики и регуляторы.

Розничные магазины, строительные и производственные компании начали оснащать свои помещения и площадки системами видеонаблюдения с искусственным интеллектом

Меньше всего мы хотим, чтобы губернатор закрыл всех нас просто потому, что никто не соблюдает предписанные рекомендации, — поделилась Джен Сьюрт (Jen Suerth), вице-президент чикагской строительной компании Pepper Construction. В апреле 2020 года она запустила «умное» видеонаблюдение на базе программного продукта SmartVid.io для отслеживания поведения рабочих.

Аналогичные технологии планируют внедрить производитель бриллиантов Samarth Diamond и владелец открытых торговых центров в США RPT Realty. Первая планирует использовать решение от Glimpse Analytics, вторая — RE Insight.

Заказчики уверены в возможностях технологии, потому что они уже использовали подобные инструменты для изучения покупателей, входящих в магазины, а также для обнаружения сотрудников на строительных площадках, которые пренебрегают базовыми правилами техники безопасности.^[4]

Как системы компьютерного зрения помогают контролировать качество продукции

Исследования рынка компьютерного зрения

2025: Прорыв в машинном зрении: ИИ научился видеть, как мозг

Международная группа ученых из Института фундаментальных наук (Южная Корея), Университета Ёнсе и Института Макса Планка (Германия) разработала новую технологию искусственного интеллекта, которая приближает машинное зрение к человеческому. Метод, получивший название Lp-Convolution, имитирует работу зрительной коры мозга и значительно повышает эффективность распознавания изображений. Об этом сообщили исследователи 23 апреля 2025 года.

Как пишет Institute for Basic Science, новая технология решает ключевые проблемы традиционных систем компьютерного зрения. В отличие от классических сверточных нейронных сетей (CNN), использующих фиксированные квадратные фильтры для анализа изображений, Lp-Convolution применяет гибкие фильтры, способные менять форму в зависимости от задачи. Это позволяет системе фокусироваться на наиболее значимых деталях изображения, подобно тому как это делает человеческий мозг.

Прорыв в машинном зрении: ИИ научился видеть, как мозг

Директор Центра познания и социальности IBS С. Джастин Ли пояснил, что люди легко выделяют важные объекты в сложных сценах — например, замечают знакомое лицо в толпе. Новая технология Lp-Convolution имитирует эту способность, позволяя искусственному интеллекту гибко фокусироваться на самых важных частях изображения аналогично человеческому мозгу.

Вместо традиционных жестких квадратных фильтров разработанная технология использует многомерное p-обобщенное нормальное распределение (MPND), создавая гибкие фильтры, напоминающие гауссову кривую, характерную для нейронных связей мозга. Такой подход дает возможность системе искусственного интеллекта выделять важные детали и игнорировать несущественную информацию, обрабатывая изображения значительно эффективнее.

В зрительной коре мозга нейроны образуют плавные связи с другими нейронами, окружающими их. Сила этих связей уменьшается по мере удаления от центра — это соответствует гауссову распределению и позволяет мозгу фокусироваться на центральной части изображения, одновременно учитывая контекст по краям. Lp-Convolution воспроизводит эту особенность биологического зрения.^[5]

2024

Рост числа промышленных предприятий, использующих машинное зрение, на 22% до 33 тыс.

К концу 2024 года технологии машинного зрения в России использовали 32 978 промышленных предприятий. Для сравнения, годом ранее такие решения применяли 27 034 компании. Таким образом, отмечен рост на 22%, о чем говорится в обзоре Strategy Partners, опубликованном 5 ноября 2025 года.

Проникновение машинного зрения среди промышленных предприятий в РФ по состоянию на 2020 год находилось на отметке 18,9%. К 2024-му это значение увеличилось до 41,6%, то есть, выросло более чем в два раза. Ключевыми драйверами сектора названы повышение доступности специализированного оборудования, а также активное импортозамещение программных и аппаратных решений.

Внедрение средств машинного зрения способствует сокращению доли ручного труда на производствах, снижению травматизма и уменьшению объемов брака (благодаря превентивной дефектоскопии). Кроме того, повышается пропускная способность производственных линий и увеличивается время безотказной работы. В исследовании определены шесть ключевых сценариев применения машинного зрения в России.

1. Дефектоскопический контроль

Специальные алгоритмы в реальном времени анализируют видеопоток, сегментируют и классифицируют микротрещины, деформации и загрязнения с точностью до 0,1 мм, гарантируя 100-процентное покрытие контрольных точек. Это способствует сокращению брака и повышению качества отгружаемой продукции.

