1. 機器視覺這個行業發展現狀和前景怎麼樣，機械電子碩士就業或者讀博選擇這個領域怎麼樣，給個建議
關於機器視覺行業[鏡頭篇]
在機器視覺領域，百萬像素工業鏡頭以日本Computar鏡頭最為出眾。
日本Computar是全球著名工業鏡頭供應商，computar工業鏡頭性價比高，性能穩定，被廣泛應用於工業生產和安防領域。
像素級別在不斷提升，但需要注意的是，清晰度包括鏡頭中心及邊緣的清晰度。「從光學原理上講，鏡頭中心像素肯定是最高的，邊緣會有所降低，但要保證整個畫面都是在100萬像素以上，這是研發的重點，」如果在一個實際的視頻畫面中，中心與兩邊的畫面清晰度差別太大的話，這就說明了鏡頭的邊緣清晰度效果不是很好。
而在提高了像素水平之後，可能會犧牲如通光量(F值)、紅外矯正等一些性能。「目前，各鏡頭廠商競爭焦點在於保證高像素前提下，如何具備良好的通光量」， 「如我們一款2.8-8mm左右的標清鏡頭，其F值是9.05，同樣一款的高清鏡頭，其F值只能做到1.2，這是由光學原理所決定的，清晰度高的鏡頭的F值已達不到這么大了，」
百萬像素攝像機的夜間監控效果一直是用戶關心的重點，鏡頭廠商也考慮到了這點需求。如果百萬像素鏡頭沒有日夜兩用功能的話，晚上則會容易出現變焦情況。因此，在原有型號百萬像素鏡頭的基礎上增加日夜兩用功能是一些廠商今年的研發重點，如富士能等。日夜型鏡頭和普通型鏡頭的主要區別在於其所採用的鏡片玻璃材質和鍍膜處理等技術的不同。
另外，一些攝像機廠商之所以能夠推出透霧型攝像機，最重要在於鏡頭廠商的支持。有些鏡頭廠商增加了透霧新技術，使得百萬像素鏡頭適應范圍更加廣泛。目前市場上高清攝像機大多採用IP介面，編碼、傳輸、解碼的過程造成了「延時」的疊加，使得在物距不同目標之間切換時，對鏡頭的聚焦成了用戶最為頭疼的問題，鏡頭廠商在自動聚焦方面下功夫，一定程度上緩解了延時問題，大大提高了目標捕捉速度。當前，百萬像素鏡頭產品還處於市場導入期，盡管已經在技術上取得了進步，但是仍然存在諸多需要改進的方面，除了如上所言的通光量問題，還有焦距覆蓋范圍不足、產品線不夠全面等，對於國內外鏡頭廠商而言，百萬像素鏡頭技術還有很大的發展空間。
另外，這個行業視覺軟體很重要，它技術性強，成本低，很適合創業者。。
2. 機器視覺的應用實例
⒈ 基於機器視覺的儀錶板總成智能集成測試系統
EQ140-Ⅱ汽車儀錶板總成是中國某汽車公司生產的儀表產品，儀錶板上安裝有速度里程錶、水溫表、汽油表、電流表、信號報警燈等，其生產批量大，出廠前需要進行一次質量終檢。檢測項目包括：檢測速度表等五個儀表指針的指示誤差；檢測24個信號報警燈和若干照明9燈是否損壞或漏裝。一般採用人工目測方法檢查，誤差大，可靠性差，不能滿足自動化生產的需要。基於機器視覺的智能集成測試系統，改變了這種現狀，實現了對儀錶板總成智能化、全自動、高精度、快速質量檢測，克服了人工檢測所造成的各種誤差，大大提高了檢測效率。
整個系統分為四個部分：為儀錶板提供模擬信號源的集成化多路標准信號源、具有圖像信息反饋定位的雙坐標CNC系統、攝像機圖像獲取系統和主從機平行處理系統。
⒉ 金屬板表面自動控傷系統
