机器视觉教程，如何在机器视觉中使用深度学习

1，如何在机器视觉中使用深度学习

有的，深度学习适合复杂的模式识别，需要大量的样本以及高昂的机器才能运作，对于实际工业其实这个阶段还不是太大（成本问题），而传统的模式识别方法可以处理很多一般性的问题以及非常廉价，从原理上来讲 Deep Learning并没有实质性的算法突破，只是这几年计算机技术高度发达使得更多层的网络运作有了良好的硬件平台才一时热起来。

如何在机器视觉中使用深度学习

2，想学习机器人视觉怎么学能给个详细具体的学习步骤吗别跳太远

工业级机器人还是智能图像处理开发，工业级机器人应用的一般做2d补偿，分两步，相机标定，让相机和具体平面坐标系相对应，即相机ccd曝光的像素点和具体坐标系的距离做对应，x，y坐标方向对应，第二步，旋转中心对应，即工件有旋转偏移的时候，旋转补偿量如何计算，发那科机器人有完善的集成视觉，按照用户手册进行标定，特征制作，抓取偏移，如果是第三方集成相机，如基恩士，康耐士等都有各自标定和计算偏移值的方法，总体来说分为坐标偏置法和绝对坐标法，坐标偏执法形象的说就是偏移坐标系，机器人认为你工件没动，桌子（坐标系）动了，偏移量加载到坐标系上，需要相机坐标和机器人基座标对应起来，进行坐标的向量或矩阵变换，需要第三方软件具备相关应用功能或算法开发，第二种较常用，是绝对位置法，即机器人认为桌子（平面偏移坐标系）没动，工件相对于原来的基准工件移动了，相机反馈给机器人工件在特定坐标系下的x，y值，机器人计算两坐标的差值，取得偏移，加载到基准抓取点上，这种方法需要机器人设置工具坐标参考点，并把参考点设置在抓取工件的旋转中心上，且相机坐标系和机器人坐标系也应对应起来（拥有相同坐标原点，和方向）

没看懂什么意思？

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3，如何学习机器视觉

这个感觉是从论坛上大家所问的问题得出来的。因为。在论坛中看到不少朋友所问的问题，是相当可笑的。说可笑并非指所提问题过于简单幼稚，而是所问的问题一看就是从书本上抄来的，而不是在实际情况下所遇到的。换句话说，论坛中的朋友大多只是在纸上谈兵，极少有人真正自已动手开发视觉系统。这样说是因为自己搞开发的人绝对问不出某些奇怪问题来的。往深了说一点，好象国内的朋友们只喜欢啃书本，并不愿意(也可能是懒得)动手。一句话，国外机器视觉发展到今天，已经可以清清楚楚分为三个部分： 1，底层开发部分。 2，二次开发部分。3，最终使用部分。于是在国外，从事这一行业的人现在也就可以简单而清楚地分成三种人： 1，底层开发的人(从事底层开发工作的人)。2，二次开发的人(从事二次开工作的人)。3，使用及操作机器视觉系统的人(从事最终使用工作的人)。第一类人。就是我们常说的，开发通用视觉系统(如：DVT，西门子，欧姆龙，EVISION，COGNEX等等)的开发人员，也就是DVT，COGNEX这些公司开发部的技术职工。第二类。就是大家所说的OEM用户。是专门用第一类人所开发出的系统，给第三类人搞二次开发，开发各种专为第三类人所用的系统。第三类人，就是用户(enduser)。这类人是真正将机器视觉系统应用到各个领域中的人，他们不仅在各自的行业中使用种种已经开发成型的机器视觉系统。而且负责对各类系统进行测试及评估。举个实际例子，这里有不少朋友问过这类问题：如何检测某一工件；检测光盘表面的系统该如何配置CCD相机、镜头及灯源等。问这些问题的朋友应该算是第三类人。他们公司要他们寻找一个系统可以用来检测本公司的产品。但由于第一类人所开发的，只是通用的系统以及视觉系统开发工具的软件包。并没有哪家公司专门开发一套系统来检测光盘或是某种特定的工件。所以，这些朋友就应该来找我，因为我是第二类人。我的工作就是，专门用DVT，EVISION，COGNEX等的视觉卡，以及视觉系统开发工具软件包为他们专门开发一套他们所需要的光盘检测系统或是工件检测系统。绕了老大一圈，其实要说的问题就是一个----我所发现的问题：这里80%以上朋友把自己的身分混淆了，越俎代庖。不客气的说，目前国内搞这行的朋友似乎都有些好高骛远。不少从事第二部分工作朋友(搞二次开发的第二类人)对于机器视觉有关知识的了解，尚不如国外第三类人的知识水平(我是从大家所问的问题感觉到的)。而国内第三类朋友知识水平就更可想而知。可是奇怪的是，每个人所问的却都是第二类人要问的，有些甚至是一类人才会问的问题。好象，机器视觉是个十分简单的技术，凭大家随便问几个“关键性”的问题，再由所谓的“专家”三言两语的回答一下。大家就一夜之间都可以自己搞底层开发，成第一类人了。要成为第一类人，又分硬件及软件两种。要对自己所负责的这个模块非常了解，搞软件要知道算法及运行速度；搞硬件要明白公司所选用芯片的特点等等。同时还要清楚对手公司的优缺点以及机器视觉这一行的种种动态和最新技术。总结一下。这三种人相比，第一类人一定要专业，对机器视觉的某一领域非常非常了解；第二类人虽比不上第一类人那么专业，但更加全面；第三类人更熟悉各个应用系统开发公司(第二类人)的优缺点。现在大家可以看得出，机器视觉发展到今天，其分工已经越来越细，每个部分的工作其实是很难相互取代的。大家不要以为第三类人就比第一类人低一等，这是一个错误的等级概念。我本人过去曾属于第一类人，现在作的是第二类工作。而我的几个“师弟师妹”(当初曾一起作第一类人时的同事)现在就在干第三类工作。大家别小看第三类工作，以为这是小儿科，你能真作好这一行也不是很容易。毕竟这也是一门行当也是一个饭碗！另外，以我个人来看：以国内现在机器视觉的水平，对于那些想作第一类人的朋友我在这里劝一句：还是算了吧。国内的机器视觉水平打根子上就差，您还打算搞底层？算法本身都是抄人家的，就只能和对手拼程序的写法了。不过我觉得那更没戏。这样说我绝没有看不起初学者的意思。我说过：所问的问题再简单，我都不会笑话你。对于每样事物我们都是从无知开始的。但是，对于那些极不实际的好高骛远的问题，我还是要说，希望大家踏实下来，戒浮躁，从最基本地学起----先确定自己的身份。

