要回答這個問題，我們可以分解一下機(jī)器視覺系統(tǒng)，來逐個分析。

一套最簡單的機(jī)器視覺系統(tǒng)包括：視覺成像部分；圖像處理部分；運(yùn)動控制部分。

1.視覺成像部分

視覺成像又包含幾個典型組件：光源，鏡頭，工業(yè)相機(jī)。

光源和鏡頭都需要我們掌握光學(xué)知識，不同的打光方式，可以讓相機(jī)對物體產(chǎn)生完全不同的成像；而鏡頭的倍率，焦距，視野等的選擇不同直接決定了成像的逼真度。對于一名機(jī)器視覺工程師來說，掌握如何選擇鏡頭，如何選擇光源，如何確定打光方式是最基本的技能。

工業(yè)相機(jī)需要我們掌握光電知識，掌握相機(jī)傳感器的區(qū)別，掌握圖像成像的基本知識如清晰度，動態(tài)范圍，視場角等等，這樣我們才能根據(jù)需求和場景選擇正確的相機(jī)，最快速的掌握這些知識的方法是買一臺入門級單反來研究透這些成像參數(shù)和成像的關(guān)系。

2. 圖像處理部分

圖像處理我們一般理解是在PC機(jī)器上進(jìn)行的，實(shí)際上在工業(yè)領(lǐng)域，大部分采用工控機(jī)，因?yàn)樗€(wěn)定，加上有成本優(yōu)勢。

近些年的發(fā)展，嵌入式硬件也在蓬勃發(fā)展，很多工廠對于小的需求比如控制幾百臺儀表盤的開關(guān)和狀態(tài)監(jiān)控，完全可以利用樹莓派等開源硬件實(shí)現(xiàn)。

對于入門者來說，可以優(yōu)先掌握PC平臺，X86平臺的開發(fā)，在熟悉之后可以延展到嵌入式平臺。

在軟件部分，大部分應(yīng)用層采用C#，.net，QT，C++來實(shí)現(xiàn)，因此掌握這其中的一門編程語言是必備的；而在圖像算法層面，典型的開源算法有opencv，商用的有halcon，visionpro等，建議最開始可以先以halcon入門；如果在算法層面想進(jìn)一步深入，可以研究一下機(jī)器學(xué)習(xí)，這可能是未來的主要方向。

對于理論方面，更多的是掌握圖像處理的基本概念，這本書《機(jī)器視覺算法與應(yīng)用》，值得一看。

3. 運(yùn)動控制部分

典型的運(yùn)動控制器（運(yùn)動控制卡），可以入手研究一下。還有PLC，也可以玩起來，這部分的難點(diǎn)在于，精度的矯正，因?yàn)楹芏鄨鼍昂托枨髮鹊囊笫欠浅８叩摹?/p>

除了以上三點(diǎn)，整體方案的搭建能力是至關(guān)重要的， 因?yàn)榉桨感枰堰@些部分都串起來，并且能夠和現(xiàn)實(shí)場景聯(lián)系起來，滿足實(shí)際的生產(chǎn)自動化需求。

而整體方案的搭建能力取決于：

對生產(chǎn)工藝的深度理解；

對所有組成部分之間的銜接，關(guān)系有深刻理解。

這兩點(diǎn)都需要經(jīng)過多個項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)累積，才能給出一套好的方案。