| ■ 영문 제목 : Global Agriculture Color Sorting Machines Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E1083 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계/건설 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 농업용 색상 분류기 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 농업용 색상 분류기 산업 체인 동향 개요, 과일, 야채, 종자 및 곡물, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 농업용 색상 분류기의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 농업용 색상 분류기 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 농업용 색상 분류기 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 농업용 색상 분류기 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 농업용 색상 분류기 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 광 분류기, 중량 분류기, 기타)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 농업용 색상 분류기 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 농업용 색상 분류기 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 농업용 색상 분류기 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 농업용 색상 분류기에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 농업용 색상 분류기 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 농업용 색상 분류기에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (과일, 야채, 종자 및 곡물, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 농업용 색상 분류기과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 농업용 색상 분류기 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 농업용 색상 분류기 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
농업용 색상 분류기 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 광 분류기, 중량 분류기, 기타
용도별 시장 세그먼트
– 과일, 야채, 종자 및 곡물, 기타
주요 대상 기업
– Tomra, Buhler, Hefei Meyer Optoelectronic Technology Inc., Anhui Zhongke Optic-electronic Sorting Machines Machinery, Satake, Duravant, Hefei Taihe Optoelectronic Technology, Anhui Jiexun Optoelectronic Technology, Daewon GSI, Anzai, Anhui Vision Optoelectronics Technology, Anhui Hongshi Optoelectronic High-Tech, Hefei Angelon Electronics, Ora
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 농업용 색상 분류기 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 농업용 색상 분류기의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 농업용 색상 분류기의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 농업용 색상 분류기 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 농업용 색상 분류기 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 농업용 색상 분류기 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 농업용 색상 분류기의 산업 체인.
– 농업용 색상 분류기 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Tomra Buhler Hefei Meyer Optoelectronic Technology Inc. ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 농업용 색상 분류기 이미지 - 종류별 세계의 농업용 색상 분류기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 농업용 색상 분류기 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 농업용 색상 분류기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 농업용 색상 분류기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 농업용 색상 분류기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 농업용 색상 분류기 판매량 (2019-2030) - 세계의 농업용 색상 분류기 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 농업용 색상 분류기 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 농업용 색상 분류기 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 농업용 색상 분류기 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 농업용 색상 분류기 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 농업용 색상 분류기 판매량 시장 점유율 - 지역별 농업용 색상 분류기 소비 금액 시장 점유율 - 북미 농업용 색상 분류기 소비 금액 - 유럽 농업용 색상 분류기 소비 금액 - 아시아 태평양 농업용 색상 분류기 소비 금액 - 남미 농업용 색상 분류기 소비 금액 - 중동 및 아프리카 농업용 색상 분류기 소비 금액 - 세계의 종류별 농업용 색상 분류기 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 농업용 색상 분류기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 농업용 색상 분류기 평균 가격 - 세계의 용도별 농업용 색상 분류기 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 농업용 색상 분류기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 농업용 색상 분류기 평균 가격 - 북미 농업용 색상 분류기 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 농업용 색상 분류기 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 농업용 색상 분류기 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 농업용 색상 분류기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 유럽 농업용 색상 분류기 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 농업용 색상 분류기 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 농업용 색상 분류기 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 농업용 색상 분류기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 영국 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 러시아 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 농업용 색상 분류기 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 농업용 색상 분류기 