计算机视觉的研究现状

实时性和低功耗：计算机视觉技术将在实时性和低功耗方面取得突破，以满足移动设备、物联网等应用的需求。 数据安全与隐私保护：计算机视觉技术在应用过程中需要处理大量的图像和视频数据，如何在保障数据安全和隐私的前提下实现高效的视觉任务将成为一个重要问题。

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%。 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。

  机器视觉光源的应用领域包括：1. 面光源：可以提供高亮度的均匀光线，用于芯片检测、Mark点定位、晶片及液晶玻璃底基校正。 2. 线光源：可以提供各种颜色的光线，用于机械零件尺寸的测量、电子元件、IC的外型检测、胶片污点检测、透明物体划痕检测等。 3. 点光源：可以提供高精度的定位光，用于金属表面检查、图像扫描、表面裂缝检测、LCD面板检测等。 4. 同轴光源：可以消除物体表面不平整引起的阴影，从而减少干扰，部分采用分光镜设计，减少光损失，提高成像清晰度，均匀照射物体表面。 5. 激光光源：可以提供高亮度、高功率的光源，用于反射度极高的… 机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈ 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺点性检测与装配完全性检测）。 ⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。 至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。