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    Deep Learning in Machine Vision Market

    ID: MRFR/SEM/34918-HCR
    128 Pages
    Aarti Dhapte
    September 2025

    머신 비전의 딥 러닝 시장 조사 보고서는 애플리케이션별(자동차, 의료, 제조, 보안, 소매), 기술별(컨볼루셔널 신경망, 순환 신경망, 심층 신념 네트워크, 생성적 적대 네트워크), 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 최종 용도별(산업, 상업, 주거용) 및 지역별(북미, 유럽, 남미, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카)별 - 산업 규모, 점유율 및 예측 2034년

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    Deep Learning in Machine Vision Market Research Report - Forecast Till 2034 Infographic
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    머신 비전 분야의 글로벌 딥 러닝 시장 개요:

    머신 비전의 딥 러닝 시장 규모는 2022년 647억 달러(미화 10억 달러)로 추산됩니다. 머신 비전의 딥 러닝  산업은 2023년 793억 달러(미화 10억 달러)에서 2032년까지 500억 달러(미화 10억 달러)로 성장할 것으로 예상됩니다. 머신 비전 시장의 딥 러닝 CAGR(성장률)은 예측 기간(2024~2032년) 동안 약 22.7%가 될 것으로 예상됩니다. .

    머신 비전 시장 동향의 주요 딥 러닝 강조

    머신 비전 시장의 딥 러닝은 인공 지능의 발전과 다양한 산업 전반에 걸쳐 자동화에 대한 수요 증가로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 머신 비전 시스템에 딥 러닝 알고리즘을 통합하면 이미지를 처리하고 시각적 데이터를 해석하는 능력이 향상되어 품질 관리, 보안, 자율주행차와 같은 애플리케이션의 효율성과 정확성이 향상됩니다. 또한 기업이 인적 오류를 줄이고 운영 효율성을 향상시키기 위해 노력함에 따라 비전 기술이 탑재된 스마트 장치의 사용이 증가하면서 시장이 활성화되고 있습니다. 이미지 분석을 통해 더 나은 진단과 환자 결과를 얻을 수 있는 의료와 같은 분야에서 딥 러닝 기술의 채택이 늘어나는 데 기회가 있습니다. 자동차, 농업, 제조와 같은 산업에서도 결함 감지 및 자율 항법과 같은 작업을 위한 머신 비전의 잠재력을 탐구하고 있습니다. 다양한 분야의 기업이 머신 비전에 딥 러닝을 활용함으로써 얻을 수 있는 이점을 인식함에 따라 특정 산업 요구 사항을 충족하는 새로운 솔루션과 서비스가 등장할 수 있는 명확한 경로가 있습니다. 최근 추세는 실시간 처리 기능을 향상시키는 보다 정교한 알고리즘으로의 전환을 나타냅니다. 

    엣지 컴퓨팅의 증가도 주목할 만합니다. 소스에 더 가까운 곳에서 더 빠른 데이터 처리가 가능해 지연 시간과 대역폭 문제가 줄어들기 때문입니다. 또한 기술 기업과 연구 기관 간의 협력이 증가하면서 머신 비전 시스템의 전반적인 성능을 향상시키는 혁신적인 솔루션의 기반이 마련되고 있습니다. 이러한 협력 정신은 또한 보다 사용자 친화적인 인터페이스 개발을 촉진하여 더 많은 사람들이 첨단 기술에 접근할 수 있도록 함으로써 시장의 발전 모멘텀을 주도하고 있습니다.

    머신 비전의 글로벌 딥 러닝 시장 개요

    출처: 1차 연구, 2차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 검토

    머신 비전 시장 동인의 딥 러닝

    첨단 자동화 기술 채택 증가

    머신 비전 시장 산업의 딥 러닝은 다양한 부문에서 고급 자동화 기술의 채택이 증가함에 따라 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 제조, 자동차, 의료 등의 산업에서는 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 머신 비전 기능을 향상시키고 있습니다. 이러한 기술을 통해 기계는 시각적 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어 운영 효율성과 생산성이 향상됩니다. 기업이 인적 오류를 줄이고 프로세스를 최적화하려고 노력함에 따라 딥 러닝을 기반으로 하는 고급 머신 비전 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 정교한 알고리즘을 활용함으로써 기업은 품질 관리를 보장하고 안전 표준을 강화하며 실시간 운영 모니터링을 촉진할 수 있습니다. 점점 더 많은 조직이 진화하는 시장 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 AI 기반 기술을 통합하는 것의 중요성을 깨닫고 있기 때문에 이러한 추세는 머신 비전 시장 산업의 딥 러닝에 매우 중요합니다. 머신 비전 애플리케이션에 딥 러닝을 통합하면 자동화 기능이 향상될 뿐만 아니라 제품 개발의 혁신도 촉진되어 다양한 분야에서 실질적인 발전을 이룰 수 있습니다.

    소매 및 전자상거래 솔루션에 대한 수요 증가

    소매 및 전자상거래 솔루션에 대한 수요가 증가하면서 머신 비전 시장 산업의 딥 러닝 성장이 촉진되고 있습니다. 온라인 쇼핑이 증가함에 따라 기업에서는 머신 비전 시스템을 채택하여 시각적인 기능을 통해 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 인식 및 지능형 분석. 이러한 시스템을 통해 소매업체는 맞춤형 추천을 제공하고 재고 관리를 최적화하며 고객 여정을 간소화할 수 있습니다. 온라인 경쟁이 심화됨에 따라 기업들은 소비자 행동과 선호도를 더 잘 이해하기 위해 첨단 기술에 투자하고 있으며, 이에 따라 딥 러닝 기반 머신 비전 솔루션에 대한 수요가 늘어나고 있습니다.

    이미지 처리 기술의 발전

    이미지 처리의 기술적 발전은 머신 비전 시장 산업에서 글로벌 딥 러닝의 성장에 크게 기여하고 있습니다. 이미지 분석의 향상된 기능을 통해 의료 영상, 자율주행차, 보안 감시 등 다양한 분야에 응용이 가능해졌습니다. 이미지 처리 기술이 계속 발전함에 따라 더 깊은 통찰력과 더 정확한 데이터 해석을 제공하여 머신 비전 애플리케이션을 향상시킵니다.

