1樓：David Lee
嗯這個，，，
如果好做和你我都沒什麼關係
如果很難做，也和你我沒什麼關係
為啥需要校企合作
沒有邊界沒有實用的研究本身是一種浪費
所以，直接去了解企業的需求，
管什麼難還是簡單，
做好了就是熱門方向共勉
2樓：彌小勒
自動化領域，影象處理技術更多被稱為機器視覺，主要有定位、測量、引導和識別幾個方向的應用。其中前三者已經應用的較多，也相對成熟。識別的應用相對較少，主要是難度比較大，但前景不錯，如產品表面缺陷檢測就是很大的市場，當前主要通過模板匹配來實現，隨著更為豐富的產品形態及缺陷形態的檢測需求增加，也比較需要如機器學習這一類時髦的high level 的技術為其注入新的活力。
道阻且長。
3樓：
最被學術界和企業界看好的毫無疑問是醫療影象還有自動駕駛。
但是個人認為，很多任務業界不太容易被人廣泛發現的問題，比如，標籤檢測裡的影象處理，還有我們做半導體生產線上，檢測半導體缺陷的影象處理；這都是很大的問題，但是根本沒有人做。這種就好比，現在已經是歐洲人開始殖民南美和北美的時代了。美洲大陸逐漸被占領，但是加勒比海上那些富裕的小海島無人問津。
其實這種東西往往技術也不是特別難。
說得更具體一些，我發現，就是在工業上，尤其是流水線，技術含量有非常高，同時對品控要求很高的行業，典型案例是半導體；許多加工和測試方法，以前用人工的，其實一定是可以用CV去替代的。用更多的計算機和更少的人，自然可以控制成本，也能藉此提高員工的待遇。
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