金屬板如大型電力變壓器線圈扁平線收音機朦朧皮等的表面質量都有很高的要求，但原始的採用人工目視或用百分表加控針的檢測方法不僅易受主觀因素的影響，而且可能會繪被測表面帶來新的劃傷。金屬板表面自動探傷系統利用機器視覺技術對金屬表面缺陷進行自動檢查，在生產過程中高速、准確地進行檢測，同時由於採用非接角式測量，避免了產生新劃傷的可能。其工作原理圖如圖8-6所示；在此系統中，採用激光器作為光源，通過針孔濾波器濾除激光束周圍的雜散光，擴束鏡和準直鏡使激光束變為平行光並以45度的入射角均勻照明被檢查的金屬板表面。金屬板放在檢驗台上。檢驗台可在X、Y、Z三個方向上移動，攝像機採用TCD142D型2048線陳CCD，鏡頭採用普通照相機鏡頭。CCD介面電路採用單片機系統。主機PC機主要完成圖像預處理及缺陷的分類或劃痕的深度運算等，並可將檢測到的缺陷或劃痕圖像在顯示器上顯示。CCD介面電路和PC機之間通過RS-232口進行雙向通訊，結合非同步A/D轉換方式，構成人機互動式的數據採集與處理。
該系統主要利用線陣CCD的自掃描特性與被檢查鋼板X方向的移動相結合，取得金屬板表面的三維圖像信息。
⒊ 汽車車身檢測系統
英國ROVER汽車公司800系列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測，是機器視覺系統用於工業檢測中的一個較為典型的例子，該系統由62個測量單元組成，每個測量單元包括一台激光器和一個CCD攝像機，用以檢測車身外殼上288個測量點。汽車車身置於測量框架下，通過軟體校準車身的精確位置。
測量單元的校準將會影響檢測精度，因而受到特別重視。每個激光器/攝像機單元均在離線狀態下經過校準。同時還有一個在離線狀態下用三坐標測量機校準過的校準裝置，可對攝像頂進行在線校準。
檢測系統以每40秒檢測一個車身的速度，檢測三種類型的車身。系統將檢測結果與人、從CAD模型中撮出來的合格尺寸相比較，測量精度為±0.1mm。ROVER的質量檢測人員用該系統來判別關鍵部分的尺寸一致性，如車身整體外型、門、玻璃窗口等。實踐證明，該系統是成功的，並將用於ROVER公司其它系統列汽車的車身檢測。
⒋ 紙幣印刷質量檢測系統：
該系統利用圖像處理技術，通過對紙幣生產流水線上的紙幣20多項特徵（號碼、盲文、顏色、圖案等）進行比較分析，檢測紙幣的質量，替代傳統的人眼辨別的方法。
⒌ 智能交通管理系統：
通過在交通要道放置攝像頭，當有違章車輛（如闖紅燈）時，攝像頭將車輛的牌照拍攝下來，傳輸給中央管理系統，系統利用圖像處理技術，對拍攝的圖片進行分析，提取出車牌號，存儲在資料庫中，可以供管理人員進行檢索。
⒍金相分析：
金相圖象分析系統能對金屬或其它材料的基體組織、雜質含量、組織成分等進行精確、客觀地分析，為產品質量提供可靠的依據。
⒎ 醫療圖像分析：
血液細胞自動分類計數、染色體分析、癌症細胞識別等。
⒏ 瓶裝啤酒生產流水線檢測系統：
可以檢測啤酒是否達到標準的容量、啤酒標簽是否完整
⒐ 大型工件平行度、垂直度測量儀：
採用激光掃描與CCD探測系統的大型工件平行度、垂直度測量儀，它以穩定的準直激光束為測量基線，配以回轉軸系，旋轉五角標棱鏡掃出互相平行或垂直的基準平面，將其與被測大型工件的各面進行比較。在加工或安裝大型工件時，可用該認錯器測量面間的平行度及垂直度。
⒑ 螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件：
以頻閃光作為照明光源，利用面陣和線陣CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件，實現熱軋螺紋鋼幾何參數在線測量的動態檢測系統。
⒒軸承實時監控：
視覺技術實時監控軸承的負載和溫度變化，消除過載和過熱的危險。將傳統上通過測量滾珠表面保證加工質量和安全操作的被動式測量變為主動式監控。
⒓ 金屬表面的裂紋測量：
用微波作為信號源，根據微波發生器發出不同波濤率的方波，測量金屬表面的裂紋，微波的波的頻率越高，可測的裂紋越狹小。
