大約是在09年或者10年開始，由于一般人力成本不斷提高、手機(jī)產(chǎn)品的大賣還有帶來的硬件設(shè)備費(fèi)用的下降，機(jī)器視覺系統(tǒng)似乎從使用層面上實(shí)現(xiàn)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題：

　　1.專業(yè)人才稀缺。

　　現(xiàn)階段嚴(yán)格意義上專業(yè)人員欠缺科班出身，欠缺對圖像處理的底層理論認(rèn)知和理解。機(jī)器視覺系統(tǒng)中圖像處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，所以目前絕大部分專業(yè)人員是本科或者大專畢業(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(chǔ)理論知識，很多理論只停留在對“視覺嘛，就是對比嘛”“視覺嘛，就是二值化”等認(rèn)知上。

　　待遇。盡管相較于一般的機(jī)械自動化從業(yè)人員來講，機(jī)器視覺系統(tǒng)工程師待遇還是不錯的，但是卻無法吸引到碩士或者博士做出過專門圖像處理學(xué)術(shù)訓(xùn)練的人進(jìn)入，因?yàn)殡S便進(jìn)入那個互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)做圖像相關(guān)工作，待遇都能把機(jī)械自動化從業(yè)的技術(shù)工程師甩出幾條大街。

　　另外，機(jī)器視覺系統(tǒng)更多的使用是屬于自動化設(shè)備這一塊。而機(jī)械自動化屬于比較交叉式的專業(yè)，牽涉到機(jī)器視覺系統(tǒng)，必須了解的知識包括、電氣、運(yùn)動控制、機(jī)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(yùn)用就比較難了。

　　2.圖像處理的不確定性。

　　在我的理解機(jī)器視覺系統(tǒng)僅僅算是計(jì)算機(jī)視覺的一個微小分支，所以機(jī)器視覺系統(tǒng)主要還是指工業(yè)方面的應(yīng)用。目前的工業(yè)應(yīng)用主要需求有：測量、外觀檢測、條碼、字符識別、定位。而這幾個方面機(jī)器視覺系統(tǒng)還沒有一個能真正意義上實(shí)現(xiàn)批量化檢測的同時保證非常高的準(zhǔn)確率，極小的誤檢率和杜絕漏檢。這個目標(biāo)不能實(shí)現(xiàn)，降低了機(jī)器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用預(yù)期。因?yàn)闄C(jī)器視覺設(shè)備無法完全處理，也是需要人復(fù)查，除非客戶的標(biāo)準(zhǔn)沒有那么高。

　　另外，幾個應(yīng)用類型現(xiàn)階段存在的問題：

　　(1)測量?，F(xiàn)階段無法給出一個明確的測量的精度要求或者指標(biāo)。比如測量尺寸，使用千分尺、游標(biāo)卡尺可以給出標(biāo)準(zhǔn)的測量精度是0.001mm或者0.01mm，但是視覺呢?只能給到有參考意義的0.01mm/pixl。多了個/pixl，就多了很大的差別，因?yàn)椴煌耐獠抗庹窄h(huán)境、產(chǎn)品輪廓或者邊界、不同的軟件算法結(jié)果都可能帶來重復(fù)測量結(jié)果的差異。另外，由于產(chǎn)品尺寸的擴(kuò)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)外觀檢測。外觀檢測目前是最迫切的需求，也是最難實(shí)現(xiàn)并推廣的應(yīng)用領(lǐng)域。因?yàn)楫a(chǎn)品的外觀缺陷是千差萬別，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別的缺陷類型和無法控制的約束條件限制。因?yàn)樯狭艘曈X系統(tǒng)，很少人期望只檢測某一種類型。

　　(3)條碼。目前條碼使用標(biāo)準(zhǔn)條碼槍還是最多的。

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