㈠ 我要学习机器视觉编程需要看那些书怎么学习
最需要学的是数学知识，机器视觉，靠的不是编程能力，而是数学算法能力。
第一，高等数学
第二，线性代数
第三，OpenGL知识
㈡ 购买机器视觉系统需要了解什么
如果是底层开发的（如开发图像处理算法、设计研发相机、镜头），你需要对软件、数学、物理、电子电路等学科都有很深的功底。这样才能弄出具体的软件算法、硬件产品。 如果是应用层面的，那么你就需要对某个软件平台比较了解，如VC、VB、LV等，然后调用一家或几家的图像处理软件（如NI、HALCON等），然后进行图像处理、系统集成、技术支持等方面的工作。这里需要掌握的知识比较多、杂。但是不需要对某个领域有很深的掌握。有关的学科有软件、计算机、电子、机械、光学、数学、物理等，一般大学理、工科出来的应该能胜任。无论是系统集成、技术支持，都需要强大的经验才算得上高手。 如果是终端客户，那么你只需要知道你的这个设备具有什么功能，完成什么样的测试，怎么设置参数，大概的一个测量原理就OK了。
㈢ 机器视觉需要学习哪些数学知识
常用的基础理论：微积分；矩阵论；复变函数；积分变换；欧式几何；离散数学；
发展趋势：基本上数学学科的前沿全都有
㈣ 要制造人工智能，需要掌握哪些专业知识
一、人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论c++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。c++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，matlab在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话vc++
matlab应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。
1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
二、学习人工智能ai需要下列最基础的知识：
1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究slam；总之算法很多需要时间的积累。
3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
㈤ 机器视觉系统的核心技术是什么
假定你采集到符合要求的图像（这个很重要，是基础好的图像其后期的处理会节省你很多开发处理算法的工作，），那么后期针对图像的处理则是核心。图像处理过程包括一系列的有目的的过程。最终获取图像中你期望的信息。由于图像处理的应用基本是一事一议。基本上针对每个不同的应用都需要开发不同的图像处理算法或算法组合。目前尚未有具备通用能力的单一算法。
机器视觉需要相当的数学功底。个人认为在国内具有很广阔的应用前景。
个人交流QQ：1215515231
㈥ 会halcon,数学不好可以学习机器视觉吗
机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。（良）清楚了以上机器视觉的原理和过程之后，我建议：1）人类和动物视觉系统的原理2）摄像机技术与原理3）图像识别和处理技术4）计算机技术5）人工智能
㈦ 学习计算机视觉需要哪些知识储备
图像处理的知识。图像处理大致包括的内容：光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像匹配等。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步地说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
容联是专业的高科技信息通讯公司。容联以云化和智能化的方式，为企业客户提供全面的通讯服务。包括PaaS通讯能力（语音、短信等）、CC（云客服与云联络中心）、UC（IM即时通讯云、融合通讯、视频与会议）、行业新通讯解决方案和“通讯+AI”服务，助力企业提高沟通体验和经营效率，驱动中国企业通讯产业实现互联网化、云计算化、能力化、融合化和智能化。
㈧ 学习机器视觉这个研究方向，需要哪些基础知识
机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。（良） 清楚了以上机器视觉的原理和过程之后，我建议： 1）人类和动物视觉系统的原理
2）摄像机技术与原理
3）图像识别和处理技术
4）计算机技术5）人工智能
㈨ 机器视觉方面工程师在公司里具体要做哪些事情需要掌握哪些知识
看做哪方面的视觉工程师，给别人做视觉系统集成的还是做视觉开发的是不同的。
1、要是做视觉系统集成的就是整天按照人家工艺的要求调试你要检测物体的画面，然后给客户的提一些光源的要求还有机械上的要求，还有项目后期要不间断的去现场。
2、要是做视觉开发的话就是天天听客户反馈然后无止境的思考算法，还有写软件。搞硬件的话就是研究光学成像问题。
图像处理工程师需要掌握的知识有：
最基本图形处理的开发与研究，熟悉图像处理的各种算法，特别是图像去燥、图像增强、复原、质量改善、检测、色彩科学、图像分割、图像识别处理、图像跟踪、图像的获取及视频处理。
具体应用包括人脸识别、医学影像处理、多点识别、文字检测与是识别。特别的，结合不同应用，还需要自然语言处理知识。
另外，要有优秀的数学功底（特别是线性代数、优化理论、统计知识）
(9)机器视觉需要数学知识扩展阅读
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
⒈ 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。
⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
【机器视觉特点】
⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；
⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；
⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；
⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；
⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；
⒍废品漏检率为0；
⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；
⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；
⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；
⒑实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；
⒒能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。