『壹』 机器视觉检测在中国现在是怎么样的一个地位
机器视觉检验相对人工视觉检测具有较大优势
机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。
一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(CCD或COMS相机)、图像采集卡、图像处理软件等。
机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断，是将图像处理应用于工业自动化领域进行非接触检测、测量，提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析决策的一项技术。
相对于人工视觉检验，机器视觉检测拥有效率高、高精度、检测效果稳定可靠、方便信息集成等优势。
消费电子及汽车制造为其主要应用市场
工业是目前机器视觉应用比重最大的领域，在工业机器人视觉下游应用中，又以消费电子制造和汽车制造为主，两者分别应用占比为46.6%和10.2%。
工业机器视觉在消费电子制造中应用包括晶圆切割、3C 表面检测、触摸屏制造、AOI 光学检测、PCB 印刷电路、电子封装等;在汽车制造中的应用包括车身装配检测、面板印刷和质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工业零部件表面缺陷检测等。
机器视觉企业以中小企业为主
根据中国机器视觉产业联盟(CMVU)调查统计，目前进入中国市场的国际机器视觉企业和中国本土的机器视觉企业(不包括代理商)都已经超过200家，产品代理商超过300家，专业的机器视觉系统集成商超过70家，覆盖全产业链各端。
我国机器视觉公司规模普遍较小，但也不乏行业领军海康威视和一些新贵，例如旷视科技、商汤科技、云从科技、依图科技，它们已经是机器视觉领域不折不扣的独角兽。
中国已成为全球第三大机器视觉应用市场
机器视觉发展早期，主要集中在欧美和日本;随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场成为继北美、欧洲和日本之后，国际机器视觉厂商的重要目标市场。根据CB Insight 数据，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的7%。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。
『贰』 身为电气工程师的你懂机器视觉吗为什么它这么厉害
机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理。
“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集答袭卡、视觉传感器等。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。
机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。
产业链可以分为上游部件级市场、中游系统集成/整机装备市场和下游应用市场。
机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商，中游有集成和整机设备纯举锋提供商，行业下游应用较广，主要下游市场包括电子制造行业、 汽车 、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织和交通等领域。
机器视觉全球市场主要分布在北美、欧洲、日本、中国等地区，根据统计数据，2014年，全球机器视觉系统及部件市场规模是 36.7 亿美元，2015年全球机器视觉系统及部件市场规模是42亿美元，2016年全球机器视觉系统及部件市场规模是62亿美元，2002-2016年市场年均复合增长率为12%左右。而机器视觉系统集成，根据北美市场数据估算，大约是视觉系统及部件市场的6倍。
中国机器视觉起步于80年代的技术引进，随着98年半导体工厂的整线引进，也带入机器视觉系统，06年以前国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业，规模都较小，06年开始，工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域，2011年市场开始高速增长，随着人工成本的增加和制造业的升级需求，加上计算机视觉技术的快速发展，越来越多机器视觉方案渗透到各领域，到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。
