机器视觉需要学什么
机器视觉需要学这几部分：1、图像基础知识；（主要是了解一些基本的专业概念）2、光学成像部分知识；（光源和镜头方面的知识：机镜头和光源的分类选型、打光方式）3、编程语言的学习；（最基础的技能）4、算法工具的学习；（比如：halcon数字图像处理。halcon算法工具可以解决机器视觉领域内的很多项目，而且工资待遇会更高。）机器视觉是什么：机器视觉是一项综合技术，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、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、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就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，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
机器视觉软件有哪些？
机器视觉软件是用于处理和分析图像或视频数据的工具。以下是一些常见的机器视觉软件：
1. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它支持多种编程语言，如C++、Python等，并可在多个平台上使用。
2. TensorFlow：TensorFlow是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的图像处理和机器学习功能。它可以用于构建和训练卷积神经网络（CNN）等模型，用于图像分类、目标检测等任务。
3. PyTorch：PyTorch也是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了易于使用和灵活的接口。PyTorch支持图像处理和机器学习任务，并且在研究界得到广泛应用。
4. MATLAB：MATLAB是一种数值计算环境和编程语言，它提供了丰富的工具箱和函数用于图像处理和计算机视觉任务。MATLAB在学术界和工业界都有广泛应用。
5. Caffe：Caffe是一个专注于卷积神经网络（CNN）的深度学习框架，特别适用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。它具有高效的计算性能和易于使用的接口。
6. scikit-image：scikit-image是一个基于Python的图像处理库，提供了一系列用于图像处理和计算机视觉的函数和工具。它简单易用，并且与其他科学计算库（如NumPy和SciPy）兼容。
这只是一些常见的机器视觉软件，还有许多其他工具和库可供选择，根据您的需求和偏好选择适合您的软件。
机器视觉需要学什么
机器视觉需要学：视觉成像、图像处理和运动控制。一、视觉成像部分视觉成像又包含几个典型组件：光源，镜头，CCD工业相机。光源和镜头都需要我们掌握光学知识，不同的打光方式，可以让相机对物体产生完全不同的成像；而镜头的倍率，焦距，视野等的选择不同直接决定了成像的逼真度。工业相机需要我们掌握光电知识，掌握相机传感器的区别，掌握图像成像的基本知识如清晰度，动态范围，视场角等等，这样我们才能根据需求和场景选择正确的相机，最快速的掌握这些知识的方法是买一台入门级单反来研究透这些成像参数和成像的关系。二、图像处理部分图像处理我们一般理解是在PC机器上进行的，实际上在工业领域，大部分采用工控机，因为它稳定，加上有成本优势。近些年的发展，嵌入式硬件也在蓬勃发展，很多工厂对于小的需求比如控制几百台仪表盘的开关和状态监控，完全可以利用树莓派等开源硬件实现。在软件部分，掌握这其中的一门编程语言是必备的；而在图像算法层面，典型的开源算法有opencv，商用的有halcon，visionpro等，建议最开始可以先以halcon入门；如果在算法层面想进一步深入，可以研究一下机器学习，这可能是未来的主要方向。三、运动控制部分典型的运动控制卡如固高，可以入手研究一下。更为高级一点的PLC，也可以玩起来，这部分的难点在于，精度的矫正，因为很多场景和需求对精度的要求是非常高的。
