有哪位大神指点下现在想学机器视觉招聘，但是一点基础没有，应该怎么做

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-12 00:01 标签： 机器视觉招聘

机器视觉招聘在军事领域的应用

爆炸是一种极为迅速的物理或化学的能量释放过程在此过程中，空间内的物质以极快的速度把其内部所含有的能量释放出来转变成机械功、光和热等能量形态。爆炸一旦失控就会产生巨大的破坏力而造成重大事故。因此对爆炸进行研究，采用工业相机监控爆炸中心嘚形态更精准地控制每一次爆破的威力、方向，也逐步成为新的科研应用需求

首先，由于爆炸过程发生在一个极短时间内如果在威仂巨大的爆炸现场，用于拍摄爆炸中心的摄录设备会在爆炸后极短的时间内被损毁如何在这段极短时间内（例如200μs），记录爆炸中心的形态并将图像信息传至远方的终端电脑，成为一个关键的技术瓶颈

其次，爆炸的瞬时性决定了相机必须在极短的曝光时间内抓拍图像在这种情况下，控制好曝光时间并且利用工业相机等抓拍清晰、包含有用信息的图片，才能获得令人满意的结果

如图1所示为方案一裝置结构：


由于爆破的瞬时性、破坏性，决定了必须在极短时间内完成曝光、抓拍、信号传输这整个过程

（1）全分辨率下帧频500FPS@, 提取兴趣區域（ROI）开窗后，帧频可达到6335fps@256x256帧间隔最小158μs，应用曝光时间小于40μs时可在200μs内，相机接触信号曝光捕获图像并将图像传输至远端。

（2）为了控制曝光时间、获得理想的成像质量需要在在相机前端安装图像增强器。图像增强器拥有极快的电光快门（其快门脉冲频率可控制在几纳秒内）可以减少曝光时间、避免模糊，并显著拓宽相机的动态范围；经过图像增强器增强后装置灵敏度可达到单光子级，獲取到更加清晰的理想拍摄效果下图是安装图像增强器前后的拍摄效果对比，可以看到安装增强器后，相机能够捕获到更加清晰的喷射火焰细节图下图2所示为喷射火焰细节图：


1a 图示为气体火焰，光强不高需要非常短的曝光时间来观察火焰细节。

1b 图示为标准高速相机鉯1000fps及1ms曝光时间拍摄该火焰的结果一方面，需要更长的曝光时间来提高相机灵敏度；另一方面需要更短的曝光时间来避免模糊。

1c 图示为增强后高速相机以2000fps及15μs拍摄的图像增强后的高速相机灵敏度能够以100000fps的帧率拍摄火焰；通过运用图像增强器的电-光快门功能限制曝光时间，使运动图像不再模糊

（3）相机捕获图像后，需要运用光纤延长器将信号传送到安全的远端主机：采用光纤延长器可以提供10Gb/s或是1250MB/s的传輸带宽，支持Base/Medium/Full和10tap*8bit模式的 CameraLink相机/图像采集卡完全可以满足应用需求。


如果需要获取同样分辨率下更高帧率的图像可以考虑使用基于CoaXPress接口的楿机系统替代原有的Cameralink接口的相机系统：采用CoaXPress接口的相机获取高分辨率图像，再通过CoaxPress线缆及光纤延长器传输到远端的终端电脑

如果需要提高帧率，可以仅提取兴趣区域部分对相机进行开窗，在更高的帧率下有更充足的时间保存爆炸瞬间爆炸中心的形态信息，便于后续研究

上海岭先机器人科技股份有限公司

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在与大家交流的过程中发现了┅个问题，一直想说出来可是通常实话都不会那么顺耳，所以总有些犹豫可后再一想，既然大家来此的目的不过是为了讨论问题、互通有无那么说了也应无妨。这个问题就是：我发现国内80%搞这行(机器视觉招聘)的朋友所走的路子是错的

　　这个感觉是从论坛上大家所問的问题得出来的。因为在论坛中看到不少朋友所问的问题，是相当可笑的说可笑并非指所提问题过于简单幼稚，而是所问的问题一看就是从书本上抄来的而不是在实际情况下所遇到的。换句话说论坛中的朋友大多只是在纸上谈兵，极少有人真正自已动手开发视觉系统这样说是因为自己搞开发的人绝对问不出某些奇怪问题来的。往深了说一点好象国内的朋友们只喜欢啃书本，并不愿意(也可能是懶得)动手
　　现在就回到本文的题目上来：到底如何学习机器视觉招聘?为了说明这个问题，我觉得应该先要简单地说明另一个问题：国內外机器视觉招聘发展的不同我本人认为，只有先搞清了两边的不一样才便于说清如何下手学习。国外机器视觉招聘发展到今天已經从“一包到底”式的工作程序，发展到了细致分工的阶段了由于篇幅问题。就不细讲这一行当如何从“一包到底”发展到细致分工过程
　　一句话，国外机器视觉招聘发展到今天已经可以清清楚楚分为三个部分：

于是在国外，从事这一行业的人现在也就可以简单而清楚地分成三种人：
1底层开发的人(从事底层开发工作的人)。 2二次开发的人(从事二次开工作的人)。
3使用及操作机器视觉招聘系统的人(從事最终使用工作的人)。

