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：%)
