1. 机器视觉软件，机器视觉软件开发？

计算机视觉学习基础为计算机图形学，一般计算机专业都有开设的学科。

计算机视觉就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给一起检测的图像

作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，视图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。目前，VR、AR，3D处理等方向，都是计算机视觉的一部分。

需要了解和学习的开源软件

OpenCV

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)，可以根据自己擅长语言选择相应接口。安装教程网上可以查询。

Caffe

Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，它是开源的，核心语言是C++，它支持命令行、Python和Matlab接口，它既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行。

Caffe可以应用在视觉、语音识别、机器人、神经科学和天文学。

Caffe提供了一个完整的工具包，用来训练、测试、微调和部署模型。

Caffe的特点：

模块化：Caffe从一开始就设计得尽可能模块化，允许对新数据格式、网络层和损失函数进行扩展。

表示和实现分离：Caffe的模型(model)定义是用Protocol Buffer语言写进配置文件的。以任意有向无环图的形式，Caffe支持网络架构。Caffe会根据网络的需要来正确占用内存。通过一个函数调用，实现CPU和GPU之间的切换。 测试覆盖：在Caffe中，每一个单一的模块都对应一个测试。 Python和Matlab接口：同时提供Python和Matlab接口。 预训练参考模型：针对视觉项目，Caffe提供了一些参考模型，这些模型仅应用在学术和非商业领域，它们的license不是BSD。TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API） 。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码 。

TensorFlow支持多种客户端语言下的安装和运行。截至版本1.12.0，绑定完成并支持版本兼容运行的语言为C和Python，其它（试验性）绑定完成的语言为JavaScript、C++、Java、Go和Swift，依然处于开发阶段的包括C#、Haskell、Julia、Ruby、Rust和Scala。

2. 机器视觉软件有哪些？

大部分机器视觉软件都包括OPencv、有的包含cuda等等，开发软件的语言就那么多，matlab也有图像处理，好像是c写的，不一而足，如果说公司自用型的机器视觉软件基本都是c++自己编程的，有许多程序员研究图像理论，开发程序。

3. HALCON机器视觉软件的HALCON简介？

以下是机器视觉软件工具包：

1）OpenCV：跨平台计算机视觉库，可运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。OpenCV主要接口是C++语言，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

2）halcon：德国MVTech，底层功能算法多，运算性能快，开发需要一定软件功底和图像处理理论。

3）VisionPro：美国康耐视的图像处理工具包，多数算法性能都很好，开发上手比halcon容易。

4）NI Vision：软件图形化编程，上手快，开发周期短，缺点是不是每个模块都很好。售价便宜，但速度和精度性能没有前两种软件好。 5）MIL：加拿大maxtrox，是Matrox Imaging Library 的简写。主要用户是早期的做激光设备，用于定位的较多。

6）CK Vision。创科公司，价格便宜优势明显，基本功能也都有，所以在国内需要保护版权的企业，用量很大。

7）迈斯肯：主要是条码阅读一类。

8）其他：一些厂家的图像工具包，市场影响力不大。

个人看法，可能会遗漏，用心去看看

4. 机器视觉前景如何？

如果机器人视觉不发展，将来掣肘我们工业发展的一定是机器人视觉。

一切的人工智能，一切的智能工厂都在使用工业机器人视觉。

这里我举几个例子：在深圳，东莞地区是中国电子生产的主要区域，工业视觉同工业机器人基本实现一比一的使用量。在快速的检测，快速的对位装配都需要工业机器人。

工业机器人是采集信息——2D，3D视觉算法是自动化处理信息的核心。

所以如果你想了解工业机器人视觉，可以在软件方面进行深入的研究。视觉的核心在于软件。

下面介绍一下机器人视觉产业及产业链的企业，供各位朋友了解。信息来源自网络整合。（有版权需求请私信联系我）

机器视觉作为一种基础功能性技术,是机器人自主行动的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能,相当于赋予了机器人视觉,对于人工智能的发展具有极其重要的作用。上期小科普《20年内成熟商业化？机器人视觉伺服的潮流你不懂》，中国人工智能机器人联盟小编为大家普及了机器人视觉识别的发展历程、视觉伺服系统的分类、面临的问题及前景等。那么，目前国内外机器视觉的发展现状如何？产业链如何？还有什么局限性？怎样克服？本期小科普，听人工智能机器人联盟小编为您解答。

