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。機器視覺系統是通過專用圖像傳感器(分CMOS和CCD兩種)捕獲到圖像，再經過圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，測量一件產品的尺寸,位置和顏色,零部件的位置或者其它的關鍵特性，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
機器視覺系統主要用途是在一些不適于人工作業的危險工作環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生產過程中，大大提高生產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量為12441項。2010年機器視覺相關申請數量為215項，至2019年，申請數量達到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年數據截至2020年10月21日。
2010年，我國機器視覺相關專利公開數量為183項，至2019年，公開數量達到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年數據截至2020年10月21日。
高校成為機器視覺技術研發主力軍
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%，廣東工業大學申請專利數量排第三，為142項，占比1.14%。
注：在SooPAT 輸入“機器視覺”搜索結果，2020年數據截至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;運輸)占比22%，H(電學)占比8%，A(農業)占比6%。
注：在SooPAT 輸入“機器視覺”搜索結果，2020年數據截至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)占據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年數據截至2020年10月21日。
