如何系统的学习机器视觉技术？

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自从20 世纪80年代，机器视觉技术广泛引入商业组件应用以来，熟练地将机器视觉集成到自动化应用程序中一直是该技术成功的关键因素。近年来，机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长，零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。在为工业用户提供成功和可靠的机器视觉系统解决方案方面，无论是自动化集成公司还是机器视觉工程团队中的个人——比以往任何时候都扮演着重要的角色。

如何系统的学习机器视觉技术？

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。

下面小编罗列了部分机器视觉方面知识汇总（点击超链接可跳转阅读）

概念篇

1.搞懂机器视觉基本内容，这份PPT就够了！

2.国内80%搞机器视觉的工程师，走的路子是错的！

3.计算机视觉和图像处理之间有什么区别？

4.双目立体视觉技术

硬件篇

1.如何正确选择工业相机？

2.工业镜头参数知多少

3.机器视觉的光源选型及打光方案分析

4.线阵相机知识汇总

5.图像质量评价方法简述

6.AOI—硬件选型

7.相机标定（Camera calibration）原理及步骤

软件篇

1.常用的机器视觉软件总结

2.工业相机编程流程及SDK接口使用汇总

3.两大图像处理库Halcon和Opencv 的对比

4.halcon学习笔记——机器视觉工程应用的开发思路

5.C# 使用Halcon开发视觉检测程序

6.OpenCV简介及安装

图像处理篇

1.数字图像处理知识点总结

2.一文概括机器视觉常用算法以及常用开发库

3.图像拼接和图像融合技术

4.巧解图像处理经典难题之图像配准

5.图像特征提取（颜色，纹理，形状）

6.图像分割算法原理及工作流程

7.史上最全霍夫变换详解（含源码）

缺陷检测

1.机器视觉工业缺陷检测(光源，相机，镜头，算法)

2.基于机器视觉的表面缺陷检测方法的分析

3.面板缺陷视觉检测方案丨机器视觉技术+深度学习算法=数字化的降本增效

4.手把手教你用opencv使用传统算法实现产品缺陷检测

5.深度学习实战之布匹缺陷检测

6.用深度学习实现异常检测/缺陷检测

3D视觉

1.3D成像方法 汇总（原理解析）--- 双目视觉、激光三角、结构光、ToF、光场、全息

2.3D机器视觉及手眼标定

3.浅谈3D结构光原理

4.3D视觉基础（基本原理及3D传感器基本参数）

5.双目视觉在机械臂抓取中的应用（3D locate）

6.机器人与视觉标定图文详解

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