    머신 비전 시장 부문의 딥 러닝 통찰력:

    머신 비전 시장 애플리케이션 인사이트의 딥 러닝

    머신 비전의 딥 러닝 시장, 특히 애플리케이션 부문은 다양한 산업 전반에 걸친 첨단 기술의 혁신적인 영향을 반영하여 탄탄한 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 이 시장의 세분화는 자동차, 의료, 제조, 보안 및 소매를 포함한 여러 응용 분야의 상당한 기여를 보여줍니다. 자동차 부문은 2023년 15억 달러 규모로 매우 중요하며 2032년에는 100억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 이러한 수요 증가는 자율 주행 기술의 구현 증가와 기계에 크게 의존하는 향상된 안전 기능에 기인할 수 있습니다. 비전 기능을 제공합니다.

    2023년에 12억 달러 규모로 평가되고 2032년에 85억 달러로 성장할 것으로 예상되는 의료 부문은 진단 및 환자 모니터링을 위한 딥 러닝의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다. 이는 의료 분야에서 환자 결과와 운영 효율성을 개선하는 데 매우 중요합니다. 시설. 2023년에 18억 달러, 2032년까지 120억 달러로 증가할 것으로 평가되는 제조업은 기업이 머신 비전을 활용하여 생산성을 높이고 생산 프로세스의 오류를 최소화함에 따라 품질 보증 및 자동화에서 중요한 역할을 강조합니다.

    다른 애플리케이션을 더 자세히 분석해 보면, 현재 가치가 10억 달러에 달하고 2032년에는 70억 달러에 이를 것으로 예상되는 보안 부문은 공공 안전과 인프라 보안을 강화하기 위해 딥 러닝으로 구동되는 고급 감시 시스템에 대한 필요성이 높아지고 있음을 의미합니다. 마지막으로 소매 부문은 상당한 성장 궤도를 보여 2023년에 24억 3천만 달러에서 2032년까지 125억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 이 애플리케이션은 소매 내에서 고객 경험과 운영 전략을 향상시키기 위해 시각적 인식 및 분석을 활용하여 주목을 받았습니다. 환경.

    머신 비전 시장의 딥 러닝 애플리케이션 부문의 다양성은 다양한 통찰력을 드러냅니다. 각 애플리케이션은 고유한 요구 사항과 과제를 반영하여 기술 제공업체에 중요한 기회를 제공합니다. 시장 성장은 실제 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공하는 AI 및 컴퓨터 비전 기술의 발전에 힘입어 딥 러닝이 이러한 주요 부문 전반에 걸쳐 혁신의 필수 동인으로 자리매김하고 있습니다. 또한 사물 인터넷(IoT) 기술과 머신 비전의 통합과 같은 새로운 추세는 소비자와 기업 모두의 최첨단 요구 사항을 충족할 수 있는 향상된 기능과 효율성을 위한 경로를 제시합니다.

    머신 비전 시장 애플리케이션 인사이트의 딥 러닝

    출처: 1차 연구, 2차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 검토

    머신 비전 시장 기술 통찰력의 딥 러닝

    이미지 인식 및 처리 작업에 중추적인 역할을 하는 CNN(Convolutional Neural Networks)의 등장으로 시장 성장이 크게 주도되어 CNN이 시장에서 주도적인 역할을 하고 있음을 알 수 있습니다. 순환 신경망(RNN)은 특히 순차 데이터와 관련된 작업에서 중요한 역할을 하므로 자연어 처리 및 시계열 예측에서의 중요성을 강조합니다. DBN(Deep Belief Networks)은 비지도 학습에 대한 고유한 접근 방식을 제공하여 모델 표현 및 특징 추출을 향상시켜 대규모 데이터 세트와 관련된 애플리케이션에서 중요합니다. 더욱이, 생성적 적대 신경망(GAN)은 사실적인 합성 데이터를 생성하는 기능으로 인해 주목을 받고 있으며 제한된 데이터 세트로 모델을 훈련하는 데 필수적입니다.

    머신 비전 시장 구성 요소 통찰력의 딥 러닝

    이 부문은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 구성되며, 각각은 업계 성장에 고유하게 기여합니다. 하드웨어는 딥 러닝 알고리즘의 계산 요구를 지원하고 이 분야의 주요 플레이어가 되기 때문에 매우 중요합니다. 소프트웨어 솔루션은 머신 비전 기능을 향상시켜 다양한 부문에서 보다 혁신적인 애플리케이션을 가능하게 함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다. 또한 서비스는 기업이 딥 러닝 기술을 효과적으로 구현하고 활용할 수 있도록 지원, 유지 관리 및 컨설팅을 제공합니다. 이러한 구성 요소의 채택은 자동화 및 데이터 분석의 기회에 의해 주도되는 반면, 높은 초기 비용 및 숙련된 노동력의 필요성과 같은 과제는 지속됩니다. 머신 비전 시장 세분화의 딥 러닝 내 이러한 다각적인 접근 방식은 향후 몇 년간 예상되는 성장 궤적에 맞춰 향후 개발을 위한 강력한 경로를 나타냅니다.

    머신 비전 시장의 딥 러닝 최종 사용 통찰력

    최종 사용 시장은 주로 산업용, 상업용, 주거용 애플리케이션 등 여러 주요 영역으로 다양화되어 있으며 각각 중요한 역할을 합니다. 산업 부문은 딥 러닝을 활용하여 자동화와 생산성을 향상하고 제조 프로세스의 효율성을 높인다는 점에서 중요합니다. 소매 분석, 보안 감시 및 고객 경험 향상을 위해 머신 비전을 활용하는 상업 부문도 지배적입니다. 한편, 보안과 편의성을 위해 머신 비전을 통합하는 스마트 홈 기술을 채택하는 가구가 늘어나면서 주거용 부문이 떠오르고 있습니다. 이러한 애플리케이션의 다양성은 AI의 발전과 산업 전반에 걸쳐 지능형 시스템의 채택 증가에 힘입어 강력한 시장 성장에 기여합니다. 또한, 자동화된 품질 검사 및 생산 프로세스에 대한 수요 증가는 높은 구현 비용 및 숙련된 전문가의 필요성과 같은 과제를 해결하는 동시에 새로운 기회를 예고합니다. 머신 비전 시장 데이터의 딥 러닝은 이러한 추세를 반영하여 다음을 강조합니다.전반적인 시장 확장을 주도하는 데 각 부문의 중요성이 있습니다.

