隨著人工智能的發展應用，很多行業和企業都開始利用這些AI技術來工作，這樣就能大大提升效率，同時也大大節省了人力方面的成本。在這個大環境下機器視覺得到了人們的重視，那么具體機器視覺是什么意思，機器視覺自學需要學什么呢？本文給大家具體介紹下。
機器視覺是什么意思
機器視覺最直白的理解就是用機器代替人眼來做測量和判斷，相當于人類視覺在機器上的延伸和擴展。
人們通過眼睛可以了解被觀測物體的大小、形狀以及顏色和位置等，所有人們獲取外界信息的主要來源就是眼睛。而機器視覺就是基于仿生的角度，模擬眼睛通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取信息之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。
機器視覺按應用功能劃分，主要包括測量、檢測以及識別和定位。其應用的領域主要就是工業，可用于產品測量檢測、機器人引導以及識別應用等，大大提高了生產的柔性和自動化程度。對于物流行業來說必須有效控制人力成本，而機器視覺技術的發展可以說是開啟了“新視界”，能夠幫助物流行業大大節省人力物力成本。
我國的機器視覺技術相對來說起步較晚，雖然目前已有一定的應用但是還處于行業的較低水平。但近年來市場發展迅猛已成為繼美國和日本之后的全球第三大機器視覺市場。
機器視覺自學需要學什么
1．視覺成像部分
光源和鏡頭都需要掌握光學知識，不同的打光方式可以讓相機對物體產生完全不同的成像；而鏡頭的倍率，焦距以及視野等的選擇不同直接決定了成像的逼真度。
工業相機需要掌握光電知識和相機傳感器的區別，掌握圖像成像的基本知識如清晰度，動態范圍以及視場角等等，這樣才能根據需求和場景選擇正確的相機，最快速的掌握這些知識的方法是買一臺入門級單反來研究透這些成像參數和成像的關系。
2. 圖像處理部分
圖像處理一般理解是在PC機器上進行的，實際上在工業領域大部分采用工控機，因為它穩定另外有成本優勢。
3. 運動控制部分
典型的運動控制卡如固高可以入手研究一下。更為高級一點的PLC也可以玩起來，這部分的難點在于精度的矯正，因為很多場景和需求對精度的要求是非常高的。
本文重點介紹了機器視覺的概念，可以看到機器視覺的功能是很強大的，這也是機器視覺之所以得到青睞的原因。至于機器視覺的學習問題，可以選擇自學也可以選擇參加培訓，當然在學習效率和效果上，參加培訓肯定更好。
