ロボットビジョンのグローバル市場規模は2028年までに40億米ドル、年平均成長率9.1%を記録する見込み
ロボットビジョン市場は、2023年の26億米ドルから2028年には40億米ドルに成長し、年平均成長率は9.1%を記録する見込みです。ロボットビジョン市場を牽引する主な要因は、産業における自動化と品質検査のニーズの高まりと、ロボットシステムが再プログラミングなしで複数のタスクを実行できるようにする3Dビジョンシステムの機能です。
市場動向
促進要因 ロボットビジョンにおけるスマートカメラの使用の増加
スマートカメラはコンパクトで、高度に統合され、簡単にプログラムできます。より複雑なPCベースのビジョンシステムに代わる魅力的な選択肢を提供します。しかし、MIPIインターフェース、画像前処理、さらにはオンボードFPGAでビデオストリームをデコードするためのIPコアを備えた高機能組み込みカメラの出現により、組み込みシステムはその境界線を曖昧にしつつあります。スマートカメラは、原則として、より多くの処理能力を搭載しています。さらに、システムストレージ、デジタルI/O、および標準的な産業用通信インターフェースを、多くの場合、堅牢なスタンドアロン筐体に内蔵していることが特徴です。
自己完結型のビジョンソリューションとして、スマートカメラはPCベースのシステムよりも迅速な統合と簡単なプログラミングが可能です。また、低価格で費用対効果の高いソリューションを提供する傾向があります。スマートカメラシステムは、過酷な産業環境にも最適です。工場の床が散らかっていたり、作業スペースが不規則に消毒されていたり、汚れた埃っぽい環境に代表されるような業種には、スマートカメラが適しています。また、製薬や食品・飲料製造は、スマートカメラ技術をいち早く採用しています。
高速データ処理のための統合プロセッサに加えて、スマートカメラは使いやすいソフトウェアを持っています。スマートカメラは、プロセッサや照明などの外部コンポーネントがカメラに内蔵されているため、統合や設定に必要な労力を削減します。また、全体的なコストも削減できます。したがって、スマートカメラは、ハードウェアとソフトウェアが緊密に統合された設計により、ロボットビジョンシステムの普及を促進します。
阻害要因 ロボットビジョンシステムの認知度の低さ
ロボットビジョンシステムに関する認知度が低いため、発展途上国では広く採用されていません。例えば、インドでは、産業用ロボットは主に自動車や金属などの重要な産業に導入されています。そのため、3D ビジョンシステムは主に工業生産工程で使用され、2D ビジョンシステムの普及率は低くなっています。ロボットビジョンシステムの利用を促進するためには、エンドユーザーにその利点を知ってもらう必要があります。また、ロボットビジョンシステムは時間の経過とともに手頃な価格になってきており、スマートカメラや堅牢なソフトウェアパッケージの増加により、ビジョンシステムは幅広いユーザーにとってより身近なものになってきています。ビジョンシステムを効果的にプログラミングできる熟練工も不足しています。若い世代は、製造業を汚く危険な仕事だと考えています。発展途上国の場合、この問題はさらに増幅されます。北米やヨーロッパでは、ロボットビジョン企業がエンジニアを大学に派遣し、製造業における最新のビジョンシステムソリューションの利点を紹介しています。このような活動により、産業界と教育機関の連携は改善されましたが、ロボットビジョンの専門家の人材不足は依然として蔓延しています。
機会： ロボットビジョンシステムのカスタマイズの増加
ロボットビジョンの需要が高まるにつれ、カスタマイズのニーズも世界的に高まっています。ロボットビジョンシステムはカスタマイズされ、エンドユーザーに提供されます。自動車組立、食品包装、医療機器製造、医薬品製造は、最先端のロボットビジョン技術をいち早く採用した業界です。これらの業界では、高品質な製品を求める顧客の高まる需要に応えるため、カスタマイズされたロボットビジョンシステムが強く求められています。過去 10 年間で、製造業はますます柔軟でカスタマイズ可能な自動化プラットフォームを利用するようになり、大量または少量の注文のニーズを満たし、競争の激しい製造環境で長期的に生き残ることを確実にしています。この傾向により、協働ロボット（品質検査を含む様々な作業を人間と一緒に安全に行うように設計された低価格の産業用ロボットプラットフォーム）は、ここ数年でニッチ製品の地位から成長しました。例えば、Sick Ag社（ドイツ）は、業務に合わせてカスタマイズ可能な2Dおよび3Dビジョンセンサーを提供しています。これらはすぐに使えるソリューションで、ビジョンやプログラミングの専門家でなくても簡単に構成でき、アプリケーションを解決するために変更することもできます。