3. 視覺設計在產品設計中的優勢
一、加速視覺感知
二、加強長期記憶
三、觸發愉悅感
四、引導注意力
五、可訪問性 一. 加速視覺感知視覺感知是向大腦發送信息最有效、最快的方式之一。 根據《思考，快與慢》的作者丹尼爾·卡尼曼的說法，這是因為我們的大腦有兩個系統，第一個系統稱為：系統1（感性思維，依賴於情感、記憶和經驗作出迅速的反應和判斷），第二個系統為：系統2（理性思維，通過調動注意力來分析、思考、解決問題，並作出決定。） 關鍵是當我們使用插畫、圖形、色彩等視覺元素時，我們的大腦會立即運行系統1，因此我們所吸收信息的速度要快得多，比如當我們看到下圖時，會立即觸發系統1，只有在遇到問題時我們才會切換至系統2。 根據S.Thorpe 的一項研究表明，人類視覺系統中的處理速度非常快，大腦處理圖像只需要150ms，而理解圖像的意思僅需要100ms。研究表明，我們大腦識別圖像、顏色、插畫等的速度比文本內容快6萬倍，但僅使用這些視覺元素並不能完全代替文本或標簽，通常將它們組合在一起，可以使界面的識別速度更快、更高效。但是，並非所有用戶群體的識別率都是一樣的。研究表明，識別率隨著年齡的增長而下降。如下圖，數據顯示：60歲以上的用戶對圖標含義的識別率為60%，而20-30歲的用戶對圖標含義的識別率高達90%。此外，圖標的復雜度影響視覺識別。如下圖，數據顯示：鬧鍾的識別率為100%，而日歷的識別率只有40%。 二. 加強長期記憶即使圖片只展示一次，人類也具有令人驚艷的長期記憶的能力。這使得我們在產品設計中使用視覺元素成為用戶體驗的一種方式。研究表明，當被要求在兩個不同的測試中記住612張圖片時，觀眾在6秒內命中率高達98%。與單詞或短句記憶測驗相比，這一比率下降到88%。實驗還表明，圖片記憶始終優於語言記憶。第一，因為圖像的記憶能力幾乎是無限的。第二，因為圖像比文本有更好的記憶率。而且，生動的圖像比正常的圖像能更好的保存在我們的大腦中。視覺與聽覺也是有差異的，在埃德加·戴爾的一項研究中表明，當人們聽到信息時，3天後該信息被記住的可能性約為15%。但是當相同的信息用視覺元素去表達時，3天後該信息被記住的可能性將近55%。 三. 觸發愉悅感通過研究專家Piotr Winkielman與John T. Cacioppo的一項名為「頭腦輕松，面帶微笑」的研究中表明，當我們的大腦通過少量的認知就可以快速理解時，我們的身體就會做出積極的反應，從而觸發一種愉悅感。實驗讓參與者觀察一系列圖像，同時監控他們的表情。由於表情的變化過於微妙和短暫，觀察者無法察覺，所以在臉頰、眉毛和眼睛周圍放置了設備，以監測圖像上情緒波動的跡象。研究表明：當圖像更容易識別時，人們會漏出輕微的笑容和額頭放鬆。這似乎是系統1的一個特點，即認知舒適度與良好的感覺有關。因此，由於視覺元素的使用首先驅動了系統1的快速和自動化識別，可以說這些視覺元素的使用也為用戶在使用產品的過程中提供了愉悅感。 四. 引導注意力視覺元素可以改善整個界面導航。字體、留白、CTA、排版和圖像等都可以作為模塊間的可視分隔符，使用戶可以清楚地看到前面發生的事情。尼爾森的一項研究表明，盡管文本內容佔用了316%的屏幕空間，但用戶看圖片的時間比看文本的時間多10%。我們來看下Uber是如何通過更改視覺元素來優化著落頁的？ 通過替換第一頁的封面圖片和排版，100%的測試人員可以看到標題，而在上一個版本中只有90%的測試人員看到，這意味著有10%的人沒有注意到標題內容。 此外，新版標題被識別時間大約為1秒，舊版本中用戶則需要1.5秒才看到標題。為什麼會有這些變化呢？盡管進行了一些排版細微上的調整，比如將標題字型大小放大、加粗、優化文本等，但是對數據影響最大的是更改了封面圖片。 五. 可訪問性最後，界面中的圖標、色彩、插圖以及其他類型的視覺元素可以使產品更容易訪問，特別不同用戶群在使用產品時。因此，我們可以說圖形化的運用提高了整體的理解力。此外，對於那些文本識別障礙（如閱讀障礙、閱讀困難或無法閱讀）的用戶來說，圖形化也會打破他們的感知界限。
