Machine Vision 淺談
從剛畢業開始到現在，一直在學習視覺相關的知識，不知不覺，已經五個月過去了，以前總覺得娛樂、休息的時間過得很快，沒想到工作的時候，時間好像也過得蠻快的！來回想一下，這五個月，都學到了啥。
畢業后來到公司，開始了視覺的學習。說實話剛開始確實有點懵，對視覺也是沒啥概念，Tony跟我說讓我學習視覺方面的知識，剛開始覺得視覺挺高大上的，也沒想那么多，就像公司同事們說的那句話一樣，先猛chacha地干了再說！最開始，從概念上了解視覺開始，需要先知道，視覺，它是什么？我想，現在我應該能大概回答一下這個問題了。視覺，簡單來說，就是給機器裝上眼睛，讓機器代替我們人眼去看。這是在網上看到的一個對機器視覺很通俗的解釋，我覺得視覺不僅僅是要代替我們去看，在某種程度上來說，它還要代替我們去思考（雖然它的“思想”都是我們給的），是我們的思想的載體！從本質上來說，機器視覺最核心的還是圖像處理，雖然光源、鏡頭、相機這些硬件設備也很重要，但是對圖像的最終處理才代表了視覺的水平!不過我現在的工作，倒用不着去研究那些高深的圖像處理算法（這個活兒目前中國人基本沒有做得好的），我要做的是，在視覺算法庫的基礎上做二次開發，比如halcon、visionPro、OpenCV、SCI，能用好這些庫，做好公司的視覺軟件，就OK了！
好了，下一個問題，視覺能干什么？視覺能干的事情就太多了，各行各業，都能看到視覺的身影,汽車、激光、人臉識別、印刷、AOI、追蹤定位......總的說來，視覺的應用有四大類：定位、檢測、測量、識別。具體到我們激光行業的話，四大類應用都有涉及，目前的話，我們主要是定位、測量、檢測。
接下來，就是視覺系統的組成。分為硬件和軟件兩部分。硬件：光源、鏡頭、相機、圖像采集卡；軟件：視覺處理軟件。常用光源的種類有：條形光源、環形光源、同軸光源、點光源、線形光源、背光源，當然還可以針對具體的項目定制非標光源；鏡頭的種類主要是根據焦距來分的，有廣角鏡頭（焦距<50mm），遠距鏡頭（焦距>50mm）,遠心鏡頭（景深打、視野小）；相機的分類就比較復雜一點，根據芯片的類型分，有數字相機和模擬相機；根據成像的顏色分可分為黑白相機和彩色相機；根據產品運動狀態，選擇線陣相機或者面陣相機;根據芯片材料的不同，分為CCD和CMOS；最近還聽到一種分類方式，是根據相機的快門的曝光方式分的，分為全局相機和卷簾相機。最后就是軟件了，最終的成型的視覺軟件就不說了，肯定每個公司或者領域都有自己獨特的視覺軟件，但是所依賴的算法庫也就只有幾種：halcon、visionPro、OpenCV、MATLAB；
再就是設備的選型，要說這個的話還得好好整理下，在這里就不細說了，大概就是：
1.光源的打光方式，這是設備選型和項目評估中最重要也最復雜的一個環節，雖然去了OPT幾天，但是也就看到了個皮毛；
2.鏡頭的選型相對來說比較簡單，只需要考慮焦距，工作距離，芯片的尺寸、畸變、景深、分辨率的大小以及和相機的接口；
3.相機的選型需要考慮的參數就會多一點，分辨率、幀率、視野大小、物體運動狀態、芯片尺寸、與鏡頭的接口、相機輸出的接口、采集圖像的顏色等；
4.軟件的選擇會比較靈活一點，根據不同的項目、不同的精度要求、可以選擇不同的軟件，達到最高的性價比。
最后就來說說視覺設備的主要供應商，其實這部分我接觸的供應商雖然有一些，但是可能功課做得不夠，對各個供應商的優勢及劣勢，還不能很好地把握，這也是以后工作中需要注意的一個地方。
1.光源的供應商：OPT，銳視、CCS、KKIMAC；其中，CCS是日本的一個企業，他們是最早做光源的；KKIMAC也是日本的公司，他們的優勢主要是點光源和一些小光源做得比較好；OPT是國內最大的光源公司，光源的質量上有保障；銳視也是在東莞的一家做光源的公司，它們的產品性價比比較高；
2.鏡頭的供應商：據我所知，主要有映美精和凌雲，還有一些做相機的企業大部分都會有自己的鏡頭，映美精和凌雲的產品接觸得不多，也不是很了解，后續再補充；
3.相機的供應商：康耐視、基恩士、Basler、大華、灰點、MV、CIS......康耐視是美國的的公司，他們的相機很貴，但是是品牌，穩定性等各方面都比較好，在高精度的項目中可以使用；基恩士主要是智能相機，就是將他們的處理軟件集成到相機中去了，用戶使用起來會很方便，但確實也很貴，用戶能做的工作相對來說就不是很多了，不太適合我們；其他的相機沒怎么接觸過，以后再說吧；
4.軟件的選型：主要還是根據項目來，一般的項目，精度要求不高的項目，就用國內一些視覺公司自己開發的開發包就能處理了；但是如果是高精度的、復雜的項目還是要用國外的算法庫，像halcon和visionPro。
總結下來，發現對以前的知識還是有些遺忘，也發現了之前的學習盲點，比如：視覺設備的供應商以及他們各自的強項，這可能是由於之前在學習選型的時候重點放在了用參數來選型，忽略了不同的供應商提供的不同的產品這一塊；接下來的工作首先是用SCI算法庫基於QT開發視覺界面；在應用階段還要繼續設備選型、打光的深入學習；然后基於halcon以及visionPro的算法庫的視覺界面的開發；再后面可能就是基於OpenCV來開發自己的算法庫，集成封裝成界面！