全球机器视觉的发展现状——机器视觉增长迅速，我国增速最大

近年来,国际巨头纷纷在机器视觉领域进行收购行动,提前在这一领域进行布局, 抢占人才、技术、资源的优势。涉及未来生活智能化的各个领域,如无人驾驶汽车、 无人机等自主移动机器人领域、消费娱乐等领域、智能制造领域等。

数据显示,2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，增长10.5%。美国占比50%，日本紧随其后。我国起步较晚，但发展迅速，2015年市场规模达3.5亿美元，增速为全球首位，约22.2%。2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率，远高于全球的 8.4%平均水平。半导体、电子制造占机器视觉比重 46.4%，汽车、制药占10.9%、9.7%。

业内分析,随着机器视觉的发展,未来新行业应用可能出现。工业生产方面量比较大的可能是物流行业,特别是会涉及到3D视觉。民用服务上可能更多的需要体验,难度在于环境的可变性大,对算法的冗余度要求较高,民用应用将主要来源于消费级的产品。

机器视觉核心零部件发展各异

国内厂商纷纷布局

近年来产业发展多为需求驱动，标准化产品需求 仍存在巨大空间，非标产品、前沿技术带来的需求给予企业 发展新机会，其中消费级产品与机器视觉的结合将点燃行业增长引擎。

国内厂商纷纷布局

这一方面体现了机器视觉技术作为一种未来智能化的基础技术,其应用范围十分广泛,另一方面也体现了知名企业对于该技术的重视程度。

机器视觉在应用方面具有广泛性

A. 无人驾驶汽车、无人机、服务机器人等自主移动机器人领域

视觉识别是机器与外界交互的前提。在未来,基于机器视觉的定位、避障、导航技 术将是自主移动式机器人的必备基础功能之一,而其较低的生产应用成本也将成为该技术应用的相对优势之一。

无人驾驶汽车领域：机器视觉是多传感器融合中的必备技术模块

摄像头(机器视觉)、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS是无人驾驶汽 车感知系统的五大重要传感器,出于安全的冗余性、硬件功能上的互补性等考虑, 多传感器融合是未来的趋势。而机器视觉作为无人驾驶技术中极其重要的功能模块 之一,其对于行人、交通信号、道路标志等关键目标的识别功能无可替代。

通用收购的Cruise Automation测试的Bolt自动驾驶原型车

B. 智能制造领域

谷歌曾收购Industrial Perception,该公司致力于研究用于工业机器人的3D视 觉识别技术,能够准确对物体进行分类,可以使工业机器人对不同形状的物体 进行精准的货物装卸。

埃斯顿入股的Euclid Labs研发的随机仓拾取系统

C. 消费、娱乐等领域

由于该领域视觉技术功能的多样性,创业者于该领域进行了广泛的探索与创新,此 前于该领域的初创型机器视觉技术团队的收购非常频繁。例如,Twitter收购了基于 度学习的机器视觉公司Madbits,以实现自主理解图片内容的功能;雅虎收购Look Flow和IQ Engine,以增强Flickr的搜索及内容发现体验;谷歌收购图像识别公司Moodstock以及人脸识别公司Viewdle等;高通公司收购基于图像识别的移动搜索公 司Kooaba等等。此类初创型公司的收购,对于已经占据资金优势的知名公司而言, 是一种获取人才、技术以及成熟产品的高效途径。

VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案

机器视觉产业链及下游应用占比情况

机器视觉产业链及下游应用占比情况

中国机器视觉产业起步较晚,虽然市场基数小,但发展速度快,2015年全球占比 8.3%,已成为全球第三大机器视觉市场。

主要下游行业半导体及电子制造、汽车制造等领域国内仍主要采用人工检测,未来随着人力成本的逐步 走高,机器换人的逻辑将在机器视觉领域逐步兑现,预计未来5年国内机器视觉市场将保持15%以上的增长率,2018年市场规模达到33.4亿人民币。

