如何学习机器视觉？
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机器视觉新手的学习方法：
1、机器视觉涵盖的方向非常广泛，学习机器视觉之前应该明白自己以后想从事的方向，然后针对不同岗位对岗位职责的要求进行学习补充。
2、了解机器视觉的基本概念，因为从大范围大环境下去了解会非常利于对其他零散知识的整合，也更容易接纳。
3、确定好自己在机器视觉领域的从业方向后，可以分为硬件或软件方向等确认学习目标。
4、知道自己学习的方向后需要了解如何使用操作。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉
器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。（良） 清楚了以上机器视觉的原理和过程之后，我建议： 1）人类和动物视觉系统的原理 2）摄像机技术与原理 3）图像识别和处理技术 4）计算机技术5）人工智能
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先了解机器视觉的基本概念，有何用途等基础知识。再确定好自己想要学习的机器视觉领域和方向，例如：硬件or软件方向？确认学习方向后可以通过网络搜索相关学习资源，如果有条件的话可以通过实习或工作或其他实际使用操作深入学习。
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机器视觉（MV machine vision）与计算机视觉（CV computer vision）虽然核心的算法都是图像识别算法，大体一样，但是从实际项目的角度是不一样的。
CV项目一般面临的图像采集环境很复杂，光线的强弱、镜头距离物体的远近等都会导致采集到的图像质量可能不会很高；所以一般CV更多的是做目标物有无或基本轮廓匹配判断，一般不会涉及高精度测量和定位的问题。而MV项目一般用于工业领域，一般是用于高精度测量物体的轮廓尺寸或者精确定位物体的位姿，所以MV项目的相机、镜头、光源都是针对项目专门选定的，有时为了防止环境光干扰专门构建一个局部暗室也很正常。另外，受限于条件CV通常的识别率不会太高，比如人脸识别达到98%（网上有吹自己算法人脸识别率达到99.7%以上的，这种只能呵呵，基于标准图库识别率当然高，实际应用中结合实际复杂的环境因素是不可能的），但是MV识别率无限接近100%很正常。简单说，MV是工业上用的追求确定性的、特殊定制的一套软硬件系统。
机器视觉项目是一个机电一体化的工程，不能只注重视觉算法。机器视觉项目基本流程包括：
a、从最初的根据项目需求对相机、镜头、光源的理论计算选型开始；
b、之后针对被识别物体搭建简易的初步试验，确认选的硬件可以采集到满意的图像（这一步采集到的图像质量的好坏人眼就可以基本判断，可以不用借助算法）；
c、然后开始采购相应硬件搭建本项目的开发平台，并开始结合实际工况和被测物开始编写识别算法，并且编写好与整体项目其他环节的通信接口；
d、最后机器视觉识别效果最终用的如何还需要进行现场调试和改进。这一步非常关键，上一步在实验室理想环境开发好的硬件与软件系统在这一步很可能会出各种问题。比如设备整体运行时的震动引起相机震动导致图像模糊、工厂的其他设备的光源投射到本项目中产生了异常的光线阴影等。
识别效果的好坏不仅仅取决于算法的好坏，视觉硬件选型和现场调试很重要。特别是在一些要求高识别精度的项目，视觉硬件取得的图像质量如果不够好，后期算法虽然可以修正，但是这样就相当于让计算机在“猜”尺寸边界，这是不靠谱的。