    머신 비전 시장 지역 통찰의 딥 러닝

    머신 비전 시장 수익의 딥 러닝은 다양한 지역에서 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 2023년에는 북미 지역이 30억 달러 규모의 지배적인 위치를 차지하고, 산업 전반에 걸쳐 기술 및 응용 분야의 상당한 발전을 반영하여 2032년까지 200억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 유럽은 AI 및 자동화에 대한 투자 증가로 인해 2023년에 20억 달러의 가치로 평가되며 100억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 2023년에 15억 달러 규모로 평가되고 125억 달러 규모로 예상되는 APAC 지역은 제조 부문의 확장과 고급 분석에 대한 수요 증가로 인해 빠르게 부상하고 있습니다. 남미의 시장 가치는 2023년 7억 5천만 달러로, 30억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 디지털 혁신 이니셔티브에 따른 성장 잠재력을 강조합니다. 마지막으로 MEA 지역은 6억 8천만 달러 규모로, 다양한 부문에서 운영 효율성 향상을 위해 AI를 도입함에 따라 2032년에는 45억 달러로 확대될 것으로 예상됩니다. 이 지역의 시장 성장은 주로 의료, 자동차 및 제조와 같은 산업에서 자동화 및 향상된 이미징 솔루션에 대한 요구가 증가함에 따라 머신 비전 시장 데이터의 딥 러닝이 미래 기술 발전에 점점 더 관련성이 높고 중요해짐에 따라 주도됩니다. 피>

    머신 비전 시장 지역 통찰력의 딥 러닝

    출처: 1차 연구, 2차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 검토

    머신 비전 시장의 딥 러닝 주요 업체 및 경쟁 통찰력:

    머신 비전 시장의 딥 러닝 경쟁 환경은 빠른 발전과 기술과 애플리케이션 간의 역동적인 상호 작용이 특징입니다. 산업계에서 운영 효율성 향상을 위해 머신 비전 시스템을 점점 더 통합함에 따라 딥 러닝 솔루션에 대한 수요가 급증했습니다. 시장의 다양한 플레이어가 최첨단 알고리즘, 강력한 데이터 세트, 고성능 컴퓨팅 리소스를 활용하여 혁신을 주도하고 있습니다. 조직이 이미징 및 분석 프로세스에 인공 지능을 채택함에 따라 향상된 비전 기능에 대한 강조는 주요 시장 참가자 간의 치열한 경쟁으로 이어집니다. 기업은 우수한 기술, 전략적 파트너십, 확장되는 머신 비전 애플리케이션 포트폴리오를 통해 제품을 차별화하기 위해 끊임없이 노력하고 있으며, 이를 통해 지속적인 성공을 위해 민첩성과 적응성이 중요한 끊임없이 진화하는 환경을 조성하고 있습니다. 머신 비전 시장의 딥 러닝 맥락에서 Microsoft는 광범위한 AI 및 머신 러닝 플랫폼을 통해 강력한 입지를 구축했습니다. 그 강점은 Azure 클라우드 서비스 내에 딥 러닝 기능을 통합하여 기업이 방대한 양의 시각적 데이터를 처리하는 데 필요한 강력한 컴퓨팅 리소스에 쉽게 액세스할 수 있도록 한다는 것입니다. 컴퓨터 비전 및 기계 학습 기술에 대한 Microsoft의 고급 연구는 제조에서 의료에 이르기까지 다양한 산업 응용 분야를 충족하는 최첨단 솔루션의 개발을 촉진했습니다. Azure Machine Learning 및 Cognitive Services와 같은 사용자 친화적인 도구 모음을 제공함으로써 Microsoft는 조직이 머신 비전의 잠재력을 효과적으로 활용하여 운영 워크플로 및 의사 결정 프로세스를 향상할 수 있도록 지원하는 리더로 자리매김했습니다.

    머신 비전 시장의 딥 러닝에 대한 Google의 참여는 여러 업종에 걸쳐 인공 지능을 활용하겠다는 Google의 의지를 보여줍니다. 딥 러닝 알고리즘 연구 및 개발에 회사가 중점을 두어 머신 비전을 촉진할 뿐만 아니라 실시간 분석 및 이미지 인식 기능을 향상시키는 강력한 프레임워크를 만들었습니다. 오픈 소스 기계 학습 플랫폼인 Google의 TensorFlow는 고급 비전 애플리케이션을 구축하기 위해 개발자와 조직에서 널리 채택하고 있습니다. 또한 Google은 상당한 데이터 처리 인프라를 활용하여 머신 비전 작업을 지원함으로써 최적의 성능과 확장성을 보장합니다. 혁신과 사용자 중심 애플리케이션 설계에 중점을 둔 이 회사는 시장의 핵심 기업으로 자리매김했으며 기업은 다양한 분야에서 통찰력과 효율성을 높이는 정교한 이미지 분석 솔루션을 배포할 수 있습니다.

    머신 비전 딥 러닝 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다:

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      마이크로소프트

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      구글

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      애플

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      퀄컴

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      테슬라

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      아마존

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      자일링스

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      IBM

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      엔비디아

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      페이스북

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      인텔

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      지멘스

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      오라클

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      삼성

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      알리바바

    머신 비전 산업 발전의 딥 러닝

    머신 비전 시장의 딥 러닝의 최근 발전은 주요 업체들 사이에서 상당한 발전과 활동을 보여주었습니다. Microsoft와 Google은 두 회사 모두 AI 연구 이니셔티브를 강화함에 따라 컴퓨터 비전 기능에 막대한 투자를 하고 있습니다. Apple은 더 심층적인 머신 비전 기술을 자사 제품에 통합하는 동시에 개인 정보 보호 기능을 강화하는 데 지속적으로 주력하고 있습니다. Qualcomm과 NVIDIA는 딥 러닝 애플리케이션을 최적화하도록 설계된 하드웨어 솔루션을 적극적으로 홍보하고 있으며, 이는 시장 가치 성장에 크게 기여했습니다. Tesla는 또한 첨단 머신 비전 시스템을 자율 주행 기술에 통합하여 자동차 부문에서의 입지를 확고히 했습니다. Amazon은 창고 내 물류 및 재고 관리 개선을 위해 머신 비전을 활용하고 있습니다. Xilinx와 Intel은 고성능 머신 비전 애플리케이션에 맞춰 FPGA 솔루션을 강화하고 있습니다. 특히, 지멘스는 딥 러닝을 산업 자동화에 통합하는 것을 목표로 파트너십을 구축했습니다. 인수합병의 경우 최근 머신 비전의 딥 러닝 시장에서 특정 회사와 관련하여 눈에 띄게 보고된 거래가 없습니다. 전반적으로 이러한 선두 기업의 지속적인 기술 향상은 해당 부문 내에서 강력한 경쟁 역학을 나타냅니다.

    머신 비전 시장 세분화 통찰력의 딥 러닝

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      머신 비전 시장 애플리케이션 전망의 딥 러닝

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        자동차

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        의료

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        제조

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        보안

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        소매

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      머신 비전 시장 기술 전망의 딥 러닝

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        컨볼루션 신경망

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        순환 신경망

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        깊은 신념 네트워크

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        생성적 적대 신경망

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      머신 비전 시장 구성 요소의 딥 러닝 전망

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        하드웨어

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        소프트웨어

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        서비스

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      머신 비전 시장 최종 사용 전망의 딥 러닝

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        산업

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        상업

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        주거용

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      머신 비전 시장 지역 전망의 딥 러닝

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        북미

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        유럽

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        남미

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        아시아 태평양

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        중동 및 아프리카

    목차

    1. 요약
    1.1. 시장개요
    1.2. 주요 조사 결과
    1.3. 시장 세분화
    1.4. 경쟁 환경
    1.5. 과제와 기회
    1.6. 향후 전망
    2. 시장 소개