2. Трекинг и количественный учет объектов

Речь идет об использовании стереокамер и алгоритмов многообъектного отслеживания для построения 3D-траектории продукции и материалов. Технология дает возможность определять незавершенное производство и пропускную способность, выявлять узкие места и оптимизировать логистические потоки.

3. Контроль соблюдения техники безопасности

Инструменты машинного зрения позволяют выявлять отсутствие средств индивидуальной защиты и нахождение сотрудников в опасных зонах, а также формировать сигналы тревоги. При этом возможна интеграция с комплексами MES (системы управления производственными процессами) и SCADA (программно-аппаратные платформы для диспетчерского управления и сбора данных) для автоматической остановки оборудования при нарушении требований безопасности.

4. Сбор и верификация визуальных данных

Возможно автоматическое считывание видеоряда: специальные алгоритмы определяют количество и состояние объектов, извлекают метаданные (штрих-коды, QR-коды, текст), обеспечивая полный учет партий и маршрутизацию продукции.

5. Гиперспектральный визуальный анализ

Камеры в составе систем машинного зрения помогают выявлять скрытые дефекты, химические аномалии и тепловые отклонения на ранних стадиях. Это позволяет прогнозировать коррозию и ухудшение качества до появления видимых повреждений.

6. Онлайн-самообучение систем

Речь идет о расширении массива данных и дополнительном обучении модели на новых изображениях в реальном времени. В результате, система адаптируется к изменениям освещения, углов обзора и новым изделиям без участия специалистов.

Заключение

В 2025 году, как ожидается, количество российских промышленных предприятий, использующих машинное зрение, достигнет 36 276. Стимулирующими факторами названы ускоренное тиражирование технологии на фоне роботизации ввиду усиления кадрового голода, стремление компаний наращивать операционную эффективность и развитие отечественных цифровых решений. Вместе с тем негативное влияние на отрасль могут оказать технологическое отставание России в аппаратной части и низкая зрелость законодательства в области автономии производства.^[6]

Объем российского рынка технологий компьютерного зрения за год достиг ₽22,6 млрд. Структура

Российский рынок компьютерного зрения достиг объема ₽22,6 млрд по итогам 2024 года. Разработчик решений по распознаванию лиц VisionLabs прогнозирует сохранение положительной динамики со среднегодовыми темпами роста на уровне 14%. Об этом сообщила пресс-служба VisionLabs 20 октября 2025 года.

В 2025 году объем рынка составит ₽25,76 млрд. К 2030 году показатель может достичь отметки ₽49,61 млрд, что почти вдвое превышает уровень 2024 года. По итогам 2024 года более половины всего рынка — 53% — приходится на три крупных сегмента:

системы видеоаналитики — ₽4,83 млрд;
технологии оптического распознавания символов и интеллектуальной обработки документов (OCR/IDP) — ₽3,7 млрд;
проекты «безопасного города» — ₽3,5 млрд.

Годовой объем рынка технологий компьютерного зрения в России составил 22,6 миллиарда рублей

На российском рынке компьютерного зрения доминируют решения для анализа видеопотоков. Системы видеонаблюдения, программы «безопасного города» и транспортная отрасль суммарно формируют около 51% выручки. Данные показатели подтверждают высокую востребованность технологий анализа видеопотоков и ситуационной аналитики.

Государственный сектор остается ключевым источником спроса на технологии компьютерного зрения. Программа «безопасного города», проекты в сфере транспортной безопасности и биометрии генерируют около ₽7,85 млрд выручки, что составляет 35% рынка. В биометрическое направление входят системы контроля и управления доступом по биометрии, построение коммерческой биометрической системы и подключение к Единой биометрической системе.

Промышленность занимает значимую позицию среди отраслей-потребителей технологий компьютерного зрения с объемом ₽2,27 млрд. Решения применяются для контроля дефектов на производстве, соблюдения регламентных операций и автоматического фотоконтроля.

Розничная торговля демонстрирует объем потребления ₽1,4 млрд. В этом сегменте технологии используются для анализа эффективности выкладки товаров, мониторинга персонала и оптимизации работы кассовых узлов.

Объем мирового рынка оборудования для «зрения» роботов за год достиг $3,2 млрд

По итогам 2024 года затраты на глобальном рынке систем машинного зрения для роботов составили $3,2 млрд. Более трети от общемировых расходов пришлось на североамериканский регион. Соответствующие данные отражены в исследовании Fortune Business Insights, результаты которого обнародованы 25 сентября 2025 года.

