基础知识
视觉成像部分：包括光源、镜头、工业相机的选择和使用。
图像处理部分：掌握图像成像的基本知识，如清晰度，动态范围，视场角等。
专业知识
光学成像部分知识：光源和镜头方面的知识，包括机镜头和光源的分类选型、打光方式。
编程语言的学习：如Python，掌握基础语法、常用库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
算法工具的学习：如Halcon数字图像处理。
技能要求
编程技能：掌握Python编程语言的基础语法、常用库和工具。
数学基础：线性代数、概率论和统计、优化算法等。
实践经验
参与项目：通过实际项目的经验积累，提升实战能力。
阅读经典案例：了解实际应用中的算法和流程，提高对机器视觉的理解和应用能力。
深入学习
机器学习算法：包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等。
深度学习算法：包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等。
特定工具的学习
Halcon机器视觉编程：了解图像处理与分析的基本原理和常用算法，掌握至少一种编程语言以及基本的编程思想和语法。
通过上述内容的学习和实践，可以为深入研究和应用机器视觉技术打下坚实的基础。
