基礎(chǔ)知識(shí)

視覺(jué)成像部分：包括光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)的選擇和使用。

圖像處理部分：掌握?qǐng)D像成像的基本知識(shí)，如清晰度，動(dòng)態(tài)范圍，視場(chǎng)角等。

專業(yè)知識(shí)

光學(xué)成像部分知識(shí)：光源和鏡頭方面的知識(shí)，包括機(jī)鏡頭和光源的分類選型、打光方式。

編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)：如Python，掌握基礎(chǔ)語(yǔ)法、常用庫(kù)和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。

算法工具的學(xué)習(xí)：如Halcon數(shù)字圖像處理。

技能要求

編程技能：掌握Python編程語(yǔ)言的基礎(chǔ)語(yǔ)法、常用庫(kù)和工具。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化算法等。

實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

參與項(xiàng)目：通過(guò)實(shí)際項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)積累，提升實(shí)戰(zhàn)能力。

閱讀經(jīng)典案例：了解實(shí)際應(yīng)用中的算法和流程，提高對(duì)機(jī)器視覺(jué)的理解和應(yīng)用能力。

深入學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法：包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機(jī)、EM、Adaboost等。

深度學(xué)習(xí)算法：包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN等。

特定工具的學(xué)習(xí)

Halcon機(jī)器視覺(jué)編程：了解圖像處理與分析的基本原理和常用算法，掌握至少一種編程語(yǔ)言以及基本的編程思想和語(yǔ)法。

通過(guò)上述內(nèi)容的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，可以為深入研究和應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。