機器視覺是用視覺系統代替人眼對物體進行檢測和判斷，機器視覺系統應用在工業自動化系統中已經有一段時間。當前機器視覺常常是結合工業自動化系統作為自動化設備的“眼睛”，輔助生產製造以提高生產質量和產量。
下面，我們先來了解一下機器視覺：
機器視覺分類
經過多年的發展，機器視覺開發可大致分為三大部分
一、底層開發部分
二、二次開發部分
三、最終使用部分
由於三大部分所開發層次不一樣，所以對應的三類人才需求差異都是比較大的。
如何成為這三類人才
1、底層開發人才
對於第一類所需求的是機器視覺底層開發的人才，這類人才普遍要求會高一些，因為需要做的工作是開發通用視覺系統的開發人員，也就是像COGNEX這些公司開發部的技術職工，這類企業對人才的學歷，出身要求都會比較嚴。這一類人才需要清晰的瞭解自己公司與別的公司的優劣勢以及行業的動向，一些比較大的公司有時是會分成硬件和軟件兩個方向的開發人員，硬件人員要明白公司所選擇的芯片的特點，軟件方面需要了解算法以及運行速度。
2、二次開發人才
二次開發人才，通常都是在一類人才底層的框架基礎上，為終端用戶去開發應用系統。他們的能力水平要求還是比較高的，基本都要求在本科及以上學歷相關專業。機器視覺的二次開發相當於機器視覺的集成開發，既要了解底層開發的基礎知識，也要了解終端客戶的要求。
3、終端用戶
這類人才所做的工作，就是我們日常看到把視覺系統應用到各個領域中的人，他們需要在各自的行業使用各種已經開發成型的機器視覺系統。並且負責對各類系統進行測試及評估，以及優化應用。
這三類人才當前市場需求都異常旺盛，每一類都不可或缺。他們沒有等級劃分，並不是說第一類就比較高大上，只是這三類人才分工不同，面向的崗位也就不一樣罷了。
如何學習機器視覺
要想學好機器視覺，需要對機器視覺的知識體系有所瞭解。下面我們就來分享一下各個部分需要掌握的知識點。
圖像採集：需要對鏡頭、光源、相機（CCD）的選型有所瞭解，有經驗的工程師說打光是圖像採集的關鍵。圖像採集是對我們後續工作的支撐，採集不到好的圖像，對圖像處理就會難上好幾倍甚至幾百倍。
圖像處理：圖像處理技術一般包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。需要熟知對圖像處理的原理以及方式方法。其他的通用的濾波、連通域、腐蝕膨脹等也都需要了解一下。
Halcon：編程和演示界面比較的友好，方便編程人員做二次開發，可生成C/C++文件，很容易嵌入到VC等編譯環境下，對於有計算機基礎或是有編程基礎的同學，還是很容易就能夠上手的。
OpenCV：這個軟件開源資料會比較多，用C/C++編寫，對於學習基礎要求也不高，只需要對編程有興趣或是會基本編程的都。
對於要學習機器視覺，會單純的理論和編程是不夠的，最好是以項目為基礎，從立項開始，一步步完成自己設計的項目目標。這樣才能夠快速提升你的能力。
如果你是對機器視覺感興趣或是想往這方面去發展，可以先選好一個適合自己的部分，結合實際，綜合提高自己的水平。