机器视觉中，缺陷检测功能，是机器视觉应用得最多的功能之一，主要检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产中，连续大批量生产中每个制程都有一定的次品率，单独看虽然比率很小，但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈，并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多（例如，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上），因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。
1.在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉优势明显
1）精确度高：人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱；机器视觉可显著提高灰度级，同时可观测微米级的目标；
2）速度快：人类是无法看清快速运动的目标的，机器快门时间则可达微秒级别；
3）稳定性高：机器视觉解决了人类一个非常严重的问题，不稳定，人工目检是劳动非常枯燥和辛苦的行业，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题，没有情绪波动，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。在质控中大大提升效果可控性。
4）信息的集成与留存：机器视觉获得的信息量是全面且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。
2.机器视觉技术近年发展迅速
1）图像采集技术发展迅猛
CCD、CMOS等固件越来越成熟，图像敏感器件尺寸不断缩小，像元数量和数据率不断提高，分辨率和帧率的提升速度可以说日新月异，产品系列也越来越丰富，做晌在增益、快门和信噪比等参数上不断优化，通过核心测试指标（MTF、畸变、信噪比、光源亮度、均匀性、色温、系统成像能力综合评估等）来对光源、镜头和相机进行综合选择，使得很多以前成像上的难点问题得以不断突破。
2）图像处理和模式识别发展迅速
图像处理上，随着图像高精度的边缘信息的提取，很多原本混合在背景噪声中难以直接检测的低对比度瑕疵开始得到分辨。
模式识别上，本身可以看作一个标记过程，在一定量度或观测的基础上，把待识模式划分到各自的模式中去。图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。在特征生成上，很多新算法不断出现，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及独二分量分析；还有关子支持向量机，变形模板匹配，线性以及非线性分类器的设计等都在不断延展。
3）深度学习带来的突破
传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络（如卷积神经网络等）来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位（通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵）；从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场（包括瑞士的vidi，韩国的SUALAB，香港的应科院等），深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。
4）3d视觉的发展
3D视觉还处于起步阶段，许多应用程序都在使用3D表面重构，包括导航、工业检测、逆向工程、测绘、物体识别、测量与分级等，但精度问题限制了3D视觉在很多场景的应用，目前工程上最先铺开的应用是物流里的标准件体积测量，相信未来这块潜力巨大。
3.要全面替代人工目检，机器视觉还有诸多难点有待攻破
1）光源与成像：机器视觉中优质的成像是第一步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。
2）重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别很多时候较难，这也是很多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。
3）对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。
4.机器视觉产业链情况
1）上游部件级市场
