Scénario de marché 

Le marché de la robotique guidée par la vision à la machine et la vision était évalué à 17,80 milliards de dollars américains en 2024 et devrait générer un chiffre d'affaires de 37,64 milliards de dollars américains d'ici 2033, à un taux de croissance annuel composé de 8,22% au cours de la période de prévision 2025-2033.

Le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision connaît une croissance dynamique alimentée par les progrès de la technologie des capteurs compacts et l’évolution des exigences de l’industrie. En 2024, Cognex a signalé l'installation de 12 lignes d'inspection guidées par vision dans des installations de semi-conducteurs à travers le Japon, démontrant à quel point la détection précise des défauts stimule l'adoption. Simultanément, Keyence a lancé 5 caméras de vision industrielle avancées spécialement conçues pour les usines automobiles en Corée du Sud, soulignant l'appétit du secteur pour les contrôles de qualité en temps réel. Basler a documenté 8 accords de distribution majeurs pour les configurations de vision 3D en Europe, reflétant une évolution continentale vers l'inspection visuelle automatisée. Selon le dernier rapport de l'Automated Imaging Association, quatre laboratoires de robotique aux États-Unis ont introduit des modules dédiés de suivi d'objets pilotés par l'IA, ce qui indique que les instituts de recherche repoussent également les limites de l'innovation.

Les principaux acteurs du marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision, tels qu'Omron, Teledyne DALSA et FANUC, font évoluer continuellement leurs gammes de produits pour répondre à diverses applications dans les domaines de l'électronique, des produits pharmaceutiques et de l'automobile. Par exemple, Omron a supervisé trois essais pilotes de caméras robotiques de nouvelle génération dans des laboratoires pharmaceutiques en Espagne, assurant ainsi une inspection au niveau micro des emballages de médicaments délicats. Teledyne DALSA a testé 2 nouveaux capteurs à balayage linéaire dans des lignes de production de cartes de circuits imprimés à Singapour, dans le but d'améliorer la précision des assemblages montés en surface. La même année, FANUC a intégré 9 bras robotiques guidés par vision nouvellement développés dans une usine d'assemblage électronique en Allemagne, démontrant la capacité de la technologie à réduire les taux d'erreur et à rationaliser la production en grand volume. Les principaux consommateurs comprennent les grands constructeurs automobiles à la recherche de peintures impeccables, les géants de l'électronique exigeant une précision inférieure au micron et les sociétés pharmaceutiques ayant besoin d'un contrôle qualité rigoureux.

Les développements récents tournent autour d’algorithmes de vision basés sur l’IA et d’apprentissage profond intégré, permettant des tâches de reconnaissance d’images plus rapides et plus nuancées. Intel a collaboré avec 6 centres de recherche européens sur des puces de vision embarquées basées sur l'apprentissage profond pour des fonctionnalités robotiques avancées, ouvrant ainsi la voie à des avancées informatiques sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par la vision. En parallèle, la division R&D de Canon a finalisé 2 brevets d'imagerie en temps réel avec des capacités de réseau neuronal pour réduire les erreurs d'assemblage dans la production à plusieurs étapes. Parallèlement, Epson a publié les résultats d'une étude de vision en boucle fermée qui a minimisé les taux de produits défectueux dans les lignes de fabrication de batteries. En s’appuyant sur ces avancées, le potentiel futur de la vision industrielle et de la robotique guidée par la vision laisse présager une plus grande personnalisation, une application plus large dans la transformation des aliments et des boissons et une intégration plus approfondie avec les technologies émergentes telles que l’automatisation industrielle compatible 5G.

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Dynamique du marché 

Pilote : adoption croissante de l'analyse visuelle en temps réel basée sur la périphérie dans les processus de fabrication de composants électroniques complexes et complexes

