機(jī)器視覺主要是通過攝像機(jī)或掃描儀將圖像采集到計(jì)算機(jī)中，然后對圖像進(jìn)行處理，利用計(jì)算機(jī)視覺算法和圖像處理技術(shù)，從數(shù)字圖像或視頻中提取有價(jià)值的信息，并進(jìn)行各種操作和處理，以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的識別、測量和判斷，從而用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。其工作原理在流程上主要分為以下幾個(gè)部分：

（一）圖像信息獲取

通過機(jī)器視覺產(chǎn)品（如CCD或CMOS圖像攝取裝置，包括光源、鏡頭、相機(jī)、采集卡等）將被拍攝的目標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像信號。例如在工業(yè)檢測中，相機(jī)對生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進(jìn)行拍照獲取圖像信號。這些設(shè)備在整個(gè)系統(tǒng)中起到采集原始圖像數(shù)據(jù)的作用，為后續(xù)的處理提供素材。這一過程涉及到光學(xué)系統(tǒng)（光源、工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭）以及圖像采集模塊（圖像采集卡）等組件的協(xié)同工作。

（二）圖像信息處理

將獲取到的圖像信號傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)（即機(jī)器視覺軟件），根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號，然后按照預(yù)設(shè)的算法進(jìn)行處理。例如，算法可能包括邊緣檢測、特征匹配、文字識別等，具體依據(jù)項(xiàng)目需求而定。在這個(gè)環(huán)節(jié)中，計(jì)算機(jī)視覺算法發(fā)揮著核心作用，對圖像進(jìn)行分析、理解，以提取出有用的信息，像檢測產(chǎn)品是否存在缺陷、對物體進(jìn)行測量或者定位等操作都在此步驟完成。

（三）機(jī)電系統(tǒng)執(zhí)行檢測結(jié)果

根據(jù)圖像信息處理的結(jié)果，控制相關(guān)的硬件設(shè)備做出相應(yīng)的動(dòng)作。例如在自動(dòng)化生產(chǎn)線上，如果機(jī)器視覺檢測到產(chǎn)品有缺陷，就可以觸發(fā)相應(yīng)的機(jī)械裝置將次品剔除；或者在視覺定位應(yīng)用中，指揮機(jī)器人準(zhǔn)確抓取目標(biāo)物體等操作。

根據(jù)系統(tǒng)需要還可以實(shí)時(shí)地通過人機(jī)界面進(jìn)行參數(shù)設(shè)置和調(diào)整。整個(gè)機(jī)器視覺系統(tǒng)是一個(gè)涉及光學(xué)、機(jī)械、計(jì)算機(jī)、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理以及光電一體化等多學(xué)科交叉的系統(tǒng)。

二、機(jī)器視覺就業(yè)現(xiàn)狀

（一）就業(yè)崗位類型

1. 銷售人員

負(fù)責(zé)機(jī)器視覺產(chǎn)品和解決方案的推廣銷售工作。需要了解機(jī)器視覺技術(shù)及其應(yīng)用場景，以便向客戶準(zhǔn)確介紹產(chǎn)品的功能和優(yōu)勢，挖掘客戶需求并促成交易。例如向自動(dòng)化工廠推銷機(jī)器視覺檢測設(shè)備，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量控制水平。

2. 實(shí)驗(yàn)室圖像算法編寫

高要求：對個(gè)人的圖像處理能力要求非常高。在很多企業(yè)中多由老技術(shù)人員和研究生擔(dān)任。

經(jīng)驗(yàn)與能力需求：更看重實(shí)際的算法處理能力，大部分企業(yè)會(huì)要求3年經(jīng)驗(yàn)或者研究生畢業(yè)等具備很強(qiáng)算法編寫能力的人員。他們負(fù)責(zé)開發(fā)新的圖像算法，以滿足不同的機(jī)器視覺應(yīng)用需求，如針對復(fù)雜形狀物體的識別算法開發(fā)等。

