1樓：愛運動的小矮子
1、問題可以歸結為三個方面：計算能力不足、認知理論未明以及精確識別與模糊特徵之間的自相矛盾。
2.人才的稀缺
目前真正意義上的從業人員缺少科班出身，缺少對影象處理的底層理論認知和理解。機器視覺中影象處理是極為重要的一環，而目前大多數從業人員是本科或者大專畢業，或者是電氣工程師新入行，基本都比較缺乏影象處理的基本理論，很多理論還停留在對「視覺嘛，就是、對比視覺，二值化」等認知上。
待遇。雖然相對於普通的自動化從業者而言，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影象處理學術訓練的人加入，因為隨便加入那個網際網路大公司做影象相關工作，待遇都能把自動化從業的工程師甩出幾條大街。
另外，機器視覺更多的應用是屬於自動化裝置這一塊。而自動化屬於比較交叉的學科，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、軟體程式設計等。這些學科了解一些基本的東西不難，但是研究的比較透徹並能高效率的綜合運用就比較難了。
3.影象處理的不確定性
在我的理解機器視覺僅僅算是計算機視覺的乙個微小分支，所以機器視覺主要還是指工業方面的應用。目前的工業應用主要需求有：測量、外觀檢測、條碼、字元識別、定位。
而這幾個方面機器視覺還沒有乙個能真正意義上實現批量化檢測的同時保證極高的準確率，極小的誤檢率和杜絕漏檢。這個目標不能實現，降低了機器視覺的應用預期。因為機器視覺裝置不能完全解決，還是需要人複查，除非客戶的標準沒有那麼高。
2樓：守株待兔
前瞻產業研究院釋出的《2014-2023年中國機器視覺產業發展前景與投資**分析報告》分析認為，機器視覺發展早期，主要集中在歐美和日本。隨著全球製造中心向中國轉移，中國機器視覺市場正在繼北美、歐洲和日本之後，成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。在中國，機器視覺應用起源於20世紀80年代的技術引進，半導體及電子行業是機器視覺應用較早的行業之一，其中大都集中在如pcb印刷電路組裝、元器件製造、半導體及積體電路裝置等，機器視覺在該行業的應用推廣，對提高電子產品質量和生產效率起了舉足輕重的作用。
目前，中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一，應用範圍幾乎涵蓋國民經濟的各個行業，其中包括：工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等領域。而工業領域是機器視覺應用比重最大的領域，其重要原因是中國已經成為全球製造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。
前瞻產業研究院釋出的機器視覺產業研究報告分析認為，目前在我國隨著配套基礎建設的完善，技術、資金的積累，各行各業對採用影象和機器視覺技術的工業自動化、智慧型需求開始廣泛出現，國內有關大專院校、研究所和企業近兩年在影象和機器視覺技術領域進行了積極思索和大膽的嘗試，逐步開始了工業現場的應用。其主要應用於製藥、印刷、礦泉水瓶蓋檢測等領域。這些應用大多集中在如藥品檢測分裝、印刷色彩檢測等。
真正高階的應用還很少，因此，以上相關行業的應用空間還比較大。當然、其他領域如指紋檢測等等領域也有著很好的發展空間。
中國的電子製造和代工廠商過去幾年正在採購大量自動化裝置取代人工，以應對中國愈演愈烈的缺工現象，未來幾年這一現象將達到高潮。台資工廠紛紛選擇提高自動化程度，其自動化換裝高潮將在未來2-3年內到來，必將為機器視覺產品在該行業的應用帶來新的增長點。前瞻**，未來幾年我國機器視覺行業市場規模將繼續保持穩定增長，預計2023年達到近38億元。
總體來說，機器視覺行業市場前景比較良好，處於增長期，希望我的回答可以幫助到你。
3樓：萌小殤
機器視覺可以看作是與人工智慧和模式識別密切相關的乙個子學科或子領域。從我個人的研究經驗看，限制機器視覺發展的瓶頸是多方面的，其中最重要的可以歸結為三個方面：計算能力不足、認知理論未明以及精確識別與模糊特徵之間的自相矛盾。
2. 如何讓機器認知這個世界？這一問題目前沒有成熟的答案，早期的人工智慧理論發展經歷了符號主義學派、行為主義學派、連線主義學派等一系列的發展但都沒有找到令人滿意的答案，目前較新的思想認為應該從分析、了解和模擬人類大腦的資訊處理功能去構建智慧型機器視覺系統，但神經科學的發展目前只能做到了解和模擬大腦的乙個區域性，而不是整體（當然計算能力限制也是原因之一）。
事實上，我們對人是如何對乙個目標或場景進行認知的這一問題仍停留在定性描述而非定量描述上。
