Przewiduje się, że kamery 3D będą napędzać globalny rynek wizji maszynowej w ciągu najbliższych pięciu lat, napędzany silnym wzrostem w zakresie robotów mobilnych i robotów zbierających. Przewidywany CAGR dla kamer 3D w wysokości 13% do 2028 r. ma być znacznie wyższy niż jednocyfrowy CAGR w wysokości 6,4% przewidywany dla całego globalnego rynku widzenia maszynowego. Oczekuje się, że przychody z kamer 3D wzrosną z 767 mln USD w 2022 r. do prawie 1,6 mld USD w 2028 r., przy szczególnie silnym wzroście prognozowanym dla kamer czasu przelotu i kamer stereowizyjnych.

W Interact Analysis właśnie opublikowaliśmy pierwszą edycję naszego raportu na temat globalnego rynku widzenia maszynowego, który w 2023 roku wygenerował przychody w wysokości 6,26 mld USD, co oznacza spadek o -2,8% w porównaniu z 2022 rokiem. Pomimo tego niewielkiego spadku, przewidujemy stałą stopę wzrostu na poziomie 6,4% w okresie prognozy, przy skromnym wzroście o 1,4% oczekiwanym w 2024 roku.

Przychody globalnego rynku kamer 3D i wzrost w latach 2022-2028

Rodzaje kamer 3D do wizji maszynowej

Kamery 3D można podzielić na 4 typy produktów, z których każdy ma kluczowe cechy i zalety dla różnych zastosowań.

• Kamery 3D ze światłem strukturalnym polegają na wyświetlaniu znanego wzoru lub sekwencji światła na powierzchni i analizowaniu deformacji lub zniekształceń tego wzoru podczas interakcji z obiektem. Kamera obserwuje, w jaki sposób światło strukturalne ulega deformacji i na podstawie tych informacji może obliczyć głębokość i kształt obiektów w scenie. Kamery te są najczęściej używane, gdy wymagane są precyzyjne pomiary i akwizycja obrazu, a obecnie są wdrażane w aplikacjach do zbierania pojemników. Kamery 3D wykorzystujące światło strukturalne są często droższe niż inne typy kamer 3D. Przykładem takiej kamery jest Zivid 2.
• Kamery stereowizyjne to urządzenia do obrazowania wyposażone w dwie kamery, które postrzegają głębię poprzez rozbieżność obuoczną. Kamery te rejestrują parę nieznacznie przesuniętych obrazów tej samej sceny. Rozbieżność między odpowiadającymi sobie punktami na obrazach jest następnie wykorzystywana do obliczania informacji o głębi obiektów w scenie.Kamery te są najczęściej wykorzystywane w robotyce i są szczególnie przydatne w autonomicznej jeździe, co zapewnia znaczny potencjał wzrostu.Przykładem takiej kamery mogą być kamery stereo firmy Basler.
• Kamery 3D Time-of-Flight to urządzenia do obrazowania, które określają odległość do obiektów na scenie poprzez pomiar czasu potrzebnego na podróż światła z kamery do obiektu i z powrotem.Kamery te są najczęściej używane, gdy wymagana jest duża prędkość, ale niższa jakość pozyskiwania obrazu. Kamery 3D z pomiarem czasu przelotu są również tańszą opcją dla robotów mobilnych, umożliwiając im omijanie przeszkód i nawigację wokół innych robotów. Przykładem takiej kamery może być Helios 2 firmy Lucid.
• Kamery 3D z triangulacją laserową wykorzystują zasadę triangulacji laserowej do pomiaru odległości i tworzenia trójwymiarowych reprezentacji obiektów lub scen.Kamery te wykorzystują lasery do wyświetlania linii laserowej lub wzoru na powierzchni docelowej, a kamera obserwuje deformację lub przemieszczenie tej linii/wzoru podczas interakcji z obiektem.Przechwycone informacje są następnie przetwarzane w celu określenia głębokości lub trójwymiarowej struktury obiektu.Kamery te oferują wysoką dokładność i rozdzielczość, dlatego są częściej używane do kontroli jakości, chociaż mogą być również używane do kierowania robotami mobilnymi.Przykładem takiej kamery może być Chroma-Scan firmy LMI.

Udział w rynku dla typów kamer 3D

Powyższe wykresy przedstawiają oczekiwane zmiany udziału w rynku dla każdego typu produktu na rynku kamer 3D. Szczególnie interesujący jest przewidywany wzrost zarówno dla kamer stereowizyjnych, jak i kamer czasu przelotu. Mimo że ich udział w rynku wyniósł odpowiednio 3% i 2%, jest to znaczący wzrost, ponieważ oba systemy kamer są znacznie tańsze niż pozostałe dwa typy produktów. Przewidujemy CAGR na poziomie 19% dla kamer stereowizyjnych i CAGR na poziomie 17,3% dla kamer czasu przelotu w okresie prognozy, co jest znacznie silniejsze niż ogólna prognoza wzrostu dla rynku kamer 3D do wizji maszynowej.