机器视觉产业(机器视觉还能火多久？)
1. 机器视觉还能火多久？
至少10年。
机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。
2. 怎么学习机器视觉？这个行业有前途吗？
机器视觉会有前途。
我是从事自动化行业的，这几年机器视觉的应用真的是风生水起。
特别是在工业4.0，大数据，AI，深度学习这些高大上高科技名词的带动下，
机器视觉越来越被企业老板接受。
大的小的项目，旧的新的设备都在陆续应用上机器视觉。
应用有多广泛也没具体的统计，以上也只是个人从业过程中经历所得。
比如大家熟悉的PLC，
十几年前市面上PLC学习资料很少，书店都买不到像样的。
现在PLC相关的资料，纸质的，电子的，图文的，视频的，真的是满天飞。
PLC已极度普及，想学习的人多，培训市场需求量巨大。
同样机器视觉也将会是下一个PLC，当前正处在高速推广时期。
可以先人一步，学习机器视觉，相对只会PLC的，竞争力要大很多。
我刚开始是搞PLC，后面工作上开始有大量视觉需求，
也自学了工业视觉，现在也一直在用视觉，偶尔也可以帮别人做些项目啥的。
简单二维识别，一维测量都可以开好几千。
看下图视觉应用场景就高大上，怎么会没前途？
可以从应用开始学习。
如果我们学习视觉只是应用，
做项目开发设备，完成实际的生产任务。
相对来讲还是很简单的，我们可以从熟悉一款视觉库开始。
熟练应用视觉库，熟悉函数，熟悉算法，熟悉专业名词，
进而触类旁通，可以使用其他库，或研究算法内部的原理。
建议可以下载学习版本的HALCON。
其带有大量实用例程，丰富的函数介绍，
完全可以借助HALCON自带的这些资料快速上手。
如下图为部分例程。
每个例程运行过程中都会有直观的效果，
进而加深对函数的理解，如下图为一实例的执行过程。
希望能帮上你。
觉得有帮助，点个赞，支持一下吧。
3. 机器视觉行业前景？
前景很好。毕竟现在工厂都要智能化，做检测的都可以用上机器视觉，用机器代替人工是大势所趋，我国的机器视觉行业还有很大的发展空间，从事这个行业肯定是不错的，感兴趣的话可以关注一下全帝科技，这也是一家做机器视觉的公司。
4. 机器视觉硕士研究生就业前景？
前景不错。
机器人要有更高的精度和更优的算法，而这一切都是基于视觉传感器的技术。这是最前端的技术，未来前景非常不错，而且相对来说待遇和工作环境也很好，一般都是在一些高端创意产业园。
5. 与苹果和宁德时代合作机器视觉龙头上市公司？
目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技(688003)、美亚光电(002690)、精测电子(300567)、赛腾股份(603283)、矩子科技(300802)、先导智能(300450)、康鸿智能(839416)、劲拓股份(300400)、鸣志电器、凌云光、奥普特成、永新光学、天准科技、劲拓股份、美亚光电等。
6. 机器视觉的应用？
机器视觉是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器。
其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体等，应用在自动化生产在线对物料进行校准与定位。
机器视觉是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品资料等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
7. 机器视觉入行难吗？
入行难，市场对机器视觉工程师的需求缺口越来越大，可是当今市场却呈现机器视觉工程师人才供应不足，供不应求的情况。
一方面是这行入门的难度大，要求高，学习资料少，如果没有行业内有经验的老司机带，学习起来非常吃力
8. 机器视觉未来前景？
食品包装质量检验需求量大 机器视觉市场增长迅速
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 新思界产业研究中心出具的《2020年全球及中国机器视觉产业深度研究报告》显示，预计全球机器视觉市场将从2020年的107亿美元增长到2025年的147亿美元，在预测期内的复合年增长率为6.5％。由于对质量检查和自动化的需求不断增长，对视觉引导机器人系统的需求不断增加，在汽车、建筑和基础设施、消费品、食品和包装等应用中越来越多地采用3D机器视觉系统，因此机器视觉市场正在增长。 通用机器视觉市场有望在机器视觉市场中占据最大份额 基于部署，机器视觉市场已细分为通用机器视觉系统和机器人单元。机器人会继续移动，这可能会导致图像模糊。机械手单元的成本比一般的机器视觉部署要高得多。因此，与机器人单元相比，一般的机器视觉系统被更广泛地部署。 预计在预测期间，软件机器视觉将以更快的速度增长 随着深度学习使机器能够识别对象，预计在预测期间内将AI集成到工业机器视觉软件中将推动软件工业机器视觉市场的增长。