1樓：
學機器視覺的話，可以自學，加入一些群。如果要參加培訓班的話，不要去深圳聯為。
2樓：匿名使用者
你要學到什麼程度？是想只需要應用就可以呢？還是需要去研究高階演算法？如果是應用呢，我覺得大專以上就可以了，如果你要研究演算法呢，估計中國現在的研究生都沒幾個有這能力的。
前者，很多公司都可以學到經驗，後者，估計只能在學校裡學的比較多，或者一些大型公司，專門有演算法的才能學到。因為一般的公司也不會有自己的演算法庫，都是呼叫別人的演算法，如halcon、visionpro、ni vision等。
3樓：匿名使用者
這得看你有沒有基礎了，不過機器視覺主要是資訊採集 和處理。最好有點數字影象處理能力的學最好了 ，此外還要看你的學習側重點 有些東西會用比深入研究的要好學的多
4樓：匿名使用者
看你自己的基礎，還有腦子夠不夠靈活了。因為學這個的話，有一點偏軟體方面的。還有看你後期要學到什麼程度，如果以後只是想往應用方向去發展的話，就稍簡單一些，有點c或c++就可以去慢慢研究，慢慢學了，如果是演算法方面就比較難了，基本需要研究生以上的學歷。
如果你是想要到培訓機構學習的話，可以了解一下犀靈機械人這邊。老師不錯，環境也好，課程結合機械人例項講解。能學到的東西很多。
5樓：
機器視覺的涵蓋面非常廣泛，充底層開發，到二次開發及最終使用部分，要確定自己的身份再來有的放矢
6樓：巧燕
美國dalsa是世界上唯一的公司擁有並製造所有視覺影象核心技術和產品, 影象感應晶元ccd，coms, 採集卡, 處理及機器視覺系統方案。
天津信煕緣科技****是中國東北大區的**商，可以跟該公司聯絡諮詢。
nasa與teledyne dalsa是長期的合作夥伴；
google earth上用的航拍**，有用到t-dalsa的高畫質晰度大麵陣晶元 ；
dalsa是美國四大聯賽轉播相機**商。
您可以聯絡天津信熙緣科技****進行學習。
機器視覺技術能自學嗎？
7樓：
機器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算機學科的乙個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬體等方面的技術，涉及到計算機、影象處理、模式識別、人工智慧、訊號處理、光機電一體化等多個領域。影象處理和模式識別等技術的快速發展，也大大地推動了機器視覺的發展。
這是乙個新興的發展行業，對於企業批量生產，提高效率，降低成本有著不可估量的價值，機器視覺系統是由軟硬體構成，人為地賦予其對應的實際執行價值，除了軟體部分的**程式設計，還需要對機器十分深入的了解，以找到需要實現效果對應的解決方案，自學的話不太建議，需要跟著專業的技術團隊進行多次實戰磨礪，積累經驗，具備應急能力，並非短期可以實現。
8樓：圖牛視像
可以自學，但是都是理論知識是不夠的。
真正的專家都是理論加實踐雙管齊下，缺一不可
建議對機器視覺有興趣的話，一定要到公司去做專案，邊做邊學，這樣是最快的。
9樓：施努卡機器視覺
我們來說說機器視覺到底難不難學，說實在的機器視覺其實並不難，但是要求你有一定的基礎。需要你認識到機器視覺是什麼技術，c語言或c＋＋有了解，就可以了。其實也不需要你要有大量的知識。
但是在你學習的過程中，你就需要有一定的耐心和努力了。因為這裡面要學習的東西是非常多的。不管你是大專生也好，本科生也好，後期只要你努力了，你就能夠很快進入到機器視覺這一行裡。
簡單點說，你需要的是，c＋＋基礎（不需要很厲害，但是要懂點點），數字影象處理了解一遍，知道各個演算法的作用以及了解大致原理，學會一下qt，然後就算入門了，後面就是靠自己不斷的學習和積累的了。
怎麼樣才能踏入機器視覺這個行業
10樓：雜思記
學習機器視覺專業，就從事這份工作。
1.目前機器視覺在國內更多是的工業自動化的應用，另乙個用的還比較多一些的是醫療裝置。
2.機器視覺目前比較成熟的應用還主要集中在定位、尺寸測量、ocr/ocv、特徵有無等領域，至於外觀缺陷檢測是乙個有很大檢測需求，但是還很難做到批量或者準備的檢測應用（主要還是缺陷的特徵的差異性如劃痕、以及產品的多樣性複雜性造成的）。