主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等提供商，近几年智能相机、工业相机、光源和板卡都保持了不低于20%的增速。根据中国机器视觉产业联盟（CMVU）调查统计，现在已进入中国的国际机器视觉品牌已近200多家（如康耐视、达尔萨、堡盟等为代表的核心部件制造商，以基恩士、欧姆龙、松下、邦纳、NI等为代表的则同时涉足机器视觉核心部件和系统集成），中国自有的机器视觉品牌也已有100多家（如海康、华睿、盟拓光电、神州视觉、深圳灿锐、上海方诚、上海波创电气等），机器视觉各类产品代理商超过300家（如深圳鸿富视觉、微视新纪元、三宝兴业、凌云光、阳光视觉等）。很多国内机器视觉的部件市场都是从代理国外品牌开始，很多企业均与国外的同行有较好的合作，且这种合作具有一定的排他性，这给潜在进入者带来了一定的门槛，因此优质产品的代理商也都有不错的市场竞争力和利润表现。同时，以海康、华睿为代表的国产工业视觉核心部件正在快速崛起。
2）中游系统集成和整机装备市场
国内中游的系统集成和整机装备商有100多家，他们可以给各行业自动化公司提供综合的机器视觉方案，如凌云光、微视新纪元、嘉恒、凌华、阳光视觉、鼎信、大恒图像等。由于国内产品与国际依然有不小差距，很多中游系统集成商和整机装备商又是从核心零部件的贸易做起来的，因此很多在视觉产品的选择方面，依然更为青睐国外品牌。国内品牌为推广自己的软硬件产品，往往需要发展自己的方案集成能力，才能更好的面对市场竞争。
3）下游应用市场
机器视觉下游，主要是给终端用户提供非标自动化综合解决方案的公司，行业属性非常强，核心竞争力是对行业和生产的综合理解和多类技术整合。由于行业自动化的更迭有一定周期性，深受行业整体升级速度、出货量和利润状况影响，因此近两年来看，拉动机器视觉应用普及最主要的还是在电子制造业，其次是 汽车 和制药。
i. 半导体和电子生产行业：从国内机器视觉工业上的应用分布来看，46％都集中在电子及半导体制造行业，包括晶圆加工制造的分类切割、PCB检测（底片、内／外层板、成品外观终检等）、SMT贴装检测、LCD全流程的AOI缺陷检测、各种3c组件的表面缺陷检测、3c产品外观检测等
ii. 汽车 ：车身装配检测、零件的几何尺寸和误差测量、表面和内部缺陷检测、间隙检测等
iii. 印刷、包装检测：烟草外壳印刷、食品的包装和印刷、药品的铝塑板包装和印刷等
iv. 农业：对农产品的分级、检验和分类
v. 纺织：对异纤、云织、经疵、纬疵等瑕疵检测、织物表面绒毛鉴定、纱线结构分析等等。
5.机器视觉系统未来发展趋势
1）嵌入式解决方案发展迅猛，智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大
2）模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期
3）3d视觉将走向更多应用场景
『叁』 国内有哪些公司做机器视觉检测特别厉害的
机器视觉有什么好处呢？
最大程度减少返工情况。有的生产线不止生产一种产品，生产线上经常会看到多种产品，而执行产品切换非常容易出错。 使用机器视觉检测系统可以快速识别不正确的标签，并提醒操作人员注意该错误。 因此，能够减少由于标签错误导致的产品返工，解放操作人员的更多精力。
减少因包印刷等问题造成的召回情况。虽然说产品召回有时无法避免，但所有生产制造商都对如何减轻产品召回风险最感兴趣。 标签错误是产品召回的重要原因之一，安装视觉检测解决方案实际上可以消除标签错误产品进入配送网络的机会。 通过识别生产设施中非合规的包装并将其剔除，修正错误所需的人力和成本会大幅降低。
减少生产成本浪费。在捕获错误时，时机就是一切——在将有价值的产品放入包装之前进行检测，有助于确保产品使用了正确的包装。视觉检测系统可以在灌装之前验证是否使用了正确的包装，将浪费产品的可能性保持在较低水平。 如果在灌装之后粘贴标签，则可以在粘贴之前验证其内容 — 进一步降低浪费产品的可能性。
掌控包装、罐装质量。增加机器视觉检测计划会为生产过程带来很多优势，尤其涉及效率时更是如此。 视觉检测能够近距离检测每个产品，这意味着制造商能够更加安心，知道任何产品都会以最佳状态离开其工厂。 这样可以增强品牌保护，帮助最大限度减少返工，减轻某些产品召回的风险，降低产品浪费，提高过程总体效率。
提高生产效率。监控产品质量是生产过程的一个重要方面。 通过跟踪缺陷类型等趋势，制造商可以更好地计划生产设备的维护。 视觉检测设备还可以与生产线上的其他生产设备共享宝贵的数据，甚至临时对系统设置进行调整，以修正较小问题，避免其进一步发展为更大问题。
『肆』 机器视觉是自动化设备吗
机器视觉是自动化设备。