如何学习机器视觉？机器视觉入门很多人问机器视觉如何学习？哪里有比较好的学习资料？总结了一下各个方向的学习资源总结，也会不定期在公众号里分享一些机器视觉相关内容，希望对有需要的人有帮助，也希望大家能多多交流讨论，共上一层楼。如何学习机器视觉？1、其实机器视觉涵盖的方向非常广泛，想要学习机器视觉而且以后要从事机器视觉相关工作的各位应该弄清楚自己以后想从事的方向，这一点可以先从相关企业招聘哪些岗位以及岗位要求来进行初步了解。然后针对不同岗位对岗位职责的要求进行学习补充。（1）有哪些机器视觉公司？可以直接百度搜索机器视觉等关键词，或者进入第三方信息平台：如机器视觉网查看现在的机器视觉公司有哪些（2）有哪些岗位根据你所找到的机器视觉公司百度查找公司名称+招聘网站，比如直接搜索“奥普特+智联招聘”2、对于机器视觉基本概念的了解是必不可少的，因为从大范围大环境下去了解会非常利于你对其他零散知识的整合，也更容易接纳。比如对机器视觉及机器视觉相关词汇在理论上的认识：机器视觉、机器视觉系统、视觉检测，机器视觉技术等这些是什么？有什么作用？可应用在哪些领域？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；硬件：工业相机、工控机、线缆、镜头、照明（光源）、采集卡、延长器还有图像处理、视觉处理等其他硬件软件：视觉算法包、软件包，可以先去了解下市场上使用比较多的，还有使用的开发平台、编程工具等4、知道自己学习的方向并了解如何使用操作是非常重要的！这一点最好有自己动手操作的环境。视觉检测：能搭配硬件软件自己拍摄调试，了解其主要功能及调试方式。你能有相关条件跟随一个案例从头跟到尾，从客户提出需求-选型-调试-验收这个过程，了解每一步过程，跟了几个案例后自己就应该会比较清楚了。算法编程：先摸索主要流行软件包的主要框架及功能实现模块，再通过看相关书籍，跟随案例实际操作去熟悉。主要还是多学多问。以上可能介绍比较粗略，因为不管哪个方向的核心学习方法还是建议去询问在这一方向上比较有经验的人，应该更有成效。再有，可以通过访问国内机器视觉做的比较好的企业，去看看网页或者去了解乃至参与其工作来学习。

如何学习机器视觉