La demande de robotique guidée par la vision dans la fabrication électronique augmente à mesure que les chaînes d'assemblage deviennent plus compactes et spécialisées, nécessitant un traitement instantané des données pour détecter les défauts microscopiques. En 2024, une équipe de recherche du Fraunhofer IPA a mis en œuvre avec succès 4 capteurs de vision intégrés avec des analyses basées sur les bords dans l'inspection au niveau des tranches, soulignant la nécessité d'une détection ultra-précise. La division robotique de Panasonic a collaboré avec 3 producteurs de puces électroniques sur le marché sud-coréen de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision pour déployer des modules de caméra synchronisés pour l'analyse des cartes de circuits imprimés, soulignant ainsi l'influence de la surveillance en temps réel. Pendant ce temps, Toshiba a publié les résultats de 2 tests pilotes montrant comment le traitement d'image sur l'appareil a réduit les défauts des composants dans l'assemblage de circuits multicouches. De plus, une étude réalisée en laboratoire à Taïwan a validé 5 nouveaux prototypes de capteurs qui relaient les données d'inspection en temps réel sans dépendance au cloud, soulignant le passage à une gestion locale des données. Dans un autre développement, un consortium de robotique à Singapour a testé 6 moteurs de vision accélérés par GPU pour l'alignement des micro-lentilles, soulignant la nécessité d'une correction immédiate dans les équipements électroniques haute densité.

Ce moteur prend de l'ampleur en raison de l'urgence inhérente à la fabrication électronique : des microprocesseurs défectueux ou des couches mal adaptées peuvent entraîner l'échec de lots entiers, rendant indispensable une analyse méticuleuse en temps réel. Pour relever ces défis sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision, l'analyse visuelle basée sur la périphérie exploite la puissance de calcul localisée au lieu de s'appuyer sur des serveurs distants. Au Japon, un bras robotique récemment lancé par DENSO a combiné des puces d'IA embarquées avec des systèmes de caméras de précision pour gérer des tâches complexes de soudage au laser, reflétant ainsi le saut au-delà de l'inspection hors ligne conventionnelle. De plus, des universités européennes ont lancé deux programmes de recherche conjoints axés sur le calcul à proximité de capteurs pour un traitement d'images économe en énergie, démontrant l'engagement de l'écosystème en faveur de l'innovation durable. En facilitant les décisions sur place, les configurations en temps réel basées sur les bords aident les fabricants à optimiser le débit, à minimiser les dommages dus aux erreurs d'alignement microscopiques et à ouvrir la voie à une miniaturisation avancée des composants électroniques dans le monde entier.

Tendance : évolution accélérée des modules de reconnaissance d'images pilotés par réseaux neuronaux pour les applications robotiques collaboratives avancées axées sur la précision

Dans divers secteurs, l'évolution vers des robots collaboratifs intuitifs est soulignée par des modules de vision pilotés par des réseaux neuronaux qui affinent la précision, l'adaptabilité et la capacité d'apprentissage. En 2024, NVIDIA a mené deux collaborations à grande échelle avec des sociétés de robotique pour intégrer la reconnaissance d'images basée sur GPU dans les systèmes de co-bots, démontrant l'accent accru mis sur l'optimisation de l'apprentissage automatique. Parallèlement, ABB a conclu 3 projets pilotes stratégiques intégrant un logiciel de vision à apprentissage profond dans les opérations de prélèvement et de placement, permettant aux robots de gérer les tâches d'assemblage critiques pour la sécurité avec une plus grande agilité. Au Danemark, un consortium universitaire spécialisé a signalé 4 algorithmes validés qui améliorent la coordination œil-main des bras collaboratifs, pointant vers des avancées en cours dans la fusion des capteurs. En outre, Hanson Robotics a présenté une plateforme de démonstration utilisant des réseaux neuronaux pour la reconnaissance de formes à grande vitesse dans des scénarios logistiques réels, illustrant la vaste portée des solutions de nouvelle génération.

Cette tendance façonne la fabrication moderne sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision en améliorant la façon dont les co-bots interagissent avec les lignes de production complexes, les humains et les environnements non structurés. FANUC a présenté 2 extensions de sa série CRX au Japon, intégrant des modules de réseau neuronal pour s'adapter automatiquement aux processus d'assemblage de produits mixtes. En parallèle, une startup de robotique de Boston a dévoilé 3 prototypes destinés à la recherche de chemin par caméra, signifiant l'ascension de l'autonomie dans des espaces de travail restreints. Un autre témoignage de cette évolution est la démonstration par Motoman d'un bras robotique collaboratif unique utilisant un réseau neuronal convolutif intégré pour la détection des défauts – une première étape vers une reconnaissance de formes quasi-humaine dans des conditions extrêmes. Notamment, la boîte à outils de réseau neuronal open source d'Intel a été appliquée lors de deux essais dans une usine automobile espagnole, accélérant la classification des objets pour les chaînes d'assemblage à évolution rapide. Ces réalisations démontrent la forte attraction gravitationnelle de l’apprentissage automatique dans la robotique guidée par la vision, transformant progressivement des bras autrefois rigides et préprogrammés en partenaires agiles et conscients du contexte qui excellent dans les tâches critiques de précision dans divers secteurs industriels.

