1樓：路確實腳下
找本機器視覺的書來系統的學習。
比如：《影象處理分析與機器視覺》、《機器視覺演算法與應用》、《機器視覺與機電一體化實踐》
2樓：匿名使用者
安裝matlab軟體
3樓：施努卡機器視覺
要回答這個問題，我們可以分解一下機器視覺系統，來逐個分析。
一套最簡單的機器視覺系統包括
視覺成像部分
影象處理部分
運動控制部分
1. 視覺成像部分
視覺成像又包含幾個典型元件： 光源，鏡頭，工業相機。
光源和鏡頭都需要我們掌握光學知識，不同的打光方式，可以讓相機對物體產生完全不同的成像；而鏡頭的倍率，焦距，視野等的選擇不同直接決定了成像的逼真度。對於一名機器視覺工程師來說，掌握如何選擇鏡頭，如何選擇光源，如何確定打光方式是最基本的技能。
工業相機需要我們掌握光電知識，掌握相機感測器的區別，掌握影象成像的基本知識如清晰度，動態範圍，視場角等等，這樣我們才能根據需求和場景選擇正確的相機，最快速的掌握這些知識的方法是買一台入門級單反來研究透這些成像引數和成像的關係。
2. 影象處理部分
影象處理我們一般理解是在pc機器上進行的，實際上在工業領域，大部分採用工控機，因為它穩定，加上有成本優勢。
近些年的發展，嵌入式硬體也在蓬勃發展，很多任務廠對於小的需求比如控制幾百台儀錶盤的開關和狀態監控，完全可以利用樹莓派等開源硬體實現。
對於入門者來說，可以優先掌握pc平台，x86平台的開發，在熟悉之後可以延展到嵌入式平台。
在軟體部分，大部分應用層採用c#，.net，qt，c++來實現，因此掌握這其中的一門程式語言是必備的；而在影象演算法層面，典型的開源演算法有opencv，商用的有halcon，visionpro等，建議最開始可以先以halcon入門；如果在演算法層面想進一步深入，可以研究一下機器學習，這可能是未來的主要方向。
對於理論方面，更多的是掌握影象處理的基本概念，這本書《機器視覺演算法與應用》，值得一看。
3. 運動控制部分
典型的運動控制卡如固高，可以入手研究一下。更為高階一點的plc，也可以玩起來，這部分的難點在於，精度的矯正，因為很多場景和需求對精度的要求是非常高的。
除了以上三點，整體方案的搭建能力是至關重要的， 因為方案需要把這些部分都串起來，並且能夠和現實場景聯絡起來，滿足實際的生產自動化需求。
而整體方案的搭建能力取決於
對生產工藝的深度理解
對所有組成部分之間的銜接，關係有深刻理解
如何從0開始學習機器視覺
4樓：施努卡機器視覺
學習機器視覺專業，就從事這份工作。
1.目前機器視覺在國內更多是的工業自動化的應用，另乙個用的還比較多一些的是醫療裝置。
2.機器視覺目前比較成熟的應用還主要集中在定位、尺寸測量、ocr/ocv、特徵有無等領域，至於外觀缺陷檢測是乙個有很大檢測需求，但是還很難做到批量或者準備的檢測應用（主要還是缺陷的特徵的差異性如劃痕、以及產品的多樣性複雜性造成的）。
3.視覺的市場需求目前尚未飽和，還有很大的空間。一方面是人力成本的提高，改善勞動強度的需求，另一方面於產業增值有很大的關係，比如一般的工業自動化裝置增加上視覺部分一般而言立馬顯得「高階大氣上檔次」了，正如當年的plc等東東剛用起來的一樣的效果。
4.視覺行業人才比較缺，當前學校本科和菸酒省很少有這個專業或者課程（研究生大多是一些影象處理的可能，現在也有一些老師做視覺方向的研究於應用了），不想plc等工控產品大學自動化專業基本都有該課程。所以目前從事這個行業的大多數人都屬於「半路出家」，要麼自學成才，所以人員水平也是參差不齊。
5樓：匿名使用者
這是我之前回答其他網友的，供參考
我從事機器視覺3年了。從自身來說，找一家願意接受小白級的員工最靠譜。自學的話不大靠譜，我嘗試自學halcon，因為現在的工作使用的是其他視覺軟體，雖然大同小異，但總的來說,無法深入理解其中的使用技巧，僅僅停留在初級層面。
而我工作使用的視覺軟體，一年左右，已經很熟練了。畢竟每天都在使用。
其它鏡頭、光學、相機等硬體，更需要多接觸多積累經驗
如何學習機器視覺？
6樓：月下小軒窗
從影象處理入手，先了解影象處理最基本的操作，如**的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
理論實踐結合。
機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適於人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重複性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
2023年，中國機器視覺市場步入後增長調整期。相較2023年的高速增長，雖然增長率有所下降，但仍保持很高的水平。2023年中國機器視覺市場規模為10.
