機器視覺主要是通過攝像機或掃描儀將圖像采集到計算機中，然后對圖像進行處理，利用計算機視覺算法和圖像處理技術，從數(shù)字圖像或視頻中提取有價值的信息，并進行各種操作和處理，以實現(xiàn)對目標的識別、測量和判斷，從而用機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部分：

（一）圖像信息獲取

通過機器視覺產品（如CCD或CMOS圖像攝取裝置，包括光源、鏡頭、相機、采集卡等）將被拍攝的目標轉換為圖像信號。例如在工業(yè)檢測中，相機對生產線上的產品進行拍照獲取圖像信號。這些設備在整個系統(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系統(tǒng)（光源、工業(yè)相機、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)（即機器視覺軟件），根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)字化信號，然后按照預設的算法進行處理。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)項目需求而定。在這個環(huán)節(jié)中，計算機視覺算法發(fā)揮著核心作用，對圖像進行分析、理解，以提取出有用的信息，像檢測產品是否存在缺陷、對物體進行測量或者定位等操作都在此步驟完成。

（三）機電系統(tǒng)執(zhí)行檢測結果

根據(jù)圖像信息處理的結果，控制相關的硬件設備做出相應的動作。例如在自動化生產線上，如果機器視覺檢測到產品有缺陷，就可以觸發(fā)相應的機械裝置將次品剔除；或者在視覺定位應用中，指揮機器人準確抓取目標物體等操作。

根據(jù)系統(tǒng)需要還可以實時地通過人機界面進行參數(shù)設置和調整。整個機器視覺系統(tǒng)是一個涉及光學、機械、計算機、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科交叉的系統(tǒng)。

二、機器視覺就業(yè)現(xiàn)狀

（一）就業(yè)崗位類型

1. 銷售人員

負責機器視覺產品和解決方案的推廣銷售工作。需要了解機器視覺技術及其應用場景，以便向客戶準確介紹產品的功能和優(yōu)勢，挖掘客戶需求并促成交易。例如向自動化工廠推銷機器視覺檢測設備，幫助企業(yè)提高生產效率和產品質量控制水平。

2. 實驗室圖像算法編寫

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

經驗與能力需求：更看重實際的算法處理能力，大部分企業(yè)會要求3年經驗或者研究生畢業(yè)等具備很強算法編寫能力的人員。他們負責開發(fā)新的圖像算法，以滿足不同的機器視覺應用需求，如針對復雜形狀物體的識別算法開發(fā)等。

3. 現(xiàn)場調試人員和售后

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

實際編寫能力要求較低：相較于算法編寫崗位，對實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，主要負責在客戶現(xiàn)場安裝、調試機器視覺系統(tǒng)，確保系統(tǒng)正常運行，以及在系統(tǒng)出現(xiàn)問題時提供售后技術支持。

4. 全套跟項目人員

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個人就可以完成整個項目，負責從項目的需求調研、方案設計、設備選型、安裝調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。這是因為該行業(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用領域或者技術環(huán)節(jié)，如某些企業(yè)專門做某一類產品的表面缺陷檢測方案開發(fā)。

2. 大型企業(yè)多為設備商

大型企業(yè)更多是設備商，例如?？怠ⅠR克拉伯等。它們在機器視覺設備的研發(fā)、生產和銷售方面具有較強的實力，憑借品牌、技術和資金優(yōu)勢，在市場上占據(jù)一定的份額，其產品廣泛應用于各個行業(yè)的自動化生產過程中。

（三）就業(yè)前景相關的行業(yè)趨勢

1. 整體行業(yè)上升

隨著微處理器、半導體技術的進步，以及勞動力成本上升和高質量產品的需求，機器視覺行業(yè)處于上升階段。據(jù)業(yè)內人士預計，到2025年，全球機器視覺組件的銷售額將達到驚人的190億美元，幾乎是現(xiàn)在的二倍。這意味著行業(yè)內的就業(yè)機會可能會隨著行業(yè)的發(fā)展而增加，無論是在研發(fā)、生產還是銷售和售后等環(huán)節(jié)都將有更多的崗位需求產生。

2. 向AI和深度學習靠攏

機器視覺行業(yè)目前有向AI人工智能方向和深度學習上面靠攏的趨勢。這對于從業(yè)者來說，需要不斷學習相關知識，如計算機視覺知識（包括AI和深度學習還有超高精度的圖像處理），才能適應行業(yè)發(fā)展，提升自己的競爭力，也表明在這些新興技術領域將會有更多的就業(yè)機會或者崗位轉型需求出現(xiàn)。

3. 跨行業(yè)應用拓展

機器視覺組件有多種新用途，使得其應用行業(yè)不斷拓展，如在智能城市建設中，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)，亞馬遜正在進行無人商店測試，利用機器視覺相機等進行相關應用。這會創(chuàng)造更多不同行業(yè)背景下的機器視覺就業(yè)崗位，就業(yè)人員需要了解不同行業(yè)的需求和標準，以滿足跨行業(yè)應用的需求。