写这篇帖子，只是想谈一谈自己对该技术学习的一些理解。

机器视觉，是很大的范畴。本篇只谈本人接触到的，工业自动化方面的机器视觉学习。（定位，测量，检测）

1，当你想学习这门技术的时候，首先要搞清楚，机器视觉，是什么，能干嘛，怎么干？这点，很容易被忽略或者不重视。但我觉的很重要。

你对这个简单问题的理解，很可能就是你对这门技术掌握的上限。很多从业者，甚至是多年从业者，上限很低，我认为很重要的原因就是这个基本问题，没理解好。

我对这个问题的理解是：

机器视觉，就是机器人的眼睛。通过相机拍的图片，提取需要的信息（机器人指：能自动执行任务的人造机器装置，用以取代或协助人类工作）

能干嘛？定位，测量，检测。其中定位，一定可以做。测量，要看被测对象。检测，要看检测对象。

怎么干？接收拍照指令，拍照，处理图片得到需要的信息，发送信息。

以上就是我对这个基本问题的理解。

2，怎么着手学习呢？

请看我怎么干问题的回答“ 接收拍照指令，拍照，处理图片得到需要的信息，发送信息。”

那就是要学习，怎么接收，发送信息。 怎么拍照，怎么处理图片。是不是很清晰了。

收发信息：这其实是通信。一般是网口，串口通信。

怎么拍照：就是硬件知识。相机，镜头，光源工作原理，选型。

图像处理：就是数字图像处理，一般我们会借用商业图像处理库。一般需要编程。图像可以理解为一个巨大的数据，图像处理就是从这巨大的数据中提取出你想要的数据。

3，学习路径：

1，先掌握通信。网口，串口，字符，字节的区别。要了解二进制。

2，掌握一套视觉系统的组成：相机，镜头，光源，光源控制器，运算主机。配套线材。选型是啥？怎么选型？为什么要这么选？

3，掌握一种图像处理工具。可以学习halcon，visionPro，openCV，visionMaster。都可以。

图像处理是分成广的技术。不要迷失了自己。要带问题去学习。

啥的定位？啥是测量？啥是检测？你就针对性的学习+练习。有效练习，非常重要，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

你肯定听说过：数字图像处理技术，神经网络，深度学习。不要被吓到了。你应该先去学会使用商业图像处理的工具。然后感兴趣，想深入了解，再去学习相关的知识和技术。

很多张嘴就是这些“高端名词”的水货，给他一个简单的定位项目，他都搞不定。所有千万不要被误导。

你的学习目标要很明确，我是来学习一门手艺，掌握一个工具的使用。设计工具是后话。

4，学了能干嘛

只要能独立做定位，测量的项目。就能找到一份还不错的工作。但你得有个文凭。如果你没对方不给你面试机会。

我这有个真实案例，小A已经掌握VisionMaster 的通信，定位测量，可以独立完成。但是，他只有高中毕业文凭，而且不是自动化行业从业人员，原来是做淘宝的。就很难找工作。只能是熟人，才敢找他做。

另外一个真实案例，小C目前他的水平还很比较低，不能独立做项目，只能现场维护（还不如小A）。但他进正规公司了，目前是机器视觉助理工程师，工资7K+。（小C年轻，有大专文凭）

如果你年轻，有有大专及以上文凭。学会机器视觉的应用，找一份体面的工作，还是很轻松的。

找工作，面试的时候，就坦诚，你会什么，做过哪些项目。

还有，如果你会 高级语言编程，是有好处的。（虽然visionMaster 不会编程也能做项目）

总结：

学习目的，要清晰。要带问题去学习。

目的：学习一门手艺，掌握一个工具的使用。

带问题去学习：怎么通信，怎么拍照，怎么处理图像（怎么定位，怎么测量。怎么检测）

有效练习：设计模拟工程应用场景，练习解决工程问题。有点像，小学生做应用题。

我推荐的学习路径：（visionMaster）

1，学习通信知识。visionMaster通信工具。逻辑编辑。

2，学习图像处理工具：定位，测量。 模板匹配，位置修正，测量矩形，找圆，找直线。N点标定。标定转换。定位的几种方式。

3，学习硬件知识，要充分利用，硬件有供应商这一点，把供应商当老师，来学习。而不是只会找供应商帮你选型。

4，学习图像处理工具的原理，定位的原理，测量矩形的原理，位置修正的原理，找圆找直线的原理，标定的原理，图像运算的原理，形态学原理，等等。

你啥时候，可以做去找工作，掌握了1,2就可以去工作。一定不要等你掌握到1,2,3,4才去工作。学习该技术，门槛不高，但是找工作，大部分用人单位对文凭有一些要求。

PS：

关于能力认证：我认为目前的认证都没做好。我觉得，认证，应该想考驾照一样。设计实操的考题，现场实操。然后发个等级证书。要像靠驾照一样，谁要考，自己去报名，自己去缴费。免费的认证，最终，证书也没有价值。