8億元，同比增長30.1%，增速同比2023年下降18.1個百分點，其中智慧型相機、工業相機、軟體和板卡都保持了不低於30%的增速，光源也達到了28.
6%的增長幅度，增幅遠高於中國整體自動化市場的增長速度。電子製造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2023年機器視覺產品電子製造行業的市場規模為5.
0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.
3%。電子製造、汽車、製藥和包裝機械佔據了近70%的機器視覺市場份額。
乙個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、 相機（包括ccd相機和coms相機）、影象處理單元（或影象捕獲卡）、影象處理軟體、監視器、通訊 / 輸入輸出單元等。
7樓：施努卡機器視覺
可以從影象處理入手，先了解下影象處理最基本的操作，比如**的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
8樓：厙玟葷韶容
建議你最好做一段時間的機器視覺業務，這樣你就對機器視覺有個比較全面的認識。也知道該從**下手了。機器視覺是個新行業，你只有走進來才能發現自己缺什麼。
9樓：淋漓盡致的
計算機視覺（computer vision）又稱為機器視覺（machine vision），顧名思義是一門「教」會計算機如何去「看」世界的學科。在機器學習大熱的前景之下，計算機視覺與自然語言處理（natural language process， nlp）及語音識別（speech recognition）並列為機器學習方向的三大熱點方向。而計算機視覺也由諸如梯度方向直方圖（histogram of gradient， hog）以及尺度不變特徵變換（scale-invariant feature transform， sift）等傳統的手辦特徵（hand-crafted feature）與淺層模型的組合逐漸轉向了以卷積神經網路（convolutional neural network， cnn）為代表的深度學習模型。
傳統的計算機視覺對待問題的解決方案基本上都是遵循： 影象預處理 → 提取特徵 → 建立模型（分類器/回歸器） → 輸出 的流程。 而在深度學習中，大多問題都會採用端到端（end to end）的解決思路，即從輸入到輸出一氣呵成。
本次計算機視覺的入門系列，將會從淺層學習入手，由淺入深過渡到深度學習方面。
機器視覺技術能自學嗎？
10樓：
機器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算機學科的乙個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬體等方面的技術，涉及到計算機、影象處理、模式識別、人工智慧、訊號處理、光機電一體化等多個領域。影象處理和模式識別等技術的快速發展，也大大地推動了機器視覺的發展。
這是乙個新興的發展行業，對於企業批量生產，提高效率，降低成本有著不可估量的價值，機器視覺系統是由軟硬體構成，人為地賦予其對應的實際執行價值，除了軟體部分的**程式設計，還需要對機器十分深入的了解，以找到需要實現效果對應的解決方案，自學的話不太建議，需要跟著專業的技術團隊進行多次實戰磨礪，積累經驗，具備應急能力，並非短期可以實現。
11樓：圖牛視像
可以自學，但是都是理論知識是不夠的。
真正的專家都是理論加實踐雙管齊下，缺一不可
建議對機器視覺有興趣的話，一定要到公司去做專案，邊做邊學，這樣是最快的。
12樓：施努卡機器視覺
我們來說說機器視覺到底難不難學，說實在的機器視覺其實並不難，但是要求你有一定的基礎。需要你認識到機器視覺是什麼技術，c語言或c＋＋有了解，就可以了。其實也不需要你要有大量的知識。
但是在你學習的過程中，你就需要有一定的耐心和努力了。因為這裡面要學習的東西是非常多的。不管你是大專生也好，本科生也好，後期只要你努力了，你就能夠很快進入到機器視覺這一行裡。
簡單點說，你需要的是，c＋＋基礎（不需要很厲害，但是要懂點點），數字影象處理了解一遍，知道各個演算法的作用以及了解大致原理，學會一下qt，然後就算入門了，後面就是靠自己不斷的學習和積累的了。
零基礎初學者怎麼學習視覺識別？
13樓：
從數字圖象處理學起。為什麼要學這個？很難的。
如何學習機器視覺
14樓：詹塵那文翰
從影象處理入手，先了解影象處理最基本的操作，如**的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
理論實踐結合。
機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適於人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重複性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
2023年，中國機器視覺市場步入後增長調整期。相較2023年的高速增長，雖然增長率有所下降，但仍保持很高的水平。2023年中國機器視覺市場規模為10.
8億元，同比增長30.1%，增速同比2023年下降18.1個百分點，其中智慧型相機、工業相機、軟體和板卡都保持了不低於30%的增速，光源也達到了28.
6%的增長幅度，增幅遠高於中國整體自動化市場的增長速度。電子製造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2023年機器視覺產品電子製造行業的市場規模為5.
0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.
3%。電子製造、汽車、製藥和包裝機械佔據了近70%的機器視覺市場份額。
乙個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、
相機（包括ccd相機和coms相機）、影象處理單元（或影象捕獲卡）、影象處理軟體、監視器、通訊
/輸入輸出單元等。
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