学习机器视觉专业，就从事这份工作。1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。2机器视觉目前比较成熟的应用还主要集中在定位、尺寸测量、OCR/OCV、特征有无等领域，至于外观缺陷检测是一个有很大检测需求，但是还很难做到批量或者准备的检测应用（主要还是缺陷的特征的差异性如划痕、以及产品的多样性复杂性造成的）。3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，比如一般的工业自动化设备增加上视觉部分一般而言立马显得“高端大气上档次”了，正如当年的PLC等东东刚用起来的一样的效果。4视觉行业人才比较缺，当前学校本科和烟酒省很少有这个专业或者课程（研究生大多是一些图像处理的可能，现在也有一些老师做视觉方向的研究于应用了），不想PLC等工控产品大学自动化专业基本都有该课程。所以目前从事这个行业的大多数人都属于“半路出家”，要么自学成才，所以人员水平也是参差不齐。工业视觉培训有用吗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：机器视觉行业市场规模、行业上市企业营收、市场规模预测1、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6550亿元（该数据未包含计算机视觉市场规模），同比增长2177%，2014-2019年复合增长率为2836%。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。2、行业上市企业机器视觉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68亿元，同比增长3284%；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858亿元，增速降至2613%。2020年，机器视觉业务平均营业收入为1024亿元，较2019年增长1934%。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163亿元，毛利率为4461%，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。3、下游应用日趋广泛，行业发展前景广阔中国的机器视觉行业是伴随中国工业化进程的发展而崛起的，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，机器视觉应用领域由集中在电子、消费电子、平板显示领域逐步拓展至包装、食品/药品等众多行业，应用范围几乎涵盖了国民经济中的各个领域，机器视觉的应用领域将日趋广泛。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2546%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。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》。深圳市海瑞朗自动化的机器视觉培训怎么样？有用。工业视觉是在工厂里边，需要检测，组装。以此来确保质量，或者是提高生产效率的。机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。按照应用的领域与细分技术的特点，机器视觉进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类，相应地，其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。机器视觉工程师就业前景还可以，我一朋友学了几个月，现在待遇还不错。有这方面兴趣就去学，没兴趣还是不要去了前景还是很好的，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。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。什么主要指在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息机器视觉工程师有很好的就业前景。相关信息显示：机器视觉目前比较成熟的应用还主要集中在定位、尺寸测量、OCR/OCV、特征有无等领域，有很大检测需求，所以说机器视觉工程师的就业前景是很好的。为进一步贯彻落实中共中央印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》和国务院印发《关于“十四五”数字经济发展规划》等有关工作的部署求，深入实施人才强国战略和创新驱动发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，持续推进人工智能专业人员能力培养和评价，工业和信息化部电子工业标准化研究院牵头研制的SJ/T11805-2022《人工智能从业人员能力要求》已经于2022年7月1日发布实施。依据该标准，工业和信息化部电子工业标准化研究院联合业界企事业单位开发了人工智能专业人员培训项目，并将于北京举办以下证书培训安排：《计算机视觉处理设计开发工程师》2024年1月24日至28日-北京培训对象：证书样式：视觉定位主要指在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息。定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能，一个软件的好坏大概率与其定位算法的好坏密切相关。机器视觉的四大基本功能目前，机器视觉的基础功能主要可以分为四大类：模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测，当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。▲机器视觉的四大基本功能1模式识别/计数主要指对已知规律的物品进行分辨，比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等的识别，也有信息量更大或更抽象的识别如人脸、指纹、虹膜识别等。2视觉定位主要指在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息。定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能，一个软件的好坏大概率与其定位算法的好坏密切相关。3尺寸测量主要指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确的计算出需要知道的几何尺寸。优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量，例如有些高精度的产品由于人眼测量困难以前只能抽检，有了机器视觉后就可以实现全检了。4外观检测主要检测产品的外观缺陷，最常见的包括表面装配缺陷（如漏装、混料、错配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形状缺陷（如崩边、凸起、凹坑等）。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂，所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。从技术实现难度上来说，识别、定位、测量、检测的难度是递增的，而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异，目前看3D视觉功能是当前机器视觉应用技术中最先进的方向之一。