    2.1. 정의
    2.2. 연구 범위
    2.2.1. 연구목적
    2.2.2. 가정
    2.2.3. 제한사항
    3. 연구 방법
    3.1. 개요
    3.2. 데이터 마이닝
    3.3. 2차 연구
    3.4. 1차 연구
    3.4.1. 1차 인터뷰 및 정보 수집 과정
    3.4.2. 주요 응답자 분석
    3.5. 예측 모델
    3.6. 시장 규모 추정
    3.6.1. 상향식 접근
    3.6.2. 하향식 접근 방식
    3.7. 데이터 삼각 측량
    3.8. 검증
    4. 시장 역학
    4.1. 개요
    4.2. 드라이버
    4.3. 제한
    4.4. 기회
    5. 시장 요인 분석
    5.1. 가치사슬 분석
    5.2. 포터의 5가지 힘 분석
    5.2.1. 공급업체의 교섭력
    5.2.2. 구매자의 교섭력
    5.2.3. 신규 진입자의 위협
    5.2.4. 대체물의 위협
    5.2.5. 경쟁의 강도
    5.3. 코로나19 영향 분석
    5.3.1. 시장 영향 분석
    5.3.2. 지역적 영향
    5.3.3. 기회 및 위협 분석
    6. 머신 비전 시장의 애플리케이션별 딥 러닝(미화 10억 달러)
    6.1. 자동차
    6.2. 의료
    6.3. 제조
    6.4. 보안
    6.5. 소매
    7. 기술별 머신 비전 시장의 딥 러닝(미화 10억 달러)
    7.1. 컨볼루셔널 신경망
    7.2. 순환 신경망
    7.3. 깊은 신념 네트워크
    7.4. 생성적 적대 신경망
    8. 머신 비전 시장의 부품별 딥 러닝(미화 10억 달러)
    8.1. 하드웨어
    8.2. 소프트웨어
    8.3. 서비스
    9. 최종 용도별 머신 비전 시장의 딥 러닝(미화 10억 달러)
    9.1. 산업용
    9.2. 상업용
    9.3. 주거용
    10. 지역별 머신 비전 시장의 딥 러닝(미화 10억 달러)
    10.1. 북미
    10.1.1. 미국
    10.1.2. 캐나다
    10.2. 유럽 ​​
    10.2.1. 독일
    10.2.2. 영국
    10.2.3. 프랑스
    10.2.4. 러시아
    10.2.5. 이탈리아
    10.2.6. 스페인
    10.2.7. 유럽 ​​나머지 지역
    10.3. 아시아 태평양
    10.3.1. 중국
    10.3.2. 인도
    10.3.3. 일본
    10.3.4. 한국
    10.3.5. 말레이시아
    10.3.6. 태국
    10.3.7. 인도네시아
    10.3.8. 아시아 태평양 지역
    10.4. 남아메리카
    10.4.1. 브라질
    10.4.2. 멕시코
    10.4.3. 아르헨티나
    10.4.4. 남아메리카의 나머지 지역
    10.5. MEA
    10.5.1. GCC 국가
    10.5.2. 남아프리카
    10.5.3. MEA의 나머지
    11. 경쟁 환경
    11.1. 개요
    11.2. 경쟁 분석
    11.3. 시장 점유율 분석
    11.4. 머신비전 시장 딥러닝 주요 성장 전략
    11.5. 경쟁 벤치마킹
    11.6. 머신 비전 시장의 딥 러닝 개발 수 측면에서 선두 플레이어
    11.7. 주요 개발 및 성장 전략
    11.7.1. 신제품 출시/서비스 배포
    11.7.2. 합병 및 인수
    11.7.3. 합작투자
    11.8. 주요 플레이어 재무 매트릭스
    11.8.1. 매출 및 영업이익
    11.8.2. 주요 플레이어의 R&D 지출. 2023년
    12. 회사 프로필
    12.1. 마이크로소프트
    12.1.1. 재무 개요
    12.1.2. 제공되는 제품
    12.1.3. 주요 개발
    12.1.4. SWOT 분석
    12.1.5. 주요 전략
    12.2. 구글
    12.2.1. 재무 개요
    12.2.2. 제공되는 제품
    12.2.3. 주요 개발
    12.2.4. SWOT 분석
    12.2.5. 주요 전략
    12.3. 애플
    12.3.1. 재무 개요
    12.3.2. 제공되는 제품
    12.3.3. 주요 개발
    12.3.4. SWOT 분석
    12.3.5. 주요 전략
    12.4. 퀄컴
    12.4.1. 재무 개요
    12.4.2. 제공되는 제품
    12.4.3. 주요 개발
    12.4.4. SWOT 분석
    12.4.5. 주요 전략
    12.5. 테슬라
    12.5.1. 재무 개요
    12.5.2. 제공되는 제품
    12.5.3. 주요 개발
    12.5.4. SWOT 분석
    12.5.5. 주요 전략
    12.6. 아마존
    12.6.1. 재무 개요
    12.6.2. 제공되는 제품
    12.6.3. 주요 개발
    12.6.4. SWOT 분석
    12.6.5. 주요 전략
    12.7. 자일링스
    12.7.1. 재무 개요
    12.7.2. 제공되는 제품
    12.7.3. 주요 개발
    12.7.4. SWOT 분석
    12.7.5. 주요 전략
    12.8. IBM
    12.8.1. 재무 개요
    12.8.2. 제공되는 제품
    12.8.3. 주요 개발
    12.8.4. SWOT 분석
    12.8.5. 주요 전략
    12.9. 엔비디아
    12.9.1. 재무 개요
    12.9.2. 제공되는 제품
    12.9.3. 주요 개발
    12.9.4. SWOT 분석
    12.9.5. 주요 전략
    12.10. 페이스북
    12.10.1. 재무 개요
    12.10.2. 제공되는 제품
    12.10.3. 주요 개발
    12.10.4. SWOT 분석
    12.10.5. 주요 전략
    12.11. 인텔
    12.11.1. 재무 개요
    12.11.2. 제공되는 제품
    12.11.3. 주요 개발
    12.11.4. SWOT 분석
    12.11.5. 주요 전략
    12.12. 지멘스
    12.12.1. 재무 개요
    12.12.2. 제공되는 제품
    12.12.3. 주요 개발
    12.12.4. SWOT 분석
    12.12.5. 주요 전략
    12.13. 오라클
    12.13.1. 재무 개요
    12.13.2. 제공되는 제품
    12.13.3. 주요 개발
    12.13.4. SWOT 분석
    12.13.5. 주요 전략
    12.14. 삼성
    12.14.1. 재무 개요
    12.14.2. 제공되는 제품
    12.14.3. 주요 개발
    12.14.4. SWOT 분석
    12.14.5. 주요 전략
    12.15. 알리바바
    12.15.1. 재무 개요
    12.15.2. 제공되는 제품
    12.15.3. 주요 개발
    12.15.4. SWOT 분석
    12.15.5. 주요 전략
    13. 부록
    13.1. 참고자료
    13.2. 관련 보고서
     
