【簡(jiǎn)介：】學(xué)校一般 專業(yè)在北方比較底薪 傳統(tǒng)行業(yè)沒什么太大發(fā)展
單從專業(yè)的角度看，沈航的這個(gè)專業(yè)確實(shí)不錯(cuò)，無論是專業(yè)課的設(shè)置還是就業(yè)與社會(huì)的銜接性都比較好。沈陽是老工業(yè)基地，機(jī)械

學(xué)校一般 專業(yè)在北方比較底薪 傳統(tǒng)行業(yè)沒什么太大發(fā)展

單從專業(yè)的角度看，沈航的這個(gè)專業(yè)確實(shí)不錯(cuò)，無論是專業(yè)課的設(shè)置還是就業(yè)與社會(huì)的銜接性都比較好。沈陽是老工業(yè)基地，機(jī)械技術(shù)的沉淀和積累優(yōu)于南方。這個(gè)專業(yè)的就業(yè)前景是機(jī)械設(shè)計(jì)師，目前集中在自動(dòng)化行業(yè)的機(jī)械設(shè)計(jì)師前景看好，特別是既能從事機(jī)械又能從事電氣設(shè)計(jì)的人才稀缺。面對(duì)當(dāng)前工業(yè)企業(yè)人力用工成本不斷增加，很多南方企業(yè)已將人力用自動(dòng)化替代掉了。但從這個(gè)專業(yè)畢業(yè)后進(jìn)入到工作崗位具備獨(dú)立機(jī)械與電氣設(shè)計(jì)能力，至少要?dú)v練5至10年的時(shí)間才會(huì)顯有成效。另外這個(gè)專業(yè)與未來的人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性極大。工業(yè)是一個(gè)國家的支柱性產(chǎn)業(yè)，從長遠(yuǎn)發(fā)展眼光來看，這個(gè)專業(yè)沉淀時(shí)間越長體現(xiàn)價(jià)值也越顯著。

機(jī)器視覺前景如何？

未來社會(huì)的發(fā)展，必定是解放勞動(dòng)力，提高生產(chǎn)力，實(shí)現(xiàn)高度的自動(dòng)化。

我用機(jī)器視覺技術(shù)有十多年了，十多年前也用機(jī)器視覺技術(shù)設(shè)計(jì)了一些設(shè)備，這些設(shè)備也一直在生產(chǎn)線上沿用至今。從一開始我就沒用現(xiàn)成的國外的產(chǎn)品，主要原因還是因?yàn)榘鏅?quán)成本。所有的應(yīng)用都是在PC架構(gòu)的基礎(chǔ)上用VC和自己的算法去控制下位機(jī)完成的。實(shí)際上機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用可以很簡(jiǎn)單也可以很復(fù)雜。在工業(yè)應(yīng)用上，不是所有的場(chǎng)景都會(huì)用到很復(fù)雜的算法，更多時(shí)候是識(shí)別定點(diǎn)的灰度和顏色值就可以滿足不少的應(yīng)用。

實(shí)際上很多復(fù)雜的算法并不適用一線的生產(chǎn)，主要是復(fù)雜的算法耗時(shí)都較多，如果硬件跟不上，響應(yīng)慢。有時(shí)間簡(jiǎn)單的定點(diǎn)識(shí)別在生產(chǎn)線應(yīng)用更靈活，易于維護(hù)。機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用在工業(yè)確實(shí)會(huì)給產(chǎn)品品質(zhì)和效率帶來不可思議的進(jìn)步。我最早的視覺技術(shù)是應(yīng)用在包裝工序的防錯(cuò)和防漏。一舉解決了產(chǎn)品到日本后因漏件客戶要求反復(fù)返工的產(chǎn)生高額費(fèi)用的困擾。后來又設(shè)計(jì)了一些產(chǎn)品綜合測(cè)試中心，把外觀，機(jī)械，電性能，一鍵實(shí)現(xiàn)全測(cè)試的功能。最經(jīng)典的設(shè)備應(yīng)用是用視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)了熱轉(zhuǎn)印機(jī)的實(shí)時(shí)糾偏，解決了行業(yè)中傳統(tǒng)印刷精度 1.0毫米提升到0.1毫米，成為行業(yè)首批全數(shù)字化控制的熱轉(zhuǎn)印機(jī)，不良品率也由傳統(tǒng)30%降到1%。

