如何学习机器人视觉处理以及机器视觉需要学习什么

机器人视觉识别是人工智能非常重要的应用。

例如，车牌信息的智能识别。

未来，发展空间会越来越大，越来越受欢迎。

为了帮助国家人工智能产业发展崩溃。

卓越就业最近开发了与机器人智能汽车论证学科相关的课程。

你不需要租一个团帆来打基础，你毕业后就可以找到工作。

机器视觉需要学习以下部分：

1、图像基础知识; （主要是了解一些基本的专业概念）。

2、光学成像知识; （光源和透镜知识：机器透镜和光源的分类和选择，照明方法）。

3、学习编程语言; （最基本的技能）。

4、算法工具的学习; （例如，HALCON 数字图像处理。 HALCON算法工具可以解决机器视觉领域的很多项目，薪资待遇会更高。 ）

什么是机器视觉：

机器视觉是一种综合性技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟和数字**技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、IO卡等）。 典型的机器视觉应用系统包括图像采集、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统最基本的特点是提高生产的灵活性和自动化程度。 在一些不适合人工工作或人工视觉难以满足要求的危险工作环境中，机器视觉常被用来代替人工视觉。 同时，在大规模重复工业生产过程中，采用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

主要学习以下部分：

1、图像基础知识; （主要是了解一些基本的专业概念） 2.光学成像知识;（光源和透镜知识：机器透镜和光源的分类和选择，照明方法）。

3、学习编程语言; （最基本的技能）。

4、算法工具的学习;

机器视觉。 新手学会了如何隐藏旧的方式。

1、机器视觉涵盖的方向很广，在学习机器视觉之前，应该了解自己未来想从事的方向，然后学习和补充不同岗位的岗位职责要求。

2.了解机器视觉的基本概念，因为从大环境理解会非常有利于其他零散知识的整合，更容易接受。

3.在确定了自己在机器视觉领域的职业方向和向上意识后，可以将其分为硬件或软件方向，以确认学习目标。

4.知道了学习的方向后，就需要知道如何使用它。

机器视觉是人工智能的一个分支，发展迅速。 简单来说，就是机器视觉。

机器视觉系统是用机器代替人眼进行各种测量和判断。 它是计算机科学的一个重要分支，它集成了光学、机械、电子、计算机软硬件等技术，涉及计算机和图像处理。

模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化。

和其他领域。 图像处理和模式识别技术的快速发展也极大地推动了机器视觉的发展，一套完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： 1、工件定位检测器检测物体已移动到靠近摄像系统的视场中心，并向图像采集部分发送触发脉冲。

2、图像采集部分根据预设的程序和延时分别向相机和照明系统发送启动脉冲。 3.相机停止当前扫描并重新开始新的帧扫描，或者相机在启动脉冲到达之前处于等待状态，在开始脉冲到达后开始帧扫描。 4.在相机开始新帧扫描之前打开机制，可以提前设置时间。

5.另一个启动脉冲打开照明，灯的打开时间应与相机的时间相匹配。 6.相机后，正式开始扫描并输出一帧图像。 7.图像采集部分接收模拟**信号并通过d进行数字化处理，或在相机数字化后直接接收数字**数据。

8.图像采集部分将数字图像存储在处理器或计算机的存储器中。 9.处理器对图像进行处理、分析和识别，以获得测量结果或逻辑控制值。 10、加工结果控制流水线的动作，进行定位，纠正运动的误差等。

从上面的工作流程可以看出，机器视觉是一个相对复杂的系统。 由于系统监控的物体大多是运动物体，因此系统与运动物体的匹配和协调尤为重要，因此严格要求系统各部分的动作时间和处理速度。 在一些应用领域，如机器人和飞行物体引导，对整个系统或系统的一部分的重量、体积和功耗有严格的要求。

在了解了机器视觉的上述原理和流程后，我建议：1）人类和动物视觉系统的原理 2）相机技术和原理 3）图像识别。

和处理技术 4） 计算机技术 5） 人工智能。

首先，了解机器视觉的基本知识，例如基本空间猜测的概念及其用途。 然后确定自己想学习的机器视觉领域和方向，比如：硬件方向还是软件方向？

虽然机器视觉（MV Machine Vision）和计算机视觉（CV Computer Vision）的核心算法都是图像识别算法，基本相同，但从实际项目的角度来看，它们有所不同。

CV项目一般面对复杂的图像采集环境，而光线的强度、镜头与物体的距离等，都会导致拍摄的图像质量可能不是很高。 因此，一般CV更多的是判断目标的存在与否或基本的轮廓匹配，一般不涉及高精度测量定位的问题。 MV项目一般用于工业领域，一般用于物体轮廓尺寸的高精度测量或物体姿态的精确定位，因此MV项目的摄像机、镜头、光源都是专门为项目选择的，有时为了防止环境光干扰，建造局部暗房是正常的。 另外，受条件限制，CV平时的识别率不会太高，比如人脸识别达到98%（有人吹嘘自己算法的人脸识别率在网络上已经达到了上面，这只能是呵呵，基于标准的图库识别率当然是高的， 在实际应用中不可能结合实际复杂的环境因素），但MV识别率无限接近100%是正常的。

简单来说，MV是一套追求确定性和工业用途特殊定制的软硬件系统。

机器视觉项目是一个机电一体化项目，它不湮灭能量，只专注于视觉算法。 机器视觉项目的基本流程包括：

a、从初步选型开始，根据项目要求对相机、镜头、光源进行理论平衡计算;

