机器视觉,就业前景怎么样啊？

1. 机器视觉,就业前景怎么样啊？

机器视觉，就业前景很不错，目前机器视觉在国内更多是的工业自动化的应用，另一个用的还比较多一些的是医疗设备。
视觉的市场需求目前尚未饱和，还有很大的空间。 一方面是人力成本的提高，改善劳动强度的需求，另一方面于产业增值有很大的关系。

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。
机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息。
根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

2. 现在国内专业做机器视觉系统的企业规模如何？市场发展如何？

机器视觉行业主要上市公司：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)等。
本文核心数据：机器视觉市场规模、机器视觉市场竞争格局、机器视觉市场规模预测
1、机器视觉行业概况
——机器视觉行业定义
机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。
相比人类视觉，机器视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、信息集成方面优势明显。从具体参数看，机器检测比人工视觉检测优势明显：机器视觉检测比人工视觉检测效率高、速度快、精度高、可靠性好，同时，工作时间更长、信息方便集成、适应恶劣环境。因此，在某些方面机器视觉能够代替人眼，更好的进行工作。同时，随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大。

——机器视觉产业链剖析
机器视觉产业链的上游为光学设备等硬件和图像处理软件是机器视觉产业的基础;中游制造是机器视觉产业链的核心，分为设备制造环节和系统集成环节;下游应用领域主要为包装、人工智能、交通、医药、半导体、金属加工等行业。

机器视觉产业链上游为硬件造和软件，目前我国在镜头、工业相机等硬件和图像处理、算法等方面已经成熟，但目前国内仍缺少拥有完整产业链的机器视觉企业，这也导致了部分下游行业会选择拥有软硬件全套方案的外企康耐视和基恩士。

2、机器视觉行业发展历程：行业处在高速发展阶段
在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进。中国机器视觉在中国起步较晚，真正在工业领域的广泛应用还不到十年的时间，远远落后于中国工业自动化市场的发展速度和规模。
从2004年开始，本土机器视觉企业开始起步探索由更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发，多个应用领域取得了关键性的突破。国内厂商陆续推出的全系列模拟接口和USB2.0的相机和采集卡，以及PCB检测设备、SMT检测设备、LCD前道检测设备等，逐渐开始占据入门级市场。随后众多机器视觉核心器件研发厂商不断涌现，一大批真正的系统级工程师被不断培养出来，推动了国内机器视觉行业的高速、高质量发展。

3、机器视觉行业政策背景：智能化和自动化促进政策支持机器视觉技术发展
中国对机器视觉行业的支持政策主要集中在人工智能、智能制造、高端装备制造及工业机器人等领域。自2012年以来，中国政府持续颁布支持政策以推动制造业向智能化、自动化方向发展，为机器视觉行业营造了良好的政策环境，不断引导和支持机器视觉技术的健康发展。


4、机器视觉行业发展现状
——机器视觉行业市场规模持续增长
根据GGII数据显示，2019年中国机器视觉市场规模65.50亿元(该数据未包含计算机视觉市场规模)，同比增长21.77%，2014-2019年复合增长率为28.36%。结合2020年新冠疫情背景下的经济环境，前瞻预计2020年行业增长率不会超过20%，2020年中国机器视觉行业市场规模约79亿元。

——机器视觉行业上市企业业务经营效益良好
本文选取了6个机器视觉行业相关的代表公司(天准科技、美亚光电、精测电子、赛腾股份、矩子科技、劲拓股份)来进行经营效益分析，仅供参考。
2017-2019年，部分上市企业机器视觉业务的平均营业收入持续增长，2018年营业收入达到6.8亿元，同比增长32.84%;2019年由于贸易战、市场环境等多方面因素的影响，部分企业的机器视觉业务平均营业收入为8.58亿元，增速降至26.13%。
2020年，机器视觉业务平均营业收入为10.24亿元，较2019年增长19.34%。长远来看，机器视觉行业上市企业的机器视觉业务营收整体的发展仍是向上的态势。

2020年，部分上市企业的机器视觉业务平均净利润为1.63亿元，毛利率为44.61%，在疫情的影响下，机器视觉行业的上市企业营业成本上升，导致毛利率有所下降，但机器视觉业务整体毛利率水平较高，说明机器视觉行业上市企业的机器视觉业务具有良好的持续发展能力。

——机器视觉行业下游应用日趋广泛
近年来，机器视觉技术在工业领域的应用日趋广泛，随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，当前，机器视觉已渗入到电子、汽车、电池、半导体、包装、食品/药品等众多行业。其中，电子领域(特别是消费电子)是第一大应用市场，占比约达25%：其次是平板显示，占比为12.15%，与前几年多集中在电子、消费电子、平板显示的情况相比，机器视觉的应用领域明显拓展。

