Главная / Технологические фронты / Машинное зрение и визуальный контроль в машиностроении
Машинное зрение и визуальный контроль в машиностроении
Обнаружение дефектов и автоматический оптический контроль с помощью машинного зрения.
В 2025 году направлению посвящено 10 141 работа, в 2020 году — 4 095 работ; доля работ направления в корпусе с 2020 по 2025 год выросла в 2,2 раза.
Публикации по годам
Работы с применением ИИ
В 2025 году методы искусственного интеллекта применены в 4 955 работах из 10 141, это 49 %.
Таблица данных по годам
| Год | Работ | С ИИ | На 100 тыс. работ корпуса |
|---|---|---|---|
| 2010 | 1 738 | 120 | 446,8 |
| 2011 | 1 804 | 127 | 431,0 |
| 2012 | 1 910 | 123 | 464,0 |
| 2013 | 2 143 | 120 | 503,1 |
| 2014 | 2 122 | 161 | 502,4 |
| 2015 | 2 222 | 223 | 551,2 |
| 2016 | 2 118 | 330 | 548,6 |
| 2017 | 2 523 | 480 | 627,6 |
| 2018 | 2 873 | 785 | 610,9 |
| 2019 | 3 912 | 1 350 | 767,2 |
| 2020 | 4 095 | 1 640 | 776,0 |
| 2021 | 4 771 | 2 160 | 978,5 |
| 2022 | 5 236 | 2 419 | 1164,1 |
| 2023 | 6 720 | 2 982 | 1332,7 |
| 2024 | 8 598 | 4 080 | 1576,9 |
| 2025 | 10 141 | 4 955 | 1697,0 |
Кто лидирует, 2021–2025
Страны по вкладу в работы направления за 2021–2025 годы (35 466 работ). Счет дробный: каждая работа делится между авторами и их странами. Для 26 % авторского вклада страна в данных не указана; доли считаются от всех работ.
| Страна | Работ (дробно) | Доля |
|---|---|---|
| Китай | 11 218 | 31,6 % |
| США | 2 498 | 7,0 % |
| Индия | 1 998 | 5,6 % |
| Германия | 845 | 2,4 % |
| Республика Корея | 623 | 1,8 % |
| Великобритания | 608 | 1,7 % |
| Россия | 513 | 1,4 % |
| Италия | 470 | 1,3 % |
| Тайвань | 445 | 1,3 % |
| Япония | 402 | 1,1 % |
Организации
| Организация | Страна | Работ (дробно) |
|---|---|---|
| Harbin Institute of Technology | Китай | 130 |
| Northeastern University | Китай | 127 |
| Tsinghua University | Китай | 125 |
| Beihang University | Китай | 122 |
| University of Electronic Science and Technology of China | Китай | 120 |
| Zhejiang University | Китай | 120 |
| Huazhong University of Science and Technology | Китай | 116 |
| Shanghai Jiao Tong University | Китай | 115 |
| Beijing Institute of Technology | Китай | 101 |
| Xi'an Jiaotong University | Китай | 101 |
Россия
За 2021–2025 годы — 590 работ с участием российских организаций; по дробному вкладу 7-е место среди 153 стран. Больше всего работ у организаций: ITMO University (26), South Ural State University (25), Lomonosov Moscow State University (31), Skolkovo Institute of Science and Technology (19), Bauman Moscow State Technical University (17).
Ключевые работы
Наиболее цитируемые работы 2015–2025 годов, среди них до двух обзоров. Заглавия — на языке оригинала; аннотации не приводятся, ссылки ведут к публикациям.
- YOLOv7: Trainable Bag-of-Freebies Sets New State-of-the-Art for Real-Time Object Detectors. 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023. Цитирований: 11 310. DOI
- 3D ShapeNets: A deep representation for volumetric shapes. 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015. Цитирований: 4 707. DOI
- Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition. 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2015. Цитирований: 3 367. DOI
- Object Detection in 20 Years: A Survey. Proceedings of the IEEE, 2023. Цитирований: 2 971. DOI
- Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-scale Convolutional Architecture. 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2015. Цитирований: 2 895. DOI
- 1D convolutional neural networks and applications: A survey. Qatar University QSpace (Qatar University), 2021. Цитирований: 2 740. DOI
- Attention mechanisms in computer vision: A survey. Computational Visual Media, 2022. Цитирований: 2 432. DOI
- Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020. Цитирований: 2 300. DOI
- PVT v2: Improved baselines with pyramid vision transformer. Computational Visual Media, 2022. Цитирований: 2 258. DOI
- MVTec AD — A Comprehensive Real-World Dataset for Unsupervised Anomaly Detection. 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019. Цитирований: 1 903. DOI
Как считали
Корпус — научные работы с 2010 года по 185 темам OpenAlex, отнесенным к машиностроению (перечень тем по 11 слоям); выгрузка OpenAlex — август 2026 года, метаданные распространяются по лицензии CC0. Учтены работы с аннотацией, в заглавии или аннотации которых встречаются термины направления. Доля — число работ направления на 100 тыс. работ корпуса с аннотацией за тот же год: так рост корпуса в целом не завышает рост направления. 2026 год неполный и в ряды не входит.
Искомые термины:
machine vision · computer vision · visual inspection · defect detection · automated optical inspection
Ограничения. Термины ищутся только на английском языке, поэтому работы на русском и других языках без английской аннотации недоучтены. Работы без аннотации в подсчет не входят. Классификация тем OpenAlex автоматическая и содержит ошибки. Число работ отражает интерес исследователей и не измеряет внедрение в производство.
Обновлено 04.11.2026