4. 如何通過視覺設計增加店鋪的點擊量
為什麼活動沒人點? 因為你的店鋪設計邏輯出現問題，也許你的店招沒有傳達出你的品牌和產品，也許你的促銷圖重點不突出! 那我們該如何增加店鋪的點擊量? 互聯網的一些事 相關度：做店鋪的裝修、商品的寶貝介紹要與寶貝相符。 互聯網的一些事 可信度：網路銷售要解決一個很重要的問題就是信用問題。在你的商品描述里，要做出一些消費承諾。如：正品保證、質檢報告、7天無理由退換貨、假一賠三等。 互聯網的一些事 核心賣點挖掘：我和別人有什麼不一樣(核心競爭力：比如24小時發貨)，體現自己的差異化(不掉色) yixieshi.com 網站導航：好的網站導航十分清晰，能夠提供更便捷的服務，提高平均訪問深度，也更容易產生沖動性消費，關聯銷售也更容易做上來。 產品定位：消費人群習慣決定設計風格(如OUTLETS定位如果面向的是高消費用戶，那裝修風格就要走簡潔，時尚風格) yixieshi.com 價格分析：做到的最低折扣，以吸引消費者購買。 店鋪風格： 歐版女裝：時尚簡約風格 韓版女裝：小清新，甜美風格 知名品牌：高端，簡約風格 不知名品牌：打折促銷(如果店鋪的產品是不知名品牌，那就盡量打折促銷，用低價吸引用戶) 產品特點展示——標出明星款、潮爆款、品牌款 yixieshi.com 色彩： 紅色:興奮、精力、熱情、慾望、速度、力量、熱愛、侵略 黃色:享受、幸福、樂觀、理想主義、想像力、希望、陽光、夏天、哲學 藍色:和平、平靜、穩定性、和諧、統一、信任、真相、信心 桔色:精力、平衡、溫暖、熱情、顫動、率直、火焰、注意、要求 綠色:自然、環境、健康、好運氣、更新、青春、努力、春天、慷慨、富饒 紫色:靈性、高貴、儀式、神秘、轉變、智慧、啟發、殘酷 灰色:安全、可靠性、智力、固定、謙遜、尊嚴、成熟、團體、保守、實際 褐色:土、爐床、家、戶外、可靠性、安逸、耐力、穩定性、簡潔 白色:尊敬、純凈、簡潔、清潔、和平、謙卑、精密、清白、青春、出生 yixieshi.com 黑色:力量、精深、正式、優雅、財富、謎、害怕、魔鬼、匿名 yixieshi.com outlets賣的是品牌，所以裝修是以紫色和褐色為主，突出了高貴，可靠性! 視覺定位： 當用戶訪問一個網站的時候，第一屏的信息展示是非常重要的，很大程度上影響了用戶是否決定停留! 所以根據「一屏論」，重要的信息內容(如促銷活動，收藏等等)必須在600PX高度以內顯示。 第一屏：我們賣什麼東西。活動入口，感興趣的東西突出主題。主推產品盡量放前面，占據主要視覺落腳點。 1.大屏首焦廣告主要是吸引非目標客戶的點擊，從而轉化成目標客戶 2.店內的折扣，盡量放在首屏能看到的位置，以方便消費者第一時間知道店鋪的折扣及活動 3.搭配套餐——提升客單價 互聯網的一些事 4.是否是明星潮品?嵌入明星圖，打造明星效應，讓消費者清楚了解明星時尚風向標，作為潮品推薦。 5.細節材質—-在細節上首先以指數的維度客觀的告知消費者一些具體數值和指標，讓無法辨別網上質量以及手感的消費者掌握產品數據。 6.小區域的細節圖，讓消費者更有放心購買的踏實感。