Défi : Assurer une intégration transparente des systèmes de vision multispectrale avec des architectures d'automatisation industrielle héritées non coordonnées dans le monde entier

La mise en œuvre d’une technologie de vision multispectrale dans des installations de fabrication plus anciennes et cloisonnées reste un obstacle de taille, car ces architectures n’ont jamais été conçues pour prendre en charge le traitement d’images à grande vitesse ou la fusion complexe de capteurs. En 2024, un groupe de travail mondial dirigé par Schneider Electric a examiné deux usines pilotes qui tentaient d'adapter des mises à niveau de vision industrielle à des contrôleurs logiques programmables obsolètes, révélant des inadéquations flagrantes dans le débit de données. Rockwell Automation a contribué à 3 directives techniques pour remédier à la fragmentation des protocoles, soulignant les complexités opérationnelles liées au mélange de l'IA de vision moderne avec des réseaux vieux de plusieurs décennies. Sur le marché indien de la vision industrielle et de la robotique guidée par la vision, un intégrateur spécialisé a testé 4 bras robotiques repensés pour naviguer dans le double balayage du spectre infrarouge et visible, rencontrant des problèmes de stabilité en cours de production en raison des limitations des logiciels existants. Un article universitaire allemand a identifié un défaut critique dans la liaison entre les couches d'exécution en usine, en l'attribuant à une synchronisation inadéquate entre les contrôleurs robotiques et les modules d'imagerie spectrale. De plus, Siemens a validé 2 solutions partielles qui s'appuient sur un middleware personnalisé pour relier les anciennes connexions de bus de terrain avec des cadres de vision industrielle avancés.

Le défi s'intensifie dans les contextes où les fabricants préfèrent les mises à niveau incrémentielles aux révisions complètes afin de contenir les coûts et de minimiser les temps d'arrêt. Notamment, un cabinet de conseil en automatisation au Canada a déployé des plans de migration en deux phases, divisant l'intégration en cycles courts qui limitent les perturbations mais prolongent le calendrier global. Dans le même temps, Bosch Rexroth, l'un des principaux acteurs du marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision, a lancé un scénario pilote permettant une analyse multispectrale partielle dans des segments confinés d'une chaîne d'assemblage, présentant une approche tactique de modernisation. Pourtant, le risque de conflits logiciels, d’échecs d’étalonnage des capteurs et de décalages de données en temps réel reste répandu, affectant le débit global. Pour surmonter ces écueils, il faut une collaboration intersectorielle, des normes de communication clairement définies et une formation spécialisée pour les équipes d'ingénierie. Jusqu'à ce que ces éléments s'alignent, les systèmes de vision multispectrale, malgré leur immense potentiel en matière de détection précise des anomalies et de contrôle qualité avancé, seront confrontés à des obstacles systématiques lorsqu'ils seront fusionnés avec les architectures d'automatisation industrielle existantes du monde entier.

Analyse segmentaire 

Par composant 

Les composants matériels, avec 65,2 % de part de marché, restent au cœur du marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision, car les caméras industrielles, les capteurs et les modules de traitement fournissent les capacités fondamentales pour une inspection visuelle avancée. Des fournisseurs de premier plan tels que Cognex, Keyence, Teledyne DALSA et Basler conçoivent des modules d'imagerie robustes qui excellent dans les conditions d'usine difficiles. Les capteurs CCD et CMOS hautes performances attirent l'attention pour leur fiabilité et leur clarté. Les systèmes de lentilles industrielles dotés d’optiques raffinées facilitent la détection précise des défauts dans les chaînes d’assemblage exigeantes. Les systèmes d'éclairage spécialisés sont essentiels pour révéler les imperfections subtiles de la production électronique. Certains tableaux de vision intégrés intègrent désormais des accélérateurs d'IA pour une analyse en temps réel, rendant ainsi possibles des contrôles de qualité immédiats. Les entreprises mondiales de semi-conducteurs développent continuellement de nouveaux chipsets pour la vision industrielle, améliorant ainsi l’efficacité énergétique et la résolution. Des techniques exclusives de fusion de capteurs émergent également pour prendre en charge des modes d’imagerie mixtes.

