（一）工業(yè)領域應用前景廣闊

在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的應用不斷拓展

定位、尺寸測量、OCR/OCV、特征有無等領域應用較為成熟，能夠有效提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如在汽車制造中，機器視覺可用于零部件的尺寸測量和裝配定位，確保生產(chǎn)的準確性和穩(wěn)定性。

外觀缺陷檢測雖然存在挑戰(zhàn)，但需求巨大。隨著技術發(fā)展，有望逐步解決因缺陷特征差異性和產(chǎn)品多樣性復雜性導致的檢測難題，實現(xiàn)更廣泛的應用于如電子設備外殼、金屬制品表面等外觀檢測場景。

推動工業(yè)自動化升級

機器視覺是工業(yè)4.0和智能制造的關鍵技術之一。它可以與機器人、PLC等自動化設備深度融合，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控、控制和優(yōu)化。如在物流自動化中，機器視覺可引導機器人進行貨物的分揀和搬運操作，提高物流效率。

（二）醫(yī)療設備領域潛力較大

輔助醫(yī)療診斷

在醫(yī)學影像分析方面，機器視覺可以幫助醫(yī)生更準確地檢測和診斷疾病。例如對X光、CT、MRI等影像進行分析，識別病變區(qū)域、腫瘤等異常情況，提高診斷的準確性和效率。

在手術導航系統(tǒng)中，機器視覺技術可以實時跟蹤手術器械和患者的解剖結構，為醫(yī)生提供更精確的操作引導，降低手術風險。

（三）其他領域應用逐漸興起

交通監(jiān)控

機器視覺可用于車牌識別、交通流量監(jiān)測、違章行為識別等。例如在城市智能交通系統(tǒng)中，通過攝像頭采集交通圖像，利用機器視覺技術進行分析，實現(xiàn)交通的智能化管理，緩解交通擁堵，提高交通安全。

農(nóng)業(yè)領域

用于作物生長監(jiān)測、病蟲害檢測、果實采摘等。例如通過對農(nóng)作物圖像的分析，機器視覺可以判斷作物的生長狀態(tài)、是否遭受病蟲害，從而及時采取相應的措施，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效益。

二、機器視覺方向的就業(yè)情況

（一）就業(yè)崗位需求

多種崗位類型

算法研發(fā)崗位：需要具備較強的圖像處理、計算機視覺算法知識。如開發(fā)新的缺陷檢測算法、目標識別算法等，往往要求較高的學歷（研究生及以上）和相關的研究經(jīng)驗，在一些大型企業(yè)或者專門從事機器視覺技術研發(fā)的企業(yè)有此類崗位需求。

現(xiàn)場應用工程師崗位：負責客戶現(xiàn)場的技術支持，包括設備的安裝調(diào)試、根據(jù)現(xiàn)場情況對代碼進行微調(diào)等工作。要求有一定的代碼理解能力，能夠快速解決現(xiàn)場問題。這類崗位對于有一定工作經(jīng)驗（2 – 3年）的人員需求較大，在機器視覺設備供應商或者系統(tǒng)集成商中較為常見。

銷售崗位：需要對機器視覺技術和產(chǎn)品有一定的了解，能夠與客戶進行技術交流，挖掘客戶需求并推廣公司的產(chǎn)品和解決方案。對于溝通能力和市場開拓能力要求較高，在各類機器視覺相關企業(yè)都有此類崗位需求。

（二）人才市場現(xiàn)狀

人才缺口較大

目前學校本科和研究生中專門設置機器視覺專業(yè)或課程的較少，導致專業(yè)人才供給不足。多數(shù)從業(yè)者是半路出家或者通過自學進入該領域，人員水平參差不齊。

隨著機器視覺技術在更多行業(yè)和領域的應用不斷拓展，對專業(yè)人才的需求將持續(xù)增長，人才缺口在短期內(nèi)難以得到根本性的解決。

機器視覺檢測技術的應用前景較好，并且在就業(yè)方面也有較多機會，但無論是技術發(fā)展還是就業(yè)競爭，都對從業(yè)者的知識和技能提出了較高要求。