所谓机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。简单来说，机器视觉就是为了流程控制或检测所制造的产品而从数字图像中自动提取信息。
用机器代替人眼来做测量和判断，已是诸多相关领域发展的趋势。虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释， 但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量。配备适当分辨率的相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。尤其是在一些特殊环境下，机器视觉能够防止洁净室受到人为污染，也能让工人免受危险环境的威胁。
听起来既专业又复杂，但是不要担心，小编教你简单3步从入门到精通，轻松学习机器视觉基础知识！
第一步：学习图像处理、视觉硬件选项（镜头、相机、光源）基本知识
如果你对机器视觉的知识还很陌生，去B站观看相关的视频去CSDN等网站学习硬件选项的文章，你就能摸到点门道了，视频中讲师将为你解答，机器视觉的概念、优势、应用等你所关心的问题。
大家对机器视觉了解不少后，要学习一门编程语言（C/C++/C#），之后再使用这门语言搭配视觉库或视觉软件，如OpenCV、康耐视visionPro、海康威视visionMaster、Halcon、LabView等，利用其本身自带的案例或者自己采集的图片进行实际算法的使用和流程的代码编写。清楚图像处理算法各参数的意义，并对参数进行变化试验观察其对处理结果的影响，根据自己的理解进行文字总结。
最后，需要对相机、镜头、光源的基本原理和选项进行学习，了解视觉标定几个转换矩阵的变换方式，自己把矩阵推一遍。并根据视野大小、定位精度来计算需要的镜头焦距和相机靶面大小、像素等参数，从而选择出合适的型号。
第二步：了解机器视觉相关应用
趁热打铁，再巩固一下，入门知识中，大家最关心的应用问题。机器视觉的应用主要分为四大类别，包括引导、识别、测量和检验。
引导
就是使用机器视觉报告元件的位置和方向。还可用于与其他机器视觉工具进行对位，这是机器视觉一个非常强大的功能。有时，引导还需要进行几何图案匹配。
识别
在元件识别应用中，机器视觉系统通过读取条码（一维）、DataMatrix码（二维）、直接部件标识（DPM）及元件、标签和包装上印刷的字符来识别元件。光学字符识别（OCR）系统能够读取字母数字字符，无需先备知识，而光学字符验证（OCV）系统则能够确认字符串的存在性。
测量
在测量应用中，机器视觉系统通过计算物品上两个或以上的点或者几何位置之间的距离来进行测量，然后确定这些测量结果是否符合规格。如果不符合，视觉系统将向机器控制器发送一个未通过信号，进而触发生产线上的不合格产品剔除装置，将该物品从生产线上剔除。
检验
在检验应用中，机器视觉系统通过检测制成品是否存在缺陷、污染物、功能性瑕疵和其他。
第三步：实际视觉平台搭建与应用
根据应用的分类针对某一实际目标选择视觉硬件系统，搭建出基本的硬件平台。在平台上进行光源、实际目标位置等调整。通过采集的图片或者实时拍摄的图片，利用编好的处理流程或者GUI，在界面上实时进行图像处理及分析，并得到结果输出。