5、机器视觉行业竞争格局
——区域竞争：沿海地区行业竞争较为激烈
从机器视觉企业的区域分布情况来看，截至2021年8月，广东省、江苏省、山东省、浙江省和上海市的机器视觉企业数量合计占全国总数的62.32%，说明我国机器视觉企业的分布是较为集中的，行业发展在沿海地区较为密集。

——企业竞争：天准科技和矩子科技展现出较强竞争力
机器视觉行业依据企业的注册资本划分，可分为3个竞争梯队。其中，注册资本大于3亿元的企业有先导智能和亚美光电;注册资本在1-3亿元之间的企业有：精测电子、劲拓股份、天准科技、赛腾股份和矩子科技;其余企业的注册资本在1亿元以下。

从市场份额来看，根据企业机器视觉业务营收在机器视觉行业市场规模中的占比进行测算，2020年，在中国本土企业中，天准科技的市场份额较高，达到了12.2%，为当之无愧的工业视觉设备领域龙头;矩子科技和劲拓股份的机器视觉业务市场份额分别为2.6%和1%。

注：其他上市企业的机器视觉业务营收占比数据披露不够清晰，故未进行单独测算。上表中市场份额数据根据企业机器视觉业务营收占市场规模比例测算得到，仅供参考。
从产品应用领域来看，天准科技、矩子科技、先导智能、劲拓股份等企业的产品应用范围广泛;而精测电子、赛腾股份的产品应用主要集中在消费电子领域。从销售布局来看，国内多数厂商在境内、境外均有布局，产品销售范围较广。
从企业机器视觉业务的竞争力来看，目前天准科技在行业的市场份额较大，其机器视觉业务占比达100%，专注于机器视觉设备研发，竞争力较强。此外，矩子科技的机器视觉业务竞争力也相对较强，其3D AOI设备的技术性能及指标已达到国际先进水平，基本实现进口替代。

6、机器视觉行业发展前景及趋势分析
——百亿元机器视觉市场有待挖掘
在政策支持和下游应用拓展的共同促进下，中国机器视觉行业发展前景广阔。根据GGII预测，到2023年中国机器视觉市场规模将达到156亿元，2020-2023年复合增长率达到25.46%左右。前瞻结合中国机器视觉市场规模在全球中的占比进行测算，保守预计到2026年我国机器视觉市场规模将突破200亿元。

——与5G深度融合为机器视觉重要发展方向之一
机器视觉行业应用场景的不断延伸对行业技术提出更高的要求和更有针对性的需求，未来机器视觉行业将向着主动视觉、3D视觉、与5G融合、深度学习、嵌入式视觉等方向不断提升性能。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》。

3. 机器视觉有前途吗

传统制造业面临新的颠覆，转型升级将给中国自动化行业带来巨大的市场机遇。而机器视觉作为自动化界高智能化产品，未来具有巨大的发展潜力。
中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。

4. 计算机视觉的前景怎么样

伴随着人工智能产业升温，机器视觉行业有望迈向新的发展阶段，市场规模将加速扩张。乐观预计，未来几年，机器视觉行业年均增长率可维持在30%左右，到2021年，市场规模将超过100亿元，前景广阔。
总体来说，机器视觉行业前景可期。据《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告前瞻》数据推测，即便按照20%年均增长率计算，到2021年市场规模也在61.06亿元；如果发展形势大好，年均增长率则可达30%，市场规模至2021年可达到115.83亿元。
目前，机器视觉产品在中国市场应用的主要障碍有：预算限制、不易使用、工程实施资源限制、操作人员的接受程度、视觉技术的了解、相对于其他自动化项目的优先级别不够高。其中由于对视觉技术不够了解以及预算的限制是当前应用中最突出的阻碍因素。

5. 机器视觉行业发展前景

　　前瞻产业研究院发布的《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》分析认为，机器视觉发展早期，主要集中在欧美和日本。随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进，半导体及电子行业是机器视觉应用较早的行业之一，其中大都集中在如PCB印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等，机器视觉在该行业的应用推广，对提高电子产品质量和生产效率起了举足轻重的作用。

　　目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，其中包括：工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等领域。而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

　　前瞻产业研究院发布的机器视觉产业研究报告分析认为，目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。

　　中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。台资工厂纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高潮将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。前瞻预测，未来几年我国机器视觉行业市场规模将继续保持稳定增长，预计2016年达到近38亿元。

