咨询热线

400-007-6266

010-86223221

2017年中国智能检测分选装备行业竞争格局与市场情况

       参考中国报告网发布《2017-2022年中国自动光学检测仪(AOI)行业市场发展现状及十三五竞争策略分析报告

       (1)智能检测分选装备发展历程

       欧美等发达国家自上世纪中期就开始致力于研制智能检测分选装备。受当时各方面技术水平的制约,上世纪70 年代,智能检测分选装备产品才问世。但当时的智能检测分选装备机型较小、产出率低、工作效率低,质量较差,各方面性能不稳定。由于智能检测分选装备数量少、生产成本高,导致产品价格较高,完全不能满足现代工农业生产智能化、现代化的需要。进入20 世纪80 年代,在机器视觉技术进步的带动下,国外智能检测分选装备行业出现了快速的发展,智能检测分选装备性能提高、质量稳定,能不断满足下游行业的需求,智能检测分选装备开始进行工业化、大批量生产阶段。

       中国开始研发、生产智能检测分选装备的时间比较晚,直到20 世纪90 年代中期,核工业理化工程研究院(天津)等国内机构才开始进入智能检测分选装备研发、制造领域。虽然起步时间较晚,但中国智能检测分选装备行业发展十分迅速,从最初完全依赖进口,到打破国外公司的技术垄断,并逐步实现国产化,再到产品和技术的不断升级、创新,中国智能检测分选装备行业在短短二十年里实现了跨越式的高速发展。

       (2)智能检测分选装备的应用领域

       目前智能检测分选装备的典型应用包括以下几个方面:

       ①应用于农产品分选领域

       A、确保食品安全

       剔除混入大米、小麦、杂粮等农产品中的异色粒、病变粒、杂质、虫尸、鼠粪等,提高粮食等农产品的安全标准,保护消费者健康,为食品安全作出贡献。

       B、提高农产品附加值

       顺应农产品分类分级管理的要求,对大米、小麦、杂粮、水果、蔬菜、茶叶等农产品进行分类分级,提高农产品附加值,促进农业产业的发展,提高我国农产品出口量,有利于我国农业结构调整和农民增收。例如,茶叶加工中的拣梗及剔除黄片和非茶类物质这一工序,历来是劳动用工最为密集的环节,应用智能检测分选装备后则可将劳动效率提高数十倍以上,不但可以降低茶叶加工中的用工成本,而且可以大幅度提升茶叶品质,提高茶叶的售价。

       C、提高农产品分选的效率与质量

       利用人工对农产品进行分选,劳动效率低,且容易出错,以智能检测分选装备替代人工,完全可以避免人工分选的差错,并能提高生产效率。例如,宁夏中宁地区利用智能枸杞检测分选装备替代人工进行枸杞分选,不仅能将干果中的杂质去除,还能精确地将影响枸杞产品质量的霉果、黑果、油果、青果分选出来。

       目前,智能检测分选装备主要应用于农产品分选领域,在规模化大米加工企业中的普及率较高;在商品化程度高、国际贸易性较高的农产品加工领域普及率也比较高,例如咖啡加工、花生加工等领域;在小麦、大豆、杂粮等其他农产品加工领域,国内的使用率则较低。

       ②应用于工业物料与工业品分选领域

       工业生产中,品质一致的工业物料是决定产品质量的重要因素,对工业物料进行分选可以确保工业物料品质的一致性。工业品产出后,可能存在表面瑕疵、形状不一致、大小不统一等问题,必须通过分选来提高工业品的质量。

       智能检测分选装备可以应用于塑料、玻璃、矿石、盐粒、药品等众多工业物料与工业产品的分选,可以提高工业生产的自动化程度,提高生产效率,提高产品质量;替代人工分选,减少劳动力使用数量,降低管理难度,降低生产成本。

       目前,智能检测分选装备在工业物料与工业品分选领域的普及率还相当低,潜在市场空间巨大。

       ③应用于物资回收、环保等领域

       随着社会经济发展,废旧物资、生活垃圾、工业垃圾、建筑垃圾产生量越来越多,成分也越来越复杂,给废旧物资、生活垃圾、工业垃圾、建筑垃圾的回收利用提出了更高的要求。如果由人工进行回收垃圾的分选,不但效率低,也可能由于污染问题给劳动者带来危害。现有的垃圾回收设施及方法已经不能满足日益增长且复杂的垃圾处理要求,必须完善现行的垃圾分类回收标准,采用更高效的方法,推动垃圾分类回收事业的发展。

       如果由智能检测分选装备对废旧物资、生活垃圾、工业垃圾、建筑垃圾进行分选,不但可以提高分选效率、降低了分类回收成本,也可以解决人工不适宜从事上述工作的问题。

       目前废旧物资、生活垃圾、工业垃圾、建筑垃圾等分选领域还极少使用到智能检测分选装备,该领域将产生庞大的市场需求。

       (3)智能检测分选装备在国内的应用情况

       上世纪80 年代,国内的粮食加工企业所引进的智能检测分选装备主要为日本的安西和东洋,以及英国的索特克斯。这些智能检测分选装备已被后续的新机型所代替,主要原因是当时的色选技术较为落后,而且当时所引进的装备均为国外20 世纪70 年代的产品,机型较小,无论是在控制与操作上,还是性能与效果上,都无法与现在的智能检测分选装备相媲美。

       20 世纪90 年代,主要的智能检测分选装备供应商还是日本佐竹、瑞士布勒、日本安西、韩国大原、美国凯技、梅特勒-托利多等国外企业,再加上少部分的国内制造企业。前述国际知名企业在中国市场与外国市场同步推广代表当时领先技术的产品,而国内企业对核心技术掌握程度有限,推出的产品功能简单。因此,国产智能检测分选装备在产品品质与稳定性方面与外国品牌存在较大差距。

