如何學習機械人視覺處理以及機器視覺需要學習什麼

機械人視覺識別是人工智慧非常重要的應用。

例如，車牌資訊的智慧型識別。

未來，發展空間會越來越大，越來越受歡迎。

為了幫助國家人工智慧產業發展崩潰。

卓越就業最近開發了與機械人智慧型汽車論證學科相關的課程。

你不需要租乙個團帆來打基礎，你畢業後就可以找到工作。

機器視覺需要學習以下部分：

1、影象基礎知識; （主要是了解一些基本的專業概念）。

2、光學成像知識; （光源和透鏡知識：機器透鏡和光源的分類和選擇，照明方法）。

3、學習程式語言; （最基本的技能）。

4、演算法工具的學習; （例如，HALCON 數字影象處理。 HALCON演算法工具可以解決機器視覺領域的很多專案，薪資待遇會更高。 ）

什麼是機器視覺：

機器視覺是一種綜合性技術，包括影象處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、感測器、模擬和數字**技術、計算機軟硬體技術（影象增強和分析演算法、影象卡、IO卡等）。 典型的機器視覺應用系統包括影象採集、光源系統、影象數位化模組、數字影象處理模組、智慧型判斷決策模組和機械控制執行模組。

機器視覺系統最基本的特點是提高生產的靈活性和自動化程度。 在一些不適合人工工作或人工視覺難以滿足要求的危險工作環境中，機器視覺常被用來代替人工視覺。 同時，在大規模重複工業生產過程中，採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。

主要學習以下部分：

1、影象基礎知識; （主要是了解一些基本的專業概念） 2.光學成像知識;（光源和透鏡知識：機器透鏡和光源的分類和選擇，照明方法）。

3、學習程式語言; （最基本的技能）。

4、演算法工具的學習;

機器視覺。 新手學會了如何隱藏舊的方式。

1、機器視覺涵蓋的方向很廣，在學習機器視覺之前，應該了解自己未來想從事的方向，然後學習和補充不同崗位的崗位職責要求。

2.了解機器視覺的基本概念，因為從大環境理解會非常有利於其他零散知識的整合，更容易接受。

3.在確定了自己在機器視覺領域的職業方向和向上意識後，可以將其分為硬體或軟體方向，以確認學習目標。

4.知道了學習的方向後，就需要知道如何使用它。

機器視覺是人工智慧的乙個分支，發展迅速。 簡單來說，就是機器視覺。

機器視覺系統是用機器代替人眼進行各種測量和判斷。 它是電腦科學的乙個重要分支，它整合了光學、機械、電子、計算機軟硬體等技術，涉及計算機和影象處理。

模式識別、人工智慧、訊號處理、光機電一體化。

和其他領域。 影象處理和模式識別技術的快速發展也極大地推動了機器視覺的發展，一套完整的機器視覺系統的主要工作過程如下： 1、工件定位檢測器檢測物體已移動到靠近攝像系統的視場中心，並向影象採集部分傳送觸發脈衝。

2、影象採集部分根據預設的程式和延時分別向相機和照明系統傳送啟動脈衝。 3.相機停止當前掃瞄並重新開始新的幀掃瞄，或者相機在啟動脈衝到達之前處於等待狀態，在開始脈衝到達後開始幀掃瞄。 4.在相機開始新幀掃瞄之前開啟機制，可以提前設定時間。

5.另乙個啟動脈衝開啟照明，燈的開啟時間應與相機的時間相匹配。 6.相機後，正式開始掃瞄並輸出一幀影象。 7.影象採集部分接收模擬**訊號並通過d進行數位化處理，或在相機數位化後直接接收數字**資料。

8.影象採集部分將數字影象儲存在處理器或計算機的儲存器中。 9.處理器對影象進行處理、分析和識別，以獲得測量結果或邏輯控制值。 10、加工結果控制流水線的動作，進行定位，糾正運動的誤差等。

從上面的工作流程可以看出，機器視覺是乙個相對複雜的系統。 由於系統監控的物體大多是運動物體，因此系統與運動物體的匹配和協調尤為重要，因此嚴格要求系統各部分的動作時間和處理速度。 在一些應用領域，如機械人和飛行物體引導，對整個系統或系統的一部分的重量、體積和功耗有嚴格的要求。

在了解了機器視覺的上述原理和流程後，我建議：1）人類和動物視覺系統的原理 2）相機技術和原理 3）影象識別。

和處理技術 4） 計算機技術 5） 人工智慧。

首先，了解機器視覺的基本知識，例如基本空間猜測的概念及其用途。 然後確定自己想學習的機器視覺領域和方向，比如：硬體方向還是軟體方向？

雖然機器視覺（MV Machine Vision）和計算機視覺（CV Computer Vision）的核心演算法都是影象識別演算法，基本相同，但從實際專案的角度來看，它們有所不同。

CV專案一般面對複雜的影象採集環境，而光線的強度、鏡頭與物體的距離等，都會導致拍攝的影象質量可能不是很高。 因此，一般CV更多的是判斷目標的存在與否或基本的輪廓匹配，一般不涉及高精度測量定位的問題。 MV專案一般用於工業領域，一般用於物體輪廓尺寸的高精度測量或物體姿態的精確定位，因此MV專案的攝像機、鏡頭、光源都是專門為專案選擇的，有時為了防止環境光干擾，建造區域性暗房是正常的。 另外，受條件限制，CV平時的識別率不會太高，比如人臉識別達到98%（有人吹噓自己演算法的人臉識別率在網路上已經達到了上面，這只能是呵呵，基於標準的相簿識別率當然是高的， 在實際應用中不可能結合實際複雜的環境因素），但MV識別率無限接近100%是正常的。