3. 現(xiàn)場調(diào)試人員和售后

代碼理解能力要求：要求個(gè)人有很強(qiáng)的代碼理解能力，能夠根據(jù)現(xiàn)場的情況對代碼進(jìn)行微調(diào)。

實(shí)際編寫能力要求較低：相較于算法編寫崗位，對實(shí)際的代碼編寫能力要求較低。這類崗位更多存在于大型企業(yè)或跨國企業(yè)中，主要負(fù)責(zé)在客戶現(xiàn)場安裝、調(diào)試機(jī)器視覺系統(tǒng)，確保系統(tǒng)正常運(yùn)行，以及在系統(tǒng)出現(xiàn)問題時(shí)提供售后技術(shù)支持。

4. 全套跟項(xiàng)目人員

小企業(yè)為主：主要存在于小企業(yè)中。由于小企業(yè)接到的單子的難度和工作量不大，往往只需要1 – 2個(gè)人就可以完成整個(gè)項(xiàng)目，負(fù)責(zé)從項(xiàng)目的需求調(diào)研、方案設(shè)計(jì)、設(shè)備選型、安裝調(diào)試到最終交付等一系列工作。

（二）行業(yè)企業(yè)格局

1. 中小企業(yè)眾多

機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展至今，仍然以大量的中小企業(yè)為主。這是因?yàn)樵撔袠I(yè)屬于新興行業(yè)，發(fā)展歷程較短，很多創(chuàng)業(yè)公司不斷涌入，使得行業(yè)內(nèi)企業(yè)規(guī)模分布較為分散。這些中小企業(yè)往往專注于特定的應(yīng)用領(lǐng)域或者技術(shù)環(huán)節(jié)，如某些企業(yè)專門做某一類產(chǎn)品的表面缺陷檢測方案開發(fā)。

2. 大型企業(yè)多為設(shè)備商

大型企業(yè)更多是設(shè)備商，例如?？怠ⅠR克拉伯等。它們在機(jī)器視覺設(shè)備的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售方面具有較強(qiáng)的實(shí)力，憑借品牌、技術(shù)和資金優(yōu)勢，在市場上占據(jù)一定的份額，其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)的自動(dòng)化生產(chǎn)過程中。

（三）就業(yè)前景相關(guān)的行業(yè)趨勢

1. 整體行業(yè)上升

隨著微處理器、半導(dǎo)體技術(shù)的進(jìn)步，以及勞動(dòng)力成本上升和高質(zhì)量產(chǎn)品的需求，機(jī)器視覺行業(yè)處于上升階段。據(jù)業(yè)內(nèi)人士預(yù)計(jì)，到2025年，全球機(jī)器視覺組件的銷售額將達(dá)到驚人的190億美元，幾乎是現(xiàn)在的二倍。這意味著行業(yè)內(nèi)的就業(yè)機(jī)會(huì)可能會(huì)隨著行業(yè)的發(fā)展而增加，無論是在研發(fā)、生產(chǎn)還是銷售和售后等環(huán)節(jié)都將有更多的崗位需求產(chǎn)生。

2. 向AI和深度學(xué)習(xí)靠攏

機(jī)器視覺行業(yè)目前有向AI人工智能方向和深度學(xué)習(xí)上面靠攏的趨勢。這對于從業(yè)者來說，需要不斷學(xué)習(xí)相關(guān)知識，如計(jì)算機(jī)視覺知識（包括AI和深度學(xué)習(xí)還有超高精度的圖像處理），才能適應(yīng)行業(yè)發(fā)展，提升自己的競爭力，也表明在這些新興技術(shù)領(lǐng)域?qū)?huì)有更多的就業(yè)機(jī)會(huì)或者崗位轉(zhuǎn)型需求出現(xiàn)。

3. 跨行業(yè)應(yīng)用拓展

機(jī)器視覺組件有多種新用途，使得其應(yīng)用行業(yè)不斷拓展，如在智能城市建設(shè)中，視覺系統(tǒng)將被大量部署用于交通狀況的監(jiān)控和車牌識別；在零售行業(yè)，亞馬遜正在進(jìn)行無人商店測試，利用機(jī)器視覺相機(jī)等進(jìn)行相關(guān)應(yīng)用。這會(huì)創(chuàng)造更多不同行業(yè)背景下的機(jī)器視覺就業(yè)崗位，就業(yè)人員需要了解不同行業(yè)的需求和標(biāo)準(zhǔn)，以滿足跨行業(yè)應(yīng)用的需求。