同様に、Cotmac Electronics はコグネックスの認定ソリューションパートナー（ASP）です。Cotmacは、機械に見る力を与えるビジョンベースの検査、ガイダンス、識別システムをカスタマイズして提供しています。画像処理システムは、工程エラーを早期に検出し、出荷品に欠陥がないことを確認し、廃棄部品を削減します。これらのシステムは頑丈で使いやすく、信頼性が高く、効率的です。Cotmacは、ロボティクスとインテリジェントなマテリアルハンドリングシステムを通じて、工程速度と位置決めを正確に一致させる生産の最適化を支援します。このように、カスタマイズされたロボットビジョンシステムの採用が増加していることが、市場の成長を促進すると考えられます。
課題 複雑な検査タスクのプログラミング
ロボットビジョンシステムは、主にステップバイステップのフィルタリングとルールベースのアルゴリズムを利用して、対象部品の偏差や欠陥を検出します。一貫性があり、よく製造された特徴であれば、このようなアルゴリズムは妥当な精度で確実に動作します。しかし、欠陥や例外の数が増えるにつれて、新たな異常を考慮するようにロボットビジョンをプログラムすることが困難になります。このような課題では、アルゴリズム通りに対象物を識別できないことがあり、プロセス全体に影響を及ぼします。例えば、食品・飲料業界では、ポテトチップス製造中にロボットビジョンシステムが腐ったジャガイモを認識しなかった場合、準備された製品の無駄、時間消費など、製造プロセス全体に影響を与えます。ビジョンシステムでは、スケール、回転、姿勢の歪みなどの要因による部品のばらつきに多少の許容範囲があります。複雑な表面テクスチャや不適切な照明による画像の歪みは、この課題にさらに拍車をかけます。機能的な異常はロバストプログラミングによって正確に検出することができますが、視覚的な異常や外観的な異常はビジョンシステムで区別することが難しい場合が多くあります。そのため、ロボットビジョンシステムは、偏差や予測不可能な欠陥を含む複雑な検査をプログラムし、長期間にわたって維持することは困難です。しかし、現在開発されている画像処理システム用のAIベースのソフトウェア・ソリューションは、これらの課題のいくつかを解決することが期待されています。
部品サプライヤーやシステムインテグレーターは、生産活動の減少を目の当たりにしてきました。その結果、OEMはより必要不可欠な部品を必要としています。下図は、ロボットビジョンのエコシステムを示しています。
3Dビジョンシステム分野は予測期間2023-2028年に最も高いCAGRで成長
3Dビジョンシステムの拡大を後押ししているのは、さまざまな要因の融合です。ハードウェア、センサー、イメージング技術の技術革新により、精度が向上し、価格も手頃になりました。これらのシステムの多用途性は、ロボット工学、製造、ヘルスケア、エンターテイメントなど、業界を横断する多様なアプリケーションに反映されています。自動化、安全性の向上、セキュリティに対する需要が、3Dビジョン・システムの採用をさらに後押ししています。機械学習技術の進歩も、複雑な視覚データの理解と解釈を強化する上で極めて重要な役割を果たしています。継続的な技術革新により、この分野のさらなる成長の可能性は計り知れません。
予測期間2023-2028年に最も高いCAGRで成長するソフトウェアセグメント。
予測期間中、最も高いCAGRで成長するのはソフトウェアセグメント。ディープラーニングによってロボットが物体を認識できるようになるため、ロボットビジョンソフトウェアにAIを統合することが、予測期間中のソフトウェア向けロボットビジョン市場の成長を促進する見込み。ディープラーニングベースのビジョンソフトウェアは、人間の介入を最小限に抑え、製造業における許容可能な製品のばらつきや欠陥を区別することで、リアルタイムのソリューションを提供します。
食品・飲料産業は予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込み。
ロボットビジョンは食品・飲料業界に革命をもたらし、著しい成長を遂げています。ロボットは、高度なカメラと画像処理アルゴリズムを活用することで、視覚的に環境を認識・理解することができます。この技術は、品質検査、包装、仕分け、ピックアンドプレース作業、食品安全、トレーサビリティ、さらには業界内の自律走行車にまで応用されています。効率性の向上、製品品質の強化、安全基準の改善により、ロボットビジョンは食品と飲料の未来を再形成し、前例のない進歩と可能性への道を開きます。
アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGRで成長