5. 視覺傳達設計專業增長點和衰退點是什麼
行業都飽和了
6. 機器視覺行業發展前景
前瞻產業研究院發布的《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》分析認為，機器視覺發展早期，主要集中在歐美和日本。隨著全球製造中心向中國轉移，中國機器視覺市場正在繼北美、歐洲和日本之後，成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。在中國，機器視覺應用起源於20世紀80年代的技術引進，半導體及電子行業是機器視覺應用較早的行業之一，其中大都集中在如PCB印刷電路組裝、元器件製造、半導體及集成電路設備等，機器視覺在該行業的應用推廣，對提高電子產品質量和生產效率起了舉足輕重的作用。
目前，中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一，應用范圍幾乎涵蓋國民經濟的各個行業，其中包括：工業、農業、醫葯、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等領域。而工業領域是機器視覺應用比重最大的領域，其重要原因是中國已經成為全球製造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。
前瞻產業研究院發布的機器視覺產業研究報告分析認為，目前在我國隨著配套基礎建設的完善，技術、資金的積累，各行各業對採用圖像和機器視覺技術的工業自動化、智能需求開始廣泛出現，國內有關大專院校、研究所和企業近兩年在圖像和機器視覺技術領域進行了積極思索和大膽的嘗試，逐步開始了工業現場的應用。其主要應用於制葯、印刷、礦泉水瓶蓋檢測等領域。這些應用大多集中在如葯品檢測分裝、印刷色彩檢測等。真正高端的應用還很少，因此，以上相關行業的應用空間還比較大。當然、其他領域如指紋檢測等等領域也有著很好的發展空間。
中國的電子製造和代工廠商過去幾年正在采購大量自動化設備取代人工，以應對中國愈演愈烈的缺工現象，未來幾年這一現象將達到高潮。台資工廠紛紛選擇提高自動化程度，其自動化換裝高潮將在未來2-3年內到來，必將為機器視覺產品在該行業的應用帶來新的增長點。前瞻預測，未來幾年我國機器視覺行業市場規模將繼續保持穩定增長，預計2016年達到近38億元。
總體來說，機器視覺行業市場前景比較良好，處於增長期。
希望我的回答對您有所幫助。
7. 機器視覺中有哪些主要的問題和發展瓶頸存在
1、問題可以歸結為三個方面：計算能力不足、認知理論未明以及精確識別與模糊特徵之間的自相矛盾。
2.人才的稀缺
目前真正意義上的從業人員缺少科班出身，缺少對圖像處理的底層理論認知和理解。機器視覺中圖像處理是極為重要的一環，而目前大多數從業人員是本科或者大專畢業，或者是電氣工程師新入行，基本都比較缺乏圖像處理的基本理論，很多理論還停留在對「視覺嘛，就是、對比視覺，二值化」等認知上。
待遇。雖然相對於普通的自動化從業者而言，機器視覺工程師待遇還是不錯的，但是卻難以吸引到碩士或者博士進行過專門圖像處理學術訓練的人加入，因為隨便加入那個互聯網大公司做圖像相關工作，待遇都能把自動化從業的工程師甩出幾條大街。
另外，機器視覺更多的應用是屬於自動化設備這一塊。而自動化屬於比較交叉的學科，涉及到機器視覺，需要了解的東西包括、電氣、運動控制、機械、光學、軟體編程等。這些學科了解一些基本的東西不難，但是研究的比較透徹並能高效率的綜合運用就比較難了。