3.視覺的市場需求目前尚未飽和，還有很大的空間。一方面是人力成本的提高，改善勞動強度的需求，另一方面於產業增值有很大的關係，比如一般的工業自動化裝置增加上視覺部分一般而言立馬顯得「高階大氣上檔次」了，正如當年的plc等東東剛用起來的一樣的效果。
4.視覺行業人才比較缺，當前學校本科和菸酒省很少有這個專業或者課程（研究生大多是一些影象處理的可能，現在也有一些老師做視覺方向的研究於應用了），不想plc等工控產品大學自動化專業基本都有該課程。所以目前從事這個行業的大多數人都屬於「半路出家」，要麼自學成才，所以人員水平也是參差不齊。
11樓：匿名使用者
考個研究生，跟個靠譜的影象方向的老師
12樓：匿名使用者
我從事機器視覺3年了。從自身來說，找一家願意接受小白級的員工最靠譜。自學的話不大靠譜，我嘗試自學halcon，因為現在的工作使用的是其他視覺軟體，雖然大同小異，但總的來說,無法深入理解其中的使用技巧，僅僅停留在初級層面。
而我工作使用的視覺軟體，一年左右，已經很熟練了。畢竟每天都在使用。
其它鏡頭、光學、相機等硬體，更需要多接觸多積累經驗
13樓：60_國慶
看你是要，做那個方向咯；是做演算法，還是說做專案，業務；反正放低身段，先人行。
14樓：施努卡機器視覺
建議先看入門書籍，然後實操demo小專案，快速發展用labview、halcon、visionpro、visionmax，長期發展要用c++、opencv、qt、ubuntu，個人認為免費與處理速度等綜合原因。
個人認為會簡單使用組合光源（條或環等），相機（線或面），鏡頭（焦距或畫素選型等）做完小專案就算進入mv行業了
15樓：巧燕
機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，它是計算機學科的乙個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬體等方面技術，涉及到計算機、影象處理、模式識別、人工智慧、訊號處理、光機電一體化等多個領域。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即影象攝取裝置，分cmos和ccd兩種）將被攝取目標轉換成影象訊號（黑白或彩色），傳送給專門的影象處理系統，根據畫素分布和亮度、顏色等資訊，轉變成數位化訊號；影象系統對這些訊號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的裝置動作。是用於生產、裝配或包裝的有價值的機制。
它在檢測缺陷和防止缺陷產品被配送到消費者的功能方面具有不可估量的價值。
16樓：匿名使用者
如果你是0基礎，自學的話，週期會很長！而且沒有人帶入門的話可以說是門檻會很高！所以推薦你可以選一些比較靠譜的機構去學習一下，學完後還能幫著推薦就業。
因為很多企業入職都是有門檻的，如果你一開始不是這方面或是相關專業的話，面試的機會都沒有！
犀靈機械人機器視覺課程不錯的，學制約4個月，學完後推薦就業。他們這邊有500多家企業合作。是個不錯的正規機器視覺培訓中心。
17樓：厲害了我的哥
+3就可以了
我的答案怎麼樣？
如何學習機器視覺？
18樓：月下小軒窗
從影象處理入手，先了解影象處理最基本的操作，如**的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
理論實踐結合。
機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適於人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重複性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
2023年，中國機器視覺市場步入後增長調整期。相較2023年的高速增長，雖然增長率有所下降，但仍保持很高的水平。2023年中國機器視覺市場規模為10.
8億元，同比增長30.1%，增速同比2023年下降18.1個百分點，其中智慧型相機、工業相機、軟體和板卡都保持了不低於30%的增速，光源也達到了28.
6%的增長幅度，增幅遠高於中國整體自動化市場的增長速度。電子製造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2023年機器視覺產品電子製造行業的市場規模為5.