机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。1.图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大蔽手大提高了现代化生产的效率。2.检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，让厅机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。3.视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需宏滑嫌要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。4.机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。5.实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
『伍』 机器视觉检测做的比较好的公司有哪些
个人感觉这个问题问的有点泛泛，原因如下：
1、机器视觉的主要功能：表面检测、尺寸测量、读码识别、定位引导；
2、检测要求：不同行业对检测物的具体要求各异。
如果题主想了解某一领域某一功能的检测，需要针对性的提问。
比较哪家公司好？
1、国内的视觉检测公司99%是没有自己的护城河的，大多是在已经开发的软件上进行二次开发。
2、基恩士：是不容置疑的大佬，目前国内能超越的还没有，能达到他们15年的技术水平就可以笑了。
3、国内视觉检测垂直类的公司还是有几个不错的：
3.1、思普：公司时间长，案例比较丰富；
3.2、未耒智能：口罩、无纺布卫生用品标准机在销售；
3.3、手机：参考主流手机品牌供应商
选择视觉检测公司时建议：
1、先看软件开发能力；
2、公司供应体系；
3、合作客户案例；
4、售后人数及技术能力。
『陆』 AOI检测设备有哪家最好，是大通吗求答案
AOI设备特点
1。.该设备最多一台机可装4个摄像头，可对厂品的正面，侧面及前后面同时检测
2。该设备最高可检查0.02毫米的颗粒尘点，最高像素可达1000万像素
3。该设备不良品流水线区配带21寸显示屏，可对不良品进行查看及放大精细分析检测范围：
手机按键，外壳，电脑键盘及一切平面字体物体。字体印刷不良，按键排列错位，位置偏移，色差，污迹，尺寸误差，等自动检测及分类。
机台功能及参数
1。外形尺寸:L3400*W800*H900mm
2。识别像素：200万-1000万（彩色）
3。检测效益：2000-3000个/H（视产品而定）
4。相机部件：日本株式会社（TRITEK)
5。系统配置：4核2.53Hz，2GB内存，120G硬盘，软件（TRITEK)
流程：上产品-照相-自动分析良品与不良品-良品与不良品自动分离-包装-不良品分析
AOI自动检测设备，采用日本株式会社的最先进的光学CCD技术，专门针对所有的人工外观检查的设备。即：代替人工QC检测自动设备！
1、其检测原理是通过图像对比来完成。即系统读取标准品的图片，通过对需要检测的部位进行设定，然后把待检测品放在摄像头下，系统通过像素分析，来完成分析对比，以判定待检测品是OK或者NG。
2、AOI代替人工QC机器视觉检测设备广泛应用于各种视觉检测领域，如香烟的外包装检测、PCB焊点检测、冲孔检测、手机按键检测、数码外设检测、遥控器硅胶检测、条码印刷资料检测、电脑键盘外观检测等等。
3、以手机按键为例，人工检查约500P/H，而AOI机器检查可达约2500P/H，因此其效率相当于人工的5倍；机器可白昼两班工作，但是员工就只能两班倒才可以！（AOI相当于一台机可抵10个人的工作效率，投资一台设备不用一年的时间即可回收成本以后并可终身使用。）
4、在物价、成本日益上涨，人工荒加剧的今天，AOI代替人工QC机器视觉检测设备是厂家降低成本，提高生产效率的最好选择！
5、本公司始创于1998年，是集设计.开发.制造.安装.销售服务为一体的综合深资高新技术企业，诚邀各厂家垂询&订购！并诚征各地代理商加盟！
『柒』 浅谈工业自动化企业布局机器视觉，智能生产即将迈向新领域
随着近年来我国制造业自动化改造的趋势愈加明显，越来越多的企业开始将机器视觉融入到自动化生产线中。其实在众多传统的工业自动化品牌中，能够提供专业视觉解决方案的厂家其实并不多。但是近年来，一大批传统的自动化系统供应商扎堆布局视觉产品，这背后隐藏的逻辑是什么？机器视觉又该如何完美应用到自动化生产流程中？
话说这年头的机器视觉技术，绝对可以算得上是工业领域的一大热门，因为市场前景一片大好而被各界广泛看好追捧，的确是件很自然的事情。不过，从产品和设备使用的角度看，我们更关注的或许是，将机器视觉和自动化控制“两个逗樱芦世界”的技术整合在一起，会在性能、成本以及应用体验...等各方面给用户带来怎样的影响和改变。
机器视觉的发展并非单一的应用。机器视觉技术使机器具有感知外界的眼睛，使机器具有与人类相同的视觉功能，从而实现各种检测，判断，识别和测量功能。 现在机器视觉的软硬件产品逐渐演变为产品生产和制造各阶段的重要组成部分。因此，这对系统的集成提出了更高的要求。
很多自动化公司需要集成的生产自动化系统，需要集合机器视觉与多种工业生产器械共同协同运作，比如工业机器人。它广泛应用于状态监测，成品检验和质量控制等多领域。 随着技术的不断进步，机器人与人之间的视觉差距正在逐渐缩小。视觉技术的成熟和发展使其在工业制造应用中得到越来越广泛的应用。
