机器视觉工程师前景

1. 机器视觉方面工程师在公司里具体要做哪些事情需要掌握哪些知识

看做哪方面的视觉工程师，给别人做视觉系统集成的还是做视觉开发的是不同的。

1、要是做视觉系统集成的就是整天按照人家工艺的要求调试你要检测物体的画面，然后给客户的提一些光源的要求还有机械上的要求，还有项目后期要不间断的去现场。

2、要是做视觉开发的话就是天天听客户反馈然后无止境的思考算法，还有写软件。搞硬件的话就是研究光学成像问题。

图像处理工程师需要掌握的知识有：

最基本图形处理的开发与研究，熟悉图像处理的各种算法，特别是图像去燥、图像增强、复原、质量改善、检测、色彩科学、图像分割、图像识别处理、图像跟踪、图像的获取及视频处理。

具体应用包括人脸识别、医学影像处理、多点识别、文字检测与是识别。特别的，结合不同应用，还需要自然语言处理知识。

另外，要有优秀的数学功底（特别是线性代数、优化理论、统计知识）

(1)机器视觉工程师前景扩展阅读

机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：

⒈ 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。

⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

【机器视觉特点】

⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；

⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；

⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；

⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；

⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；

⒍废品漏检率为0；

⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；

⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；

⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；

⒑实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；

⒒能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。

2. 机器视觉应用工程师好找工作吗工资待遇怎么样

工作不太好找，这样的企业少，但是工资待遇都挺高的，你可以加油

3. 机器视觉这个行业发展现状和前景怎么样，机械电子硕士就业或者读博选择这个领域怎么样，给个建议

关于机器视觉行业[镜头篇]
在机器视觉领域，百万像素工业镜头以日本Computar镜头最为出众。
日本Computar是全球著名工业镜头供应商，computar工业镜头性价比高，性能稳定，被广泛应用于工业生产和安防领域。
像素级别在不断提升，但需要注意的是，清晰度包括镜头中心及边缘的清晰度。“从光学原理上讲，镜头中心像素肯定是最高的，边缘会有所降低，但要保证整个画面都是在100万像素以上，这是研发的重点，”如果在一个实际的视频画面中，中心与两边的画面清晰度差别太大的话，这就说明了镜头的边缘清晰度效果不是很好。
而在提高了像素水平之后，可能会牺牲如通光量(F值)、红外矫正等一些性能。“目前，各镜头厂商竞争焦点在于保证高像素前提下，如何具备良好的通光量”， “如我们一款2.8-8mm左右的标清镜头，其F值是9.05，同样一款的高清镜头，其F值只能做到1.2，这是由光学原理所决定的，清晰度高的镜头的F值已达不到这么大了，”
百万像素摄像机的夜间监控效果一直是用户关心的重点，镜头厂商也考虑到了这点需求。如果百万像素镜头没有日夜两用功能的话，晚上则会容易出现变焦情况。因此，在原有型号百万像素镜头的基础上增加日夜两用功能是一些厂商今年的研发重点，如富士能等。日夜型镜头和普通型镜头的主要区别在于其所采用的镜片玻璃材质和镀膜处理等技术的不同。
另外，一些摄像机厂商之所以能够推出透雾型摄像机，最重要在于镜头厂商的支持。有些镜头厂商增加了透雾新技术，使得百万像素镜头适应范围更加广泛。目前市场上高清摄像机大多采用IP接口，编码、传输、解码的过程造成了“延时”的叠加，使得在物距不同目标之间切换时，对镜头的聚焦成了用户最为头疼的问题，镜头厂商在自动聚焦方面下功夫，一定程度上缓解了延时问题，大大提高了目标捕捉速度。当前，百万像素镜头产品还处于市场导入期，尽管已经在技术上取得了进步，但是仍然存在诸多需要改进的方面，除了如上所言的通光量问题，还有焦距覆盖范围不足、产品线不够全面等，对于国内外镜头厂商而言，百万像素镜头技术还有很大的发展空间。

另外，这个行业视觉软件很重要，它技术性强，成本低，很适合创业者。。

4. 学习机器视觉发展前景如何

前瞻产业研究院发布的《2013-2017年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，机器视觉行业前景还是很不错的，目前处于稳定增长期，预计到2016年其市场可达到38亿元。

希望我的回答对您有所帮助。

5. 机器视觉技术的发展趋势

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。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。
在反恐排爆类装备的研发中，通过走访公安一线，发现目前公安领域多数排爆机器人只是采用摄像头作为排爆取证的工具，并有将摄像头采集的图像数据作为一种排爆目标识别的手段。
机器视觉技术目前已经广泛应用在机器人自主导航、机器人手眼一体伺服控制等领域中。但是在公安排爆机器人领域，机器视觉技术应用较少。多数排爆任务需要公安干警近距离进行勘察，而人的主观判断往往受制于经验和生活中积累常识的影响，会出现不客观的错误判断。利用机器视觉系统采集的信息，能自主的分辨不同颜色、形状、深度的排爆目标，同时将采集的图像与常用爆炸物专家库中的信息进行比对，客观地反应目标是否为爆炸物并给出判断结果。

6. 视觉工程师是做什么的

1、基于对产品设计需求的良好理解能力，完成需要的视觉设计提案。

2、团队协作设定产品整体界面视觉风格与创意规划。

3、基于概念设计配合团队高效的开展系统化的详细视觉设计。

4、·创建可识别的图像，艺术的外观·充分利用所相关的显示媒体·形象地表达功能·视觉一致性·布局。

5、·任务分析，概念设计·进行流程设计·说明实时响应标准·易用性评估、易用性测试·评定易用性标准的一致性·布局。

(6)机器视觉工程师前景扩展阅读：

视觉设计师是信息的发送者，传达对象是信息的接受者。视觉传达设计主要以文字、图形、色彩为基本要素的艺术创作，在精神文化领域以其独特的艺术魅力影响着人们的感情和观念，在人们的日常生活中起着十分重要的作用。

视觉传达设计这一术语流行于1960年在日本东京举行的世界设计大会，其内容包括：报刊杂志、招贴海报及其他印刷宣传物的设计，还有电影、电视、电子广告牌等传播媒体，它们把有关内容传达给眼睛从而进行造型的表现性设计统称为视觉传达设计电影海报，简而言之，视觉传达设计是“给人看的设计，告知的设计”。

真正决定一个设计好坏的那些标准，比如布局的不活跃的对齐和活跃的不对称，巧妙的负空间，互补色/间色/邻近色的运用，字体堆栈的使用，等等这些在新手做设计的时候是无意识地去实现的。

这些知识在新手阅读视觉设计理论书籍的时候都有浏览到，但此时并不足以形成深刻的印象并成为指导设计的标准（因为没有经历过足够的实践积累）。

前面提到，新手会因循脑海里的图像片段来做设计，这些图像片段便是平时学习过程中积累下来的好的设计片段，它们就包括了一些视觉设计中的标准。新手设计师在“模仿”的时候，便会间接地运用到这些标准，但此时，他是潜意识的。

7. 机器视觉行业发展前景

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。。。

8. 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。

9. 各位前辈好：现在面临就业，一个offer是光电行业的图像算法工程师；一个是机器视觉研发工程师；

光电行业的图像算法工程师和机器视觉研发工程师应该都是类似工作的，都是做图像处理的。
目前视觉行业还是比较火的，现在的行业做，然后细分到具体行业做

10. 有没有从事模式识别或者机器视觉的大神，这两个方向就业怎么样，待遇如何。望指点

我是做机器视觉的，这个行业蛮不错，如果你是搞软件的，是比较抢手的！