机器视觉工程师前景

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景不断扩展，并催生了巨大的市场。想学习机器视觉推荐选择【达内教育】。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、智能化需求开始广泛出现，在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面，也有商业层面，但制造业的需求是决定性。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升，也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合，更加大了机器视觉的发展前景。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关机器视觉发展前景的相关信息，推荐咨询【达内教育】。【达内教育】重磅推出“因材施教、分级培优”创新教学模式，同一课程方向，面向不同受众群体，提供就业、培优、才高三个级别教学课程，达内“因材施教、分级培优“差异化教学模式，让每一位来达内学习的学员都能找到适合自己的课程。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

机器视觉起源于20世纪50年代，Gilson提出了“光流”的概念，并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模式，这标志着2D图像统计模式的发展。1960年，美国学者Roberts提出了从2D图像中提取三维结构的想法，引起了MIT人工智能实验室等机构对机器视觉的关注，标志着三维机器视觉研究的开始。20世纪70年代中期，麻省理工学院人工智能实验室正式开设了“机器视觉”课程，研究人员开始下大力气研究“物体与视觉”的相关课题。1978年，DavidMarr提出了一种通过计算机视觉捕捉物体图像的“自下而上”的方法。该方法从2D轮廓草图开始，逐步完成三维图像的获取。这种方法标志着机器视觉研究的重大突破。自20世纪80年代以来，机器视觉在全球范围内掀起了一股研究热潮，方法和理论的迭代更新，OCR和智能相机的问世，逐渐带动了机器视觉相关技术的更广泛传播和应用。20世纪90年代初，视觉公司成立并开发了第一代图像处理产品。然后，机器视觉的相关技术被不断地投入到制造过程中，使得机器视觉的领域迅速扩大。数百家企业开始大量销售机器视觉系统，一个完整的机器视觉产业逐渐形成。在这个阶段，LED灯、传感器和控制结构的快速发展，进一步加快了机器视觉产业的进步，逐步降低了产业的生产成本。从2000年开始，更高速的三维视觉扫描系统和热成像系统逐渐问世，机器视觉的软硬件产品已经普及到制造业的各个阶段，应用领域不断扩大。目前，机器视觉作为人工智能的底层产业和电子、汽车等行业的上游产业，仍处于快速发展阶段，具有良好的发展前景。机器视觉在中国起步较晚，现在正处于快速增长期。国内机器视觉起源于80年代第一次技术引进。自1998年多家电子、半导体工厂落户广东、上海以来，机器视觉生产线和先进设备不断引入中国，催生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。机器视觉在中国的发展经历了三个阶段。第一阶段是1999年到2003年的启蒙阶段。现阶段，中国企业主要通过代理业务为客户服务，在服务过程中引导客户了解和认可机器视觉，从而开启了机器视觉在中国的历史进程。与此同时，国内涌现的跨专业机器视觉人才，逐步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品，建立了机器视觉的初级应用体系。在这个阶段，机器视觉技术首先被引入，如特种印刷行业、烟草异物剔除行业等。，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。第二阶段是2004年至2007年的发展阶段。在这一阶段，本土机器视觉企业开始探索更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件设备的R&D，并在多个应用领域取得关键突破。国内厂商陆续推出了全系列的模拟接口和摄像头和采集卡，以及PCB测试设备、SMT测试设备、LCD前通道测试设备等。，并逐渐开始占领入门级市场。第三阶段是2008年以后的高速发展阶段。现阶段，机器视觉核心器件的R&D厂商不断涌现，大量真正的系统级工程师不断培养，推动了国内机器视觉产业的高速高质量发展。随着全球新一轮科技革命和产业变革的兴起，机器视觉产业正在经历快速发展。视觉的应用已经从最初的汽车制造领域扩展到消费电子、制药、食品包装等多个领域。

1、机器视觉产业链结构

机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、机器视觉软件等的提供商。行业下游应用较广，主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、农业、医疗设备和金属加工等领域。

2、研发投入聚焦前沿技术领域

2019-2021年，中国机器视觉行业研发投入从亿元增长至亿元，年均复合增长为。从研发投入占比看，AI驱动的解决方案研发投入最高，2021年，AI驱动的解决方案研发投入占全行业研发投入的比例为，其次是嵌入式视觉系统。3D解决方案研发投入增长率最快，2019-2021年，3D解决方案方向研发投入从亿元增长至亿元。

3、零部件环节成本占比超60%

表面上看，国内市场逐渐形成了“国产”替代“进口”的扭转现象，但从我国机器视觉系统成本结构来看，就会发现，零部件环节的占比超过60%，底层软件系统开发占比达到。其中，元器件成本中，相机占比最大，达到。