    표 목록

    표 1. 가정 목록
    표 2. 북미 머신 비전 시장 규모 추정치 & 2019~2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 3. 북미 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 분야의 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(미화 수십억 달러)
    표 4. 북미 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 분야의 딥 러닝 구성요소별 예측, 2019-2032년(10억 달러)
    표 5. 북미 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 분야의 딥 러닝 2019~2032년 최종 용도별 예측(십억 달러)
    표 6. 북미 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 분야의 딥 러닝 2019~2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 7. 미국의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 8. 미국의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 9. 미국의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 10. 미국의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(십억 달러)
    표 11. 미국의 머신 비전 딥 러닝 시장 규모 추정치 & 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 12. 캐나다의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 13. 캐나다의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 14. 캐나다의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 구성 요소별 예측(USD 수십억)
    표 15. 캐나다 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 16. 캐나다의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(십억 달러)
    표 17. 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 18. 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 19. 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 20. 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 21. 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정 및 딥 러닝 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 22. 독일의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 23. 독일 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 24. 독일의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 25. 독일 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 26. 독일의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 27. 영국의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 28. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 영국의 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 29. 영국의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 구성요소별 예측(USD 수십억)
    표 30. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 영국의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 31. 영국의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 32. 프랑스 머신 비전 시장 규모 추정치 & 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 33. 프랑스 머신 비전 시장 규모 추정치 & 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 34. 프랑스 머신 비전 시장 규모 추정치 & 구성요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 35. 프랑스 머신 비전 시장 규모 추정치 & 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 36. 프랑스의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 37. 러시아의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 38. 러시아의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 39. 러시아 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 40. 러시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 41. 러시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 42. 이탈리아의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 43. 이탈리아의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(미화 수십억 달러)
    표 44. 머신 비전 분야의 이탈리아 딥 러닝 시장 규모 추정치 & 2019~2032년 구성 요소별 예측(십억 달러)
    표 45. 이탈리아의 머신 비전 딥 러닝 시장 규모 추정& 2019-2032년 최종 용도별 예측(십억 달러)
    표 46. 이탈리아의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 47. 스페인의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 48. 스페인의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 49. 스페인의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 50. 스페인의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(십억 달러)
    표 51. 스페인의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(십억 달러)
    표 52. 나머지 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 53. 나머지 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(미화 수십억 달러)
    표 54. 나머지 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 55. 나머지 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(미화 수십억 달러)
    표 56. 나머지 유럽의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 57. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 APAC 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 58. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 APAC 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(미화 수십억 달러)
    표 59. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 APAC 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 60. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 APAC 딥 러닝 최종 용도별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 61. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 APAC 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 62. 중국의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 63. 중국의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 64. 중국의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 65. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 중국의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 66. 중국의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 67. 인도의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 68. 인도의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 69. 인도의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 70. 인도의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 71. 인도의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 72. 일본의 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 73. 머신 비전 분야의 일본 딥 러닝 시장 규모 추정 및amp; 2019-2032년 기술별 예측(미화 수십억 달러)
    표 74. 머신 비전 분야의 일본 딥 러닝 시장 규모 추정치 & 구성요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 75. 머신 비전 분야의 일본 딥 러닝 시장 규모 추정치 & 2019-2032년 최종 용도별 예측(미화 수십억 달러)
    표 76. 머신 비전 분야의 일본 딥 러닝 시장 규모 추정 및amp; 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 77. 한국의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 78. 한국의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 79. 한국의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 구성요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 80. 한국의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 81. 한국의 머신 비전 시장 규모 추정치에 대한 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 82. 말레이시아 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 83. 말레이시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 84. 말레이시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 구성요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 85. 말레이시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 86. 말레이시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 87. 태국 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 88. 태국 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 89. 태국 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 구성요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 90. 태국 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(십억 달러)
    표 91. 태국 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 92. 인도네시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 93. 인도네시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 94. 인도네시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 95. ​​인도네시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 96. 인도네시아 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019~2032년 지역별 예측(십억 달러)
    표 97. 머신 비전 시장 규모 추정 및 amp; 2019~2032년 애플리케이션별 예측(십억 달러)
    표 98. 머신 비전 시장 규모 추정 및 amp; 2019-2032년 기술별 예측(미화 수십억 달러)
    표 99. 머신 비전 시장 규모 추정에 따른 APAC 딥 러닝의 나머지 부분 구성요소별 예측, 2019-2032년(10억 달러)
    표 100. 머신 비전 시장 규모 추정에서 APAC 딥 러닝의 나머지 부분 & 최종 용도별 예측, 2019~2032년(10억 달러)
    표 101. 머신 비전 시장 규모 추정치 및 amp; 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 102. 남아메리카 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 103. 남아메리카 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 104. 남아메리카 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 105. 남아메리카 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 106. 남아메리카 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 107. 브라질 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 108. 브라질 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 109. 머신 비전 분야의 브라질 딥 러닝 시장 규모 추정치 & 구성 요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 110. 머신 비전 시장 규모 추정에 따른 브라질 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(십억 달러)
    표 111. 브라질 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(미화 수십억 달러)
    표 112. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 멕시코 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 113. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 멕시코 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(미화 수십억 달러)
    표 114. 머신 비전 시장 규모 추정에 따른 멕시코 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 115. 머신 비전 시장 규모 추정에 있어서의 멕시코 딥 러닝 최종 용도별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 116. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 멕시코 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 117. 아르헨티나 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 애플리케이션별 예측(USD 수십억)
    표 118. 아르헨티나 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(USD 수십억)
    표 119. 아르헨티나 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 구성요소별 예측, 2019-2032년(USD 수십억)
    표 120. 아르헨티나 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(십억 달러)
    표 121. 아르헨티나의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(미화 수십억 달러)
    표 122. 남미의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 부문 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 123. 남아메리카의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 나머지 지역 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 124. 남미의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 부문 구성요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 125. 남미의 머신 비전 시장 규모 추정치 딥 러닝 부문 2019-2032년 최종 용도별 예측(10억 달러)
    표 126. 남아메리카의 나머지 지역 머신 비전 시장 규모 추정치 및 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(미화 수십억 달러)
    표 127. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 MEA 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 128. 머신 비전 시장 규모 추정에 있어서 MEA 딥 러닝 2019-2032년 기술별 예측(미화 수십억 달러)
    표 129. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 MEA 딥 러닝 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 130. 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 MEA 딥 러닝 최종 용도별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 131. 머신 비전 시장 규모 추정에 있어서 MEA 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 132. GCC 국가의 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 133. GCC 국가 머신 비전의 딥 러닝 시장 규모 추정치 & 2019-2032년 기술별 예측(십억 달러)
    표 134. 머신 비전 시장의 GCC 국가 딥 러닝 SIZE 추정 & 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 135. GCC 국가의 머신 비전 시장 규모 추정에 대한 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(십억 달러)
    표 136. GCC 국가 머신 비전의 딥 러닝 시장 규모 추정치 & 2019-2032년 지역별 예측(USD 수십억)
    표 137. 남아프리카의 머신 비전 시장 규모 추정치에서의 딥 러닝 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 138. 남아공 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 139. 남아프리카 머신 비전 시장 규모 추정치의 딥 러닝 구성요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 140. 남아프리카의 머신 비전 시장 규모 추정치에서의 딥 러닝 2019-2032년 최종 용도별 예측(USD 수십억)
    표 141. 남아프리카의 머신 비전 시장 규모 추정치에서의 딥 러닝 2019-2032년 지역별 예측(십억 달러)
    표 142. 머신 비전 시장 규모 추정에서 MEA 딥 러닝의 나머지 부분 & 애플리케이션별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 143. 머신 비전 시장 규모 추정에서 MEA 딥 러닝의 나머지 부분 & 기술별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 144. 머신 비전 시장 규모 추정에서 MEA 딥 러닝의 나머지 부분 & 구성 요소별 예측, 2019-2032년(십억 달러)
    표 145. 머신 비전 시장 규모 추정에서 MEA 딥 러닝의 나머지 부분 & 최종 용도별 예측, 2019~2032년(10억 달러)
    표 146. 머신 비전 시장 규모 추정에서 MEA 딥 러닝의 나머지 부분 & 2019~2032년 지역별 예측(십억 달러)
    표 147. 제품 출시/제품 개발/승인
    표 148. 인수/파트너십