Les robots guidés par la vision intègrent de plus en plus de capteurs de lumière structurée et de temps de vol pour réaliser une identification nuancée des objets dans des tâches complexes. Les modules de caméra compacts avec FPGA intégrés accélèrent le traitement de l'image, surmontant les obstacles de latence courants dans les solutions centrées sur les logiciels. Les fournisseurs industriels confirment qu'un matériel robuste réduit les besoins de maintenance à long terme, renforçant ainsi le retour sur investissement des intégrateurs. Les systèmes de lentilles avancés améliorent la détection des contours dans les applications électroniques complexes. Alors que les industries exigent des taux de défauts proches de zéro, des architectures matérielles fiables atténuent les erreurs dans les segments de l’automobile, de l’aérospatiale et des biens de consommation. De nombreux intégrateurs de systèmes privilégient des configurations matérielles flexibles qui peuvent être facilement reconfigurées pour de nouvelles tâches. Cette adaptabilité contribue au leadership du matériel sur le marché. Collectivement, ces avancées matérielles démontrent pourquoi le segment du matériel continue de dominer la vision industrielle et la robotique guidée par la vision.

Par plateforme 

Les plates-formes sur PC, avec plus de 54,6 % de part de marché, restent le choix le plus dominant sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision, car elles combinent une puissance de calcul robuste avec des outils logiciels flexibles pour diverses tâches industrielles. Des solutions de pointe telles que MVTec HALCON, Cognex VisionPro et NI LabVIEW s'appuient sur des architectures PC standard pour fournir des routines d'inspection hautement personnalisables dans plusieurs secteurs. Les systèmes modernes exploitent des processeurs multicœurs dotés de jeux d'instructions avancés qui accélèrent la correspondance de modèles et l'extraction de fonctionnalités. Les frameworks accélérés par GPU permettent une analyse en temps réel des images haute résolution, permettant ainsi des boucles de rétroaction immédiates en production. De nombreux intégrateurs soulignent l'intégration simple de composants disponibles dans le commerce, depuis les cartes Ethernet industrielles jusqu'aux cartes d'acquisition spécialisées, ce qui favorise un déploiement et une évolutivité rapides. Les améliorations continues des systèmes d'exploitation simplifient la mise en œuvre des protocoles industriels et garantissent un comportement déterministe.

Les systèmes sur PC prennent également en charge diverses bibliothèques d'apprentissage profond qui facilitent la détection avancée des défauts et la prise de décision. Les utilisateurs peuvent adapter rapidement les algorithmes et les architectures grâce aux mises à jour logicielles, un avantage essentiel lorsque la conception des produits change fréquemment. Les développeurs du marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par la vision soulignent la large disponibilité de kits de développement logiciel intégrant des capacités de script, permettant un prototypage et une itération rapides. Les cartes mères les plus récentes équipées de fonctionnalités de sécurité BIOS robustes répondent aux problèmes de cybersécurité dans les environnements industriels connectés. Les utilisateurs finaux industriels apprécient la rentabilité des plates-formes basées sur PC, compte tenu de leur compatibilité avec le matériel courant et de la prise en charge des pilotes largement disponibles. L'environnement ouvert des plates-formes PC prend en charge un vaste écosystème de plug-ins et de bibliothèques de vision intégrées, favorisant une innovation continue. Cette ouverture et cette adaptabilité sont à la base de la domination durable des solutions de vision industrielle et de robotique basées sur PC.

Par industrie 

Le secteur automobile est leader dans l'adoption du marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision avec plus de 30,5 % de part de marché, motivé par des exigences strictes en matière de qualité et de précision tout au long des chaînes d'assemblage. De grands fabricants tels que Volkswagen, Toyota et General Motors mettent en place des stations d'inspection automatisées pour détecter les écarts de soudure, les défauts de surface et les erreurs d'alignement à chaque étape de la production. Les robots dotés de la vision effectuent des tâches telles que l'installation du pare-brise et l'ajustement de la carrosserie, garantissant une précision constante tout en réduisant les erreurs humaines. La poussée vers les véhicules électriques et autonomes a accru le besoin de technologies de capteurs avancées, qui optimisent l’assemblage des composants de la batterie et prennent en charge l’étalonnage de l’assistance à la conduite. Les fournisseurs de premier niveau s'appuient sur des bras robotisés basés sur la vision industrielle pour les tâches répétitives, telles que le placement de composants, afin de maintenir un débit constant avec un minimum de variations. La technologie permet également de tracer les pièces dans la chaîne d'approvisionnement, renforçant ainsi les rappels et l'analyse des causes profondes.

