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
梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司_
2023-03-23 广告
1、图形采集：了解镜头、光源、相机（CCD）的选项，以及打光技术、因为良好的图像采集是后续工作的基础。
2、图像处理：掌握图像处理技术、包括图像压缩、增强和复原，以及图像匹配、描述和识别等。
3、算法：学习基础的机器视觉算法，如图像增强、图像匹配、图像分割、图像分类、图像识别等，随着知识和经验的提升，需要学习机器学习处理图像特征，包括传统的机器学习算法如决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等，以及深度学习处理图像特征，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等。
4、软件工具：熟悉并掌握常见的机器视觉软件工具，如Halcon和OpenCV等。
5、实践经验：机器视觉是一项实践性很强的技术，需要积累实践经验，通过实际项目提高自己的技能和经验。在校期间，可以多参加实训课程。机器人控制/机器人操作系统教学实验平台就是一款综合型实验设备，满足机器视觉、机器语言、机器人控制、机器人操作系统、智能边缘计算等课程的实验和实训。
6、项目管理：机器视觉项目涉及多个环节和技术领域，因此需要具备项目管理和团队协作的能力。
7、行业知识：了解所服务行业的特性和需求，以便更好满足客户需求。
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；