3.圖像處理的不確定性
在我的理解機器視覺僅僅算是計算機視覺的一個微小分支，所以機器視覺主要還是指工業方面的應用。目前的工業應用主要需求有：測量、外觀檢測、條碼、字元識別、定位。而這幾個方面機器視覺還沒有一個能真正意義上實現批量化檢測的同時保證極高的准確率，極小的誤檢率和杜絕漏檢。這個目標不能實現，降低了機器視覺的應用預期。因為機器視覺設備不能完全解決，還是需要人復查，除非客戶的標准沒有那麼高。
8. 機器視覺前景如何
機器視覺行業主要上市公司：目前國內機器視覺行業的上市公司主要有天准科技（688003）、美亞光電（002690）、精測電子（300567）、賽騰股份（603283）、矩子科技（300802）、先導智能（300450）、康鴻智能（839416）、勁拓股份（300400）等。
本文核心數據：機器視覺行業市場規模、行業上市企業營收、市場規模預測
1、行業市場規模持續增長
根據GGII數據顯示，2019年中國機器視覺市場規模65.50億元（該數據未包含計算機視覺市場規模），同比增長21.77%，2014-2019年復合增長率為28.36%。結合2020年新冠疫情背景下的經濟環境，前瞻預計2020年行業增長率不會超過20%，2020年中國機器視覺行業市場規模約79億元。
以上數據參考前瞻產業研究院《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》。
9. 怎麼提高店鋪產品的視覺效果
從店鋪整體布局開始，再統一風格，包裝產品等，建議去聽下璽承的課，提升視覺確實有用。
10. 機器視覺行業在國內多少年了
在中國，視覺技術的應用開始於90年代，因為行業本身就屬於新興的領域，再加之機器視覺產品技術的普及不夠，導致以上各行業的應用幾乎空白。目前國內機器視覺大多為國外品牌。國內大多機器視覺公司基本上是靠代理國外各種機器視覺品牌起家，隨著機器視覺的不斷應用，公司規模慢慢做大，技術上已經逐漸成熟。製造業不斷增長引爆全球機器視覺技術市場。在製造業向智能化轉型升級中，機器視覺更是迎來發展良機。依託於智能製造，機器視覺市場需求將再度爆發。
據前瞻產業研究院發布的《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》數據顯示，2016年全球機器視覺系統及部件市場規模約45.7億美元，2011-2016年復合增長率10%。預計2018年全球市場規模或達55億美元。從產業地區分布看，2016年全球機器視覺產業主要分布於德國、美國和日本地區，佔比分別為30%、24%和14%。
根據調查統計，現在已進入中國的國際機器視覺品牌已近200多家，中國自有的機器視覺品牌也已有100多家，機器視覺各類產品代理商超過了300家，專業的機器視覺系統集成商也有100多家。
但是，國內機器視覺企業的水平與國際上仍有很大的差距，以至於一些國內的企業購買了機器視覺系統，還要花費昂貴的費用聘請國外的系統集成商。集成系統供應商中在視覺產品的選擇方面，依然較青睞於國外品牌。
隨著配套基礎建設的完善，技術、資金的積累，各行各業對採用圖像和機器視覺技術的工業自動化、智能需求開始廣泛出現，國內有關大專院校、研究所和企業近兩年在圖像和機器視覺技術領域進行了積極思索和大膽的嘗試，逐步開始了工業現場的應用。其主要應用於制葯、印刷、礦泉水瓶蓋檢測等領域。這些應用大多集中在如葯品檢測分裝、印刷色彩檢測等。真正高端的應用還很少，因此，以上相關行業的應用空間還比較大。當然、其他領域如指紋檢測等等領域也有著很好的發展空間。