Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung ist entscheidend für Anwendungen wie autonome Fahrsysteme. Durch die Nutzung tiefer neuronaler Netzwerke können diese Systeme Daten von Kameras, LiDAR und Sensoren in Echtzeit verarbeiten. Sie erkennen und klassifizieren Objekte wie Fußgänger, Fahrzeuge und Verkehrsschilder präzise, was für eine sichere Navigation in komplexen Umgebungen entscheidend ist. Diese Technologie ermöglicht es Fahrzeugen, fundierte Entscheidungen autonom zu treffen, was die Zuverlässigkeit und Sicherheit des autonomen Fahrens deutlich erhöht. Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung revolutioniert daher nicht nur Transportsysteme, sondern findet auch Anwendung in Bereichen wie der Bilderkennung und der medizinischen Bildgebung, wo präzise Analysen und Entscheidungen auf Basis visueller Daten entscheidend sind.
Der globale Markt für Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung wird im Prognosezeitraum 2022 bis 2029 voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 12,5 % wachsen.
Weitere Informationen finden Sie unter https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-deep-learning-in-machine-vision-market
Nachfolgend sind die Top- Unternehmen für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung mit einem bedeutenden Marktanteil aufgeführt :
Rang
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Unternehmen
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Überblick
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Produktportfolio
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Geografische Vertriebsabdeckung
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Entwicklungen
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1.
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Cognex Corporation
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Cognex ist ein führender Anbieter von Bildverarbeitungssystemen und -software. Das Unternehmen integriert Deep-Learning-Technologien in seine Bildverarbeitungssysteme für Anwendungen wie automatisierte Inspektion und Qualitätskontrolle in verschiedenen Branchen, darunter Fertigung und Logistik. Die Lösungen von Cognex zeichnen sich durch hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit in komplexen Umgebungen aus.
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Amerika, Europa, Naher Osten und Asien-Pazifik
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Im Juli 2021 brachte die Cognex Corporation die Cognex VisionPro Software auf den Markt. Das Hauptmerkmal dieser Software war der Abbau der Barrieren zwischen Deep Learning und traditioneller Bildverarbeitung. Kunden können nun Deep Learning und traditionelle Bildverarbeitungstools in derselben Anwendung kombinieren. Dadurch bietet das Unternehmen seinen Kunden Qualitätsprodukte.
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2.
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Intel Corporation
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Intel spielt eine entscheidende Rolle im Deep Learning im Machine-Vision-Markt durch die Entwicklung von Prozessoren, die für KI- und Machine-Learning-Aufgaben optimiert sind. Das Unternehmen bietet Hardwarelösungen wie CPUs und GPUs an, die Deep-Learning-Algorithmen in Vision-Anwendungen unterstützen und Bildverarbeitung und -analyse in Echtzeit ermöglichen.
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Nordamerika, Südamerika, Europa und Asien-Pazifik
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Im Februar kündigte die Intel Corporation die Einführung zukünftiger Intel Xeon-Generationen an. Es handelt sich um eine neue, zweigleisige Roadmap mit Produkten auf Performance- und Efficient-Core-Basis, die von zwei optimierten Plattformen zu einer gemeinsamen, branchenführenden Plattform führt. Mit diesem neuen Produkt kann das Unternehmen neue Kundenkreise gezielt ansprechen.
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3.
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NATIONAL INSTRUMENTS CORP.
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National Instruments bietet Software- und Hardwareplattformen für Machine-Vision-Anwendungen, darunter auch Deep Learning. Die Produkte ermöglichen Entwicklern die Integration von KI-Algorithmen für Aufgaben wie Objekterkennung und Bildklassifizierung in der industriellen Automatisierung und der wissenschaftlichen Forschung.
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Europa, Südamerika, Naher Osten, Nordamerika und Asien-Pazifik
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Im Juli 2020 übernahm NATIONAL INSTRUMENTS CORP. Optimal Plus für 365 Millionen US-Dollar. Als weltweit führender Anbieter von Datenanalysesoftware für die Halbleiter-, Automobil- und Elektronikindustrie, die in verschiedenen neuen Technologien wie Sensorik, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen eingesetzt wird, konnte das Unternehmen durch die Übernahme seinen Bereich Machine Vision stärken, da diese Technologien weit verbreitet sind.
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4.
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SICK AG
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Die SICK AG ist auf Sensortechnologie für die industrielle Automatisierung, einschließlich Bildverarbeitungssysteme, spezialisiert. Das Unternehmen integriert Deep-Learning-Funktionen in seine Sensoren und Bildverarbeitungssysteme für Anwendungen wie Robotik und Logistik. Die Lösungen steigern die Effizienz und Zuverlässigkeit automatisierter Prozesse durch fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken.
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Europa, Naher Osten und Afrika, Südamerika, Nordamerika und Asien
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Im Dezember 2021 gab die SICK AG die Übernahme des kroatischen IT-Unternehmens mobilisis bekannt. Durch die Akquisition erweitert das Unternehmen seine Expertise in der drahtlosen Vernetzung industrieller IoT-Geräte.
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5.
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Datalogic SpA
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Datalogic bietet Lösungen zur automatischen Datenerfassung und industriellen Automatisierung, einschließlich Bildverarbeitungssystemen. Das Unternehmen nutzt Deep-Learning-Technologien, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Aufgaben wie Barcode-Lesen und Objekterkennung in Fertigungs- und Logistikumgebungen zu verbessern und so die Produktivität und Betriebseffizienz zu steigern.
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Europa, Naher Osten und Afrika, Nordamerika, Südamerika und Asien-Pazifik
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Im März 2021 präsentierte Datalogic SpA seine Bildverarbeitungstechnologien im Shanghai New International Expo Center (SNIEC), China. Dies geschah strategisch, um Kunden im asiatischen Markt zu gewinnen, da Bildverarbeitungstechnologien dort immer beliebter werden. Präsentiert wurden unter anderem die Smartkamera der P-Serie, Prozessoren der MX-Serie, Impact Advanced OCR und weitere Technologien. Dadurch erweiterte das Unternehmen seinen Markt im asiatischen Raum.
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Abschluss
In the growing global deep learning in machine vision market, companies such as Cognex, Intel, National Instruments Corp., SICK AG, and Datalogic play pivotal roles with their innovative technologies and solutions. These companies are driving advancements in automated inspection, quality control, and industrial automation by integrating deep learning algorithms into their vision systems. Their contributions not only enhance the accuracy and efficiency of visual data processing but also revolutionize industries such as manufacturing, logistics, and healthcare. As the market continues to expand, these leaders are poised to shape the future of machine vision with their cutting-edge capabilities and commitment to technological excellence.
