基礎知識

視覺成像部分：包括光源、鏡頭、工業(yè)相機的選擇和使用。

圖像處理部分：掌握圖像成像的基本知識，如清晰度，動態(tài)范圍，視場角等。

專業(yè)知識

光學成像部分知識：光源和鏡頭方面的知識，包括機鏡頭和光源的分類選型、打光方式。

編程語言的學習：如Python，掌握基礎語法、常用庫和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。

算法工具的學習：如Halcon數(shù)字圖像處理。

技能要求

編程技能：掌握Python編程語言的基礎語法、常用庫和工具。

數(shù)學基礎：線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計、優(yōu)化算法等。

實踐經驗

參與項目：通過實際項目的經驗積累，提升實戰(zhàn)能力。

閱讀經典案例：了解實際應用中的算法和流程，提高對機器視覺的理解和應用能力。

深入學習

機器學習算法：包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等。

深度學習算法：包括卷積神經網絡CNN、循環(huán)神經網絡RNN等。

特定工具的學習

Halcon機器視覺編程：了解圖像處理與分析的基本原理和常用算法，掌握至少一種編程語言以及基本的編程思想和語法。

通過上述內容的學習和實踐，可以為深入研究和應用機器視覺技術打下堅實的基礎。