機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)采用攝像頭將檢測到的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳輸?shù)綄Ｓ脠D像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度，顏色等信息，轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，這些圖像處理系統(tǒng)信號(hào)執(zhí)行各種操作，以提取目標(biāo)的特征，如面積，數(shù)量，位置，長度，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的允許性和其他條件，包括大小，輸出結(jié)果，角度，數(shù)量，通過／失敗，存在／不存在等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別。

如果你以前沒有接觸過機(jī)器視覺，而你想要學(xué)習(xí)機(jī)器視覺，那么你可能就會(huì)有第一個(gè)疑惑：機(jī)器視覺到底好不好學(xué)？想要學(xué)會(huì)機(jī)器視覺必須掌握哪些知識(shí)？要想學(xué)好機(jī)器視覺，需要對機(jī)器視覺的知識(shí)體系有所了解。下面我們就來分享一下各個(gè)部分需要掌握的知識(shí)點(diǎn)。

1、視覺成像部分

視覺成像又包含幾個(gè)典型組件： 光源，鏡頭，CCD工業(yè)相機(jī)。

光源和鏡頭都需要我們掌握光學(xué)知識(shí)，不同的打光方式，可以讓相機(jī)對物體產(chǎn)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。對于一名機(jī)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(yè)相機(jī)需要我們掌握光電知識(shí)，掌握相機(jī)傳感器的區(qū)別，掌握圖像成像的基本知識(shí)如清晰度，動(dòng)態(tài)范圍，視場角等等，這樣我們才能根據(jù)需求和場景選擇正確的相機(jī)，最快速的掌握這些知識(shí)的方法是買一臺(tái)入門級單反來研究透這些成像參數(shù)和成像的關(guān)系。

2、圖像處理部分

圖像處理我們一般理解是在PC機(jī)器上進(jìn)行的，實(shí)際上在工業(yè)領(lǐng)域，大部分采用工控機(jī)，因?yàn)樗€(wěn)定，加上有成本優(yōu)勢。近些年的發(fā)展，嵌入式硬件也在蓬勃發(fā)展，很多工廠對于小的需求比如控制幾百臺(tái)儀表盤的開關(guān)和狀態(tài)監(jiān)控，完全可以利用樹莓派等開源硬件實(shí)現(xiàn)。對于入門者來說，可以優(yōu)先掌握PC平臺(tái)，X86平臺(tái)的開發(fā)，在熟悉之后可以延展到嵌入式平臺(tái)。在軟件部分，大部分應(yīng)用層采用C#，.net，QT，C++來實(shí)現(xiàn)，因此掌握這其中的一門編程語言是必備的；而在圖像算法層面，典型的開源算法有opencv，商用的有halcon，visionpro等，建議最開始可以先以halcon入門；如果在算法層面想進(jìn)一步深入，可以研究一下機(jī)器學(xué)習(xí)，這可能是未來的主要方向。對于理論方面，更多的是掌握圖像處理的基本概念，這本書《機(jī)器視覺算法與應(yīng)用》，值得一看。

3、運(yùn)動(dòng)控制部分

典型的運(yùn)動(dòng)控制卡如固高，可以入手研究一下。更為高級一點(diǎn)的PLC，也可以玩起來，這部分的難點(diǎn)在于，精度的矯正，因?yàn)楹芏鄨鼍昂托枨髮鹊囊笫欠浅８叩摹３艘陨先c(diǎn)，整體方案的搭建能力是至關(guān)重要的， 因?yàn)榉桨感枰堰@些部分都串起來，并且能夠和現(xiàn)實(shí)場景聯(lián)系起來，滿足實(shí)際的生產(chǎn)自動(dòng)化需求。

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