1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定手法
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバルマシンビジョン市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 製品別市場区分
5.5 構成要素別市場区分
5.6 用途別市場区分
5.7 産業別市場区分
5.8 地域別市場区分
5.9 市場予測
5.10 SWOT分析
5.10.1 概要
5.10.2 強み
5.10.3 弱み
5.10.4 機会
5.10.5 脅威
5.11 バリューチェーン分析
5.12 ポーターの5つの力分析
5.12.1 概要
5.12.2 購買者の交渉力
5.12.3 供給者の交渉力
5.12.4 競争の度合い
5.12.5 新規参入の脅威
5.12.6 代替品の脅威
5.13 価格分析
6 製品別市場分析
6.1 ビジョンシステム
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 カメラ
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 その他
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
7 構成要素別市場分析
7.1 ハードウェア
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 ソフトウェア
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 用途別市場分析
8.1 位置決め
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 識別
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 検証
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 計測
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 欠陥検出
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 その他
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
9 産業別市場分析
9.1 エレクトロニクス・半導体
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 自動車
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 医療・製薬
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 食品・包装・印刷
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 セキュリティ・監視
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
9.6 高度道路交通システム(ITS)
9.6.1 市場動向
9.6.2 市場予測
9.7 その他
9.7.1 市場動向
9.7.2 市場予測
10 地域別市場分析
10.1 アジア太平洋地域
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 欧州
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 北米
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 中東・アフリカ
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
10.5 ラテンアメリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 市場予測
11 競争環境
11.1 市場構造
11.2 主要企業
11.3 主要企業プロファイル
11.3.1 コグネックス・コーポレーション
11.3.2 バスラーAG
11.3.3 オムロン株式会社
11.3.4 ナショナルインスツルメンツ社
11.3.5 キーエンス株式会社
11.3.6 ソニー株式会社
11.3.7 テレダイン・テクノロジーズ社
11.3.8 テキサス・インスツルメンツ社
11.3.9 アライドビジョン・テクノロジーズ社
11.3.10 インテル社
11.3.11 バウマー・オプトロニック社
11.3.12 Jai A/S
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Machine Vision Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Breakup by Product
5.5 Market Breakup by Component
5.6 Market Breakup by Application
5.7 Market Breakup by Industry
5.8 Market Breakup by Region
5.9 Market Forecast
5.10 SWOT Analysis
5.10.1 Overview
5.10.2 Strengths
5.10.3 Weaknesses
5.10.4 Opportunities
5.10.5 Threats
5.11 Value Chain Analysis
5.12 Porters Five Forces Analysis
5.12.1 Overview
5.12.2 Bargaining Power of Buyers
5.12.3 Bargaining Power of Suppliers
5.12.4 Degree of Competition
5.12.5 Threat of New Entrants
5.12.6 Threat of Substitutes
5.13 Price Analysis
6 Market Breakup by Product
6.1 Vision Systems
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Cameras
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Others
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Component
7.1 Hardware
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Software
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Application
8.1 Positioning
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Identification
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Verification
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Measurement
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Flaw Detection
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Others
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Industry
9.1 Electronics and Semiconductor
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Automotive
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 Medical and Pharmaceutical
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 Food, Packaging and Printing
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
9.5 Security and Surveillance
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Forecast
9.6 Intelligent Traffic System
9.6.1 Market Trends
9.6.2 Market Forecast
9.7 Others
9.7.1 Market Trends
9.7.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Region
10.1 Asia Pacific
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Europe
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
10.3 North America
10.3.1 Market Trends
10.3.2 Market Forecast
10.4 Middle East and Africa
10.4.1 Market Trends
10.4.2 Market Forecast
10.5 Latin America
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Forecast
11 Competitive Landscape
11.1 Market Structure
11.2 Key Players
11.3 Profiles of Key Players
11.3.1 Cognex Corporation
11.3.2 Basler AG
11.3.3 Omron Corporation
11.3.4 National Instruments Corporation
11.3.5 Keyence Corporation
11.3.6 Sony Corporation
11.3.7 Teledyne Technologies, Inc.
11.3.8 Texas Instruments, Inc
11.3.9 Allied Vision Technologies GmbH
11.3.10 Intel Corporation
11.3.11 Baumer Optronic GmbH
11.3.12 Jai A/S
| ※参考情報 マシンビジョンは、機械やコンピューターが視覚情報を取得、解析、理解するための技術です。これは一般的に画像処理技術に基づいており、カメラやセンサーを使用して対象物の特長を捉え、その情報を解析することで認識や判断を行います。マシンビジョンは、自動化や生産性向上など、さまざまな産業や分野で広く利用されています。 マシンビジョンの主要な構成要素には、画像捕捉デバイス、画像処理ソフトウェア、ハードウェア、そして制御システムがあります。画像捕捉デバイスには、従来のカメラのほか、赤外線カメラ、深度カメラ、3Dカメラなどがあり、対象物の特性に応じて選択されます。次に、画像処理ソフトウェアは、取得した画像を解析し、特定の情報を抽出する役割を担っています。これにより、対象物の形状、サイズ、色、欠陥などを評価し、決定的な情報を提供します。制御システムは、画像処理の結果に基づいて自動的に操作を行うための仕組みです。 マシンビジョンにはいくつかの種類があります。一般的には、2Dマシンビジョンと3Dマシンビジョンの2つのカテゴリに分けられます。2Dマシンビジョンは、平面的な画像を解析する手法で、主に形状認識、パターンマッチング、検査などに用いられます。一方、3Dマシンビジョンは、物体の立体的な情報を取得し、位置、方向、距離を認識することができます。これは特に、自動搬送システムやロボット工学など、より複雑な環境での応用に有用です。 マシンビジョンの用途は多岐にわたります。製造業では、品質管理や自動検査が行われ、製品の不良品検出や寸法測定、組み立ての確認に利用されています。食品業界では、パッケージの認識や内容物の検査、ラベリングの正確さをチェックするために使用されています。また、医療分野では、手術支援や診断用画像の解析などに応用されており、病気の早期発見や手術の効果を向上させることに寄与しています。さらに、ロジスティクスや倉庫管理においても、自動化されたピッキングシステムにおける物品の認識や位置特定に役立っています。 関連技術としては、人工知能(AI)や機械学習が挙げられます。これらの技術はマシンビジョンの分析能力を向上させ、より正確な判定や判断を可能にしています。特に、ディープラーニング技術を用いた画像認識はその効果を高めており、マシンビジョンシステムの精度と効率が大幅に向上しています。また、目視検査と比べて、作業の迅速化と人的エラーの削減も実現されています。 さらに、マシンビジョンはIoT(モノのインターネット)技術とも密接に関連しています。センサーやカメラがネットワークに接続され、自動的にデータを収集・分析することにより、リアルタイムでの状況把握が可能になります。これによって、生産性の向上やコストの削減だけでなく、運用の効率化も促進されます。 このように、マシンビジョンは現代の多くの産業において不可欠な技術となっており、今後さらにその利用範囲が拡大していくことが期待されています。技術の進歩により、より高精度かつ迅速な処理が可能となり、様々な分野での活用が進むことで、私たちの生活やビジネスの在り方が変わっていくことでしょう。 |