這幾十臺(tái)設(shè)備己經(jīng)用了十多年至今仍在運(yùn)行。后來這十幾年我并沒太熱衷去推視覺技術(shù)，原因是維護(hù)很艱辛。視覺技術(shù)是光學(xué)傳感器，被識(shí)別的物體光源控制很重要，不好的視覺控制，往往會(huì)因早上，下午，夜晚的光線變化而影響使用。為了光源穩(wěn)定，不得不增設(shè)了遮光體，用高感光相機(jī)，但這些裝置都很占地方。很多時(shí)候?yàn)榱怂欧粋€(gè)小相機(jī)，把光源，遮光罩，電腦機(jī)箱，整整占了一大塊地方。更麻煩的是，自己編寫的視覺程序，維護(hù)自己也難以脫身，有了問題或產(chǎn)品換了顏色，配置，幾乎沒人能處理，深更半夜都得爬起來。我很少用板卡去驅(qū)動(dòng)相機(jī)，幾乎都是掛個(gè)USB相機(jī)就用了。但經(jīng)過十幾年的實(shí)際應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)這并不是好的方法，不僅常規(guī)PC占空間，這些設(shè)備的USB端口長年高速運(yùn)行，不管什么品牌的電腦，幾乎都是兩年就要報(bào)廢，主要USB端口老化，帶寬上不去，圖像分辯率也就完蛋，這樣這些出了問題的PC自然也沒法再服役下去。

我們?cè)谧畛醯脑O(shè)計(jì)往往期待都很高，用了自以為很先進(jìn)的模板匹配和輪廓算法去智能化識(shí)別。但常常事與愿違，這些東西不好用，誤識(shí)別概率很高，倒不如用簡(jiǎn)單的機(jī)械方式去管制產(chǎn)品在合理的識(shí)別范圍更可靠和快捷，在工業(yè)應(yīng)用上，穩(wěn)定可靠壓倒一切！

不少人用開源的算法去做視覺產(chǎn)品，例如 opencv。

但實(shí)踐上告訴我們，這些開源的算法只能用來學(xué)習(xí)，他的速度和精度就不太好，例如你用直接opencv實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效和高精度的旋轉(zhuǎn)匹配是很困難的。在機(jī)器視覺領(lǐng)域里旋轉(zhuǎn)匹配技術(shù)是應(yīng)用最廣也是最困難的技術(shù)，目前能做得很好都是一些美國和德國的視覺技術(shù)產(chǎn)品。這些算法都是不公開的，例如康耐視的輪廓匹配速度和精度是很驚人的效果。

現(xiàn)在的中國，要推行工業(yè)4.0，機(jī)器視覺是核心之一。但現(xiàn)在在中國的視覺界里，也亂像紛然。一眼看上去，中國也來了個(gè)大躍進(jìn)，很多公司也推出了體積小巧的智能相機(jī)，個(gè)個(gè)都標(biāo)稱是自主技術(shù)，但實(shí)際上有不少是直接用卡片式主板，裝個(gè)微軟的操作系統(tǒng)，掛個(gè)相機(jī)，更把開源的視覺庫封裝下就說是自主核心技術(shù)了，這很可悲。事實(shí)上微軟的操作系統(tǒng)不太適合高速實(shí)時(shí)的視覺技術(shù)應(yīng)用，這是因?yàn)榉謺r(shí)架構(gòu)問題，光驅(qū)動(dòng)高分辯率相機(jī)，就己經(jīng)很吃力，更別提算法。這樣的產(chǎn)品長期使用也很快出現(xiàn)老化問題。國外不少智能相機(jī)是基于自研實(shí)時(shí)系統(tǒng)。所以國內(nèi)很多產(chǎn)品的響應(yīng)速率和可靠性和國外比差距不小。

有人問我，為什么我近些年來很少去什視覺設(shè)備了，我根本原因是怕維護(hù)。但少做并沒意味停了下來，開始嘗試自己去設(shè)計(jì)視覺硬件，自己搭操作系統(tǒng)，自己做嵌入式組態(tài)軟件，為了實(shí)現(xiàn)高效率運(yùn)行，榨干每個(gè)機(jī)器周期，撇開了常見的操作系統(tǒng)內(nèi)建自己做旋轉(zhuǎn)匹配算法，這些事情需要時(shí)候毅力和時(shí)間，浮躁不得。

再談及3D識(shí)別，個(gè)人認(rèn)為目前還是個(gè)噱頭。首先目前精度能做到 0.2毫米的實(shí)時(shí)三維相機(jī)很罕見，就算有也是天價(jià)！而且高密度的點(diǎn)云處理也很耗時(shí)，用常規(guī)PC要做到毫秒級(jí)別的識(shí)別幾乎不可能。所以我們?cè)谡箷?huì)上能見到的所謂的3D分檢都是傻大粗的東西?？梢载?fù)責(zé)任地說，這些技術(shù)目前也只能停留在概念階段。