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1，机器视觉到底难不难学哪里学好

机器视觉涉及到人工智能领域，需要多学科的融合，包括电信，计算机，神经科学，计量学等等。因此比较复杂，需要足够的耐心。如果真正感兴趣，就不用太在意难不难学，去学就好了。至于哪里学比较好，你可以检索一下国内各大高校的情况，再做决断。如有帮助，请采纳！谢谢！
编程语言是要会的。就业的问题：这个要看你毕业时能力而定（2-3年的学习时间要做出点成绩来）。行业是有前景的。难学与否：要看你的基本功扎实与否。一般情况下还是要下点功夫的。

机器视觉到底难不难学哪里学好

2，机器视觉检测设备有哪些缺点

对于图像的质量要求比较高
机器视觉是基于硬件收集数据，软件来判断收据的一个系统，比较死板，但是效率非常高，在替代人眼检测方面可以在一些直观的项目上替代，例如外观瑕疵、黑点、不良等检测，实际上如果被检测产品比较复杂的话，还是需要人眼来检测。因为软件算法再发达也达不到人脑的高度，至少目前是这样的
专业技术开发。在机器视觉检测行业有5年左右的应用。多套系统在现场运行中（均为在线检测设备）。 有意开发印刷业的检测设备。详细交流请加 42362486. 注明：百度 视觉

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3，深圳市海瑞朗自动化的机器视觉培训怎么样

机器视觉技能实践在于实操能力的培养，针对不同客户需求，机器视觉解决方案也不一样，如果想要学习机器视觉相关技术，还需要进入企业进行实操，从基础开始，逐步学习实践，在过程中积累经验。
还可以，我一朋友学了几个月，现在待遇还不错。有这方面兴趣就去学，没兴趣还是不要去了前景还是很好的，传统制造业面临新的颠覆，转型升级将给中国自动化行业带来巨大的市场机遇。而机器视觉作为自动化界高智能化产品，未来具有巨大的发展潜力。中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。台资工厂纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高潮将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。

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4，怎么样才能踏入机器视觉这个行业

学习机器视觉专业，就从事这份工作。1.目前机器视觉在国内更多是的工业自动化的应用，另一个用的还比较多一些的是医疗设备。2.机器视觉目前比较成熟的应用还主要集中在定位、尺寸测量、OCR/OCV、特征有无等领域，至于外观缺陷检测是一个有很大检测需求，但是还很难做到批量或者准备的检测应用（主要还是缺陷的特征的差异性如划痕、以及产品的多样性复杂性造成的）。3.视觉的市场需求目前尚未饱和，还有很大的空间。一方面是人力成本的提高，改善劳动强度的需求，另一方面于产业增值有很大的关系，比如一般的工业自动化设备增加上视觉部分一般而言立马显得“高端大气上档次”了，正如当年的PLC等东东刚用起来的一样的效果。4.视觉行业人才比较缺，当前学校本科和烟酒省很少有这个专业或者课程（研究生大多是一些图像处理的可能，现在也有一些老师做视觉方向的研究于应用了），不想PLC等工控产品大学自动化专业基本都有该课程。所以目前从事这个行业的大多数人都属于“半路出家”，要么自学成才，所以人员水平也是参差不齐。
我从事机器视觉3年了。从自身来说，找一家愿意接受小白级的员工最靠谱。自学的话不大靠谱，我尝试自学halcon，因为现在的工作使用的是其他视觉软件，虽然大同小异，但总的来说,无法深入理解其中的使用技巧，仅仅停留在初级层面。而我工作使用的视觉软件，一年左右，已经很熟练了。毕竟每天都在使用。其它镜头、光学、相机等硬件，更需要多接触多积累经验

5，视觉检测的应用现状

在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。2000年来，零售商和消费者对可导致健康风险或增加零售商成本的不合格产品越来越没有忍耐力。如果视觉检测机制正确执行和管理，就可成为强大的工具用于：-保护制造商、零售商和消费者的利益，不会出现贴错标签和无法识别过敏原标签的包装-有助于保护品牌声誉-遵守行业最佳实践指南和零售商标准研究显示，65%的消费者在购买产品时会参考包装。如果包装贴错标签或标签被损坏，隐藏潜在的有害成分，这会导致产品召回、罚款、甚至是法律诉讼。有调查表明食品行业中55%的召回都是由不正确的标签所导致的，食品过敏原就是一个十分普遍的例子。视觉检测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。自起步发展至今，已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中特别是目前的数字图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、FPGA、ARM等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。简而言之，机器视觉解决方案就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。

