Welche Kenntnisse müssen Sie beherrschen, um Machine Vision zu erlernen?

Wenn Sie maschinelles Sehen lernen möchten, wenn Sie es noch nie kennen, fragen Sie sich vielleicht: Was ist maschinelles Sehen? Welches Wissen muss man beherrschen, wenn man Machine Vision erlernen möchte?

Lassen Sie mich zunächst erklären, was ist "maschinelles Sehen".

Machine Vision ist ein sich schnell entwickelnder Zweig der künstlichen Intelligenz. Kurz gesagt bedeutet maschinelles Sehen, Maschinen zu verwenden, um das menschliche Auge zum Messen und Beurteilen zu ersetzen. Das Bildverarbeitungssystem wandelt das erfasste Objekt durch Bildverarbeitungsprodukte (dh Bildaufnahmegerät, unterteilt in CMOS und CCD) in ein Bildsignal um und überträgt es an das spezielle Bildverarbeitungssystem, um die Forminformationen des erfassten Objekts zu erhalten, die umgewandelt werden in ein digitales Signal gemäß Pixelverteilung, Helligkeit, Farbe und anderen Informationen; Das Bildsystem führt verschiedene Operationen an diesen Signalen durch, um die Eigenschaften des Ziels zu extrahieren, wie Fläche, Menge, Position und Länge,

Und welche Kenntnisse müssen Sie beherrschen, um maschinelles Sehen zu erlernen. Ein einfacher Standort eines Bildverarbeitungssystems besteht aus drei Teilen: dem visuellen Bildgebungsteil, dem Bildverarbeitungsteil und dem Bewegungssteuerungsteil.

1.  Visuelle Bildgebung Teil

Die visuelle Bildgebung umfasst mehrere typische Komponenten: Lichtquelle, Objektiv und Industriekamera.

Sowohl Lichtquelle als auch Linse erfordern optische Kenntnisse. Unterschiedliche Beleuchtungsmethoden können dazu führen, dass die Kamera völlig unterschiedliche Bilder von Objekten erzeugt; Die Wahl von Objektivvergrößerung, Brennweite und Sichtfeld bestimmt direkt die Wiedergabetreue. Für einen Bildverarbeitungsingenieur ist die Beherrschung der Auswahl des Objektivs, der Auswahl der Lichtquelle und der Bestimmung der Beleuchtungsmethode die grundlegendsten Fähigkeiten.

Industriekameras verlangen von uns die Beherrschung der photoelektrischen Kenntnisse, der Unterschiede zwischen Kamerasensoren und der Grundkenntnisse der Bildaufnahme, wie Auflösung, Dynamikumfang, Bildwinkel etc., damit wir je nach Bedarf die richtige Kamera auswählen können und Szene. Der schnellste Weg, sich dieses Wissen anzueignen, besteht darin, eine SLR der Einstiegsklasse zu kaufen, um die Beziehung zwischen diesen Bildgebungsparametern und der Bildgebung zu untersuchen.

2.  Bildverarbeitungsteil

Wir verstehen allgemein, dass die Bildverarbeitung auf PC-Maschinen erfolgt. Tatsächlich werden im industriellen Bereich die meisten Industriecomputer aufgrund ihrer Stabilität und Kostenvorteile verwendet.

Für Anfänger können sie der Beherrschung der Entwicklung der PC-Plattform und der X86-Plattform Priorität einräumen und können auf die Embedded-Plattform erweitert werden, nachdem sie damit vertraut sind.

Im Softwareteil übernehmen die meisten Anwendungsschichten C # Net, QT und C + +, daher ist es notwendig, eine der Programmiersprachen zu beherrschen; Auf der Ebene des Bildalgorithmus umfassen typische Open-Source-Algorithmen opencv und kommerzielle Algorithmen umfassen Halcon, visionpro usw. Es wird empfohlen, mit Halcon zu beginnen; Wenn Sie auf Algorithmusebene weiter gehen möchten, können Sie Machine Learning studieren, was in Zukunft die Hauptrichtung sein könnte.

Theoretisch geht es eher darum, die Grundkonzepte der Bildverarbeitung zu beherrschen. Dieses Buch Machine Vision Algorithmen und Anwendungen ist lesenswert.

3. Bewegungssteuerungsteil

Eine typische Bewegungssteuerungskarte wie Gugao kann untersucht werden. Fortgeschrittenere SPS können ebenfalls abgespielt werden. Die Schwierigkeit in diesem Teil ist die Genauigkeitskorrektur, da viele Szenen und Anforderungen sehr hohe Anforderungen an die Genauigkeit stellen.

Zusätzlich zu den oben genannten Punkten ist die Konstruktionsfähigkeit des Gesamtschemas sehr wichtig, da das Schema diese Teile verbinden muss und mit der realen Szene verbunden werden kann, um die tatsächlichen Anforderungen an die Produktionsautomatisierung zu erfüllen.

Die Baufähigkeit des Gesamtkonzeptes hängt vom tiefen Verständnis des Produktionsprozesses und der Verbindung und Beziehung zwischen allen Komponenten ab. Diese beiden Punkte erfordern die Ansammlung von Erfahrungen aus mehreren Projekten, um eine gute Lösung zu finden.