Одним из основных драйверов отрасли аналитики называют внедрение автоматизации на производствах и развитие концепции «Индустрия 4.0» (четвертая промышленная революция). Применение машинного зрения на предприятиях позволяет сократить количество дефектов и повысить эффективность выпуска продукции. По данным PatentPC, такие системы снижают уровень ошибок при проверках более чем на 90% по сравнению с ручным контролем, поскольку минимизируется влияние человеческого фактора.

Пандемия COVID-19 ускорила расширение рынка оборудования для «зрения» роботов. В условиях жестких карантинных ограничений компании по всему миру начали более активно внедрять средства автоматизации и роботизированные комплексы, что спровоцировало рост спроса на компоненты для машинного зрения.

Значительное влияние на отрасль оказывает искусственный интеллект. Нейросети позволяют роботам анализировать визуальную информацию, поступающую от камер, и реагировать на изменения обстановки, а также оптимизировать свои действия в зависимости от ситуации. Благодаря генеративным моделям и обучению на основе огромных массивов данных возможности современных роботов вышли на качественно новый уровень. ИИ помогает машинам ориентироваться в пространстве и принимать решения в режиме реального времени. Кроме того, ИИ позволяет прогнозировать события, что повышает эффективность работы роботов в различных условиях. С помощью ИИ системы машинного зрения в процессе контроля качества продукции могут выявлять небольшие дефекты и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды, что приводит к снижению количества ложных срабатываний и минимизирует вероятность пропуска бракованных изделий.

Еще одним стимулирующим фактором названы технологические достижения. Разработчики постоянно улучшают характеристики компонентов и внедряют передовые решения, включая 3D-камеры. Благодаря этому системы машинного зрения становятся все более точными и функциональными.

По сфере применения рынок сегментирован на автомобилестроение, электронику и электротехнику, продукты питания и напитки, металлургию и машиностроение, логистику и др. В 2024 году автомобильный сегмент занял наибольшую долю — 29% в денежном выражении. Вместе с тем самые высокие темпы роста фиксируются в области металлургии и машиностроения. В зависимости от выполняемых задач выделяются такие направления, как сварка и пайка, упаковка и паллетирование, обработка материалов, сборка, контроль качества, резка, прессование, удаление заусенцев, покраска и пр. Наибольшую выручку обеспечил сегмент обработки материалов. С географической точки зрения лидирует Северная Америка с 37,8%, или $1,21 млрд. Значимыми отраслевыми игроками в глобальном масштабе названы:

Cognex;
Keyence;
Fanuc;
ABB Group;
Sick AG;
Teledyne Dalsa;
Omron;
Basler AG;
Hexagon AB;
Qualcomm Technologies;
Yaskawa Electric;
Universal Robots;
Industrial Vision Systems;
Motion Technique India;
OnRobot US;
Servo-Robot;
Vision Robotic India;
ViTrox Corporation Berhad;
Nikon;
Mech-Mind Robotics.

Аналитики Fortune Business Insights полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (CAGR) составит 10,1%. В результате, к 2032 году расходы могут увеличиться до $6,83 млрд.^[7]

Объем мирового рынка компьютерного зрения за год достиг $17,84 млрд

В 2024 году затраты на глобальном рынке компьютерного зрения составили $17,84 млрд. Более трети от этой суммы пришлось на североамериканский регион. Такие данные приводятся в исследовании Fortune Business Insights, результаты которого опубликованы 4 августа 2025 года.

Одним из основных драйверов отрасли является стремительное развитие искусственного интеллекта. Нейросети способны с высокой скоростью анализировать огромные массивы данных из различных источников, повышая эффективность работы систем машинного зрения и расширяя область применения соответствующих инструментов. В число наиболее востребованных задач входит классификация изображений: такие средства позволяют компьютерам распознавать изображения и точно определять, к какой категории они относится. Компьютерное зрение также используется для обнаружения и отслеживания объектов в промышленных и производственных процессах с целью управления автономными системами и мониторинга производственных линий.

В исследовании отмечается, что многие организации внедряют ИИ для автоматизации процессов и повышения эффективности. Машинное зрение позволяет анализировать изображения и извлекать метаданные для бизнес-аналитики, что открывает дополнительные возможности в плане получения прибыли и оптимизации операций. В частности, в обрабатывающей промышленности эти системы могут использоваться для проверки качества продукции и обнаружения дефектов. Компьютерное зрение помогает проверять личность сотрудников с помощью автоматического распознавания лиц.

