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中国机器视觉行业技术发展现状:主打测量和计算


  来源: 前瞻产业研究院 时间:2020-10-30 编辑:仪器仪表WXF
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关于机器视觉


机器视觉


机器视觉,简单说来就是让机器具有某种可视的能力,代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过专用图像传感器(分CMOS和CCD两种)捕获到图像,再经过图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,测量一件产品的尺寸,位置和颜色,零部件的位置或者其它的关键特性,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。


机器视觉系统主要用途是在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在重复性较强的工业生产过程中,大大提高生产的效率和自动化程度。


机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。


机器视觉相关技术研发与日俱增


从我国机器视觉专利技术总体申请量变化趋势来看,机器视觉相关技术研发与日俱增。截至2020年10月21日,我国与机器视觉相关的专利申请数量为12441项。2010年机器视觉相关申请数量为215项,至2019年,申请数量达到2074项。截至2020年10月21日,与机器视觉相关的专利申请量为694项。


2010-2020年中国机器视觉专利申请情况

注:在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果,2020年数据截至2020年10月21日。


2010年,我国机器视觉相关专利公开数量为183项,至2019年,公开数量达到2482项。截至2020年10月21日,与机器视觉相关的专利公开量为2212项。


2010-2020年中国机器视觉专利公开情况

注:在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果,2020年数据截至2020年10月21日。


高校成为机器视觉技术研发主力军


从我国机器视觉技术申请人构成来看,大学高校是机器视觉技术研发的主力军。截至2020年10月21日,前十位申请人中九位是高校,其中浙江大学和华南理工大学最多均为148项,均占比1.19%,广东工业大学申请专利数量排第三,为142项,占比1.14%。


至2020年中国机器视觉专利申请人结构分析

注:在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果,2020年数据截至2020年10月21日。


机器视觉技术主要以物理的测量、计算方面为主


从我国机器视觉部类构成来看,G(物理)部类是机器视觉技术的主要类别,占据近六成的比例。截至2020年10月21日,部类中G(物理)占比为59%,其次为B(作业;运输)占比22%,H(电学)占比8%,A(农业)占比6%。


至2020年10月中国机器视觉专利分类(按部统计)

注:在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果,2020年数据截至2020年10月21日。


按大类来划分,物理部类下的G01(测量;测试)和G06(计算;推算;计数)占据机器视觉专利过半的份额,分别为32%和23%。。B07(将固体从固体中分离;分选)和H04 (电通信技术)均占比6%。


至2020年10月中国机器视觉专利分类(按大类统计)

注:在SooPAT 输入“机器视觉”搜索结果,2020年数据截至2020年10月21日。

关键词:机器视觉 行业 技术发展    浏览量:22043

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