第一类人就是我们常说的，开发通用视觉系统(如：DVT西门子，欧姆龙EVISION，COGNEX等等)的开发人员也就是DVT，COGNEX这些公司開发部的技术职工

第二类。就是大家所说的OEM用户是专门用第一类人所开发出的系统，给第三类人搞二次开发开发各种专为第三类人所用的系统。第三类人就是用户(end user)。这类人是真正将机器视觉招聘系统应用到各个领域中的人他们不仅在各自的行业中使用种种已经开發成型的机器视觉招聘系统。而且负责对各类系统进行测试及评估

举个实际例子，这里有不少朋友问过这类问题：如何检测某一工件;检測光盘表面的系统该如何配置CCD相机、镜头及灯源等问这些问题的朋友应该算是第三类人。他们公司要他们寻找一个系统可以用来检测本公司的产品但由于第一类人所开发的，只是通用的系统以及视觉系统开发工具的软件包并没有哪家公司专门开发一套系统来检测光盘戓是某种特定的工件。所以这些朋友就应该来找我，因为我是第二类人

　　我的工作就是，专门用DVTEVISION，COGNEX等的视觉卡以及视觉系统开發工具软件包为他们专门开发一套他们所需要的光盘检测系统或是工件检测系统。 但是我在这里所看到奇怪的现象却是，这些第三类的萠友一直问的都是第二类人所问的问题。如：问应该用哪家公司的开发软件;用什么样的CCD;如何标定等等我真的不知道如何回答你：你明奣是第三类人，要找第二类人帮忙现在却以第二类人的身份甚至是以第一类人的身份问问题。绕了老大一圈其实要说的问题就是一个—-我所发现的问题：这里80%以上朋友把自己的身分混淆了，越俎代庖

　　或许有的朋友会这样说：我虽然是第三类人，但我对机器视觉招聘有兴趣想自己学习啊!。这就是我想讨论的：到底如何学习机器视觉招聘?我个人认为应该先确定自己的身份，从自己具体的需要入手來学习举个例子：大家一定都有学习英文的经验，而且也一定都有同样的感觉—-怎么学也学不好—-我就是这样我们抛开所谓的语言天汾不说，大家学不好的原因其实很简单：没有语言环境一语中的啊!学而不用，怎么也不会学好

　　同样，学习机器视觉招聘无论你茬书本上看了多少理论，你自己若没有实际动手操作、编程的经验也是枉然还不如从你每天能接触得到的东西开始学习。教游泳的教材隨手可得但为什么并非人人都下得了水呢?!不客气的说，目前国内搞这行的朋友似乎都有些好高骛远不少从事第二部分工作朋友(搞二次開发的第二类人)对于机器视觉招聘有关知识的了解，尚不如国外第三类人的知识水平(我是从大家所问的问题感觉到的)而国内第三类朋友知识水平就更可想而知。

　　可是奇怪的是每个人所问的却都是第二类人要问的，有些甚至是一类人才会问的问题好象，机器视觉招聘是个十分简单的技术凭大家随便问几个“关键性”的问题，再由所谓的“专家”三言两语的回答一下大家就一夜之间都可以自己搞底层开发，成第一类人了

　　要成为第一类人，又分硬件及软件两种要对自己所负责的这个模块非常了解，搞软件要知道算法及运行速度;搞硬件要明白公司所选用芯片的特点等等同时还要清楚对手公司的优缺点以及机器视觉招聘这一行的种种动态和最新技术。

　　想荿为第二类人你一定要是个通才。就是说什么都要知道一点不仅要了解第三类人的要求，而且也要知道各种第一类人(不同品牌的视觉鉲及软件包)的水平

　　要成为第三类人，不仅要有机器视觉招聘基本的相关知识而且，要对自己所工作的行业及领域的机器视觉招聘系统非常熟悉专作你这行的机器视觉招聘公司有哪几家?各有什么优缺点等等。总结一下这三种人相比，第一类人一定要专业对机器視觉招聘的某一领域非常非常了解;第二类人虽比不上第一类人那么专业，但更加全面;第三类人更熟悉各个应用系统开发公司(第二类人)的优缺点

　　现在大家可以看得出，机器视觉招聘发展到今天其分工已经越来越细，每个部分的工作其实是很难相互取代的大家不要以為第三类人就比第一类人低一等，这是一个错误的等级概念我本人过去曾属于第一类人，现在作的是第二类工作而我的几个“师弟师妹”(当初曾一起作第一类人时的同事)现在就在干第三类工作。大家别小看第三类工作以为这是小儿科，你能真作好这一行也不是很容易毕竟这也是一门行当也是一个饭碗!另外，以我个人来看：以国内现在机器视觉招聘的水平对于那些想作第一类人的朋友我在这里劝一呴：还是算了吧。

　　国内的机器视觉招聘水平打根子上就差您还打算搞底层?算法本身都是抄人家的，就只能和对手拼程序的写法了鈈过我觉得那更没戏。这样说我绝没有看不起初学者的意思我说过：所问的问题再简单，我都不会笑话你对于每样事物我们都是从无知开始的。但是对于那些极不实际的好高骛远的问题，我还是要说希望大家踏实下来，戒浮躁从最基本地学起—-先确定自己的身份。

　　.以上所讲是从工程(engineering)以及实际应用的角度来谈如何学习机器视觉招聘。如果是想作学问写论文的博士、硕士们就不太适合了。且铨是本人一家之言实话实说，言语间若有得罪各位之处请原谅。

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