大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器视觉人才培养的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器视觉人才培养的解答，让我们一起看看吧。
学习机器视觉需要掌握哪些知识？
研究生数学在读回答一个。
需要两个模块知识来作为机器视觉的框架，一个是基本理论知识，机器视觉，自动化理论，神经网络，深度学习等，另外一个就是编程能力了，个人在实际项目中halcon，opencv，c++，c#，另外掌握好python也是非常重要的。
同学深大机器视觉硕士毕业，现在就在深圳工作，据她说是人才紧缺中，工资发展前景也是非常棒的，图片是机器视觉岗位要求可供参考
施努卡机器视觉schnoka.cn
要回答这个问题，我们可以分解一下机器视觉系统，来逐个分析。
一套最简单的机器视觉系统包括
1. 视觉成像部分
视觉成像又包含几个典型组件： 光源，镜头，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。对于一名机器视觉工程师来说，掌握如何选择镜头，如何选择光源，如何确定打光方式是最基本的技能。
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。
2. 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。
对于入门者来说，可以优先掌握PC平台，X86平台的开发，在熟悉之后可以延展到嵌入式平台。
在软件部分，大部分应用层采用C#，.net，QT，C++来实现，因此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，visionmax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。
对于理论方面，更多的是掌握图像处理的基本概念，这本书《机器视觉算法与应用》，值得一看。
要回答这个问题，我们可以分解一下机器视觉系统，来逐个分析。
一套最简单的机器视觉系统包括
- 视觉成像部分
- 图像处理部分
- 运动控制部分
1. 视觉成像部分
视觉成像又包含几个典型组件： 光源，镜头，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。对于一名机器视觉工程师来说，掌握如何选择镜头，如何选择光源，如何确定打光方式是最基本的技能。
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。2. 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。
对于入门者来说，可以优先掌握PC平台，X86平台的开发，在熟悉之后可以延展到嵌入式平台。
在软件部分，大部分应用层采用C#，.net，QT，C++来实现，因此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。
对于理论方面，更多的是掌握图像处理的基本概念，这本书《机器视觉算法与应用》，值得一看。
3. 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。
除了以上三点，整体方案的搭建能力是至关重要的， 因为方案需要把这些部分都串起来，并且能够和现实场景联系起来，满足实际的生产自动化需求。
而整体方案的搭建能力取决于
- 对生产工艺的深度理解
- 对所有组成部分之间的衔接，关系有深刻理解
这两点都需要经过多个项目的经验累积，才能给出一套好的方案。关于经验方面可以参考我的其他几篇文章：https://www.jianshu.com/nb/22655126
机器视觉检测发展如火如荼，中小企业该如何突破技术瓶颈？
中小企业要审视自己所拥有的资源，针对企业自身切实的需求，做技术落地方案的决策。我本身是做计算机视觉的，对于经典视觉和深度学习视觉落地都有心得。
1.业内有通用成熟的解决方案。
中小企业采用第三方开放平台，无疑是性价比最高的方式。
2.业内有成熟方案，但企业自身的需求场景较小，且采样数据集独特。
这种场景可以引进少数技术人才。足以以最小的研发成本，得到比第三方大厂更好的视觉检测结果。
3.业内没有成熟方案，仅学术界有理论支撑。
这种情况比较麻烦，也往往面临技术挑战。最难的地方在于，需求场景的评估。
评估往往需要懂最新的技术理论，千万不要听从，整天把市场和用户体验挂嘴上的产品经理瞎忽悠。
首先，目前的需求场景，学术界的理论指标是多少，理论是否有足够的优化空间，以及能否达到工业级场景要求的准确率。
到此，以上就是小编对于机器视觉人才培养的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器视觉人才培养的2点解答对大家有用。
