如何看待國內機器視覺行業的發展？希望以公司為例盤點！

01-22

最近關注機器人領域，圖像識別行業，感覺國內視覺公司對工業自動化方向更為關注，說說大家對於機器視覺行業發展的看法，以及給研發人員職業規劃的建議？

不知道怎麼邀請到我了。話題有點大，很難全面合理客觀。以下是個人觀點;

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行業部分：

1.目前機器視覺在國內更多是的工業自動化的應用，另一個用的還比較多一些的是醫療設備。

2.機器視覺目前比較成熟的應用還主要集中在定位、尺寸測量、OCR/OCV、特徵有無等領域，至於外觀缺陷檢測是一個有很大檢測需求，但是還很難做到批量或者準備的檢測應用（主要還是缺陷的特徵的差異性如劃痕、以及產品的多樣性複雜性造成的）。

3.視覺的市場需求目前尚未飽和，還有很大的空間。一方面是人力成本的提高，改善勞動強度的需求，另一方面於產業增值有很大的關係，比如一般的工業自動化設備增加上視覺部分一般而言立馬顯得「高端大氣上檔次」了，正如當年的PLC等東東剛用起來的一樣的效果。

4.視覺行業人才比較缺，當前學校本科和煙酒省很少有這個專業或者課程（研究生大多是一些圖像處理的可能，現在也有一些老師做視覺方向的研究於應用了），不想PLC等工控產品大學自動化專業基本都有該課程。所以目前從事這個行業的大多數人都屬於「半路出家」，要麼自學成才，所以人員水平也是參差不齊。

5.機器視覺產品部件當前成本已經降了不少，這兩年隨著市場的發展，大量的應用降低了硬體成本，同時競爭逐漸激烈以及一些國產廠商的介入和成長，促使硬體成本的降低，推動了機器視覺普及。

6.軟體處理演算法其實感覺沒有太大的進步，主要進步是計算機硬體的發展。因為圖像處理對計算能力是一考驗，使更大的圖像和更快地的處理要求實現可能。

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總結一：

（1）行業還在發展，成本在降低，人才有需求。

（2）技術還不夠成熟，批量化應用困難，產品或者企業都能實現大規模。

（3）高速採集與處理、在線式檢測感覺逐漸是趨勢。

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企業部分：

1.部件廠商

（1）索尼柯達等CCD廠商。據說這些廠商因為工業市場太小，對這塊沒重視，近幾年對感測器的改進、新產品退出都沒有重視與發力。

（2）CMOS廠商。近幾年CMOS廠商發力很大，除了很多全局曝光CMOS和告訴CMOS感測器，逐漸趕上或者超過了CCD感測器，所以在一些高速測試領域，CMOS感測器體現出了優勢和價值；幀率要求不高的場合，全局曝光CMOS感測器價格優勢比較明顯，有逐漸取代CCD感測器的可能。

（3）工業相機廠商。在國內比較有影響力的國外廠商有瑞士堡盟Baumer、德國Basler、德國AVT、德國映美精ImageSource、加拿大PointGrey、日本東芝Teli等。國內廠商有大恆、方誠、華用、維視、度申等。（可能漏掉了一些廠商歡迎補充）線陣相機有E2V、Dalsa等

（4）智能相機/視覺感測器：美國cognex、日本keyence、日本panasonic、日本omron、美國Microscan、瑞士Baumer等

（5）鏡頭廠商：遠心鏡頭主要是日本VST和義大利Opto相對知名，FA鏡頭主要是日本VST、日本理光（Pentax被理光收購了）、日本Computar、日本Fujinon、日本KOWA、德國Schneider等等。國內也湧現了不少的鏡頭廠商，逐漸在一些領域通過性價比突圍。

（6）光源廠商。國外的光源廠商主要就是日本CCS和美國Ai等了，可能CCS的市場宣傳和推廣做的更好一些。國內的廠商在整個領域進入較早，技術難度加上性價比，相對其他部件的國內廠商市場影響力更大一些。

（7）代理商經銷商。比較多，不一一列舉。

（8）系統集成商。太多了，不列舉，不評價。

（9）軟體廠商。知乎已經有一個相關提問和回復了機器視覺方面有哪些好的開發平台？各有什麼特點？。

（10）用戶。自認為公正點說，蘋果公司給機器視覺行業的發展功勞是巨大的，很難想像還有哪一家對視覺項目的需求和量產規模能趕上蘋果公司。近年視覺行業的原廠和集成商規模做的大的或者發展快的大多都和水果公司的項目有些關聯。

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總結二：

（1）原配件和軟體演算法國外企業高端壟斷，中低端國內企業在成長。

（2）系統集成與服務主要似乎國內公司的天下。

機器視覺行業，從業接近10年。

剛進入這個行業時，國內視覺公司的產品還集中在模擬圖像採集卡，而且還是非常少的公司能做，也代理國外的機器視覺產品，那時進入國內的國外品牌也較少，像Basler、TDalsa、Cognex、CCS、MVTec等。到目前，則非常多的公司推出了數字相機產品，像USB2.0、GigE、1394介面數字相機等等。門檻越來越低，產品也良莠不齊，原來做民用消費數碼產品的，也轉向做工業相機，同時國外視覺公司也逐漸在國內設立辦事處。這說明國內機器視覺市場越來越大，或者大家都看好中國視覺應用這塊大蛋糕，競爭也越來越激烈，對最終用戶來說，帶來了更多的選擇。

