大約是在09年或者10年開(kāi)始，由于一般人力成本不斷提高、手機產(chǎn)品的大賣(mài)還有帶來(lái)的硬件設備費用的下降，機器視覺(jué)系統似乎從使用層面上實(shí)現了大發(fā)展。在一片“繁榮”的景象背后還有很多被忽視或者被忽略的問(wèn)題：

　　1.專(zhuān)業(yè)人才稀缺。

　　現階段嚴格意義上專(zhuān)業(yè)人員欠缺科班出身，欠缺對圖像處理的底層理論認知和理解。機器視覺(jué)系統中圖像處理是至關(guān)重要的環(huán)節，所以目前絕大部分專(zhuān)業(yè)人員是本科或者大專(zhuān)畢業(yè)，或者是電氣工程師新入行，基本上都是比較欠缺圖像處理的基礎理論知識，很多理論只停留在對“視覺(jué)嘛，就是對比嘛”“視覺(jué)嘛，就是二值化”等認知上。

　　待遇。盡管相較于一般的機械自動(dòng)化從業(yè)人員來(lái)講，機器視覺(jué)系統工程師待遇還是不錯的，但是卻無(wú)法吸引到碩士或者博士做出過(guò)專(zhuān)門(mén)圖像處理學(xué)術(shù)訓練的人進(jìn)入，因為隨便進(jìn)入那個(gè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)做圖像相關(guān)工作，待遇都能把機械自動(dòng)化從業(yè)的技術(shù)工程師甩出幾條大街。

　　另外，機器視覺(jué)系統更多的使用是屬于自動(dòng)化設備這一塊。而機械自動(dòng)化屬于比較交叉式的專(zhuān)業(yè)，牽涉到機器視覺(jué)系統，必須了解的知識包括、電氣、運動(dòng)控制、機械、光學(xué)、軟件編程等。這些學(xué)科了解一些基本的東西不難，但是研究的比較深入并能高效率的靈活運用就比較難了。

　　2.圖像處理的不確定性。

　　在我的理解機器視覺(jué)系統僅僅算是計算機視覺(jué)的一個(gè)微小分支，所以機器視覺(jué)系統主要還是指工業(yè)方面的應用。目前的工業(yè)應用主要需求有：測量、外觀(guān)檢測、條碼、字符識別、定位。而這幾個(gè)方面機器視覺(jué)系統還沒(méi)有一個(gè)能真正意義上實(shí)現批量化檢測的同時(shí)保證非常高的準確率，極小的誤檢率和杜絕漏檢。這個(gè)目標不能實(shí)現，降低了機器視覺(jué)系統的應用預期。因為機器視覺(jué)設備無(wú)法完全處理，也是需要人復查，除非客戶(hù)的標準沒(méi)有那么高。

　　另外，幾個(gè)應用類(lèi)型現階段存在的問(wèn)題：

　　(1)測量?，F階段無(wú)法給出一個(gè)明確的測量的精度要求或者指標。比如測量尺寸，使用千分尺、游標卡尺可以給出標準的測量精度是0.001mm或者0.01mm，但是視覺(jué)呢?只能給到有參考意義的0.01mm/pixl。多了個(gè)/pixl，就多了很大的差別，因為不同的外部光照環(huán)境、產(chǎn)品輪廓或者邊界、不同的軟件算法結果都可能帶來(lái)重復測量結果的差異。另外，由于產(chǎn)品尺寸的擴大，均勻光照、鏡頭畸變、單位像素尺寸大小都大大降低了精度范圍。

　　(2)外觀(guān)檢測。外觀(guān)檢測目前是最迫切的需求，也是最難實(shí)現并推廣的應用領(lǐng)域。因為產(chǎn)品的外觀(guān)缺陷是千差萬(wàn)別，受到影響的可能性非常大。比如弧面、劃痕的深淺和方向、材材料的反光、不同材質(zhì)表面對不同光的反射不同等等?？偠灾褪鞘鞘艿角Р钊f(wàn)別的缺陷類(lèi)型和無(wú)法控制的約束條件限制。因為上了視覺(jué)系統，很少人期望只檢測某一種類(lèi)型。

　　(3)條碼。目前條碼使用標準條碼槍還是最多的。

　　(4)字符識別。標準印刷體還比較好實(shí)現，如果是一些金屬蝕刻、雕刻等字體的識別比較難。