    그림 목록

    그림 1. 시장 개요
    그림 2. 북미 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 3. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석의 미국 딥 러닝
    그림 4. 기술별 머신 비전 시장 분석의 미국 딥 러닝
    그림 5. 구성 요소별 머신 비전 시장 분석의 미국 딥 러닝
    그림 6. 최종 사용자별 머신 비전 시장 분석의 미국 딥 러닝
    그림 7. 지역별 머신 비전 시장 분석의 미국 딥 러닝
    그림 8. 캐나다 딥 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석 학습
    그림 9. 기술별 머신 비전 시장 분석의 캐나다 딥 러닝
    그림 10. 구성 요소별 머신 비전 시장 분석의 캐나다 딥 러닝
    그림 11. 캐나다 깊은 최종 용도별 머신 비전 시장 분석 학습
    그림 12. 캐나다 머신 비전 시장 분석의 지역별 딥 러닝
    그림 13. 머신 비전 시장 분석의 유럽 딥 러닝
    그림 14. 독일 심층 학습 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석
    그림 15. 기술별 머신 비전 시장 분석에서 독일 딥 러닝
    그림 16. 구성 요소별 머신 비전 시장 분석에서 독일 딥 러닝
    그림 17. 독일 최종 용도별 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 18. 독일 머신 비전 시장 분석의 지역별 딥 러닝
    그림 19. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석의 영국 딥 러닝
    그림 20 .영국 딥 기술별 머신 비전 시장 분석 학습
    그림 21. 구성요소별 머신 비전 시장 분석의 영국 딥 러닝
    그림 22. 최종 용도별 머신 비전 시장 분석의 영국 딥 러닝
    그림 23. 영국 깊은 지역별 머신 비전 시장 분석 학습
    그림 24. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석의 프랑스 딥 러닝
    그림 25. 기술별 머신 비전 시장 분석의 프랑스 딥 러닝
    그림 26. 프랑스 구성 요소별 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 27. 최종 용도별 머신 비전 시장 분석의 프랑스 딥 러닝
    그림 28. 지역별 머신 비전 시장 분석의 프랑스 딥 러닝
    그림 29 . 러시아 머신 비전 시장 분석의 애플리케이션별 딥 러닝
    그림 30. 러시아 머신 비전 시장 분석의 기술별 딥 러닝
    그림 31. 러시아 머신 비전 시장 분석의 구성 요소별 딥 러닝
    그림 32. 최종 사용자별 머신 비전 시장 분석에서 러시아 딥 러닝
    그림 33. 지역별 머신 비전 시장 분석에서 러시아 딥 러닝
    그림 34. 이탈리아 머신 비전 시장 분석에서 딥 러닝 애플리케이션
    그림 35. 기술별 이탈리아 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 36. 부품별 이탈리아 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 37. 이탈리아 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝 최종 용도별
    그림 38. 이탈리아의 머신 비전 딥 러닝 지역별 시장 분석
    그림 39. 스페인의 머신 비전 딥 러닝 애플리케이션별 시장 분석
    그림 40. 스페인의 머신 비전 딥 러닝 시장 분석 기술별
    그림 41. 스페인 머신 비전 딥 러닝 구성요소별 시장 분석
    그림 42. 스페인 머신 비전 딥 러닝 최종 용도별 시장 분석
    그림 43. 스페인 머신 비전 딥 러닝 시장 분석 지역별
    그림 44. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석에서 나머지 유럽 딥 러닝
    그림 45. 기술별 머신 비전 시장 분석에서 나머지 유럽 딥 러닝
    그림 46. 나머지 유럽 기계에서의 딥 러닝 구성요소별 비전 시장 분석
    그림 47. 최종 용도별 머신 비전 시장 분석에서 나머지 유럽 딥 러닝
    그림 48. 지역별 머신 비전 시장 분석에서 나머지 유럽 딥 러닝
    그림 49 . APAC 딥 머신 비전 시장 분석의 학습
    그림 50. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석의 중국 딥 러닝
    그림 51. 머신 비전 시장 분석의 기술별 딥 러닝
    그림 52. 중국 딥 러닝 안에 구성 요소별 머신 비전 시장 분석
    그림 53. 머신 비전 시장의 중국 딥 러닝 최종 용도별 분석
    그림 54. 머신 비전 시장의 중국 딥 러닝 지역별 분석
    그림 55. 인도 딥 학습 중 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석
    그림 56. 인도 머신 비전 시장의 딥 러닝 기술별 분석
    그림 57. 인도 머신 비전 시장의 딥 러닝 구성 요소별 분석
    그림 58. 인도 딥 러닝 안에 최종 용도별 머신 비전 시장 분석
    그림 59. 인도 머신 비전 시장의 딥 러닝 지역별 분석
    그림 60. 머신 비전 시장의 일본 딥 러닝 애플리케이션별 분석
    그림 61. 일본 딥 학습 중 기술별 머신 비전 시장 분석
    그림 62. 부품별 머신 비전 시장 분석에서 일본 딥 러닝
    그림 63. 최종 용도별 머신 비전 시장 분석에서 일본 딥 러닝
    그림 64. JAPAN DEEP 지역별 머신 비전 시장 분석 학습
    그림 65. 한국의 머신 비전 시장 분석 애플리케이션별 딥 러닝
    그림 66. 한국 머신 비전 시장 분석의 기술별 딥 러닝
    그림 67. 한국 머신비전 시장 분석의 구성요소별 딥러닝
    그림 68. 한국 머신비전 시장 분석의 최종 용도별 딥러닝
    그림 69. 한국 머신비전 시장 분석의 딥러닝 지역별
    그림 70. 말레이시아 머신 비전 딥 러닝 애플리케이션별 시장 분석
    그림 71. 말레이시아 머신 비전 딥 러닝 기술별 시장 분석
    그림 72. 말레이시아 머신 비전 딥 러닝 구성 요소별 시장 분석
    그림 73. 말레이시아 머신 비전의 딥 러닝 최종 용도별 시장 분석
    그림 74. 말레이시아 머신 비전의 딥 러닝 지역별 시장 분석
    그림 75. 태국 딥 러닝 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석
    그림 76. 태국 머신 비전 시장의 딥 러닝 기술별 분석
    그림 77. 태국 머신 비전 시장의 딥 러닝 구성 요소별 분석
    그림 78. 태국 최종 용도별 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 79. 태국 지역별 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 80. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 81. 기술별 머신 비전 시장 분석의 인도네시아 딥 러닝
    그림 82. 부품별 머신 비전 시장 분석의 인도네시아 딥 러닝
    그림 83. 머신 비전 시장 분석의 인도네시아 딥 러닝 최종 결과 사용
