3D-Kameras werden bis 2028 den weltweiten Bildverarbeitungsmarkt antreiben. Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) wird nach Prognosen von Interact Analysis bei 13 % liegen und damit deutlich höher sein als die CAGR von 6 %, die für den globalen Bildverarbeitungsmarkt insgesamt erwartet wird. Demnach wird der Umsatz mit 3D-Kameras von 767 Mio. US-Dollar im Jahr 2022 auf fast 1,6 Mrd. US-Dollar im Jahr 2028 steigen. Je nach Produkttyp wird das Wachstum allerdings unterschiedlich ausfallen.
3D-Kameras können prinzipiell in vier Produkttypen unterteilt werden, die jeweils wichtige Funktionen und Vorteile für unterschiedliche Anwendungen aufweisen: 3D-Kameras mit strukturiertem Licht, Stereokameras, Time-of-Flight-3D-Kameras und Lasertriangulation- 3D-Kameras.
Bei 3D-Kameras mit strukturiertem Licht wird ein bekanntes Muster oder eine bekannte Lichtsequenz auf eine Oberfläche projiziert und die Verformung oder Verzerrung dieses Musters analysiert, wenn es mit einem Objekt interagiert. Die Kamera beobachtet, wie das strukturierte Licht deformiert wird und kann aus diesen Informationen die Tiefe und Form von Objekten in der Szene berechnen. Diese Kameras kommen vor allem dann zum Einsatz, wenn präzise Messungen und Bilderfassung erforderlich sind. Außerdem werden sie derzeit in Bin-Picking-Anwendungen eingesetzt. 3D-Kameras mit strukturiertem Licht sind oft teurer als andere 3D-Kameratypen. Ein Beispiel für diese Kamera wäre die Zivid 2 des norwegischen Anbieters Zivid.
Stereokameras sind bildgebende Geräte, die mit zwei Kameras ausgestattet sind, die die Tiefe durch binokulare Disparität wahrnehmen. Diese Kameras erfassen ein Paar leicht versetzter Bilder derselben Szene. Die Disparität zwischen entsprechenden Punkten in den Bildern wird dann verwendet, um Tiefeninformationen für Objekte in der Szene zu berechnen. Diese Kameras werden am häufigsten in der Robotik eingesetzt und sind besonders nützlich für das autonome Fahren, was ein erhebliches Wachstumspotenzial bietet. Die Stereo Cameras von Basler gehören in diese Kategorie.
Time-of-Flight-3D-Kameras hingegen sind bildgebende Geräte, die die Entfernung zu Objekten in einer Szene bestimmen. Dafür messen sie die Zeit, die das Licht benötigt, um von der Kamera zum Objekt und zurück zu gelangen. Diese Kameras werden am häufigsten verwendet, wenn eine Bildaufnahme mit hoher Geschwindigkeit, aber geringerer Qualität erforderlich ist. Time-of-Flight-3D-Kameras sind auch eine kostengünstigere Option für mobile Roboter und ermöglichen es ihnen, Hindernissen auszuweichen und andere Roboter zu umgehen. Ein Beispiel für diese Kategorie ist die Helios 2 von Lucid Vision Labs.
Lasertriangulation bietet hohe Genauigkeit
Lasertriangulation-3D-Kameras schließlich nutzen das Prinzip der Lasertriangulation, um Entfernungen zu messen und dreidimensionale Darstellungen von Objekten oder Szenen zu erstellen. Diese Kameras verwenden Laser, um eine Laserlinie oder ein Lasermuster auf die Zieloberfläche zu projizieren, und eine Kamera beobachtet die Verformung oder Verschiebung dieser Linie/dieses Musters bei der Interaktion mit dem Objekt. Die erfassten Informationen werden dann verarbeitet, um die Tiefe oder dreidimensionale Struktur des Objekts zu bestimmen. Diese Kameras bieten eine hohe Genauigkeit und Auflösung und werden daher eher zur Qualitätsprüfung eingesetzt, können aber auch zur Führung mobiler Roboter verwendet werden. Ein Beispiel sind die Chroma-Scan-Kameras von LMI.
Interact Analysis prognostiziert, dass es auf dem Markt für 3D-Kameras in den nächsten Jahren Verschiebungen geben wird. Der Trend geht insbesondere in Richtung Stereokameras und Time-of-Flight-Kameras. Stereokameras werden demnach zwischen 2023 und 2028 eine CAGR von 19 % erzielen; der prognostizierte CAGR für Time-of-Flight-Kameras liegt bei 17 %. Beide Kategorien werden somit stärker zulegen als der Gesamtmarkt für 3D-Kameras. Dass beide Produktkategorien Marktanteile hinzugewinnen werden, ist auch insofern beachtlich, als sie deutlich günstiger sind als die beiden anderen Produkttypen.
