機器視覺，簡單說來就是讓機器具有某種可視的能力,代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過專用圖像傳感器(分CMOS和CCD兩種)捕獲到圖像，再經(jīng)過圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，測量一件產(chǎn)品的尺寸,位置和顏色,零部件的位置或者其它的關鍵特性，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。
機器視覺系統(tǒng)主要用途是在一些不適于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在重復性較強的工業(yè)生產(chǎn)過程中，大大提高生產(chǎn)的效率和自動化程度。
機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。
機器視覺相關技術研發(fā)與日俱增
從我國機器視覺專利技術總體申請量變化趨勢來看，機器視覺相關技術研發(fā)與日俱增。截至2020年10月21日，我國與機器視覺相關的專利申請數(shù)量為12441項。2010年機器視覺相關申請數(shù)量為215項，至2019年，申請數(shù)量達到2074項。截至2020年10月21日，與機器視覺相關的專利申請量為694項。
注：在SooPAT 輸入“機器視覺”搜索結果，2020年數(shù)據(jù)截至2020年10月21日。
2010年，我國機器視覺相關專利公開數(shù)量為183項，至2019年，公開數(shù)量達到2482項。截至2020年10月21日，與機器視覺相關的專利公開量為2212項。
注：在SooPAT 輸入“機器視覺”搜索結果，2020年數(shù)據(jù)截至2020年10月21日。
高校成為機器視覺技術研發(fā)主力軍
從我國機器視覺技術申請人構成來看，大學高校是機器視覺技術研發(fā)的主力軍。截至2020年10月21日，前十位申請人中九位是高校，其中浙江大學和華南理工大學最多均為148項，均占比1.19%，廣東工業(yè)大學申請專利數(shù)量排第三，為142項，占比1.14%。
注：在SooPAT 輸入“機器視覺”搜索結果，2020年數(shù)據(jù)截至2020年10月21日。
機器視覺技術主要以物理的測量、計算方面為主
從我國機器視覺部類構成來看，G(物理)部類是機器視覺技術的主要類別，占據(jù)近六成的比例。截至2020年10月21日，部類中G(物理)占比為59%，其次為B(作業(yè);運輸)占比22%，H(電學)占比8%，A(農(nóng)業(yè))占比6%。
注：在SooPAT 輸入“機器視覺”搜索結果，2020年數(shù)據(jù)截至2020年10月21日。
按大類來劃分，物理部類下的G01(測量;測試)和G06(計算;推算;計數(shù))占據(jù)機器視覺專利過半的份額，分別為32%和23%。。B07(將固體從固體中分離;分選)和H04 (電通信技術)均占比6%。
注：在SooPAT 輸入“機器視覺”搜索結果，2020年數(shù)據(jù)截至2020年10月21日。
