机器视觉是一种技术，它让计算机通过图像、图形、传感器等信息来感知和理解周围环境，从而实现自动化处理、检测、测量、判断等功能。机器视觉的应用非常广泛，主要可以归纳为以下几个方面：
检查
外观及缺陷检测，主要利用模板匹配技术。
常见应用场景包括产品质量检测、表面缺陷检测等。
识别
生物特征识别（人脸、语音、指纹、虹膜）。
目标识别（车牌识别、射频识别等）。
条码识别（一维码、二维码）。
字符识别、纹理识别等。
识别的最终目的是为了分类，通常需要利用大数据训练学习，借助深度学习技术。
测量
几何尺寸测量（长、宽、高、周长、面积、体积等）。
圆或椭圆的测量（圆心、半径、轮廓、角度、尺寸等）。
测量前需要进行相机标定，以确保测量的准确性。
定位
工装定位移位、装配、码垛机器人等。
定位技术在工业自动化中应用广泛，如机器人导航、工件定位等。
学习机器视觉需要的知识
视觉成像部分
光源：掌握光学知识，了解不同的打光方式对成像的影响。
镜头：了解镜头的倍率、焦距、视野等参数，选择合适的镜头。
工业相机：掌握光电知识，了解相机传感器的区别，如CCD和CMOS的区别，以及图像成像的基本知识，如清晰度、动态范围、视场角等。
图像处理部分
编程语言：掌握一门编程语言，如Python、C++等，这是实现机器视觉的基础。
框架和库：学习和使用相关的框架和库，如OpenCV、TensorFlow等。
图像处理算法：了解图像处理的基本概念和算法，如滤波、边缘检测、特征提取等。
开源算法：熟悉常用的开源算法，如OpenCV，以及商用算法如Halcon、VisionPro等。
运动控制部分
运动控制卡：了解常见的运动控制卡，如固高，以及更高级的PLC。
精度矫正：掌握精度矫正的技术，因为许多应用场景对精度要求非常高。
理论基础
图像处理：掌握图像处理的基本概念，如《机器视觉算法与应用》这本书值得一看。
机器学习：了解机器学习的基本原理和技术，这是未来机器视觉的主要发展方向之一。
学习机器视觉需要综合掌握光学、电子、计算机科学等多个领域的知识。通过理论学习和实践项目的结合，逐步掌握从成像到图像处理再到运动控制的全过程，才能在机器视觉领域取得扎实的进展。