Zu den Schlüsselfaktoren für ein hohes Wachstum bei 3D-Kameras, insbesondere auf längere Sicht, gehören die erwarteten Preisrückgänge bei allen 3D-Kameratypen. Dadurch können Kunden ihre Systeme mit 3D-Kameras aufrüsten und langsamere, weniger genaue 2D-Systeme ersetzen. Insbesondere bei Robotern wird ein starkes Wachstum prognostiziert: Eine einzige 3D-Kamera kann die gleichen Aufgaben wie mehrere 2D-Kameras übernehmen, wodurch Roboter immer schneller und kompakter werden.
Darüber hinaus wächst der Markt für 3D-Kameras weiter und jedes Jahr kommen viele neue Anbieter auf den Markt. Dies ermöglicht einen Preiswettbewerb und senkt die Preise, sodass mehr Kunden 3D-Vision-Systeme einsetzen können. Besonders aggressiv sind die Preise in China, wo Anbieter Produkte zu günstigeren Preisen verkaufen, um Marktanteile von etablierten westlichen Unternehmen zu gewinnen, was das Wachstum auf längere Sicht ankurbelt.
Besonders hoch ist das Marktwachstum bei Anwendungen wie autonomem Fahren und Bin Picking. Diese beiden Bildverarbeitungsanwendungen weisen der Prognose von Interact Analysis die größte CAGR auf. Und beide Anwendungen profitieren wirklich von der Implementierung von 3D-Kameras. Autonomes Fahren, insbesondere für mobile Roboter, ist ein sehr großes Wachstumsfeld. Der Markt für mobile Roboter ist im Jahr 2022 um 33 % gewachsen. Auch der Markt für Roboter-kommissionierung wird nach Einschätzung von Interact Analysis in den kommenden Jahren deutlich wachsen. Hersteller integrieren mittlerweile eine (oder mehrere) 3D-Kameras, um Roboter zu steuern. Bin Picking einschließlich Palettierung und Depalettierung ist ebenfalls ein wichtiger Wachstumsbereich für 3D-Bildverarbeitungskameras.
Es kommen derzeit sehr viele neue 3D-Kamera-Modelle auf den Markt. Dazu gehört zum Beispiel die Motioncam 3D von Photoneo. Die Kamera des slowakischen Unternehmens scannt mithilfe der parallelen Strukturlichttechnologie in Bewegung mit bis zu 40 m/s mit hoher Auflösung und scharf.
Das kanadische Unternehmen Lucid Vision Labs hat eine neue Time-of-Flight-Kamera namens Helios 2 Ray auf den Markt gebracht, die eine Auflösung von 0,3 Mpx für Entfernungen bis zu 8,3 m und eine Bildrate von 30 fps bietet. Sie verfügt über vier Laserdioden, sodass die Kamera auch bei Sonnenlicht in Echtzeit 3D-Punktwolken erzeugen kann.
Ein weiteres Beispiel ist die Stereo-Vision-3D-Kamera Gemini 2 XL von Orbecc. Sie wurde speziell für anspruchsvolle Lichtverhältnisse entwickelt, kann Tiefen von 0,4 m bis 20 m messen und Bildraten von bis zu 20 fps erfassen. Diese Kamera ist in erster Linie für visuelle Systeme in der Robotik und KI-basierte Vision-Systeme konzipiert.
Bild: Interact AnalysisJonathan Sparkes
Research Analyst
Interact Analysis
www.interactanalysis.com
Markt für Machine Vision 2023 im Minus
Während die globalen Automatisierungsmärkte 2023 gewachsen sind, war 2023 ein herausforderndes Jahr für Anbieter von Bildverarbeitungssystemen: Der Gesamtumsatz ging von 6,5 auf 6,3 Mrd. US-Dollar zurück, so Interact Analysis. Das britische Marktforschungsunternehmen rechnet aber für das laufende Jahr wieder mit einem Wachstum; es soll 1,4 % betragen.
Zwischen 2022 und 2028, so die Prognose, wird der Bildverarbeitungsmarkt um rund 6 % pro Jahr wachsen. Dabei wird der Umsatz im Prognosezeitraum von 6,5 auf 9,3 Mrd. US-Dollar steigen. Die Region Asien-Pazifik (APAC) wird ein großer Treiber dieses Wachstums sein. APAC ist mit einem Anteil von 35 % heute schon der größte Markt für Bildverarbeitungsprodukte, gefolgt von EMEA (28 %), Amerika (22 %) und Japan (15 %).
Betrachtet man den Markt für Machine Vision nach Anwendungen, dominiert die Inspektion: Dieses Segment hat im Jahr 2022 über 40 % der Anwendungsfälle ausgemacht. Bis 2028 wird die Inspektion ein Volumen von rund 3,9 Mrd. US-Dollar haben. Aufgrund der guten Aussichten für mobile Roboter wird autonomes Fahren zwischen 2022 und 2028 mit 21 % die größte durchschnittliche jährliche Wachstumsrate haben, gefolgt von Bin Picking (19 %), also dem Griff von Robotern in die Kiste, das vom Einsatz in einer Vielzahl von Fertigungsindustrien profitieren wird.
