机器视觉研究生真的有前途吗？
有前途，机器视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建机器视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
从组内同学的就业情况来看，大部分同学会选择算法岗和开发岗，二者的比例比较接近，但是今年拿到算法岗offer的同学明显增加了，相信在云计算、物联网平台逐渐成熟之后，算法岗的人才需求潜力会进一步得到释放。
机器视觉定位纠偏原理？
视觉自动定位技术的基本原理是通过机器设备所带的CCD 将采集到的实物图像传输到PLC 图像处理系统，通过图像处理定位软件计算出偏移位置及角度，然后反馈给外部平台运动控制器，通过精密伺服驱动完成位置纠偏功能。
精度可以人工设置，超出精度范围，系统无法完成即报警告知。
机器视觉要学数字信号处理吗？
不需要学数字信号处理，机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多
机器视觉的背景意义？
机器视觉检测，它是目前应用于产品外观缺陷检测和质量检测中最为先进的检测技术，随着工业的不断发展和科技的进步，机器视觉在智能制造和自动化领域中起着举足轻重的作用。机器视觉检测技术的应用可为生产制造行业更大程度地把关产品品质，确保产品质量稳定性，提高产品竞争力的同时也降低生产成本，因此受到越来越多的企业青睐，应用范围也在不断扩大。
机器视觉在工业上的典型应用：定位、识别、测量、检测。
nivision机器视觉怎么样？
nivision机器视觉还是不错的，能够帮助工程师从目前市场上提供的几乎所有的摄像头和图像标准总线中获得图像数据。
这一灵活性帮助工程师得以选择符合自身应用需求的传感器类型，精度，带宽和相机总线接口。
做工控上位机与机器视觉的区别？
答:做工控上位机与机器视觉的区别。一、指代不同
1、工控机：是一种采用总线结构，对生产过程及机电设备、工艺装备进行检测与控制的工具总称。
2、上位机：指可以直接发出操控命令的计算机。
二、特点不同
1、工控机：机箱采用钢结构，有较高的防磁、防尘、防冲击的能力。机箱内有专用底板，底板上有PCI和ISA插槽。机箱内有专门电源，电源有较强的抗干扰能力。
2、上位机：当用计算机和PLC通讯的时候，不度但可以采用传统的D形式的串行通讯，还可以采用更适合工业控制的双线的PROFIBUS-DP通讯。这就是做工控上位机与机器视觉的区别。
机器视觉定位不准原因？
1.
软件算法错误 视觉检测方法、计算公式及图像处理方法的不同,都会对检测系统的测量精度产生一定的影响,并存在一定的误差。INTSOFT智能检测软件采用高分辨率CCD和双远心透镜,能有效提高检测精度,减少软件算法误差。
2.
成像系统误差 CCD的分辨率是视觉测量和视觉检测系统的重要指标。使用的CCD相机分辨率越高,实际被测物体尺寸越小,成像物体表面的分辨率越高,系统的检测精度也越高。几何失真是一个典型的系统误差,也是影响光学检测精度的一个重要因素。选择双远心透镜高质量图像,可提高检测精度。
3.
校准误差 标定过程中系统会引入误差。该方法利用摄像机视场中不同位置的多个图像,对标准部件进行校准,计算其平均值作为校正系数,消除了因镜头畸变而产生的误差。标定过程产生的随机误差。
机器视觉还能火多久？
至少10年。
机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。