       从2000 年开始,中国的智能检测分选装备行业在大米加工方面正式进入快速成长期,国内生产厂家也越来越多,品种规格也越来越丰富,国产装备的份额逐渐增加。到目前为止,中国智能检测分选装备市场出现的品牌或制造商已有20 多家,大多集中在安徽合肥市。随着制造厂家的增多,智能检测分选装备的规格也越来越丰富,功能也越来越多,从最早的小通道机型发展成大通道机型,由原来的单选功能发展到复选功能,由可见光识别发展到近红外、激光、紫外光、X 射线识别等。

       最近几年,中国智能检测分选装备发展更为迅猛,已经较多应用在需要对固体颗粒物料进行色彩、形状、大小、内部构造等选别的行业,如粮食、其他农产品、工业物料、工业产品、矿产品等。


资料来源:中国报告网整理,转载请注明出处(WW-G)
 

更多好文每日分享,欢迎关注公众号

【版权提示】观研报告网倡导尊重与保护知识产权。未经许可,任何人不得复制、转载、或以其他方式使用本网站的内容。如发现本站文章存在版权问题,烦请提供版权疑问、身份证明、版权证明、联系方式等发邮件至kf@chinabaogao.com,我们将及时沟通与处理。

我国工业软件行业市场较为分散 企业竞争激烈 用友网络、东华软件等处第一梯队

我国工业软件行业市场较为分散 企业竞争激烈 用友网络、东华软件等处第一梯队

从市场集中度来看,在2023年我国工业软件制造行业CR3、CR9市场份额占比分别为9.0%、12.1%。整体来看,我国工业软件竞争激烈,且市场较为分散。

2025年04月15日
我国数字营销行业:蓝色光标稳居龙头 企业竞争激烈 集中度提升空间大

我国数字营销行业:蓝色光标稳居龙头 企业竞争激烈 集中度提升空间大

我国数字营销行业分为四个梯队,按营收规模来看,蓝色光标为中国数字营销行业中唯一营收规模超500亿元的厂商,位列行业头部;营收规模在100亿元-500亿元的厂商位居第一梯队,代表性企业为利欧集团和浙文互联;营收规模在50亿元-100亿元的厂商位居第二梯队,代表性企业为三人行、思美传媒和天龙集团等。

2025年04月02日
我国服务器行业以老牌企业为主 市场由浪潮信息、新华三、联想集团等厂商主导

我国服务器行业以老牌企业为主 市场由浪潮信息、新华三、联想集团等厂商主导

企业数量来看,2022-2024年,我国服务器相关企业存量稳定保持在1.73万家至1.78万家之间,截至2025年3月18日,我国现存1.79万家服务器相关企业。

2025年03月24日
我国隐私计算行业企业CR3超50% 其中星环科技研发投入占比最高

我国隐私计算行业企业CR3超50% 其中星环科技研发投入占比最高

从产业链来看,我国隐私计算行业产业链上游主要为加密芯片、专业处理器等可信硬件;中游为技术提供方,主要有隐私计算垂直企业、综合科技类企业、大数据企业、金融科技企业、硬件产品服务、信息安全企业、云服务企业;下游为应用方,主要为金融、通讯、互联网、政务、医疗等。

2025年03月17日
云计算行业:全球市场微软云、亚马逊云持续领跑 国内市场阿里云表现较突出

云计算行业:全球市场微软云、亚马逊云持续领跑 国内市场阿里云表现较突出

随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展,对云计算需求的增多,云计算市场规模快速增长,到2024全球云计算市场规模达到了5864亿元,其中市场份额占比最高区域为北美洲,占比为53.8%;其次为欧洲,占比为20.5%;第三是亚洲,占比为19.0%。

2025年03月13日
我国数据要素行业产业链愈发完善 上市企业中上海钢联、深桑达A合计营收超100亿元

我国数据要素行业产业链愈发完善 上市企业中上海钢联、深桑达A合计营收超100亿元

产业链来看,我国数据要素行业产业链上游为软硬件设备供应,包括IT设备、电源设备、服务器、光模块、计算机信息系统、基础软件等;中游为数据服务,包括数据采集、数据存储、数据加工、数据分析、数据流通、生态保障等环节;下游应用于金融、医疗、教育、政务、交通等领域。

2025年03月13日
【产业链】我国神经网络行业产业链图解及上中游相关企业竞争优势分析

【产业链】我国神经网络行业产业链图解及上中游相关企业竞争优势分析

我国神经网络行业产业链上游为基础层,包括基础硬件和基础软件与算法,基础硬件包括半导体材料、芯片制造、传感器,基础软件与算法包括操作系统、算法、数据存储等;中游为技术层,包括AI芯片、类脑芯片、云计算平台、人工智能开发平台、数据标注、数据清洗与预处理;下游为应用层,包括智慧交通、工业制造、医疗领域、金融行业、教育行业领域

2025年02月27日
【产业链】我国生成式AI行业产业链图解及上中游相关企业竞争优势分析

【产业链】我国生成式AI行业产业链图解及上中游相关企业竞争优势分析

我国生成式AI行业产业链上游为基础层,包括数据、算力等软硬件产品;中游为模型层,根据应用领域的不同分为通用大模型和行业大模型两类;下游为应用层,生成式人工智能可产生包括文本、图片、音频、视频等在内的多种模态的内容,并应用于互联网、金融、教育、医疗、工业等领域。

2025年02月21日
微信客服
微信客服二维码
微信扫码咨询客服
QQ客服
电话客服

咨询热线

400-007-6266
010-86223221
返回顶部