3. 機器視覺系統經常被人詬病的問題之一就是準確性。以十年前如火如荼的人臉識別演算法為例，儘管一系列看似優秀的演算法不斷問世，但目前為止在非指定大規模樣本庫下進行人臉識別的準確率仍然無法滿足實際應用的需求，因此無法取代指紋或虹膜等近距接觸式生物特徵識別方法。
這一問題的出現並非偶然。因為目標越精細，越複雜，資訊越大，則其模糊性和不確定性也越強。人類之所以能夠較好的對人臉進行識別，其實也是以犧牲一定的準確性為代價的。
而機器視覺在做的事情一方面想要借鑑人腦或人眼系統的靈感去處理複雜而龐大的資訊流，另一方面又想摒除人腦在模式識別方面存在的精確性不足的缺陷。這顯然是一種一廂情願的做法。
綜合以上三點，機器視覺的發展在短期內難有重大突破，當前的實用技術仍然還是會集中在特定性任務或特定性目標的識別演算法的開發上。
4樓：施努卡機器視覺
計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領域的先驅可追溯到更早的時候，但是直到20世紀70年代後期，當計算機的效能提高到足以處理諸如影象這樣的大規模資料時，計算機視覺才得到了正式的關注和發展。然而這些發展往往起源於其他不同領域的需要，因而何謂「計算機視覺問題」始終沒有得到正式定義，很自然地，「計算機視覺問題」應當被如何解決也沒有成型的公式。
儘管如此，人們已開始掌握部分解決具體計算機視覺任務的方法，可惜這些方法通常都僅適用於一群狹隘的目標（如：臉孔、指紋、文字等），因而無法被廣泛地應用於不同場合。
對這些方法的應用通常作為某些解決複雜問題的大規模系統的乙個組成部分（例如醫學影象的處理，工業製造中的質量控制與測量）。在計算機視覺的大多數實際應用當中，計算機被預設為解決特定的任務，然而基於機器學習的方法正日漸普及，一旦機器學習的研究進一步發展，未來「泛用型」的電腦視覺應用或許可以成真。
人工智慧所研究的乙個主要問題是：如何讓系統具備「計畫」和「決策能力」？從而使之完成特定的技術動作（例如：
移動乙個機械人通過某種特定環境）。這一問題便與計算機視覺問題息息相關。在這裡，計算機視覺系統作為乙個感知器，為決策提供資訊。
另外一些研究方向包括模式識別和機器學習（這也隸屬於人工智慧領域，但與計算機視覺有著重要聯絡），也由此，計算機視覺時常被看作人工智慧與電腦科學的乙個分支。
主要存在問題和存在主要問題的區別？
5樓：立港娜娜
1、關係不同：主語和從語的關係，「主要存在問題」的主語（中心意思）是「存在問題」；「存在主要問題」主語（中心意思）是「存在」。
2、表述的中心不同：乙個是朱亞鵬存在的問題，乙個是存在的主要問題。
3、突出問題不一樣：主要存在問題是主要突出問題，二存在主要問題是主要突出存在。
6樓：雲裳廣場舞
應該是主語和從語的關係吧，「主要存在問題」的主語（中心意思）是「存在問題」；「存在主要問題」主語（中心意思）是「存在」。應該不是通順不通順的問題，而是表述的中心不同。
個人觀點，僅供參考。
7樓：俞根強
主要存在問題：名詞
存在主要問題：可能的【歧義】：存在是動詞。即動＋賓如果要作名詞，存在的主要問題
【問】：說起來，我覺得後乙個比較通順。是不是這樣呢？為什麼？
【答】：強烈建議，不要這樣。
因為有【歧義】
如果覺得滿意的話，請選一下那個【滿意】哦。謝謝……
8樓：孫佔永
表達的方式不一樣突出的內容不同
企業在發展過程存在哪些困難與問題
9樓：波士商學教育
一、外部環境因bai素。
一是金融du機構的「惜貸、恐貸、拒zhi
貸」現象仍然存dao在，致使中小企業缺乏內
資金支援，融容資困難，依然是制約中小企業發展的瓶頸。
二是中小企業服務體系不健全。金融、財政部門等方面的政策和資金支援力度小，社會化教育培訓、管理諮詢、市場營銷、技術開發和法律援助等方面中介機構支援少之甚少，社會化服務體系尚未完全建立健全起來。
三是企業間協作配套關係不協調。大、中、小企業間的組織聯絡相當鬆散，大企業搞「大而全」，而中小企業又搞「小而全」，不能相互協調，無法形成小企業的零部件和中間產品與大企業產品配套，而大企業在發展中常常只顧及自身，不能向中小企業提供資金、技術和管理等方面的支援，大、中、小企業一般未能形成相互協調、和諧共享的配套生產。
二、內部環境因素(自身因素)。
一是中小企業從業人員知識結構不合理，整體素質不高，家族式模式突顯，管理落後。
二是中小企業總體規模較小，技術創新能力不足，品牌意識淡薄，粗加工產品多、深加工產品少，缺乏名優產品。
三是盲目投資，一哄而上，看到別人掙錢，不管自己是否適合，更不管產品的市場飽和度一擁而上，沒有自己的發展優勢，最後在激烈的市場競爭中倒閉破產。
10樓：平安銀行我知道
企業在發來展過程可能存在源困難與問題有：
1、缺乏
一套將所缺資源整合回來的思維和方；。
研究現狀及存在的主要問題
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