大概是從09年或者10年開始，隨著普通用工成本提高、蘋果產(chǎn)品的大賣以及帶來的硬件成本的降低，機器視覺似乎從應(yīng)用層面上得到了大的發(fā)展。在這一片“繁榮”的景象背后其實還有很多被忽略或者忽視的問題：
1．人才的稀缺。
目前真正意義上的從業(yè)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(huán)，而目前大多數(shù)從業(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，就是對比嘛”“視覺嘛，就是二值化”等認知上。
待遇。雖然相對于普通的自動化從業(yè)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(xué)術(shù)訓(xùn)練的人加入，因為隨便加入那個互聯(lián)網(wǎng)大公司做圖像相關(guān)工作，待遇都能把自動化從業(yè)的工程師甩出幾條大街。
另外，機器視覺更多的應(yīng)用是屬于自動化設(shè)備這一塊。而自動化屬于比較交叉的學(xué)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(xué)、軟件編程等。這些學(xué)科了解一些基本的東西不難，但是研究的比較透徹并能高效率的綜合運用就比較難了。
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(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。而這幾個方面機器視覺還沒有一個能真正意義上實現(xiàn)批量化檢測的同時保證極高的準(zhǔn)確率，極小的誤檢率和杜絕漏檢。這個目標(biāo)不能實現(xiàn)，降低了機器視覺的應(yīng)用預(yù)期。因為機器視覺設(shè)備不能完全解決，還是需要人復(fù)查，除非客戶的標(biāo)準(zhǔn)沒有那么高。
另外，幾個應(yīng)用類型目前存在的問題：
（1）測量。目前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(jié)果都可能帶來重復(fù)測量結(jié)果的差異。另外，隨著產(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）外觀檢測。外觀檢測目前是最迫切的需求，也是最難實現(xiàn)并推廣的應(yīng)用領(lǐng)域。因為產(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。因為上了視覺系統(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)印刷體還比較好實現(xiàn)，如果是一些金屬蝕刻、雕刻等字體的識別比較難。
（5）定位應(yīng)用的還算是不錯，比較穩(wěn)定可靠。本身應(yīng)用特點和技術(shù)瓶頸限制了行業(yè)發(fā)展。
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