0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.
3%。電子製造、汽車、製藥和包裝機械佔據了近70%的機器視覺市場份額。
乙個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、 相機（包括ccd相機和coms相機）、影象處理單元（或影象捕獲卡）、影象處理軟體、監視器、通訊 / 輸入輸出單元等。
19樓：施努卡機器視覺
可以從影象處理入手，先了解下影象處理最基本的操作，比如**的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
20樓：厙玟葷韶容
建議你最好做一段時間的機器視覺業務，這樣你就對機器視覺有個比較全面的認識。也知道該從**下手了。機器視覺是個新行業，你只有走進來才能發現自己缺什麼。
21樓：淋漓盡致的
計算機視覺（computer vision）又稱為機器視覺（machine vision），顧名思義是一門「教」會計算機如何去「看」世界的學科。在機器學習大熱的前景之下，計算機視覺與自然語言處理（natural language process， nlp）及語音識別（speech recognition）並列為機器學習方向的三大熱點方向。而計算機視覺也由諸如梯度方向直方圖（histogram of gradient， hog）以及尺度不變特徵變換（scale-invariant feature transform， sift）等傳統的手辦特徵（hand-crafted feature）與淺層模型的組合逐漸轉向了以卷積神經網路（convolutional neural network， cnn）為代表的深度學習模型。
傳統的計算機視覺對待問題的解決方案基本上都是遵循： 影象預處理 → 提取特徵 → 建立模型（分類器/回歸器） → 輸出 的流程。 而在深度學習中，大多問題都會採用端到端（end to end）的解決思路，即從輸入到輸出一氣呵成。
本次計算機視覺的入門系列，將會從淺層學習入手，由淺入深過渡到深度學習方面。
如何學習機器視覺
22樓：詹塵那文翰
從影象處理入手，先了解影象處理最基本的操作，如**的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
理論實踐結合。
機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適於人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重複性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
2023年，中國機器視覺市場步入後增長調整期。相較2023年的高速增長，雖然增長率有所下降，但仍保持很高的水平。2023年中國機器視覺市場規模為10.
8億元，同比增長30.1%，增速同比2023年下降18.1個百分點，其中智慧型相機、工業相機、軟體和板卡都保持了不低於30%的增速，光源也達到了28.
6%的增長幅度，增幅遠高於中國整體自動化市場的增長速度。電子製造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2023年機器視覺產品電子製造行業的市場規模為5.
0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.
3%。電子製造、汽車、製藥和包裝機械佔據了近70%的機器視覺市場份額。
乙個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、
相機（包括ccd相機和coms相機）、影象處理單元（或影象捕獲卡）、影象處理軟體、監視器、通訊
/輸入輸出單元等。
什麼是機器視覺，什麼是機器視覺技術
機器視覺是使用光學器件進行非接觸感知，自動獲取和解釋乙個真實場景的影象，以獲取資訊。機器視覺系統就是通過影象感測器將被攝取目標轉換為影象訊號，傳送給專用的影象數位化器，根據影象的畫素分布和亮度 顏色等資訊，將影象訊號轉化為數碼訊號 影象處理系統對獲取的數碼訊號進行一系列的運算，抽取目標特徵，進而根據...
機器視覺系統是什麼，什麼是機器視覺系統？
機器視覺技術是電腦科學的乙個重要分支，它涉及到計算機 影象處理 模式識別 人工智慧 訊號處理 光學 機械等多個領域。自起步發展至現在，已經有三十多年的歷史。其功能及應用範圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣。其中特別是ccd工業攝像機 智慧型相機 影象處理和模式識別等技術的快速發展，極大地推動了機器...
人的視覺原理，機器視覺的工作原理
人的眼睛就像一台小型照相機，前面有角膜 晶體等結構，好比照相機的鏡頭，脈絡膜相當於暗箱，而視網膜相當於底片。自然界的各種物質通過光照反射出明暗不同的光線，這些光線通過角膜 晶狀體 玻璃體這些透明物質屈折後的光在視網膜感覺層結成清晰的像，然後由視路將像的資訊傳到大腦的視覺分析系統，從而產生視覺。外腺狀...