那么机器视觉又该如何完美应用到自动化生产流程中呢？
首先在集成机器视觉系统中，机器视觉仅仅是作为设备控制的一个应用模块，被整合到生产线设备的控制系统中。用户无需再考虑系统之间的数据交互和界面切换，仅使用一套自动化控制系统，即可以完成对各类应用参数的设置和调整。
机器视觉技术的应用将因此而被极大简化，设备的总体成本也会得到显著的优化。
貌似这样说还是太过于抽象了。接下来，让我们看几个在机器视觉的应用过程中可能出现的场景。
首先，若要将产品图像信息（如产品标识、条码/二维码、品质瑕疵...等）快速呈现到产线和管理系统的屏幕上，如：操作员终端、工厂大屏幕、中控室...等，在集成机器视觉系统中将变得极为简单，很可能也就是点几下鼠标的事情。
其次，在集成机器视觉系统中，将更容易实现对高速运动中的物体的精准图像捕捉，无需再在相机上接入编码器，直接使用由高速传感器触发获取的输送线位置，就可以完成对相机快门的实时控制。
而如果要在识别出产品瑕疵后进一步对其做出准确的剔废动作，目测用几条运控指令就完全可以搞定了。
再比如，若要对产线上的每个产品进行双重甚至多次颂信图像识别，例如：需要同时记录产品条码、标签和外观，传统的做法需要为相邻的几台相机各接入一支光电触发传感器和编码器。
但如果使用集成机器视觉系统，就只需将一个光电输入信号、多台视觉相机和输送带编码器通过运控总线接入同一个设备控制系统，并基于输送带上的产品位置完成对相机快门动作的精准触发，硬件连接和软件逻辑都将因此变得非常简单。
另外，对于那些需要使用视觉技术辅助机器人操作的设备应用，使用集成机器视觉系统将可以把产品图像识别和机器人运动控制整合到同一个时间轴和空间坐标系中，从而省去两套系统之间大量繁琐的位置数据转换工作。
在机器视觉应用中，根据不同的产品/背景组合，适当的调整相机镜头和光源的参数设置（如：对焦、颜色...等），对于画面捕捉的质量和图像识别的性能也是极为重要的。如果将视觉技术集成、整合到设备控制系统中，那么用户仅通过在控制软件中编写的程序逻辑，就可以实现对这些分散在设备各处的视觉元件的自动设置和灵活调整，而无需再在现场逐一手动操作。这将极大的简化设备调试和运维的流程。
不难看出，若要将机器视觉整合到设备控制系统中，除了需要有一套集成视觉功能的设备控制器和系统软件，统一的现场总线网路也是必不可少的；并且，为了能够实现上述诸多基于视觉检测的高动态运控功能，这个网络系统还必须具备足够的实时确定性，以确保系统运行时各组件之间及时同步。
中国智能制造2025与机器视觉将密不可分。未来机器视觉技术必将成为工业自动化和智能的核心之一。要实现人机视觉在机器人上的延伸，必须要满足自动化程度高，效率高，精度高，适应性差的条件，在工业自动化过程山带中发挥重要作用。
广东全帝 科技 有限公司是一家专注于机器视觉核心算法研究，视觉检测设备，CCD光学检测设备，机器视觉定位检测，非标自动化设备，视觉方案定制和研发与一体的高新技术企业。目前自主研发针对工业生产制造企业的Smartmake视觉检测系统，已在电子、包装、印刷、化工、食品、塑胶、纺织等行业得到成功的应用与广泛好评。各级生产企业通过对机器视觉检测系统的现场应用，在实时监控产品生产质量、提高生产效率的同时，还可以大幅节约人工成本，是制造业在面向工业4.0时代的最佳选择。目前在全国范围内诚招代理，感兴趣的朋友可以在下方评论留言哦！
『捌』 国内做自动化机器视觉检测的公司哪家比较好
国内的名牌个人比较推荐瑞科智能，很久之前就听说这个名牌的光学筛选机价比高，检测速度快，后面合作了之后果然没令人失望，产品工艺设计很出彩，机器设备外观非常好看，检测效率能满足加工需求，希望回答对你有帮助。
『玖』 怎么加盟代理刷脸支付
第1步：筛选公司。
支付宝微信的服务商很多，筛选公司主要先看公司是否正规、政策及分润是否透明合理、公司的技术能力和服务态度；其次要看这个公司是否真正做市场的公司，谨防中了零费率、免费代理、区域保护的坑！最后这点很也很重要，但是很多人忽略！尽量不要跨地域合作，例如北方人建议找北方的公司，因为文化差异会导致沟通理解不到位，合作后沟通更多，这个是非常实际的问题。大连美付刷脸有个客户是东北人，在考察南方公司时因为大家沟通不顺畅，让他下决心最后选择东北的大连美付刷脸。
第2步：实地考察。
通过沟通筛选出3-5个公司考察，直观的感受一个公司，更能判断出这个公司是否值得合作。与公司的核心领导沟通接触，可靠的公司肯定是由可靠的人组成的。与靠谱的公司去签订合同。
第3步：培训及支持
获取代理资格后，大连美付刷脸公司会给你进行培训（专业知识、系统操作、市场推广等），这些都需要系统学习，一名合格的代理肯定是有着过硬的专业能力和拓展能力。
公司在技术上会进行持续的服务与支持
第4步：实际操作
有客户资源，可以把资源转化，这样快速盈利。