Положительное влияние на рынок оказывает развитие самоуправляемых транспортных средств. Компьютерное зрение используется для распознавания объектов в реальном времени и построения 3D-карт с помощью многочисленных бортовых камер. Такая система способна анализировать изображения и идентифицировать других участников дорожного движения, знаки, пешеходов или препятствия. Кроме того, компьютерное зрение применяется для мониторинга состояния водителя: например, выявляются признаки рассеянности, усталости и сонливости в зависимости от положения головы, движений глаз и верхней части тела.

Сдерживающим фактором авторы исследования называют высокую стоимость передовых аппаратных компонентов, таких как камеры высокого разрешения и графические процессоры. Кроме того, внедрение компьютерного зрения сопряжено со значительными расходами на программные лицензии и техническую поддержку.

В зависимости от области применения рынок сегментирован на распознавание лиц, классификацию изображений, обнаружение объектов, отслеживание объектов и др. В 2024 году наибольшую долю выручки обеспечило первое из перечисленных направлений — 27,4%. По отраслевому признаку выделяются автомобилестроение, производство, здравоохранение, розничная торговля, сельское хозяйство, логистика и другие сферы: лидирует производственный сектор. С географической точки зрения наибольшую долю занимает Северная Америка — 34,6%, или $6,18 млрд. В глобальном масштабе значимыми игроками названы:

Microsoft;
Ricoh;
Basler;
Cognex;
Omron;
Intel;
Nvidia;
alwaysAI;
Matroid;
Cogniac;
Clarifai;
Huawei;
Axis Communications;
TechSee;
Qualcomm Technologies;
Teledyne Vision Solutions;
Allied Vision Technologies;
Texas Instruments.

Аналитики Fortune Business Insights полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (величина CAGR) на рассматриваемом рынке составит 15,9%. В результате, к 2032 году расходы могут увеличиться до $58,33 млрд.^[8]

Объем мирового рынка модулей для машинного зрения за год достиг $2,93 млрд

В 2024 году расходы на глобальном рынке модулей для машинного зрения составили $2,93 млрд. Примерно треть от общемировых затрат пришлась на североамериканский регион. Об этом говорится в обзоре Fortune Business Insights, опубликованном 14 июля 2025 года.

В исследовании учитываются так называемые датчики динамического видения (Dynamic Vision Sensor, DVS) — специальные изделия, которые применяются в событийных камерах. Традиционные камеры во время съемки видео собирают информацию через равные промежутки времени, опрашивая сразу все пиксели и записывая показания интенсивности света, полученные за этот промежуток. Устройства на основе DVS фиксируют только изменения в сцене: каждый пиксель событийной камеры способен независимо от других генерировать сигнал в тот момент, когда вариация интенсивности светового потока, падающего на него, превысит определенное пороговое значение.

Глобальный рынок компонентов для систем машинного зрения вырос до $2,93 млрд за год

Эта технология обладает такими преимуществами, как низкая задержка, высокая скорость работы и небольшое энергопотребление (в рабочем режиме энергия затрачивается только на передачу информации с тех пикселей, на которых произошло изменение яркости). Датчики DVS применяются во многих областях, включая автомобилестроение, здравоохранение, энергетику и коммунальное хозяйство, промышленность, аэрокосмическую и оборонную отрасли.

Одним из ключевых драйверов рынка аналитики называют растущий спрос на системы машинного зрения, способные функционировать в реальном времени с малой задержкой. В частности, автономные транспортные средства используют такие изделия для навигации и мгновенного принятия решений в условиях быстро меняющейся дорожной обстановки: это критически важно для обеспечения безопасности и эффективности автономного вождения. В сфере промышленной автоматизации адаптивные и энергоэффективные системы машинного зрения помогают повысить безопасность и оптимизировать процессы: модули DVS позволяют оборудованию отслеживать те или иные изменения и реагировать на них в режиме реального времени, обеспечивая предиктивное обслуживание и минимизируя время простоя.

Положительное влияние на рынок оказывают технологические достижения. Внедрение искусственного интеллекта значительно улучшает возможности интерпретации данных и принятия решений. Модели генеративного ИИ способны обрабатывать и моделировать сложные визуальные сценарии, позволяя DVS-системам прогнозировать поведение объектов и повышать точность отслеживания движения. Набирает обороты интеграция DVS с периферийными устройствами в таких сферах, как интеллектуальное видеонаблюдение и автономная навигация.