アジア太平洋地域はロボットビジョンの最大市場であり、世界で最も急速に経済成長している地域の一つです。アジア太平洋地域は、ほとんどの産業の製造拠点と考えられているため、ロボットビジョン市場に大きな成長機会をもたらすと期待されています。中国は、産業用ロボットやビジョンシステムを含むすべての新興技術にとって潜在的な市場です。日本や韓国など、アジア太平洋地域の他の国々の製造業の規模が大きいことも、この地域の市場成長に貢献しています。
主要企業
ロボットビジョン市場のプレーヤーは、製品投入、提携、パートナーシップ、買収など、さまざまな有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化しています。主な参入企業は、Cognex Corporation（米国）、Basler AG（ドイツ）、オムロン株式会社（日本）、National Instruments Corporation（米国）、株式会社キーエンス（日本）、Teledyne DALSA（カナダ）、Sick AG（ドイツ）、Torvidel AS（ノルウェー）、Hexagon AB（スウェーデン）、Advantech（台湾）、Yaskawa America, Inc.（日本）、ISRA VISION（ドイツ）、ファナック株式会社（日本）、ABB（スイス）、Qualcomm Incorporated（米国）です。
この調査には、ロボットビジョン市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。
本レポートでは、ロボットビジョン市場を、提供物、製品タイプ・コンポーネント別、設置タイプ用途、地域別に分類しています。
セグメント
サブセグメント
タイプ別
2Dビジョンシステム
3Dビジョンシステム
コンポーネント別
ハードウェア
カメラ
可視
可視+赤外線
照明
光学機器
プロセッサーとコントローラー
フレームグラバー
その他
ソフトウェア
従来のソフトウェア
ディープラーニング・ソフトウェア
産業別
自動車
電気・電子
化学、ゴム、プラスチック
金属・機械
食品・飲料
精密工学・光学
医薬品・化粧品
その他
地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
韓国
台湾
インド
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
中東・アフリカ
南米
2023年5月、コグネックスはAdvantage 182ビジョンシステムを発表しました。この最先端システムは、位置特定、分類、検査などの複雑な作業を効率化するために精密に設計されています。このソリューションは、マシンビジョン機能、バーコード読み取り機能、高度なエッジ学習技術を統合しています。これらの高度な機能により、Advantage 182 は、必要不可欠な有無検出や追跡機能から、特殊なアライメント作業や総合的なカラー検査まで、さまざまなアプリケーションの自動化を可能にします。
2023年4月、産業用ロボットのリーダーとして知られるコグネックスコーポレーションは、In-Sight 3800ビジョンシステムを発表しました。この先進的なシステムは、高速生産ラインに対応するように設計されています。In-Sight 3800は、包括的なビジョンツール、優れた画像処理能力、適応性の高いソフトウェアにより、さまざまな検査アプリケーションにシームレスに統合されたソリューションを提供します。
2023年3月、テレダイン社はSapera Vision Software Edition 2023-03を発表しました。テレダインDALSAのサペラビジョンソフトウェアは、画像取得、制御、画像処理、人工知能機能のための信頼性の高い機能を提供し、一流のマシンビジョンアプリケーションの作成、進歩、実装を可能にします。最新のアップデートには、AIトレーニンググラフィカルツールAstrocyte 1.40の改良と、画像処理およびAIライブラリツールSapera Processing 9.40の強化が含まれます。
【目次】
1 はじめに （ページ – 31）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 対象と除外
1.4 調査範囲
1.4.1 対象市場
図1 ロボットビジョン市場のセグメンテーション
1.4.2 考慮した年数
1.5 通貨
1.6 制限
1.7 利害関係者
1.8 変化のまとめ
1.8.1 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ – 35)
2.1 調査データ
