一、發(fā)展前景

（一）市場規(guī)模與增長趨勢

機器視覺市場規(guī)模不斷擴大，預(yù)計未來幾年將保持快速增長，市場規(guī)模有望達(dá)到數(shù)百億元人民幣。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，其增長趨勢持續(xù)向好。在智能制造、智慧城市、智慧交通等領(lǐng)域，機器視覺有著廣闊的應(yīng)用前景。

（二）應(yīng)用領(lǐng)域

工業(yè)自動化領(lǐng)域

目前機器視覺在國內(nèi)更多是工業(yè)自動化的應(yīng)用，比較成熟的應(yīng)用集中在定位、尺寸測量、OCR/OCV、特征有無等領(lǐng)域。雖然外觀缺陷檢測存在很大檢測需求，但由于缺陷特征的差異性（如劃痕）以及產(chǎn)品的多樣性和復(fù)雜性，還很難做到批量或準(zhǔn)確的檢測應(yīng)用。整體工業(yè)自動化領(lǐng)域?qū)C器視覺的需求尚未飽和，還有很大的發(fā)展空間。一方面人力成本提高和改善勞動強度需求促使機器視覺的應(yīng)用；產(chǎn)業(yè)增值也與機器視覺的應(yīng)用密切相關(guān)，增加視覺部分會使產(chǎn)品或設(shè)備顯得更“高端大氣上檔次”，就像當(dāng)初PLC開始應(yīng)用時的效果一樣。

醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域

機器視覺在醫(yī)療設(shè)備中的應(yīng)用也比較多，隨著醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展，對醫(yī)療設(shè)備的精準(zhǔn)性、智能化等要求不斷提高，機器視覺在其中的應(yīng)用也會不斷拓展和深入，例如在醫(yī)療影像分析、手術(shù)輔助等方面可能會發(fā)揮更大的作用。

（三）技術(shù)發(fā)展

硬件方面

隨著圖像處理對更大圖像和更快處理速度要求的實現(xiàn)成為可能，硬件技術(shù)的發(fā)展為機器視覺的進(jìn)一步應(yīng)用提供了支撐。例如相機的分辨率不斷提高、數(shù)據(jù)傳輸速度加快等，能夠更好地滿足機器視覺系統(tǒng)在不同場景下的需求。

軟件方面

雖然目前軟件處理算法感覺沒有太大進(jìn)步，但整體也是在發(fā)展的，并且機器視覺正在向AI人工智能方向和深度學(xué)習(xí)靠攏，這將為機器視覺在復(fù)雜場景下的應(yīng)用提供更強大的技術(shù)支持，例如在處理外觀缺陷檢測這種較難的任務(wù)時，借助深度學(xué)習(xí)算法可能會取得更好的效果。

機器視覺的發(fā)展前景分析(機器視覺方向好就業(yè)嗎)

二、就業(yè)情況

（一）人才需求

人才缺口

工業(yè)自動化設(shè)備視覺行業(yè)人才比較缺。當(dāng)前學(xué)校本科和研究生很少有這個專業(yè)或者課程（研究生大多是一些圖像處理相關(guān)，現(xiàn)在也有一些老師做視覺方向的研究與應(yīng)用），不像PLC等工控產(chǎn)品在大學(xué)基本都有相關(guān)課程，所以目前從事這個行業(yè)的大多數(shù)人屬于半路出家或自學(xué)成才，人員水平參差不齊。

就業(yè)崗位類型

銷售人員：負(fù)責(zé)機器視覺產(chǎn)品或服務(wù)的銷售推廣工作，需要對機器視覺技術(shù)和產(chǎn)品有一定的了解，以便向客戶介紹產(chǎn)品的優(yōu)勢和適用場景等。

實驗室圖像算法編寫：對個人的圖像處理能力要求非常高，在很多企業(yè)中由老技術(shù)人員和研究生擔(dān)任，更多看重實際的算法處理能力，大部分崗位要求3年經(jīng)驗或者研究生畢業(yè)等具備很強算法編寫能力的人員。

現(xiàn)場調(diào)試人員和售后：要求個人有很強的代碼理解能力，能根據(jù)現(xiàn)場情況對代碼進(jìn)行微調(diào)，這類崗位對于企業(yè)來說更看重能否快速識別代碼和解決問題，對實際的代碼編寫能力要求相對較低，更多存在于大型企業(yè)或跨國企業(yè)中。

全套跟項目人員：主要存在于小企業(yè)中，由于小企業(yè)接到的單子難度和工作量不大，往往只需要1 – 2個人就可以完成整個項目。

（二）就業(yè)難度與競爭力

難度

一般情況有2 – 3年工作經(jīng)驗就能勝任機器視覺行業(yè)的大部分工作，但上限比較明顯。如果想要在這個行業(yè)深入發(fā)展，需要不斷提升自己的能力，特別是在圖像處理能力方面，如果能力不足可能需要大量出差前往工廠進(jìn)行現(xiàn)場調(diào)試等工作。

競爭力

隨著機器視覺的逐漸普及，相對于只會PLC等傳統(tǒng)技術(shù)的人員，掌握機器視覺技術(shù)的人員競爭力更大。例如在工業(yè)4.0、大數(shù)據(jù)、AI、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的帶動下，機器視覺越來越被企業(yè)接受，學(xué)習(xí)機器視覺并應(yīng)用于項目開發(fā)、設(shè)備制造等實際生產(chǎn)任務(wù)，可以提升個人在就業(yè)市場的競爭力。