簡單來說，MV是一套追求確定性和工業用途特殊定製的軟硬體系統。

機器視覺專案是乙個機電一體化專案，它不湮滅能量，只專注於視覺演算法。 機器視覺專案的基本流程包括：

a、從初步選型開始，根據專案要求對相機、鏡頭、光源進行理論平衡計算;

灣。之後，對識別出的物體進行簡單的初步測試，確認所選硬體能夠採集到滿意的影象（這一步採集到的影象質量基本可以用人眼來判斷，無需演算法幫助即可使用演算法）;

三.然後開始購買相應的硬體搭建專案的開發平台，開始結合實際工況和被測物件編寫識別演算法，編寫與整個專案其他環節的通訊介面;

d.最後，最終如何使用機器視覺識別效果，還需要現場除錯和改進。這是在實驗室的理想環境中開發硬體和軟體系統的關鍵步驟，因為實驗室可能會出現問題。 例如，整個裝置的振動導致攝像機振動，導致影象模糊，工廠內其他裝置的光源投射到專案中，導致異常的垂直和正常光影。

識別效果的好壞不僅取決於演算法的質量，而且視覺硬體的選擇和現場除錯也很重要。 特別是在一些對識別精度要求較高的專案中，如果視覺硬體獲得的影象質量不夠好，雖然後面的演算法可以修正，但相當於讓計算機“猜測”尺寸邊界，這是不靠譜的。

我學習了機器視覺，並從事了這份工作。

2.目前，機器視覺較為成熟的應用主要集中在定位、尺寸測量、OCR OCV、特徵存在等領域，對於外觀缺陷檢測，檢測需求很大，但仍難以實現批量或預備檢測應用（主要是由於缺陷特性的差異， 例如劃痕，以及產品的多樣性和複雜性）。

3.視覺市場需求尚未飽和，還有很大的空間。 一方面是勞動力成本的增加，需要提高勞動強度，另一方面是與工業增加值有很大的關係。

4.視覺行業人才匱乏，目前學校本科和菸酒省的專業或課程很少（大部分研究生都是一些影象處理的可能性，現在有一些老師做視覺方向的研究和應用），不想要PLC等工控產品， 而大學自動化專業基本都有這門課。所以，目前從事這個行業的人大多是“中途修士”，要麼是自學成才，所以人員水平也是參差不齊的。

我在機器視覺領域工作了 3 年。 從我自己的角度來看，找到乙個願意接受白級的員工是最可靠的。 我試著自學halcon，因為我目前的工作用的是其他的視覺軟體，雖然很相似，但總的來說，我無法深入理解技能，而且只是在初級水平。

我用於工作的視覺軟體，大約一年左右，已經非常熟練了。 畢竟，它每天都在使用。

其他鏡頭、光學器件、相機和其他硬體需要更多的接觸和更多的經驗。

主要學習以下部分：

1、影象基礎知識; （主要是了解一些基本的專業概念） 2.光學成像知識;（光源和透鏡知識：機器透鏡和光源的分類和選擇，照明方法）。

3、學習程式語言; （最基本的技能）。

4、演算法工具的學習;

在與大家溝通的過程中，我發現了乙個問題，我一直想說出來。 但通常真相並不那麼令人愉快，所以總是有一些猶豫。 但仔細想想，既然大家的目的只是討論問題、交流意見，說出來應該無妨。

問題是：我發現，我在中國從事這個行業（機器視覺）的朋友，有80%的人都走錯了路。

這種感覺來自人們在論壇上提出的問題。 因為。 在論壇上看到很多朋友問的問題，真是太荒謬了。

荒謬並不意味著提出的問題過於簡單和幼稚，而是提出的問題看起來像是從書本上複製出來的，在實際情況中沒有遇到。 換句話說，論壇中的大多數人只是在紙上談兵，很少有人真正開發自己的視覺系統。 我之所以這樣說，是因為作為開發人員的人永遠無法提出一些奇怪的問題。

更深入一點，似乎中國的朋友只喜歡啃書，不願意（或者可能懶得）這樣做。

國內外機器視覺的發展是不同的。 在我個人看來，只有先了解雙方的差異，才能解釋如何開始學習。 國外機器視覺發展到今天，已經從“一攬子到一到一站”的工序發展到乙個精細分工的階段。

由於空間問題。 這個行業是如何從“一攬子到最後”發展到詳細分工的，我就不多說了。

總之，國外機器視覺發展到今天可以清楚地分為三個部分：

1.底層開發部分。

2.二次開發部分。

3.最終用途部分。

所以在國外，從事這個行業的人，現在可以簡單明瞭地分為三類人：

1. 從事底層開發的人（從事底層開發的人）。 2.從事二次開發的人（從事二次工作的人）。

3. 使用和操作機器視覺系統的人員（從事最終用途工作的人員）。

1、單目視覺不能準確獲取深度資訊，即只能獲取平面資訊。 無法獲得立體資訊。 深度資訊不一定是指目標和相機之間的距離，也可以反映其他資訊，例如物體的相對位置。

2.獲取資訊，如果是避開障礙物，主要是指輪廓，寬度、高度、寬度可能更重要，準備碼凳，因為只要前面有東西，就需要繞行，繞多遠，只需要有乙個輪廓，其他資訊就不需要了。

3.看需求，比如影象增強、灰度、濾波、二值化等，都屬於預處理，如果影象效果好，就不需要了。 邊緣搜尋、圖案匹配、幾何匹配、圓形、線性脫模、顆粒分析、字元識別、顏色識別等，都是特徵提取類，不是全部都會用到，選擇需要用到的仿旅。

4.校準，如果只是為了處理資料，可以不校準，這樣資料只有畫素; 畫素可能不容易被人們理解，因此需要將它們轉換為世界坐標，以便人們可以了解它們有多遠。