マシンビジョンを学ぶためにどのような知識を習得する必要がありますか？

マシンビジョンについてこれまで知らなかった場合に知りたい場合は、マシンビジョンとは何でしょうか。マシンビジョンを学びたい場合、どのような知識を習得する必要がありますか？

まず、何であるかについて説明させてください "マシンビジョン"。

マシンビジョンは、急速に発展している人工知能の分野です。要するに、マシンビジョンは、測定と判断のために人間の目を置き換えるために機械を使用することです。マシンビジョンシステムは、キャプチャされたオブジェクトをマシンビジョン製品（つまり、CMOSとCCDに分割された画像ピックアップデバイス）を介して画像信号に変換し、それを特殊な画像処理システムに送信して、キャプチャされたオブジェクトの形状情報を取得し、変換します。ピクセル分布、明るさ、色、その他の情報に応じてデジタル信号に変換します。画像システムは、これらの信号に対してさまざまな操作を実行して、面積、量、位置、長さなどのターゲットの特性を抽出します。

そして、マシンビジョンを学ぶためにどのような知識を習得する必要がありますか。マシンビジョンシステムのシンプルなサイトは、ビジュアルイメージング部分、画像処理部分、モーションコントロール部分の3つの部分で構成されています。

1.1。  ビジュアルイメージング部分

ビジュアルイメージングには、光源、レンズ、産業用カメラなど、いくつかの典型的なコンポーネントが含まれます。

光源とレンズの両方で、光学知識を習得する必要があります。照明方法が異なると、カメラはオブジェクトのまったく異なる画像を生成する可能性があります。レンズの倍率、焦点距離、視野の選択により、イメージングの忠実度が直接決まります。マシンビジョンエンジニアにとって、レンズの選択方法、光源の選択方法、照明方法の決定方法を習得することが最も基本的なスキルです。

産業用カメラでは、必要に応じて適切なカメラを選択できるように、光電知識、カメラセンサーの違い、および画像イメージングの基本的な知識（定義、ダイナミックレンジ、画角など）を習得する必要があります。シーン。この知識を習得するための最速の方法は、これらのイメージングパラメータとイメージングの関係を研究するためにエントリーレベルのSLRを購入することです。

2.2。  画像処理部

私たちは一般的に、画像処理はPCマシンで実行されることを理解しています。実際、産業分野では、安定性とコスト面での利点から、ほとんどの産業用コンピュータが使用されています。

初心者の方は、PCプラットフォームとX86プラットフォームの開発をマスターすることを優先でき、慣れれば組み込みプラットフォームに拡張できます。

ソフトウェアの部分では、ほとんどのアプリケーション層がC＃Net、QT、およびC + +を採用しているため、プログラミング言語の1つを習得する必要があります。画像アルゴリズムレベルでは、一般的なオープンソースアルゴリズムにはopencvが含まれ、商用アルゴリズムにはHalcon、visionproなどが含まれます。Halconから始めることをお勧めします。アルゴリズムレベルでさらに進んでいきたい場合は、機械学習を学ぶことができます。これは、将来の主な方向性になる可能性があります。

理論的には、画像処理の基本的な概念をマスターすることが重要です。この本 マシンビジョンのアルゴリズムとアプリケーション 読む価値があります。

3.モーションコントロール部分

グガオのような典型的なモーションコントロールカードを研究することができます。より高度なPLCも再生できます。多くのシーンや要件には精度に対する非常に高い要件があるため、この部分の難しさは精度の修正です。

上記の点に加えて、スキームはこれらのパーツを接続する必要があり、実際の生産自動化のニーズを満たすために実際のシーンと接続できるため、スキーム全体の構築能力は非常に重要です。

スキーム全体の構築能力は、製造プロセスの深い理解と、すべてのコンポーネント間の接続と関係に依存します。これらの2つのポイントは、優れたソリューションを提供するために複数のプロジェクトの経験の蓄積を必要とします。