Аналитики сегментируют рынок на оборудование, программное обеспечение и услуги. В 2024 году наибольшую долю выручки обеспечило первое из перечисленных направлений. Самые высокие продажи при этом зафиксированы в автомобильной отрасли. С географической точки зрения лидирует Северная Америка, на которую пришлось 33,8% мировой выручки, или $0,99 млрд. В глобальном масштабе значимыми игроками названы:

Prophesee;
Sony;
Samsung;
Qualcomm;
SynSense;
BrainChip;
Terranet;
RoboSense;
Framos;
Infineon;
STMicroelectronics;
Onsemi;
Canon;
NEC.

В 2025 году продажи модулей для машинного зрения, как ожидается, составят $3,3 млрд. Аналитики Fortune Business Insights полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (показатель CAGR) окажется на уровне 13,3%. В результате, к 2032 году затраты могут увеличиться до $7,9 млрд.^[9]

Рост объема мирового рынка машинного зрения и роботизированных систем с визуальным управлением на 9% до $15,44 млрд

В 2024 году затраты на глобальном рынке машинного зрения и роботизированных систем с визуальным управлением достигли $15,44 млрд. Показатель предыдущего года, когда расходы в данной сфере оценивались в $14,21 млрд, превышен на 9%. Об этом говорится в исследовании Market Research Future, с результатами которого TAdviser ознакомился в середине января 2025 года.

Одним из ключевых драйверов рассматриваемой отрасли аналитики называют быстрое развитие технологий автоматизации. Предприятия по всему миру стремятся улучшить эффективность работы и сократить производственные издержки. Средства машинного зрения обеспечивают точный контроль качества и распознавание дефектов. При этом минимизируется вмешательство сотрудников предприятий. В результате, повышается продуктивность производственных линий и устраняется человеческий фактор. Это особенно важно в таких секторах, как автомобилестроение, электроника, потребительские товары и фармацевтика, где точность и надежность производственных процессов имеют первостепенное значение.

Стимулирующее воздействие на отрасль также оказывают достижения в области искусственного интеллекта и глубокого обучения. Эти инструменты расширяют возможности систем машинного зрения, позволяя им справляться с комплексными задачами, которые ранее было сложно или невозможно автоматизировать. ИИ помогает осуществлять более точный и быстрый анализ изображений в различных условиях. По мере развития технологий машины получают возможность выполнять операции, требующие высокой остроты зрения, например, выявлять мельчайшие дефекты в продуктах на производственной линии с большей эффективностью.

Растущее использование робототехники в различных секторах является еще одним важным драйвером для рынка машинного зрения. Предприятия из таких отраслей, как сельское хозяйство, логистика и здравоохранение, все чаще используют роботов для различных приложений. Кроме того, растет внедрение коллаборативных роботов, или коботов, которые могут работать вместе с людьми.

Авторы отчета выделяют четыре ключевых сегмента на рассматриваемом рынке: контроль качества; навигация; идентификация и инспекция; измерение и определение размеров. В 2023 году затраты по этим направлениям составили соответственно $3,56 млрд, $3,1 млрд, $4,23 млрд и $3,32 млрд. Среди значимых игроков отрасли названы:

Slamcore;
National Instruments;
Keyence;
Datalogic;
Sick AG;
Advantech;
Flir Systems;
Amnon Automotive;
Cognex;
Microchip Technology;
Basler;
Teledyne Technologies;
Linefollower;
Omron;
Euresys.

В географическом плане лидирует Северная Америка с результатом $5,25 млрд по итогам 2023 года: в этом регионе сосредоточены многие крупные предприятия с передовыми сборочными и производственными линиями, на которых применяются системы машинного зрения. На втором месте располагается Европа с затратами на уровне $4 млрд, а замыкает тройку Азиатско-Тихоокеанский регион с $3,5 млрд. Южная Америка обеспечила вклад в размере $0,75 млрд, Ближний Восток и Африка — примерно $0,71 млрд.

В целом, как отмечается, сложившаяся на рынке ситуация указывает на устойчивую траекторию роста, обусловленную технологическими достижениями, потребностями в автоматизации и необходимостью контроля качества продукции в различных секторах. Аналитики Market Research Future полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (показатель CAGR) составит 8,65%. В результате, к 2032 году затраты в глобальном масштабе могут увеличиться до $30 млрд.^[10]

2023: Объем мирового рынка камер с компьютерным зрением за год вырос до $7,41 млрд

В 2023 году продажи камер с компьютерным зрением в глобальном масштабе достигли $7,41 млрд. Для сравнения, годом ранее объем рынка оценивался в $6,14 млрд. Таким образом, зафиксирован рост на уровне 20%. Об этом говорится в исследовании Market Research Future, результаты которого опубликованы в начале ноября 2024 года. Подробнее здесь.