成为机器视觉工程师需要掌握哪些知识？

我们知道机器视觉简单讲就是用机器视觉代替人工视觉，并且可以在高重复性行业可以大大提高效率和自动化程度。机器视觉检测系统采用摄像头将检测到的目标转换成图像信号，传输到专用图像处理系统，从而执行出各种操作，达到解放人力的高效技术。

机器视觉需要掌握那些知识？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，我们一一来分析。

1、视觉成像部分

视觉成像又包含几个典型组件：光源，镜头选型，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。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。

在理论方面，还是推荐智通职业培训学院的视觉工程师课程噢，可以全面学习halcon的内容。

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。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。

除了以上几点，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。

所以，成为一名优秀的机器视觉工程师，是需要学习较多知识的，而且实操方面也很重要，一般个人自学的话是比较难达成的，因此，选择一家机器视觉工程师培训机构是有必要的。

智通教育致力于培养机器视觉工程师人才，目前学院开设电工维修、电气自动化PLC编程工程师、工业机器视觉应用工程师、工业机器视觉集成工程师、智能制造全能工程师等智能制造行业课程。爱学热线：0769-8707-8088；享学网址：http://www.xue5156.com/