湾。之后，对识别出的物体进行简单的初步测试，确认所选硬件能够采集到满意的图像（这一步采集到的图像质量基本可以用人眼来判断，无需算法帮助即可使用算法）;

三.然后开始购买相应的硬件搭建项目的开发平台，开始结合实际工况和被测对象编写识别算法，编写与整个项目其他环节的通信接口;

d.最后，最终如何使用机器视觉识别效果，还需要现场调试和改进。这是在实验室的理想环境中开发硬件和软件系统的关键步骤，因为实验室可能会出现问题。 例如，整个设备的振动导致摄像机振动，导致图像模糊，工厂内其他设备的光源投射到项目中，导致异常的垂直和正常光影。

识别效果的好坏不仅取决于算法的质量，而且视觉硬件的选择和现场调试也很重要。 特别是在一些对识别精度要求较高的项目中，如果视觉硬件获得的图像质量不够好，虽然后面的算法可以修正，但相当于让计算机“猜测”尺寸边界，这是不靠谱的。

我学习了机器视觉，并从事了这份工作。

2.目前，机器视觉较为成熟的应用主要集中在定位、尺寸测量、OCR OCV、特征存在等领域，对于外观缺陷检测，检测需求很大，但仍难以实现批量或预备检测应用（主要是由于缺陷特性的差异， 例如划痕，以及产品的多样性和复杂性）。

3.视觉市场需求尚未饱和，还有很大的空间。 一方面是劳动力成本的增加，需要提高劳动强度，另一方面是与工业增加值有很大的关系。

4.视觉行业人才匮乏，目前学校本科和烟酒省的专业或课程很少（大部分研究生都是一些图像处理的可能性，现在有一些老师做视觉方向的研究和应用），不想要PLC等工控产品， 而大学自动化专业基本都有这门课。所以，目前从事这个行业的人大多是“中途修士”，要么是自学成才，所以人员水平也是参差不齐的。

我在机器视觉领域工作了 3 年。 从我自己的角度来看，找到一个愿意接受白级的员工是最可靠的。 我试着自学halcon，因为我目前的工作用的是其他的视觉软件，虽然很相似，但总的来说，我无法深入理解技能，而且只是在初级水平。

我用于工作的视觉软件，大约一年左右，已经非常熟练了。 毕竟，它每天都在使用。

其他镜头、光学器件、相机和其他硬件需要更多的接触和更多的经验。

主要学习以下部分：

1、图像基础知识; （主要是了解一些基本的专业概念） 2.光学成像知识;（光源和透镜知识：机器透镜和光源的分类和选择，照明方法）。

3、学习编程语言; （最基本的技能）。

4、算法工具的学习;

在与大家沟通的过程中，我发现了一个问题，我一直想说出来。 但通常真相并不那么令人愉快，所以总是有一些犹豫。 但仔细想想，既然大家的目的只是讨论问题、交流意见，说出来应该无妨。

问题是：我发现，我在中国从事这个行业（机器视觉）的朋友，有80%的人都走错了路。

这种感觉来自人们在论坛上提出的问题。 因为。 在论坛上看到很多朋友问的问题，真是太荒谬了。

荒谬并不意味着提出的问题过于简单和幼稚，而是提出的问题看起来像是从书本上复制出来的，在实际情况中没有遇到。 换句话说，论坛中的大多数人只是在纸上谈兵，很少有人真正开发自己的视觉系统。 我之所以这样说，是因为作为开发人员的人永远无法提出一些奇怪的问题。

更深入一点，似乎中国的朋友只喜欢啃书，不愿意（或者可能懒得）这样做。

国内外机器视觉的发展是不同的。 在我个人看来，只有先了解双方的差异，才能解释如何开始学习。 国外机器视觉发展到今天，已经从“一揽子到一到一站”的工序发展到一个精细分工的阶段。

由于空间问题。 这个行业是如何从“一揽子到最后”发展到详细分工的，我就不多说了。

总之，国外机器视觉发展到今天可以清楚地分为三个部分：

1.底层开发部分。

2.二次开发部分。

3.最终用途部分。

所以在国外，从事这个行业的人，现在可以简单明了地分为三类人：

1. 从事底层开发的人（从事底层开发的人）。 2.从事二次开发的人（从事二次工作的人）。

3. 使用和操作机器视觉系统的人员（从事最终用途工作的人员）。

1、单目视觉不能准确获取深度信息，即只能获取平面信息。 无法获得立体信息。 深度信息不一定是指目标和相机之间的距离，也可以反映其他信息，例如物体的相对位置。

2.获取信息，如果是避开障碍物，主要是指轮廓，宽度、高度、宽度可能更重要，准备码凳，因为只要前面有东西，就需要绕行，绕多远，只需要有一个轮廓，其他信息就不需要了。

3.看需求，比如图像增强、灰度、滤波、二值化等，都属于预处理，如果图像效果好，就不需要了。 边缘搜索、图案匹配、几何匹配、圆形、线性脱模、颗粒分析、字符识别、颜色识别等，都是特征提取类，不是全部都会用到，选择需要用到的仿旅。

4.校准，如果只是为了处理数据，可以不校准，这样数据只有像素; 像素可能不容易被人们理解，因此需要将它们转换为世界坐标，以便人们可以了解它们有多远。