以上就是目前的現狀，個人認為如果在競爭中突圍，可以考慮如下（純屬個人意見）：

1、國內視覺部件廠商，在高端產品方面，仍然甚至在相當長時間內無法和國外廠商相比，可以走中低端產品路線，這塊的市場需求仍然很大，但必須做到產品穩定，有價格優勢，技術服務跟得上。

2、系統集成商，國內的視覺系統集成公司非常多，但大部分都是定製，量不是很大，當然養活小公司應該沒問題。可以找准某個細分市場，推出相應的系統產品，前景還是非常可觀的。

3、機器視覺軟體開發商。這塊國內基本沒人做，這和我們的國情有關，國人認為軟體就應該拿來就用，不用花錢，或者第一個思路就是能不能找到盜版，所以做任何純軟體的公司都面臨虧本，更何況機器視覺這個小眾市場。不過，現在的情況有所好轉，注重版權的意識越來越高。當然，從技術角度來說，難度也很大。國內不乏軟體牛人，但涉足這個行業的好像木有啊。我們只能期待吧，期待有人能夠站出來，對抗一下國外的軟體廠商！

4、另外一個思路就是，做視覺行業的諮詢或者培訓（不知道這種描述是否恰當）。潛在客戶就是國內高校及科研院所的學生，以及所有機器視覺行業的入門者，相信我，這個數量非常巨大，通過諮詢或者培訓，培養自己的潛在客戶。

~~~

機器視覺行業是個很籠統的說法，範圍太廣了。

更確切的說法應該是：圖像處理在工業中的應用。

工業門類又細分成那麼多種，應用需求更是千差萬別，航天航天氣工業大量應用圖像處理知識，烤鴨生產線，印鈔票，賓士S系列寶馬5系7系的人物和動物防撞識別，百度GOOGLE的圖象搜索，風洞測量飛機汽車火車、發動機試車台、發動機內的燃料燃燒、半導體掩模生成等等都需要用到圖像處理知識和本行業的專有知識。。。到底自己要從事哪一種？

在未確認自己打算長期從事某一項細分領域之前，多學習圖像處理+行業知識+基礎數學。工具有很多，為了防止被指責賣廣告，就不說了，自己搜。

也沒人邀請我，從業6年~

機器視覺行業在國內的發展還是很快的，我接觸到的幾個行業都從0開始，發展到普遍應用視覺檢測系統了，例如印刷品檢測、玻璃瓶檢測、機械臂定位抓取等等行業。

對於公司層面的發展規劃方向云云的，做不了很好的評論，畢竟咱不是老總，但對從業個人，特別是研發類工作，建議找准某個方向，選擇一個水平比較好或者比較有希望的團隊或者公司，抓住一個具體項目，花很多時間精力在上面，把這個項目做的穩定而又有技術特色，我覺得這些東西是國內現在很缺乏的，做多做泛的很多，做精做細的太少。

不邀自答

現階段機器視覺想要大規模穩定的應用很有難度，對於任何一個產品，機器視覺的穩定性非常有限

機器視覺作為輔助感測器結合其他傳統技術會更容易解決實際問題，也更穩定

機器視覺還有個馬甲是攝影測量，應用也挺廣。

應該說機器視覺是過程引導型學科，大家做東西目的性不強，但是也有不少非常實用的演算法。仔細研究一下還是很有意思的

手機答題先佔個坑，公司是歐姆龍一級技術代理電，當然也代理很多機器人相關的設備啦。營業額從前年一個億到去年二個億。今年已完成2個多億，公司還成立了專門的視覺事業部。目前還在擴大招兵買馬。我們很多自動化客戶做視覺的也非常多。現在我們主要在機器人和視覺兩塊發展。

沒人邀請我，從業7年，

發展肯定是有的，但是這種高端科研在為論文服務，低端代理在為出貨服務的模式不改，在中國這個產品很難有進步。

需要匠心。

機器視覺最近幾年變化還是很快的。

光源基本上國內廠商已經佔據了絕大部分國內市場，比如OPT光源，業內基本都認可；

相機，大華和海康的加入，應該會更加精彩。不然始終就是大恆微視的相機再低端市場有一些使用

鏡頭，世清，燦瑞都做的可以

國內依然缺少核心部分，應用的廣度和深度大大增加，除了水果公司，各個行業基本都接受視覺系統。國內做軟體的創科，OPT也做。

在一家藥廠看到奧聰公司做的機器視覺異物檢測系統，高速流水線上檢測，這個行業多是非標的系統，發展空間比較大，對技術要求也比較高

近幾年會是快速發展的幾年，目前還沒有行業標準，也沒有哪一家能夠獨大。不過估計3-5年後，就會逐漸和安防行業類似，開始進行洗牌了。

從一名投資人角度看，最近接觸的機器視覺的項目集中在系統集成，訂單質量非常好，發展很快，行業也很好，感覺前景不錯。中國綜合製造尤其是智能製造的需求正在快速增加

沒有人以公司為例盤點嗎

我是獵頭，想找幾個機器視覺方向的博士，請相關人才聯繫我，可能有一些你感興趣的公司或崗位；

我不知道怎麼會邀請我的，我也不是什麼業內人士只是一個科研人員，回答只會文不對題。我只是聽別人講過，機器視覺市場還是有的，但大多數都是小公司，公司年產值不過幾千萬；而且做這個行業通常都是需要一個完整團隊，有做演算法，有做程序優化，有做硬體，產品是一個完整的工業系統，從攝像頭到後台演算法處理，硬體、演算法設計與演算法優化都十分重要，演算法往往依賴於硬體設備