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 농업용 색상 분류기 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 농업용 색상 분류기 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 일본 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 한국 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 인도 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 호주 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 남미 농업용 색상 분류기 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 농업용 색상 분류기 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 농업용 색상 분류기 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 농업용 색상 분류기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 농업용 색상 분류기 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 농업용 색상 분류기 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 농업용 색상 분류기 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 농업용 색상 분류기 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 이집트 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 농업용 색상 분류기 소비 금액 및 성장률 - 농업용 색상 분류기 시장 성장 요인 - 농업용 색상 분류기 시장 제약 요인 - 농업용 색상 분류기 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 농업용 색상 분류기의 제조 비용 구조 분석 - 농업용 색상 분류기의 제조 공정 분석 - 농업용 색상 분류기 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 농업용 색상 분류기는 농업 분야에서 수확된 작물의 품질을 향상시키고 생산 효율성을 높이기 위해 도입되는 핵심적인 자동화 설비입니다. 이 기계는 기본적으로 센서 기술과 영상 처리 기술을 활용하여 개별 작물의 색상을 감지하고, 미리 설정된 기준에 따라 정상적인 작물과 비정상적인 작물을 분리하는 역할을 수행합니다. 즉, 농업용 색상 분류기는 사람의 눈으로 일일이 확인하기 어려운 미세한 색상 차이를 빠르고 정확하게 인식하여, 불량품이나 이물질을 효과적으로 제거하는 데 그 목적이 있습니다. 이러한 색상 분류기의 가장 근본적인 특징은 자동화입니다. 과거에는 수작업으로 이루어졌던 선별 작업이 색상 분류기를 통해 거의 완벽하게 자동화됨으로써, 인력 부족 문제를 해결하고 작업 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 또한, 사람이 작업할 때 발생할 수 있는 주관적인 판단이나 피로로 인한 오류를 배제하고 일관된 기준으로 작물을 선별할 수 있다는 점에서 품질의 균일성을 확보하는 데 크게 기여합니다. 이 기계는 고해상도 카메라와 다양한 종류의 센서를 사용하여 작물의 표면 색상뿐만 아니라 때로는 질감이나 모양의 미묘한 차이까지 감지할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 고도의 감지 능력은 육안으로는 구별하기 어려운 초기 단계의 품질 저하나 병충해 흔적을 미리 걸러낼 수 있게 하여, 최종적으로 소비자에게 전달되는 농산물의 안전성과 신뢰성을 높이는 중요한 역할을 합니다. 농업용 색상 분류기는 그 작동 방식과 적용되는 작물에 따라 다양한 종류로 나눌 수 있습니다. 가장 기본적인 형태는 광학 센서를 이용하여 작물의 반사광 스펙트럼을 분석하는 방식입니다. 이 방식은 작물의 색상을 기반으로 익은 정도, 변색, 또는 흠집 등을 감지하는 데 효과적입니다. 예를 들어, 과일의 경우 덜 익은 녹색이나 과도하게 숙성된 갈색을 띠는 과일을 분리하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 쌀이나 곡물류와 같이 작은 입자들을 다량으로 처리해야 하는 경우에는 고속으로 움직이는 입자들의 색상을 실시간으로 분석하고 에어 노즐 등을 이용해 분리하는 방식을 채택하기도 합니다. 특정 종류의 작물이나 특정 불순물을 제거하기 위해 특화된 센서, 예를 들어 근적외선(NIR) 센서나 형광 센서 등을 탑재한 분류기도 존재합니다. 이러한 특수 센서는 작물 내부의 성분 변화나 특정 물질의 존재 여부를 감지하는 데 유용하며, 병충해로 인해 발생한 내부적인 변질을 외부에서 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 특정 농산물에 숨어있는 곰팡이 독소를 감지하거나 씨앗의 발아율을 예측하는 데도 활용될 수 있습니다. 농업용 색상 분류기의 용도는 매우 광범위합니다. 가장 대표적인 용도는 과일 및 채소의 선별입니다. 사과, 배, 토마토, 딸기 등 다양한 과일과 채소는 익은 정도, 크기, 색상 이상 유무에 따라 등급이 나뉘는데, 색상 분류기는 이러한 등급별 분류를 자동화하여 생산자의 노동력을 절감하고 높은 품질의 상품을 균일하게 생산하도록 돕습니다. 또한, 쌀, 보리, 콩 등 곡물류의 정선 작업에도 필수적으로 사용됩니다. 이 과정에서는 이물질(돌, 흙덩이, 짚 등)을 제거하고, 손상된 낱알이나 품질이 낮은 낱알을 골라내는 데 효과적입니다. 씨앗 산업에서도 중요한 역할을 하는데, 발아 가능성이 높은 씨앗과 낮은 씨앗을 구분하거나 종자 간의 색상 차이를 이용하여 품종을 구분하는 데에도 활용될 수 있습니다. 최근에는 커피콩, 견과류, 그리고 말린 과일과 같은 특수 농산물의 가공 및 유통 과정에서도 색상 분류기의 도입이 확대되고 있습니다. 이는 이러한 제품들의 높은 부가가치를 고려할 때, 미세한 품질 차이까지 관리하여 소비자의 만족도를 높이는 데 필수적이기 때문입니다. 농업용 색상 분류기를 구현하고 발전시키는 데에는 다양한 첨단 기술이 복합적으로 활용됩니다. 첫째, 영상 처리 기술입니다. 고해상도 카메라로부터 얻은 작물의 이미지는 복잡한 알고리즘을 통해 분석됩니다. 이 알고리즘은 작물의 윤곽, 색상 분포, 표면 질감 등 다양한 특징을 추출하고, 이를 미리 정의된 품질 기준과 비교합니다. 머신러닝과 딥러닝 기술의 발전은 이러한 영상 처리 능력에 혁신을 가져왔습니다. 특히 심층 신경망(Deep Neural Networks)을 활용하면 매우 복잡하고 미묘한 색상 변화 패턴까지 학습하여 더욱 정교한 분류가 가능해집니다. 예를 들어, 특정 병충해의 초기 증상으로 나타나는 미세한 색상 변화를 딥러닝 모델이 학습하여 효과적으로 감지할 수 있습니다. 둘째, 센서 기술의 발전입니다. 기존의 가시광선 카메라뿐만 아니라 근적외선(NIR), 자외선(UV) 센서 등이 도입되면서 작물의 물리적 특성뿐만 아니라 화학적 성분이나 내부 구조 변화까지 파악할 수 있게 되었습니다. 이는 작물의 신선도, 당도, 또는 수분 함량 등과 같은 내부적인 품질 지표를 비파괴적으로 측정하는 데 활용될 수 있습니다. 셋째, 정밀한 구동 및 제어 시스템입니다. 분류된 작물을 정확하고 신속하게 분리하기 위해서는 고성능 액추에이터와 정밀한 제어 시스템이 필수적입니다. 예를 들어, 고속 에어 제트 시스템은 센서가 불량품으로 판단한 작물을 순간적으로 정확하게 다른 경로로 이동시키며, 이는 대량의 작물을 처리하는 과정에서 매우 중요한 요소입니다. 마지막으로, 빅데이터 분석 및 사물 인터넷(IoT) 기술과의 연계도 중요합니다. 색상 분류기에서 수집된 대량의 품질 데이터를 분석함으로써 작물의 생산, 수확, 가공 전 과정에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 향후 품종 개량이나 재배 방법 개선에 활용될 수 있습니다. 또한, IoT 기술을 통해 생산 현장의 다른 장비들과 연동하여 전체적인 스마트 농업 시스템을 구축하는 데에도 기여할 수 있습니다. 이러한 기술들의 유기적인 결합을 통해 농업용 색상 분류기는 농업의 생산성과 품질을 한 단계 끌어올리는 데 중요한 역할을 수행하고 있습니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 농업용 색상 분류기 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E1083) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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