关于机器视觉
简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像传感器装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,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,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
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)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
1、中国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。
图表1:2010-2020年中国机器视觉专利申请数量
注:2020年数据截至2020年10月21日,同下!
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。
图表2:2010-2020年中国机器视觉专利公开情况(单位:项)
2、高校成为中国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%。
图表3:2020年中国机器视觉专利申请人结构分析(单位:项,%)
3、中国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%。
图表4:2020年中国机器视觉专利分类(按部统计)(单位:%)
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%。
图表5:2020年中国机器视觉专利分类(按大类统计)(单位:%)