　　总体来说，机器视觉行业市场前景比较良好，处于增长期。

　　希望我的回答对您有所帮助。

6. 机器视觉发展历程如何？

机器视觉起源于上世纪 50 年代，Gilson 提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着 2D 影像统计模式的发展。
1960 年，美国学者 Roberts 提出了从 2D 图像中提取三维结构的观点，引发了 MIT 人工智能实验室及其它机构对机器视觉的关注，并标志着三维机器视觉研究的开始。
70 年代中期，MIT 人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程，研究人员开始 大力进行“物体与视觉”相关课题的研究。1978 年，David Marr 开创了“自下 而上”的通过计算机视觉捕捉物体形象的方法，该方法以2D的轮廓素描为起点， 逐步完成 3D 形象的捕捉，这一方法的提出标志着机器视觉研究的重大突破。
80 年代开始，机器视觉掀起了全球性的研究热潮，方法理论迭代更新，OCR 和智能摄像头等均在这一阶段问世，并逐步引发了机器视觉相关技术更为广泛的传 播与应用。
90 年代初，视觉公司成立，并开发出第一代图像处理产品。而后，机器视觉相 关技术被不断地投入到生产制造过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家企业开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。在这一阶段， LED 灯、传感器及控制结构等的迅速发展，进一步加速了机器视觉行业的进步，并使得行业的生产成本逐步降低。
2000 年至今，更高速的 3D 视觉扫描系统和热影象系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也不断扩大。当下，机器视觉作为人工智能的底层产业及电子、汽车等行业的上游行业，仍处于高速发展的阶段，具有良好的发展前景。
国内机器视觉起步晚，目前处于快速成长期。国内机器视觉源于上世纪 80 年代 的第一批技术引进。自 1998 年众多电子和半导体工厂落户广东和上海开始，机器视觉生产线和高级设备被引入我国，诞生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。中国的机器视觉发展主要经历了三个阶段。
第一个阶段是 1999 年-2003 年的启蒙阶段。这一阶段的中国企业主要通过代理 业务对客户进行服务，在服务的过程中引导客户对机器视觉的理解和认知，借此 开启了中国机器视觉的历史进程。同时，国内涌现出的跨专业机器视觉人才也逐 步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品，并搭建起了机器视觉初级应用系统。在这一阶段，诸如特种印刷行业、烟叶异物剔除行业等率先引入了机器视觉技术， 在解放劳动力的同时有效推动了国内机器视觉领域的发展。
第二个阶段是 2004 年-2007 年的发展阶段。这一阶段本土机器视觉企业开始起步探索由更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发，多个应用领域取得了关键性的突破。国内厂商陆续推出的全系列模拟接口和 USB2.0 的相机和采集卡，以及 PCB 检测设备、SMT 检测设备、LCD 前道检测设备等，逐渐开始 占据入门级市场。
第三个阶段是 2008 年以后的高速发展阶段。在这一阶段众多机器视觉核心器件 研发厂商不断涌现，一大批真正的系统级工程师被不断培养出来，推动了国内机器视觉行业的高速、高质量发展。
随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从当初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。

7. 机器视觉技术的发展趋势

 机器视觉相关技术研发与日俱增
从我国机器视觉专利技术总体申请量变化趋势来看，机器视觉相关技术研发与日俱增。截至2020年10月21日，我国与机器视觉相关的专利申请数量为12441项。2010年机器视觉相关申请数量为215项，至2019年，申请数量达到2074项。截至2020年10月21日，与机器视觉相关的专利申请量为694项。

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。
2010年，我国机器视觉相关专利公开数量为183项，至2019年，公开数量达到2482项。截至2020年10月21日，与机器视觉相关的专利公开量为2212项。

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。
高校成为机器视觉技术研发主力军
从我国机器视觉技术申请人构成来看，大学高校是机器视觉技术研发的主力军。截至2020年10月21日，前十位申请人中九位是高校，其中浙江大学和华南理工大学最多均为148项，均占比1.19%，广东工业大学申请专利数量排第三，为142项，占比1.14%。

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。
机器视觉技术主要以物理的测量、计算方面为主
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。
按大类来划分，物理部类下的G01(测量;测试)和G06(计算;推算;计数)占据机器视觉专利过半的份额，分别为32%和23%。。B07(将固体从固体中分离;分选)和H04 (电通信技术)均占比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。
—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》。

8. 机器视觉未来的发展前景怎么样？

随着需求的增加，机器视觉系统技术也将不断地革新，所以说机器视觉的发展前景是一片大好。