機(jī)器視覺(jué)是一種技術(shù)，它讓計(jì)算機(jī)通過(guò)圖像、圖形、傳感器等信息來(lái)感知和理解周?chē)h(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理、檢測(cè)、測(cè)量、判斷等功能。機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用非常廣泛，主要可以歸納為以下幾個(gè)方面：

檢查

外觀及缺陷檢測(cè)，主要利用模板匹配技術(shù)。

常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景包括產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、表面缺陷檢測(cè)等。

識(shí)別

生物特征識(shí)別（人臉、語(yǔ)音、指紋、虹膜）。

目標(biāo)識(shí)別（車(chē)牌識(shí)別、射頻識(shí)別等）。

條碼識(shí)別（一維碼、二維碼）。

字符識(shí)別、紋理識(shí)別等。

識(shí)別的最終目的是為了分類(lèi)，通常需要利用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

測(cè)量

幾何尺寸測(cè)量（長(zhǎng)、寬、高、周長(zhǎng)、面積、體積等）。

圓或橢圓的測(cè)量（圓心、半徑、輪廓、角度、尺寸等）。

測(cè)量前需要進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，以確保測(cè)量的準(zhǔn)確性。

定位

工裝定位移位、裝配、碼垛機(jī)器人等。

定位技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化中應(yīng)用廣泛，如機(jī)器人導(dǎo)航、工件定位等。

學(xué)習(xí)機(jī)器視覺(jué)需要的知識(shí)

視覺(jué)成像部分

光源：掌握光學(xué)知識(shí)，了解不同的打光方式對(duì)成像的影響。

鏡頭：了解鏡頭的倍率、焦距、視野等參數(shù)，選擇合適的鏡頭。

工業(yè)相機(jī)：掌握光電知識(shí)，了解相機(jī)傳感器的區(qū)別，如CCD和CMOS的區(qū)別，以及圖像成像的基本知識(shí)，如清晰度、動(dòng)態(tài)范圍、視場(chǎng)角等。

圖像處理部分

編程語(yǔ)言：掌握一門(mén)編程語(yǔ)言，如Python、C++等，這是實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺(jué)的基礎(chǔ)。

框架和庫(kù)：學(xué)習(xí)和使用相關(guān)的框架和庫(kù)，如OpenCV、TensorFlow等。

圖像處理算法：了解圖像處理的基本概念和算法，如濾波、邊緣檢測(cè)、特征提取等。

開(kāi)源算法：熟悉常用的開(kāi)源算法，如OpenCV，以及商用算法如Halcon、VisionPro等。

運(yùn)動(dòng)控制部分

運(yùn)動(dòng)控制卡：了解常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)控制卡，如固高，以及更高級(jí)的PLC。

精度矯正：掌握精度矯正的技術(shù)，因?yàn)樵S多應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)精度要求非常高。

理論基礎(chǔ)

圖像處理：掌握?qǐng)D像處理的基本概念，如《機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用》這本書(shū)值得一看。

機(jī)器學(xué)習(xí)：了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和技術(shù)，這是未來(lái)機(jī)器視覺(jué)的主要發(fā)展方向之一。

學(xué)習(xí)機(jī)器視覺(jué)需要綜合掌握光學(xué)、電子、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)。通過(guò)理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐項(xiàng)目的結(jié)合，逐步掌握從成像到圖像處理再到運(yùn)動(dòng)控制的全過(guò)程，才能在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域取得扎實(shí)的進(jìn)展。