図2 ロボットビジョン市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主な二次資料のリスト
2.1.1.2 二次ソースからの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次データの内訳
2.1.2.2 一次資料からの主要データ
2.1.3 二次調査および一次調査
2.1.3.1 主要業界インサイト
2.2 市場規模の推定
図3 市場規模推定方法（供給側）：ロボットビジョン市場の収益
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出アプローチ
図4 市場規模推計手法：ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模算出手法
図5 市場規模推計手法：トップダウンアプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図6 市場の内訳とデータの三角測量
2.4 調査の前提
図7 調査の前提条件
2.5 景気後退の影響を分析するアプローチ
2.6 リスク評価
表1 限界と関連リスク
3 経済サマリー（ページ – 45）
図 8 2028 年には 2 次元ビジョンシステム分野がより大きな市場シェアを占める
図 9 予測期間中に市場をリードするのはハードウェア分野
図 10 予測期間中、食品・飲料分野が最も高い CAGR を示す
図11 アジア太平洋地域のロボットビジョン市場が予測期間中に最も高いCAGRを示す
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 49)
4.1 ロボットビジョン市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 12 様々な産業における自動化需要の増加がロボットビジョン市場に有利な機会を創出
4.2 ロボットビジョン市場、タイプ別
図 13：予測期間中、3D ビジョンシステム分野がより高い CAGR を示す
4.3 ロボットビジョン市場、コンポーネント別
図 14 2028 年にはハードウェア分野がより大きな市場シェアを獲得
4.4 ロボットビジョン市場：産業別
図15：予測期間中、電気・電子分野が市場を支配
4.5 ロボットビジョン市場：地域別
図16 アジア太平洋地域が2023年に最大の市場シェアを占める
4.6 ロボットビジョン市場：国別
図17 2023年から2028年にかけてロボットビジョン市場で最も高いCAGRを示すのはインド
5 市場概観（ページ数 – 52）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 18 ロボットビジョン市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 自動ロボットビジョンシステムによる品質検査ニーズの高まり
5.2.1.2 産業用ロボットにおける3Dビジョンシステムの利用の増加
5.2.1.3 産業分野での安全性と高品質製品に対する需要の増加
5.2.1.4 ロボットビジョンシステムにおけるスマートカメラの使用の増加
図 19 ロボットビジョン市場：促進要因とその影響
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 高い設置コスト
5.2.2.2 異なるアプリケーションへの適応性が低い
5.2.2.3 ロボットビジョンシステムに関する認知度の低さ
図 20 ロボットビジョン市場：阻害要因とその影響
5.2.3 機会
5.2.3.1 産業自動化を促進する政府主導の取り組み
表 2 政府主導の産業オートメーションへの投資の概要
5.2.3.2 ロボットビジョンシステムへのAIとディープラーニング技術の統合
5.2.3.3 ロボットビジョンシステムのカスタマイズ
図21 ロボットビジョン市場：ビジネスチャンスとその影響
5.2.4 課題
5.2.4.1 ロボットビジョンシステムの製造の難しさ
5.2.4.2 複雑な検査タスクのプログラミング
図 22 ロボットビジョン市場：課題とその影響
5.3 バリューチェーン分析
図23 ロボットビジョン市場：バリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
図24 ロボット画像処理市場：エコシステム分析
表3 ロボットビジョン市場：エコシステム分析
5.5 価格分析
5.5.1 主要3社が提供するロボットビジョンシステムコンポーネントの平均販売価格（ASP）
図 25 主要 3 社が提供するロボットビジョンシステムコンポーネントの平均販売価格(asp)