此外，基于深度学习的机器视觉软件有助于区分人为可接受的产品变化和制造行业中的缺陷，从而最大程度地减少了人为干预，并提供了实时解决方案。 在预测期内，质量保证和检验将在机器视觉市场中占据最大的市场份额 推动工业机器视觉市场用于质量保证和检查应用的增长的关键因素包括对优质产品的需求不断增加，制造能力不断提高以及熟练工人的短缺等。半导体和电子公司高度依赖视觉检测技术来检查其产品质量以及加快其生产过程。 在预测期内，食品和包装行业将在机器视觉市场中以最快的速度增长 食品工业是高度劳动密集型产业。人工成本大约是产品成本的50％，其中大部分是重复性工作，这导致不良的质量控制和事故。如果使用机器视觉系统通过自动化降低了人工成本，则总成本可能会降低。因此，为了提供质量保证和检查，最小化人工成本并提高效率，机器视觉系统在食品和包装行业中的应用程度最高。 2020年至2025年之间，亚太地区将在机器视觉市场中占据最大的市场份额 亚太地区的机器视觉市场预计将在预测期内占据主要市场份额，因为中国、日本、印度和韩国等亚太地区的国家拥有一些最大的制造设施，其中以制造过程的自动化为主要目标。此外，亚太地区的消费电子公司之间的激烈竞争可能会促进该地区机器视觉系统的采用。 2019年，机器视觉市场主要由Keyence（日本），Cognex（美国），Basler（德国），Omron Corporation（日本），National Instruments（美国），ISRA Vision AG（德国），Baumer Optronic（德国）主导。这些参与者已经采取了各种增长策略，例如产品发布、收购、合作伙伴关系和协议，以进一步扩大其在全球机器视觉市场的影响力。 康耐视（美国）是美国和全球机器视觉市场的主导者。康耐视提供用于自动化过程的机器视觉系统、软件、传感器、表面检查系统和工业ID读取器。 Keyence（日本）是全球机器视觉产品的主要参与者。该公司开发、制造和销售工厂自动化和控制设备、测量仪器、信息设备以及其他电子应用设备和系统。它是全球传感器，测量系统，激光制造商和机器视觉系统的领先供应商。
9. 机器视觉行业哪个公司实力强？
机器人视觉按照应用分两种：
工业级视觉和消费级视觉：
下面是工业级视觉和消费应用视觉的区别。
概括来说：工业视觉并没有那么复杂，常见的工件表面检测，就是拍照，然后进入数据库对比，这类工业视觉企业非常多，国内超过3000家做这类的企业，基本上5个人左右就可以做这类企业。当然比较大的企业也有。例如天准科技，这种从视觉到设备都做的企业，主要还是应用在电子行业的各类专机上面。例如AAOI检测，CCD检测，OCA检测等等。还有包括装配环节的定位等等。
消费视觉领域的产业链
1、应用于消费类场景的机器人视觉，应用形式如：手机面部识别，安保应用场景的面部识别，智能驾驶（多品类识别）等。这种机器视觉以3D识别或者SLAM识别为主。代表性企业以互联网企业为主。
产业链形式为：视觉软件企业——硬件设备商——应用终端企业。
典型代表例如：视觉软件企业（依图科技）——硬件设备商（）——应用终端企业。
国内消费机器视觉前五家企业：商汤科技，依图，旷视科技，云从科技。这几家为主，其中腾讯，阿里巴巴，百度都在这方面有布局。
而在消费级领域的应用，企业多提供解决方案，其中以算法与软件为核心，硬件成本不高。以旷视科技为例，2016-2017年公司业务以个人物联网解决方案（手机安全、手机摄影等）为主，其成本构成中，数据源成本与云端服务成本在2016-2017年占比分别为37.4%、12.2%；而硬件成本的占比在2016-2017年分别为12.5%、23.9%。硬件包括芯片、摄像头、边缘服务器、云端服务器等。由于硬件成本占比低，旷视科技的规模效应明显，2016-2018年的毛利率分别为31.0%、52.1%、65.2%，规模效应明显。（数据来源旷视科技招股书）
消费场景机器视觉应用场景。
19年，旷视科技在香港提交IPO招股书，基本上这也是国内消费机器人视觉企业第一个上市的企业。
2、工业级视觉市场。
工业级视觉市场，目前应用非常成熟，基本上自动化，以及新一代提出的包括智能工厂，大数据都需要机器视觉。正常情况下，离散制造领域，到哪一步只有看到才能最清晰的展示当前的生产情况。
工业级视觉市场产业链情况：
元器件：镜头，传感器，采集卡等——底层架构（也就是视觉软件系统）——设备厂商（将视觉软件以及硬件，集成到转接设备中进行应用的场景）
硬件市场，全球最大的市场依然还是日本和美国，在工业级市场领域，系统占比整个行业成本50%以上。全球主要以康耐视，基恩士占比最高。
工业视觉应用企业前五家：康耐视，基恩士，大恒，海克斯康等几家。
2018年国内前6家视觉企业应收和利润。
综合来说，机器人视觉是一个软件为核心的行业，这部分市场虽然国产品牌仍处于下风，但国产企业在消费市场有很强优势，且复制到工业领域只是时间问题。
