一个优秀的视觉检测工程师，需要掌握哪些技能？ - 机器视觉展

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作为机器视觉检测的从业者，需要了解许多专业内容，从基础的光学到硬件的基本构成和选型，后续的保养维护都需要大致了解。除此之外还需要非常熟悉相机，镜头，光源，控制器之间的联系。如果想要持续晋升，则需要再了解关于运动控制，如运动控制卡、PLC等内容。

作为一名优秀的视觉检测工程师，必须要了解整个检测项目落地的流程，在前期，需要了解：

1、工业相机选型，是选择面阵还是线扫？需要使用哪个牌子的？国产还是进口？

2、镜头如何选择？定焦还是变焦？远心镜头还是普通镜头？镜头与相机之间怎样适配？

3、该使用什么样的光源？如何布局才能凸显物体特征。

在项目启动前期，需要对根据实际检测需求详细了解。才能针对性的出具视觉成像检测方案。在了解清楚之后，完成基础的成像方案设计，还得学会调试相机软件，这个往往需要有丰富的实战经验才能快速完成。

在完成之后成像测试之后，就可以开始进行视觉识别软件编程了。

不同的相机都会带有自己的SDK，需要根据实际使用需求编写、引用，否则容易会影响后续视觉软件对图像的识别。其次，需要考虑整体页面不仅，有些使用的是单相机，有些则是双相机甚至四相机。相机的成像框如何摆放，ok数，ng数，良品率等数据如何拜访。

在完成大致的软件界面之后，就可以正式进入图像处理阶段，在得到清楚的图像之后完成处理。这就涉及到机器视觉软件的另外一个难点：通讯，所谓通常是plc与运动控制卡。PLC通讯协议看似比较简单，其实却很复杂，需要多接触，多写，才可以掌握。

整套流程完成之后。一个简单版的机器视觉检测软件就完成了，从相机选型到成像方案到软件写作到通讯，都得会，才能算是一个成熟的机器视觉软件工程师。

除此之外，作为一名优秀的视觉检测工程师，还需要掌握读写数据库，主要用来统计数据，，导出数据与图像。机台之间的互联等。作为同样从事机器视觉检测从业人员，赶紧自检一下，这些你都做到了哪几条。

文章来源：创视自动化视觉检测

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