视觉应用工程师很累,机器视觉工程师是干什么的 _生活百科

机器视觉是人工智能中发展迅速的一个分支。简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼进行测量和判断。
机器视觉系统通过机器视觉产品(即图像拾取器件，包括CMOS和CCD)将捕获的目标转换成图像信号，并传输到专门的图像处理系统，获得捕获目标的形态信息，根据像素分布、亮度、颜色等信息转换成数字信号；图像系统对这些信号进行各种运算，提取目标的特征，然后根据判断结果控制现场设备的动作。
【视觉应用工程师很累,机器视觉工程师是干什么的】机器视觉系统的组成
“机器视觉”可以从表面看出来，意思是机器看到的是事物而不是人。
人是一种复杂的动物，处理内心事务的过程也很复杂。机器视觉系统也很复杂，由许多相关组件组成。典型的工业机器视觉系统有以下几个部分：
光源：可以理解为人类世界的外部照明(太阳、荧光灯、火烛)
镜头(定焦镜头、变焦镜头、远心镜头、显微镜头):瞳孔就是光圈(大小由虹膜的伸缩来控制)，角膜和镜头就像镜头；
摄像机(包括CCD摄像机和COMS摄像机):视网膜
图像处理单元(或图像采集卡):视网膜神经系统
图像处理软件：大脑
通信/输入/输出单元：四肢和五种感觉
用一张图简单示意

文章插图
机器视觉系统的组成
机器视觉特点：
1.机器视觉是一门综合技术，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟数字视频技术、计算机硬件技术、人机界面技术等。这些技术在机器视觉中并列，可以协同应用，形成成功的工业机器视觉应用系统。
2.机器视觉强调实用性，要求对工业生产中恶劣环境的适应性、合理的性价比、通用的工业接口、能被普通工作操作、容错性和安全性高、不损伤工业产品、通用性和便携性强。
3.对于机器视觉工程师来说，不仅要有学习数学理论和编写计算机软件的能力，还需要集光、机、电于一体的综合能力。
4.机器视觉强调实时性，对速度和精度要求很高。因此，目前计算机视觉和数字图像处理中的许多技术难以应用于机器视觉，其发展速度远远超过了工业生产中的实际应用速度。