機器視覺是一種技術，它讓計算機通過圖像、圖形、傳感器等信息來感知和理解周圍環(huán)境，從而實現(xiàn)自動化處理、檢測、測量、判斷等功能。機器視覺的應用非常廣泛，主要可以歸納為以下幾個方面：

檢查

外觀及缺陷檢測，主要利用模板匹配技術。

常見應用場景包括產(chǎn)品質(zhì)量檢測、表面缺陷檢測等。

識別

生物特征識別（人臉、語音、指紋、虹膜）。

目標識別（車牌識別、射頻識別等）。

條碼識別（一維碼、二維碼）。

字符識別、紋理識別等。

識別的最終目的是為了分類，通常需要利用大數(shù)據(jù)訓練學習，借助深度學習技術。

測量

幾何尺寸測量（長、寬、高、周長、面積、體積等）。

圓或橢圓的測量（圓心、半徑、輪廓、角度、尺寸等）。

測量前需要進行相機標定，以確保測量的準確性。

定位

工裝定位移位、裝配、碼垛機器人等。

定位技術在工業(yè)自動化中應用廣泛，如機器人導航、工件定位等。

學習機器視覺需要的知識

視覺成像部分

光源：掌握光學知識，了解不同的打光方式對成像的影響。

鏡頭：了解鏡頭的倍率、焦距、視野等參數(shù)，選擇合適的鏡頭。

工業(yè)相機：掌握光電知識，了解相機傳感器的區(qū)別，如CCD和CMOS的區(qū)別，以及圖像成像的基本知識，如清晰度、動態(tài)范圍、視場角等。

圖像處理部分

編程語言：掌握一門編程語言，如Python、C++等，這是實現(xiàn)機器視覺的基礎。

框架和庫：學習和使用相關的框架和庫，如OpenCV、TensorFlow等。

圖像處理算法：了解圖像處理的基本概念和算法，如濾波、邊緣檢測、特征提取等。

開源算法：熟悉常用的開源算法，如OpenCV，以及商用算法如Halcon、VisionPro等。

運動控制部分

運動控制卡：了解常見的運動控制卡，如固高，以及更高級的PLC。

精度矯正：掌握精度矯正的技術，因為許多應用場景對精度要求非常高。

理論基礎

圖像處理：掌握圖像處理的基本概念，如《機器視覺算法與應用》這本書值得一看。

機器學習：了解機器學習的基本原理和技術，這是未來機器視覺的主要發(fā)展方向之一。

學習機器視覺需要綜合掌握光學、電子、計算機科學等多個領域的知識。通過理論學習和實踐項目的結(jié)合，逐步掌握從成像到圖像處理再到運動控制的全過程，才能在機器視覺領域取得扎實的進展。