我国机器视觉发展遭遇门槛

近年来,我国机器视觉得到了一定程度的发展,且未来发展潜力巨大,但是目前国产机器视觉在发展过程中,仍遭遇一定的门槛。

有行业人士分析,机器视觉部件的门槛主要体现在软件算法上,而目前国内企业在处理速度和能力等方面均存在较大差距,同时由于行业起步晚,出货量少,硬件价格上也没有优势。

据悉,目前国内有近数家机器视觉产品厂商,与国外机器视觉产品相比,国内产品最大的差距并不单纯是在技术上,而且还包括品牌和知识产权上。国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主,以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近,起步较晚。

未来,机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量,应该逐渐按照国际化的统一标准判定,随着中国自动化的逐渐开放,将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此,依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展,只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品,这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。

延伸：国内的计算机视觉人员出路在哪里？

这里，借用知乎网友罗韵-极视角的回答：

1. 知道未来的趋势，譬如3D肯定是十分重要的一个方向。然后结合你目前所处的行业无论是工业检测还是其他，做一个这方面的延伸。

2. 好的计算机视觉产品需要和硬件有效的结合。比如多了解光学的知识。

3. 嵌入式视觉系统开发

当然，无论如何，工程师永远不要过分依赖技术的前景，技术的发展几乎都不是线性增长的，要么突然发展，要么渐渐没落被取代，真正决定前途和去从从来不是技术，而是人，更具体的说，应该是人判断问题、解决问题的能力。技术大多时候只是手段，只要能解决问题，手段可以是多元的。

总结：从整个国内机器视觉发展来看，国产化程度不高，机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主，大部分企业一方面代理国外设备，一方面进行系统集成，真正投入的研发力量非常有限。

国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业，2025中国制造大战略政策支持下，机器视觉企业将加大投入力量，促进国内机器视觉技术的快速发展。

5. 现在工业上一般都是用哪些机器视觉软件做检测的？

请先看我 悟空回答的帖子

https://www.wukong.com/question/6500347911388266765/

不想过去那个帖子看的， 请看我的这个帖子即可。

在机器视觉领域，有如下常见的算法工具使用。

1. OpenCV

OpenCV是开源的，做过视觉的人没有不知道鼎鼎大名的他，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。

OpenCV是集成所有算法，可以在这个基础上进行优化和开发，开源协议，自己可以随意使用。

2. VisionPro

VisionPro是美国康耐视（CogNex）公司开发的强大的商业算法库，广泛应用在机器视觉领域。

商业软件，收费

3. halcon

halcon德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，强大灵活的算子有几千个，可以组合出各种各样的算法。

商业软件，收费。

4. NI Vision

由美国国家仪器（NI）公司研制开发，图形化编程界面是一大特点，不需要编程。

商业软件，收费

5. VisionMaster

VisionMaster是杭州海康机器人有限公司自主开发的机器视觉软件算法平台，特点是不需要编程就可以进行视觉开发，界面拖拉模块

6. Hexsight

Hexsight现在归属于LMI公司，以前在Adept机器人公司旗下，主打定位功能，开发方便，提供C#、VB，C++接口

7.MIL

MIL全称为Matrox Imaging Library，是加拿大Matrox公司开发的图像处理软件开发包，是一个图像采集、传输、处理、分析和显示的一整套完整的程序库，包含了大量的优化函数用于图像处理。

8. CKVisionBuilder

CKVisionBuilder 深圳创科视觉所开发的一款通用型智能机器视觉软件。

9. XG VisionEditor

基恩士开发的视觉开发软件平台，广泛应用在工业领域，不过是他自己家再用的多，我只在工业现场看到过基恩士的人在 用，强大的定位和对位算法能力，有点像Visio的流程图编程还有脚本

10. Open eVison

Open eVsion是比利时Euresys 公司开发的视觉软件开发包

11.北京凌云也有自己的算法平台，不过没有推广12. PPT Vison

想当年（03年左右），PPT Vison是与康耐视齐名的，美国pptvision公司开发的视觉开发包，后来有点落寞了，用过他家产品，还可以

6. 机器视觉软件比硬件重要吗？

软件比硬件重要，机器视觉主要靠软件的图像分析能力来理解内容。

7. 机器视觉工程师有前途吗？

机器视觉工程师有前途

我国正处于由劳动密集型向技术密集型转型的时期，对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求，因此正在成为全球机器视觉技术发展最为活跃的地区之一。长三角和珠三角作为国际电子和半导体技术的转移地，同时也就成为了机器视觉技术的聚集地。