De nombreuses usines automobiles intègrent des équipements de numérisation 3D pour la validation des pièces, même si les applications 2D restent répandues pour des tâches telles que la vérification des étiquettes. Des systèmes robustes basés sur des caméras sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision prennent en charge les mesures en ligne pour valider l'épaisseur des plaquettes de frein et la géométrie des jantes en temps réel. Les protocoles émergents en matière de conduite automatisée exploitent les caméras embarquées sur les véhicules pour affiner les algorithmes d'apprentissage en profondeur grâce à des expositions routières réelles. L'assemblage guidé par vision réduit considérablement les taux de reprise, un indicateur de performance clé dans la production de masse. Les ateliers de peinture robotisés intègrent des modules de vision sophistiqués pour garantir des revêtements uniformes, améliorant à la fois l’esthétique et la protection contre la corrosion. Certains constructeurs automobiles utilisent la vision thermique pour détecter les anomalies de température dans les composants électriques. La détection automatisée des dommages après les essais routiers accélère les cycles de sortie des produits. Dans un contexte de complexité croissante des véhicules, la vision industrielle intégrée souligne le leadership du secteur automobile en matière d'adoption.

Par type 

La vision industrielle bidimensionnelle (2D) reste fortement implantée sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision, avec une part de chiffre d'affaires de plus de 51,6 %, car elle répond à une vaste gamme de tâches simples d'inspection et de guidage. Les caméras configurées pour l'imagerie 2D nécessitent un étalonnage moins complexe que les configurations 3D, ce qui les rend adaptées aux environnements à volume élevé comme l'assemblage électronique. De nombreuses usines automobiles utilisent des caméras 2D pour l’inspection des surfaces, la vérification des étiquettes et les contrôles dimensionnels de base. Les producteurs de produits alimentaires et de boissons privilégient la vision 2D pour la mesure du niveau de remplissage et l'intégrité des emballages, tandis que les chaînes pharmaceutiques en dépendent pour le comptage des comprimés et la surveillance des plaquettes thermoformées. Les intégrateurs de systèmes attestent de la maturité et de la fiabilité des solutions 2D, moins affectées par les variations d'éclairage que la numérisation 3D. Les équipes de maintenance apprécient les configurations matérielles plus simples qui permettent des ajustements rapides pendant les changements de production.

Bien que les systèmes 1D dominaient autrefois la lecture de codes-barres, la plus grande polyvalence de l’imagerie 2D s’étend bien au-delà de la lecture de code de base sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision. Une gamme croissante de caméras, d'objectifs et de kits d'éclairage à moindre coût permet un déploiement flexible sur plusieurs lignes de fabrication. Les fabricants de dispositifs médicaux utilisent des configurations 2D pour examiner les marquages ​​des composants et détecter de subtiles irrégularités cosmétiques, ce qui est crucial pour la conformité réglementaire. La dernière génération de capteurs 2D offre une résolution plus élevée et des fréquences d'images élevées, améliorant ainsi la détection des défauts. Les experts soulignent souvent des temps d'intégration rapides pour les solutions 2D, minimisant ainsi les temps d'arrêt de l'installation. Les lignes de conditionnement exploitent la vision industrielle 2D pour confirmer l’exactitude du scellage et de l’étiquetage, évitant ainsi des erreurs coûteuses. Cette adaptabilité entraîne une large adoption dans les secteurs qui exigent des solutions d'inspection rapides, précises et rentables.

