详解机械视觉需要掌握的相关知识

要回覆这个问题，我们可以剖析一下机械视觉系统，来逐个剖析。

一套Z简单的机械视觉系统包括：

• 视觉成像部分

• 图像处理部分

• 运动控制部分
  

视觉成像部分

视觉成像又包括几个典范组件： 光源，镜头，工业相机。

光源和镜头都需要我们掌握光学知识，差别的打光方法，可以让相机对物体爆发 差别的成像；而镜头的倍率，焦距，视野等的选择差别直接决定了成像的逼真度。关于一名机械视觉工程师来说，掌握如何选择镜头，如何选择光源，如何确定打光方法是Z基本的技术。

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，动态规模，视场角等等，这样我们才华凭据需求和场景选择正确的相机，Z快速的掌握这些知识的要领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。

图像处理部分

图像处理我们一般理解是在PC机械上进行的，实际上在工业领域，大部分接纳工控机，因为它稳定，加上有本钱优势。

近些年的生长，嵌入式硬件也在蓬勃生长，许多工厂关于小的需求好比控制几百台仪表盘的开关和状态监控， 可以利用树莓派等开源硬件实现。

关于入门者来说，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，大部分应用层接纳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，典范的开源算法有opencv，商用的有halcon，visionpro等，建议Z开始可以先以halcon入门；如果在算法层面想进一步深入，可以研究一下机械学习，这可能是未来的主要偏向。

关于理论方面，更多的是掌握图像处理的基本看法，这本书《机械视觉算法与应用》，值得一看。

运动控制部分

典范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，因为许多场景和需求对精度的要求是很是高的。

除了以上三点，整体计划的搭建能力是至关重要的， 因为计划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。

而整体计划的搭建能力取决于：

• 对生产工艺的深度理解

• 对全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，才华给出一套好的计划。

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