1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定手法
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界の表面視覚検査市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 構成要素タイプ別市場分析
6.1 カメラ
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 光学機器
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 照明装置
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 フレームグラバー
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
6.5 ソフトウェア
6.5.1 市場動向
6.5.2 市場予測
6.6 その他
6.6.1 市場動向
6.6.2 市場予測
7 導入形態別市場分析
7.1 従来型表面検査システム
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 ロボットセル
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 システムタイプ別市場区分
8.1 コンピュータベース
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 カメラベース
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 表面別市場区分
9.1 2D
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 3D
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
10 業種別市場区分
10.1 自動車
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 半導体
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 電子機器・電気機器
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 製薬
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
10.5 食品・飲料
10.5.1 市場動向
10.5.2 市場予測
10.6 郵便・物流
10.6.1 市場動向
10.6.2 市場予測
10.7 その他
10.7.1 市場動向
10.7.2 市場予測
11 地域別市場分析
11.1 北米
11.1.1 アメリカ合衆国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋地域
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 ラテンアメリカ
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場分析
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 強み
12.3 弱み
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターの5つの力分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の激しさ
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレイヤー
16.3 主要プレイヤーのプロファイル
16.3.1 Ametek Inc.
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.1.3 財務状況
16.3.2 コグネックス・コーポレーション
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.2.3 財務状況
16.3.3 ダタロジックS.p.A.
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.3.3 財務状況
16.3.3.4 SWOT分析
16.3.4 インダストリアル・ビジョン・システムズ株式会社
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2 製品ポートフォリオ
16.3.5 キーエンス株式会社
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.5.3 財務状況
16.3.6 Matrox Electronic Systems
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.7 オムロン株式会社
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.7.3 財務状況
16.3.7.4 SWOT分析
16.3.8 Qualitas Technologies Pvt Ltd
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.9 Q Vision Systems LLP
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.10 シェルトン・マシーンズ・リミテッド
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.11 テレダイン・テクノロジーズ・インコーポレイテッド
16.3.11.1 会社概要
16.3.11.2 製品ポートフォリオ
16.3.11.3 財務状況
16.3.11.4 SWOT分析
16.3.12 Vitronic
16.3.12.1 会社概要
16.3.12.2 製品ポートフォリオ
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Surface Vision and Inspection Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Component Type