    그림 84. 지역별 머신 비전 시장 분석에서 인도네시아 딥 러닝
    그림 85. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석에서 나머지 APAC 딥 러닝
    그림 86. 나머지 APAC 딥 러닝 머신 비전 시장 기술별 분석
    그림 87. 머신 비전 시장의 나머지 APAC 딥 러닝 구성 요소별 분석
    그림 88. 머신 비전 시장의 나머지 APAC 딥 러닝 최종 용도별 분석
    그림 89. 나머지 기계에서의 APAC 딥 러닝 지역별 비전 시장 분석
    그림 90. 남미 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 91. 머신 비전 시장 분석의 브라질 딥 러닝 애플리케이션별 분석
    그림 92. 브라질 머신 비전 딥 러닝 기술별 비전 시장 분석
    그림 93. 부품별 머신 비전 시장 분석의 브라질 딥 러닝
    그림 94. 최종 용도별 머신 비전 시장 분석의 브라질 딥 러닝
    그림 95. 브라질 딥 러닝 안에 지역별 머신 비전 시장 분석
    그림 96. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석의 멕시코 딥 러닝
    그림 97. 기술별 머신 비전 시장 분석의 멕시코 딥 러닝
    그림 98. 멕시코 딥 구성 요소별 머신 비전 시장 분석 학습
    그림 99. 최종 사용자별 머신 비전 시장 분석의 멕시코 딥 러닝
    그림 100. 지역별 머신 비전 시장 분석의 멕시코 딥 러닝
    그림 101. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석에서 아르헨티나 딥 러닝
    그림 102. 기술별 머신 비전 시장 분석에서 아르헨티나 딥 러닝
    그림 103. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석에서 아르헨티나 딥 러닝 구성요소
    그림 104. 최종 용도별 머신 비전 시장 분석에서 아르헨티나 딥 러닝
    그림 105. 지역별 머신 비전 시장 분석에서 아르헨티나 딥 러닝
    그림 106. 남미의 나머지 딥 러닝 기계 애플리케이션별 비전 시장 분석
    그림 107. 남미의 머신 비전 시장 분석의 기술별 딥 러닝
    그림 108. 남미의 머신 비전 시장 분석의 구성 요소별 딥 러닝
    그림 109. 남미의 머신 비전 시장에서의 딥 러닝 최종 용도별 분석
    그림 110. 남미의 머신 비전 시장 분석에서의 딥 러닝 지역별
    그림 111. 머신 비전 시장의 MEA 딥 러닝 분석
    그림 112. GCC 국가 머신 비전 시장의 딥 러닝 애플리케이션별 분석
    그림 113. GCC 국가 머신 비전 시장의 딥 러닝 기술별 분석
    그림 114. GCC 국가 딥 러닝 구성요소별 머신 비전 시장 분석
    그림 115. GCC 국가 머신 비전 시장의 딥 러닝 최종 용도별 분석
    그림 116. GCC 국가 머신 비전 시장 분석의 지역별 딥 러닝
    그림 117. 남아프리카 머신 비전 시장의 딥 러닝 애플리케이션별 분석
    그림 118. 남아프리카 머신 비전 시장의 딥 러닝기술별 분석
    그림 119. 남아프리카 머신 비전 시장의 딥 러닝 구성 요소별 분석
    그림 120. 남아프리카 머신 비전 시장의 딥 러닝 최종 용도별 분석
    그림 121. 남아프리카 지역별 머신 비전 시장 분석의 딥 러닝
    그림 122. 애플리케이션별 머신 비전 시장 분석의 나머지 MEA 딥 러닝
    그림 123. 기술별 머신 비전 시장 분석의 나머지 MEA 딥 러닝
    그림 124. 머신 비전 시장의 구성 요소별 분석에서 MEA 딥 러닝의 나머지
    그림 125. 최종 사용자별 머신 비전 시장 분석의 나머지 MEA 딥 러닝
    그림 126. 머신 비전 시장의 나머지 MEA 딥 러닝 분석 기준 지역별
    그림 127. 머신 비전 시장의 딥 러닝 주요 구매 기준
    그림 128. MRFR 연구 과정
    그림 129. 머신 비전 시장의 딥 러닝 DRO 분석
    그림 130. 드라이버 영향 분석: 머신 비전 시장의 딥 러닝
    그림 131. 제약 조건 영향 분석: 머신 비전 시장의 딥 러닝
    그림 132. 공급/가치 사슬: 머신 비전 시장의 딥 러닝
    그림 133 . 깊은 2024년 머신 비전 시장의 애플리케이션별 학습(점유율)
    그림 134. 2019~2032년 머신 비전 시장의 애플리케이션별 딥 러닝(십억 달러)
    그림 135. 머신 비전 시장의 딥 러닝 시장별 2024년 기술(% 점유율)
    그림 136. 2019~2032년 기술별 머신 비전 시장의 딥 러닝(십억 달러)
    그림 137. 2024년 부품별 머신 비전 시장의 딥 러닝( % 공유)
    그림 138. 2019년부터 2032년까지 머신 비전 시장의 딥 러닝, 부품별(십억 달러)
    그림 139. 2024년 최종 용도별 머신 비전 시장의 딥 러닝(% 점유율)
    그림 140. 기계에서의 딥러닝 2019년부터 2032년까지 최종 용도별 비전 시장(십억 달러)
    그림 141. 머신 비전 시장의 딥 러닝, 2024년 지역별(% 점유율)
    그림 142. 머신 비전 시장의 딥 러닝 지역별, 2019년 ~ 2032년(십억 달러)
    그림 143. 주요 경쟁업체 벤치마킹

    머신 비전 시장 세분화의 딥 러닝

      <리> 머신 비전 시장의 딥 러닝 애플리케이션별 시장(10억 달러, 2019-2032)
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      <리> 기술별 머신 비전 시장의 딥 러닝(10억 달러, 2019-2032)
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      • 깊은 신념 네트워크
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      <리> 머신 비전 시장의 구성 요소별 딥 러닝(10억 달러, 2019-2032년)
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      <리> 머신 비전 시장의 딥 러닝 최종 용도별(10억 달러, 2019-2032)
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      <리> 지역별 머신 비전 시장의 딥 러닝(10억 달러, 2019-2032년)
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      • 유럽
      • 남미
      • 아시아 태평양
      • 중동 및 아프리카

    머신 비전 시장의 딥 러닝 시장 지역 전망(10억 달러, 2019-2032)

    • 북미 전망(10억 달러, 2019-2032)
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        • 독일 전망(10억 달러, 2019-2032)
        • 독일 애플리케이션 유형별 머신 비전 시장의 딥 러닝
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        • 독일 머신비전 시장의 기술 유형별 딥러닝
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