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EON
EWS
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MARZO
2018
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La visione artificiale è al centro
della rivoluzione industriale
nelle fattorie, sulle strade
(per svolgere compiti di rico-
noscimento delle targhe) e,
più recentemente, sui veico-
li autonomi: per quest’ultimo
comparto si prevedono tassi
di crescita che possono ar-
rivare al 140% a partire da
quest’anno.
Un mercato molto dinamico
La rivoluzione dovuta all’au-
tomazione ha generato un
mercato estremamente dina-
mico e un ecosistema ampio
e articolato. In tre anni, dal
2014 al 2017, le attività di fu-
sione e acquisizione (M&A)
hanno subito una notevole
accelerazione, a livello di
produttori sia di sensori di
immagine sia di telecame-
re. Tra queste si possono
annoverare l’acquisizione di
Pointgrey da parte di
FLIR
nel 2016 (per 215 milioni di
dollari) e l’acquisizione di
U
na rivoluzione silente è in
atto nelle fabbriche di tutto
il mondo. Rivoluzione che
si può condensare in un’u-
nica parola: automazione.
Il nucleo centrale di questa
profonda trasformazione è
rappresentato dalla visione
artificiale (MV – Machine Vi-
sion). Il mercato delle teleca-
mere per visione artificiale,
secondo uno studio condot-
to da
Yole Développement
passerà dai 2 miliardi di
dollari del 2017 ai 4 miliardi
(circa) previsti per il 2023,
con un tasso di crescita su
base annua del 12%. Auto-
mazione non vuole dire solo
robotica, ma coinvolge quasi
tutti gli aspetti del ciclo pro-
duttivo. La richiesta di livelli
di qualità sempre più elevati
ha favorito la diffusione del-
la visione artificiale in nu-
merosi comparti industriali:
automotive, elettronica, se-
miconduttori, alimentare e
packaging solo per citarne
alcuni (Fig. 1). Ma la visione
artificiale ha trovato spazio
anche al di fuori delle fabbri-
che. Essa è presente anche
A
LESSANDRO
N
OBILE
mere stesse su una singola
scheda. Quindi vi sono nuo-
vi player che integrano que-
ste telecamere su scheda in
nuovi sistemi, applicazioni e
“smart camera”. Nella figura
2 sono riportate le quote di
mercato delle aziende che
sviluppano telecamere “in-
telligenti” e telecamere su
scheda e basate su PC.
Un’altra tecnologia che favo-
rirà la diffusione della visione
artificiale è sicuramente il
machine learning (ML). Lo
scorso anno, ad esempio,
Cognex
ha acquisito Vidi
Systems, azienda che svi-
luppa software per l’appren-
dimento automatico, con
l’obiettivo di implementare
funzionalità di machine lear-
ning nelle telecamere “intel-
ligenti”. Le due tecnologie,
visione artificiale e apprendi-
mento automatico, avranno
un notevole impatto sui vei-
coli robotizzati. La produzio-
ne di questi ultimi potrebbe
raggiungere le 150.000 unità
nel 2027 e da lì crescere in
modo esponenziale. Entro il
2023, il mercato delle teleca-
mere industriali per veicolo
robotizzati è stimato pari a
900 milioni di dollari.
e2V da parte di
Teledyne
nel 2017 (per 790 milioni di
dollari). Altre acquisizioni di
rilievo sono state quelle con-
dotte da
ams
(che ha acqui-
stato CMOSIS nel 2016 per
235 milioni di dollari) e da
ON
Semiconductor
(che ha ac-
quisito Aptina per 400 milioni
di dollari e Truesense per 90
milioni). In tempi più recenti
un fondo privato (Lakesight)
ha aggregato le attività di
tre produttori di telecamere:
Tattile, Microtron e Chroma-
sens. Nel periodo preso in
considerazione il valore delle
attività di M&A si è avvicinato
a 1,7 miliardi di dollari.
Dal punto di vista tecnologi-
co, il passaggio dai disposi-
tivi CCD (Charge-Coupled
Device) ai dispositivi CMOS
ha avuto un profondo impat-
to sui sensori di immagine
per applicazioni di visione
artificiale. Questa transizio-
ne ha contribuito a sempli-
ficare il progetto delle tele-
camere, che stanno sempre
più diventando prodotti
commodity. L’integrazione
delle funzioni della teleca-
mera nel sensore di imma-
gine CMOS ha permesso
l’interazione delle teleca-
Il mercato dei sistemi
di visione artificiale
è destinato a
raddoppiare da qui
al 2023
Fig. 2 – Quote di mercato detenute dalle aziende che operano nel mercato dalle
telecamere per visione artificiale
(Fonte: Yole Développement)
Fig. 1 – Andamento del mercato delle telecamere per visione artificiale suddiviso
per tipologie di applicazione
(Fonte: Yole Développement)
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