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Analyse régionale 

L’Amérique du Nord est depuis longtemps le principal marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par la vision, avec plus de 35 % de part de marché. La domination de la région est principalement due à une base manufacturière de pointe et à l’accent mis dès le début sur l’automatisation. Les États-Unis se distinguent par d’importants investissements dans les secteurs de l’automobile, de l’électronique et de l’aérospatiale, où une précision de haut niveau et un débit rapide sont indispensables. Les principaux développeurs de robotique tels que FANUC America, Yaskawa Motoman et ABB US se concentrent fortement sur les solutions de vision intégrée adaptées à diverses exigences industrielles. Les pôles technologiques dans des États comme la Californie et le Massachusetts favorisent l’innovation grâce à des centres de recherche spécialisés et à des écosystèmes de startups florissants, travaillant sur des modules de caméra et des algorithmes de vision de nouvelle génération. Le ministère de la Défense et la NASA financent également des systèmes d’imagerie de pointe, qui trouvent souvent des applications à double usage dans des contextes commerciaux. Plusieurs groupes de capital-risque soutiennent activement les projets de vision industrielle, permettant une évolution rapide des produits. Une collaboration étroite entre les universités et les industries conduit à des programmes d'études spécialisés, dotant les ingénieurs de compétences sophistiquées en vision et en robotique. Le cadre de propriété intellectuelle bien établi de la région encourage les entreprises à investir intensivement dans la recherche et le développement sans être confrontées à des risques majeurs de violation.

Les États-Unis, en particulier, génèrent une grande partie des revenus nord-américains sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision, grâce à un solide réseau d'intégrateurs de systèmes qui adaptent rapidement les solutions à diverses industries. Les laboratoires de semi-conducteurs dans des États comme le Texas et l’Oregon adoptent rapidement la vision industrielle haute résolution pour l’inspection des plaquettes, alimentant ainsi la croissance du marché. Les établissements de santé et les sociétés pharmaceutiques mettent également en œuvre la robotique guidée par la vision pour l'assistance chirurgicale et l'inspection des médicaments, démontrant ainsi les promesses de la technologie au-delà de la fabrication. Certains grands fabricants d’appareils grand public s’appuient sur des chaînes d’assemblage automatisées dans le Midwest, alimentées par un contrôle qualité avancé basé sur la vision industrielle. Le Canada y contribue par le biais d'un groupe croissant d'entreprises d'IA développant des logiciels spécialisés pour les caméras industrielles, tandis que les usines d'assemblage automobile du Mexique intègrent la robotique basée sur la vision pour améliorer leur compétitivité. Les efforts de collaboration entre ces pays garantissent le transfert de technologie et la résilience de la chaîne d’approvisionnement sur le marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision. Les associations régionales telles que l’Institut Advanced Robotics for Manufacturing (ARM) facilitent également les initiatives ciblées de partage des connaissances. Grâce à un solide mélange d'actifs de recherche, d'opportunités de financement et un large spectre industriel, l'Amérique du Nord conserve son leadership dans le domaine de la vision industrielle et de la robotique guidée par la vision.

Principaux acteurs du marché de la vision industrielle et de la robotique guidée par vision

• Société Cognex
• Bâle SA
• ISRA Vision SA
• Teledyne Imagerie Numérique Inc.
• STEMMER IMAGING SA
• Société Eastman Kodak
• Société Omron
• Allied Vision Technologies GmbH
• Société Keyence
• Société National Instruments
• Hexagone AB
• Technologies Qualcomm
• Autres acteurs éminents

Aperçu de la segmentation du marché :

Par composant

• Matériel
• Logiciel
• Services

Par plateforme

• Basé sur PC
• Basé sur une caméra
• Robots guidés par vision

Par type 

• 1D
• 2D
• 3D

Par candidature 

• Positionnement/guidage/localisation
• Identification
• Inspection et vérification
• Jaugeage/mesure
• Soudure et soudure
• Manutention des matériaux
• Montage et démontage
• Peinture et distribution
• Autres

Par industrie 

• Automobile
• Électrique et électronique
• Aérospatiale et défense
• Nourriture et boissons
• Santé et pharmaceutique
• Traitement des métaux
• Entrepôt et logistique
• Vente au détail et commerce électronique
• Autres

Par région 

• Amérique du Nord
  • Les États-Unis
  • Canada
  • Mexique
• Europe
  • Le Royaume-Uni
  • Allemagne
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Pologne
  • Russie
  • Reste de l'Europe
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Australie et Nouvelle-Zélande
  • Corée du Sud
  • ASEAN
  • Reste de l'APAC
• Amérique du Sud
  • Argentine
  • Brésil
  • Reste de l'Amérique du Sud
• Moyen-Orient et Afrique
  • Émirats arabes unis
  • Arabie Saoudite
  • Afrique du Sud
  • Reste de la MEA