6，汉字的编码有几种各有什么用途

根据应用目的的不同，汉字编码分为外码、交换码、机内码和字形码。1.外码（输入码）外码也叫输入码，是用来将汉字输入到计算机中的一组键盘符号。常用的输入码有拼音码、五笔字型码、自然码、表形码、认知码、区位码和电报码等，一种好的编码应有编码规则简单、易学好记、操作方便、重码率低、输入速度快等优点，每个人可根据自己的需要进行选择。2.交换码(国标码)计算机内部处理的信息，都是用二进制代码表示的，汉字也不例外。而二进制代码使用起来是不方便的，于是需要采用信息交换码。中国标准总局1981年制定了中华人民共和国国家标准GB2312--80《信息交换用汉字编码字符集--基本集》，即国标码。区位码是国标码的另一种表现形式，把国标GB2312--80中的汉字、图形符号组成一个94×94的方阵，分为94个“区”，每区包含94个“位”，其中“区”的序号由01至94，“位”的序号也是从01至94。94个区中位置总数=94×94=8836个，其中7445个汉字和图形字符中的每一个占一个位置后，还剩下1391个空位，这1391个位置空下来保留备用。3.机内码根据国标码的规定，每一个汉字都有了确定的二进制代码，在微机内部汉字代码都用机内码，在磁盘上记录汉字代码也使用机内码。4.汉字的字形码字形码是汉字的输出码，输出汉字时都采用图形方式，无论汉字的笔画多少，每个汉字都可以写在同样大小的方块中。通常用16×16点阵来显示汉字。5.汉字地址码汉字地址码是指汉字库中存储汉字字形信息的逻辑地址码。它与汉字内码有着简单的对应关系，以简化内码到地址码的转换。
汉字编码（chinese character encoding ）是为汉字设计的一种便于输入计算机的代码。由于电子计算机现有的输入键盘与英文打字机键盘完全兼容。因而如何输入非拉丁字母的文字（包括汉字）便成了多年来人们研究的课题。 汉字信息处理系统一般包括编码、输入、存储、编辑、输出和传输。编码是关键。不解决这个问题，汉字就不能进入计算机。分类及用途：计算机中汉字的表示是用二进制编码，是人为编码的。根据应用目的的不同，汉字编码分为外码、交换码、机内码和字形码。1.机内码根据国标码的规定，每一个汉字都有了确定的二进制代码，在微机内部汉字代码都用机内码，在磁盘上记录汉字代码也使用机内码。2.汉字地址码汉字地址码是指汉字库中存储汉字字形信息的逻辑地址码。它与汉字内码有着简单的对应关系，以简化内码到地址码的转换。3.外码（输入码）外码也叫输入码，是用来将汉字输入到计算机中的一组键盘符号。常用的输入码有拼音码、五笔字型码、自然码、表形码、认知码、区位码和电报码等，一种好的编码应有编码规则简单、易学好记、操作方便、重码率低、输入速度快等优点，每个人可根据自己的需要进行选择。4.汉字地址码汉字地址码是指汉字库中存储汉字字形信息的逻辑地址码。它与汉字内码有着简单的对应关系，以简化内码到地址码的转换。5.交换码(国标码)计算机内部处理的信息，都是用二进制代码表示的，汉字也不例外。而二进制代码使用起来是不方便的，于是需要采用信息交换码。中国标准总局1981年制定了中华人民共和国国家标准gb2312--80《信息交换用汉字编码字符集--基本集》，即国标码。途径：汉字进入计算机的三种途径 分别为：①机器自动识别汉字:计算机通过“视觉”装置（光学字符阅读器或其他），用光电扫描等方法识别汉字。②通过语音识别输入：计算机利用人们给它配备的“听觉器官”，自动辨别汉语语音要素，从不同的音节中找出不同的汉字，或从相同音节中判断出不同汉字。③通过汉字编码输入：根据一定的编码方法，由人借助输入设备将汉字输入计算机。机器自动识别汉字和汉语语音识别，国内外都在研究，虽然取得了不少进展，但由于难度大，预计还要经过相当一段时间才能得到解决。在现阶段，比较现实的就是通过汉字编码方法使汉字进入计算机。

7，科技术语有哪些

科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多，指的是科技类的术语，属于专业术语、科技名词。科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词。主要有两层意思：第一，科学有若干种解释，每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征，而且科学本身也在发展，人们对它的认识不断深化，给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括，指出为多数人可以接受的共同概念，那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二，技术是人类运用知识、经验和技能，并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合，对自然界进行改造的过程。科技术语有很多，如下：1、虚拟现实虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。2、人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。3、认知计算认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。4、量子计算量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。5、深度学习深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。6、DT时代DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。7、计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是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。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousandwords"表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。8、人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。9、物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

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