目前我国的高端机器视觉核心组件设备大多来自国外企业，如高端镜头、高端CCD和CMOS、智能相机、高速图像处理软件等，高端核心技术还是被国外巨头把控，国内企业主要还是集中在生产光源、板卡、图像软件、相机和机器视觉集成系统方面。国内机器视觉产品在整体实力上还没出现能与康耐视、基恩士等对标的企业，国内机器视觉企业要在软硬件的技术方面下足苦功夫，才有可能打破关键技术被卡脖子的局面。

4、上游零部件技术壁垒高占据产业价值链高点

机器视觉核心价值集中于产业链上游，硬件工艺与软件算法决定产品技术天花板。机器视觉设备价值可拆分为上游零部件与软件、中游组装集成与售后维护，其中上游占据了80%价值量，技术壁垒最高;硬件部分当中工业相机价值占比达50%以上，由图像传感器、图像采集卡与各类芯片组成，技术壁垒较高。

随着中国工业制造业的发展，工厂越来越多从传统模式往自动化控制模式转化，机器视觉的应用越来越重要，它代替人工，为企业节省人力物力，获得更高的效率，争取到更多的利益。。在科研领域也是同样。。。在浙江大学，很多研究都应用了机器视觉来完成。。。他们大多选用杭州机器视觉科技有限公司的产品，详细信息可以上它的网站看看。。。

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。

1、全球机器视觉行业迎来高速发展期

机器视觉起源于上世纪50年代，Gilson提出了“光流”之一概念，并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模型，标志着二维图像统计模型的发展。

1969年至1979年，在成像传感器诞生的驱动下，机器视觉进入产业萌芽期。此时受制于半导体工艺成熟度和成本等因素，机器视觉只在高端的科学研究和航天、军工项目中才有少量初级应用，尚未形成完整的概念。1980年至1989年，在应用的驱动下，机器视觉进入起步期，机器视觉的概念首次在产业界被提及，但未形成精准的定义。1990年至1999年，在应用的进一步驱动下，机器视觉产业进入成长波动期。2000年至2009年，在应用和算力的共同驱动下，机器视觉进入产业发展早期。2010年至2020年，AI算法的发展推动机器视觉进入发展中期。随着机器视觉应用的爆发式扩展，2020年后机器视觉将迎来高速发展期。

2、全球机器视觉行业融资企业多为机器人制造商

从国外机器视觉行业投融资情况看，海外机器视觉行业投融资热度较小。在“IT桔子”中搜索关键词“机器视觉”相关的投融资事件，据其不完全统计，截至2023年1月6日，过去六年内海外市场共发生13起投融资事件，融资主体多为机器人研发商。

3、全球机器视觉行业龙头市场份额占比超50%

国际机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据。美国康耐视（Cognex）、德国巴斯勒（Basler）、日本基恩士（Keyence）和欧姆龙（Omron）等都是在机器视觉领域拥有技术积累和良好客户口碑的国际巨头公司。其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头，垄断了近60%的全球市场份额。

国际领先的机器视觉公司康耐视2021财年和基恩士2021财年的营业收入分别约为亿元和亿元。结合Markets and Markets对全球中国市场的估计，2021年日本基恩士全球市场份额为55%，中国市场份额为38%；美国康耐视全球市场份额为9%，中国市场份额为7%。两大龙头体量远大于国内的奥普特、天准科技等一流厂商，国内仍以中小规模企业为主，相比国外龙头有较大的成长空间。

4、欧美、亚太地区企业分布集中

从全球机器视觉行业区域发展来看，欧洲、北美和亚太地区占据全球机器视觉市场份额的90%以上，因此机器视觉企业也主要分布在欧美地区和亚太地区。其中，北美地区有工业相机制造商Teledyne DALSA、机器视觉全球龙头企业康耐视等；欧洲地区机器视觉企业分布以德国最为集中，有机器视觉领域全球龙头Basler、光源和镜头企业卡尔蔡司等；亚太地区中，日本和中国机器视觉企业较多，日本企业中基恩士、欧姆龙等企业入局较早，技术发展较为先进，已成为行业领先企业。中国企业中，奥普特是光源设备制造商，经过十余年发展，在光源领域获得一定的市场份额，具备较高的国际竞争力，除此之外，商汤科技、矩子科技等机器视觉软件开发商也在不断进步、技术水平逐步提高，其中商汤科技曾获得多个国际机器视觉技术赛事奖项。