表4 主要3社によるロボットビジョンシステムコンポーネントの平均販売価格(USD)
表5 光学部品の地域別平均販売価格（米ドル
5.6 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図26 ロボットビジョン市場におけるプレイヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.7 技術分析
5.7.1 3Dビジョンシステム
5.7.2 ハイパースペクトルイメージング
5.7.3 ロボットビジョンシステムにおける人工知能（AI）
5.7.4 ロボットビジョンシステムにおける液体レンズ
5.7.5 4Dビジョンシステム
5.8 ポーターの5つの力分析
表6 ロボットビジョン市場：ポーターの5つの力分析
5.8.1 新規参入の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 供給者の交渉力
5.8.4 買い手の交渉力
5.8.5 競合の激しさ
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 27 上位 3 業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表7 上位3産業の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響度(%)
5.9.2 購入基準
図 28 上位 3 業種の主な購買基準
表 8 上位 3 業種の主な購買基準
5.10 ケーススタディ分析
5.10.1 多用途で変化し続ける作業環境におけるロボットパスの更新プロセスを簡素化するために、aplv (Automated Part Location and Verification)システムを開発したaerobotix社。
5.10.2 MWES ENGINEERED SYSTEMS 社は、バキュームグリッパーを装備した 2 台の壁掛け式カワサキ RS007L ロボットを開発。
5.10.3 Varta 社が Visionpro 3d を使用して高速生産と製品品質を実現
5.11 貿易分析
図 29 HS コード 852580 の主要国別輸入データ（2018～2022 年）（百万米ドル
図30 HSコード852580の輸出データ（主要国別、2018-2022年）（百万米ドル
5.12 特許分析
図31 過去10年間の特許出願件数が多い上位10社
図 32 ロボットビジョン市場：特許分析
表9 過去10年間の特許所有者上位20社
5.12.1 主要特許リスト
5.13 主要会議とイベント（2023～2024年
表10 ロボットビジョン市場：会議・イベント一覧
5.14 規制
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の団体
表11 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表12 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表14行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.15 標準
5.15.1 インターフェース／接続性
5.15.1.1 GigEビジョン
5.15.1.2 USB3ビジョン
5.15.1.3 CoaXPress (CXP)
5.15.2 カメラ
5.15.2.1 emva 1288
5.15.2.2 astm e57
5.15.3 レンズ
5.15.3.1 日本インダストリアルイメージング協会（JIAA）
5.15.4 プログラミングインターフェース
5.15.4.1 GenICam
表 15 ロボットビジョン市場：規制分析
6 ロボットビジョン市場：用途別（ページ番号 – 86）
6.1 導入
図 33 ロボットビジョン市場：デプロイメント別
6.2 ロボット誘導システム
6.2.1 ロボット・ガイダンス・システムの使用を支える、あらゆるサイズと形状の物体の操作と組み立て能力
6.3 ロボットセル
6.3.1 ターゲットの位置や向きが明確なタスクへの採用が増加し、ロボットセルの需要を牽引
7 ロボットビジョン市場, 検出アルゴリズム別 (ページ数 – 88)
7.1 はじめに
図 34 ロボットビジョン市場：検出アルゴリズム別
7.2 輪郭ベース
7.3 相関ベース
7.4 特徴抽出
7.5 点群
…
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レポートコード： SE 4176