6.1 Camera
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Optics
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Lighting Equipment
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Frame Grabber
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
6.5 Software
6.5.1 Market Trends
6.5.2 Market Forecast
6.6 Others
6.6.1 Market Trends
6.6.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Deployment
7.1 Traditional Surface Inspection Systems
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Robotic Cells
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by System Type
8.1 Computer-based
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Camera-based
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Surface
9.1 2D
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 3D
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Vertical
10.1 Automotive
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Semiconductor
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
10.3 Electronics and Electricals
10.3.1 Market Trends
10.3.2 Market Forecast
10.4 Pharmaceuticals
10.4.1 Market Trends
10.4.2 Market Forecast
10.5 Food and Beverages
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Forecast
10.6 Postal and Logistics
10.6.1 Market Trends
10.6.2 Market Forecast
10.7 Others
10.7.1 Market Trends
10.7.2 Market Forecast
11 Market Breakup by Region
11.1 North America
11.1.1 United States
11.1.1.1 Market Trends
11.1.1.2 Market Forecast
11.1.2 Canada
11.1.2.1 Market Trends
11.1.2.2 Market Forecast
11.2 Asia-Pacific
11.2.1 China
11.2.1.1 Market Trends
11.2.1.2 Market Forecast
11.2.2 Japan
11.2.2.1 Market Trends
11.2.2.2 Market Forecast
11.2.3 India
11.2.3.1 Market Trends
11.2.3.2 Market Forecast
11.2.4 South Korea
11.2.4.1 Market Trends
11.2.4.2 Market Forecast
11.2.5 Australia
11.2.5.1 Market Trends
11.2.5.2 Market Forecast
11.2.6 Indonesia
11.2.6.1 Market Trends
11.2.6.2 Market Forecast
11.2.7 Others
11.2.7.1 Market Trends
11.2.7.2 Market Forecast
11.3 Europe
11.3.1 Germany
11.3.1.1 Market Trends
11.3.1.2 Market Forecast
11.3.2 France
11.3.2.1 Market Trends
11.3.2.2 Market Forecast
11.3.3 United Kingdom
11.3.3.1 Market Trends
11.3.3.2 Market Forecast
11.3.4 Italy
11.3.4.1 Market Trends
11.3.4.2 Market Forecast
11.3.5 Spain
11.3.5.1 Market Trends
11.3.5.2 Market Forecast
11.3.6 Russia
11.3.6.1 Market Trends
11.3.6.2 Market Forecast
11.3.7 Others
11.3.7.1 Market Trends
11.3.7.2 Market Forecast
11.4 Latin America
11.4.1 Brazil
11.4.1.1 Market Trends
11.4.1.2 Market Forecast
11.4.2 Mexico
11.4.2.1 Market Trends
11.4.2.2 Market Forecast
11.4.3 Others
11.4.3.1 Market Trends
11.4.3.2 Market Forecast
11.5 Middle East and Africa
11.5.1 Market Trends
11.5.2 Market Breakup by Country
11.5.3 Market Forecast
12 SWOT Analysis
12.1 Overview
12.2 Strengths
12.3 Weaknesses
12.4 Opportunities
12.5 Threats
13 Value Chain Analysis
14 Porters Five Forces Analysis
14.1 Overview
14.2 Bargaining Power of Buyers
14.3 Bargaining Power of Suppliers
14.4 Degree of Competition
14.5 Threat of New Entrants
14.6 Threat of Substitutes
15 Price Analysis
16 Competitive Landscape
16.1 Market Structure
16.2 Key Players
16.3 Profiles of Key Players
16.3.1 Ametek Inc.
16.3.1.1 Company Overview
16.3.1.2 Product Portfolio
16.3.1.3 Financials
16.3.2 Cognex Corporation
16.3.2.1 Company Overview
16.3.2.2 Product Portfolio
16.3.2.3 Financials
16.3.3 Datalogic S.p.A.
16.3.3.1 Company Overview
16.3.3.2 Product Portfolio
16.3.3.3 Financials
16.3.3.4 SWOT Analysis
16.3.4 Industrial Vision Systems Ltd
16.3.4.1 Company Overview
16.3.4.2 Product Portfolio
16.3.5 Keyence Corporation
16.3.5.1 Company Overview
16.3.5.2 Product Portfolio
16.3.5.3 Financials
16.3.6 Matrox Electronic Systems
16.3.6.1 Company Overview
16.3.6.2 Product Portfolio
16.3.7 Omron Corporation
16.3.7.1 Company Overview
16.3.7.2 Product Portfolio
16.3.7.3 Financials
16.3.7.4 SWOT Analysis
16.3.8 Qualitas Technologies Pvt Ltd
16.3.8.1 Company Overview
16.3.8.2 Product Portfolio
16.3.9 Q Vision Systems LLP
16.3.9.1 Company Overview
16.3.9.2 Product Portfolio
16.3.10 Shelton Machines Limited
16.3.10.1 Company Overview
16.3.10.2 Product Portfolio
16.3.11 Teledyne Technologies Incorporated
16.3.11.1 Company Overview
16.3.11.2 Product Portfolio
16.3.11.3 Financials
16.3.11.4 SWOT Analysis
16.3.12 Vitronic
16.3.12.1 Company Overview
16.3.12.2 Product Portfolio
| ※参考情報 表面外観・検査は、製品や素材の表面を視覚的または非接触的に検査するプロセスを指します。これには、製品の表面に存在する欠陥や異常を識別することが含まれます。表面検査は、製造業や品質管理において重要な役割を果たしており、製品の信頼性と安全性を確保するために欠かせない工程です。 この検査は、目視検査から自動化された機械的な検査まで、多様な形態を取ります。目視検査では、熟練した作業者が製品の表面を人間の目で確認し、欠陥を探しますが、経験や技術に依存するため、主観的な判断が入る可能性があります。一方、自動化された検査は、カメラやセンサーを用いて、高速かつ高精度に表面の状態を評価します。こうした技術の進歩により、欠陥の早期発見や検査効率の向上が図られています。 表面検査で対象とされる欠陥の種類は多岐にわたります。例えば、塗装ムラ、傷、凹凸、汚れ、異物混入などが挙げられます。これらの欠陥は、見た目だけでなく、製品の性能にも影響を与える場合があるため、特に注意が必要です。たとえば、自動車や航空機の部品では、表面の微細な傷が強度や耐久性に影響を与えることがあります。 用途としては、製造業の各分野において広く利用されています。自動車業界や電子機器、食品パッケージ、医療機器など、品質が厳格に求められる分野では特に重要です。例えば、自動車部品においては、外観の良さだけでなく、表面的な欠陥が整合性に影響を与えないかを確認するための検査が行われます。また、食品業界では、包装材の表面の傷や異物混入の有無が、商品そのものの安全性を左右するため、表面検査が欠かせません。 関連技術としては、画像処理技術や機械学習、人工知能(AI)が挙げられます。画像処理技術は、撮影した画像から特定の情報を抽出し、欠陥を検知するための重要な技術です。また、機械学習やAIを活用することで、過去のデータを基に欠陥パターンを学習し、検査精度を向上させることが可能です。これにより、人間の目では見逃してしまう微細な欠陥の検出も実現しています。 さらに、超音波やX線、レーザーなどの非接触検査技術も、表面外観検査に利用されることがあります。超音波検査では、素材内部の欠陥を発見することができ、X線検査は密度の違いを用いて内部構造を評価します。レーザー技術は、表面の微細な凹凸を測定し、精密な表面状態を把握するのに適しています。 表面外観・検査は、製品の品質管理のみならず、製造プロセスの改善やコスト削減にも寄与します。たとえば、早期に欠陥を発見することで、後工程での再加工や廃棄を防ぎ、全体の生産効率を高めることができます。また、検査データを分析することで、製造プロセスのボトルネックを特定し、改善策を講じるための情報を得ることができます。 このように、表面外観・検査は、品質管理の重要な要素であり、関連技術の進展により日々進化しています。品質を確保するための透明性や信頼性を向上させることが求められる中で、今後ますます重要性が増す分野であると言えるでしょう。 |
❖ 免責事項 ❖
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