机器视觉方面工程师在公司里具体要做哪些事情？需要掌握哪些知识
人工智能即将进入产业爆发的拐点，市场对机器视觉工程师的需求缺口越来越大，可是当今市场却呈现机器视觉工程师人才供应不足，供不应求的情况。同时企业不好招机器视觉工程师的原因又有哪些？视频中也许会找到答案
主要是对图像处理算法的研究及检测工程的设计与实施，如果偏向硬件的话还有一些自动化软件的设计。
看做哪方面的视觉工程师，给别人做视觉系统集成的还是做视觉开发的是不同的。
1、要是做视觉系统集成的就是整天按照人家工艺的要求调试你要检测物体的画面，然后给客户的提一些光源的要求还有机械上的要求，还有项目后期要不间断的去现场。
2、要是做视觉开发的话就是天天听客户反馈然后无止境的思考算法，还有写软件。搞硬件的话就是研究光学成像问题。
图像处理工程师需要掌握的知识有：
最基本图形处理的开发与研究，熟悉图像处理的各种算法，特别是图像去燥、图像增强、复原、质量改善、检测、色彩科学、图像分割、图像识别处理、图像跟踪、图像的获取及视频处理。
具体应用包括人脸识别、医学影像处理、多点识别、文字检测与是识别。特别的，结合不同应用，还需要自然语言处理知识。
另外，要有优秀的数学功底（特别是线性代数、优化理论、统计知识）
扩展资料
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
⒈ 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。
⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
【机器视觉特点】
⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；
⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；
⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；
⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；
⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；
⒍废品漏检率为0；
⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；
⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；
⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；
⒑实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；
⒒能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。
参考资料:百度百科▬机器视觉 、
看做哪方面的视觉工程师，给别人做视觉系统集成的还是做视觉开发的是不同的。
1、要是做视觉系统集成的就是整天按照人家工艺的要求调试你要检测物体的画面，然后给客户的提一些光源的要求还有机械上的要求，还有项目后期要不间断的去现场。
2、要是做视觉开发的话就是天天听客户反馈然后无止境的思考算法，还有写软件。搞硬件的话就是研究光学成像问题。
图像处理工程师需要掌握的知识有：
最基本图形处理的开发与研究，熟悉图像处理的各种算法，特别是图像去燥、图像增强、复原、质量改善、检测、色彩科学、图像分割、图像识别处理、图像跟踪、图像的获取及视频处理。
具体应用包括人脸识别、医学影像处理、多点识别、文字检测与是识别。特别的，结合不同应用，还需要自然语言处理知识。
另外，要有优秀的数学功底（特别是线性代数、优化理论、统计知识）
扩展资料
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
⒈ 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。
⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
【机器视觉特点】
⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；
⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；
⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；
⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；
⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；
⒍废品漏检率为0；
⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；
⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；
⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；
⒑实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；
⒒能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。
参考资料:百度百科▬机器视觉 、
如果是底层开发的（如开发图像处理算法、设计研发相机、镜头），你需要对软件、数学、物理、电子电路等学科都有很深的功底。这样才能弄出具体的软件算法、硬件产品。
如果是应用层面的，那么你就需要对某个软件平台比较了解，如VC、VB、LV等，然后调用一家或几家的图像处理软件（如NI、HALCON等），然后进行图像处理、系统集成、技术支持等方面的工作。这里需要掌握的知识比较多、杂。但是不需要对某个领域有很深的掌握。有关的学科有软件、计算机、电子、机械、光学、数学、物理等，一般大学理、工科出来的应该能胜任。无论是系统集成、技术支持，都需要强大的经验才算得上高手。
如果是终端客户，那么你只需要知道你的这个设备具有什么功能，完成什么样的测试，怎么设置参数，大概的一个测量原理就OK了。
看做哪方面的视觉工程师喽，是给别人做视觉系统集成的还是做视觉开发的啦！
要是做视觉系统集成的就是整天按照人家工艺的要求调试你要检测物体的画面，然后给客户的提一些光源的要求还有机械上的要求，还有项目后期要不间断的去现场呢。
要是做视觉开发的话就是天天听客户反馈然后无止境的思考算法，还有写软件。搞硬件的话就是研究光学成像问题。
至于掌握的知识我问了我们一个做视觉系统集成的工程师说，他说在做系统集成方面最重要的是经验，这个需要足够多的项目来积累你的想法和思路，有时候解决问题需要的是一个很巧妙地想法，至于其他的就是掌握基本的电气知识就ok啦，还有要多动手、多尝试。
如果是做视觉开发的话，这个我了解的不多，因为我做业务的时候一般遇到不懂的时候都是给上面那个做集成的工程师打电话，和做开发的工程师关系不熟，不过我看他们都是学数学专业和计算机专业的，应该对软件和应用数学有一定要求吧，听他们一张嘴不是这个数学模型就是那个线性算法的。
希望能对你有所帮助吧(*^__^*)
如果是底层开发的（如开发图像处理算法、设计研发相机、镜头），你需要对软件、数学、物理、电子电路等学科都有很深的功底。这样才能弄出具体的软件算法、硬件产品。
如果是应用层面的，那么你就需要对某个软件平台比较了解，如VC、VB、LV等，然后调用一家或几家的图像处理软件（如HALCON、VisionMAX等），然后进行图像处理、系统集成、技术支持等方面的工作。
答：1、要是做视觉系统集成的就是整天按照人家工艺的要求调试你要检测物体的画面，然后给客户的提一些光源的要求还有机械上的要求，还有项目后期要不间断的去现场。2、要是做视觉开发的话就是天天听客户反馈然后无止境的思考算法，还有写软件。搞硬件的话就是研究光学成像问题。图像处理工程师需要掌握的知识有...
答：除了硬件选型和算法设计，机器视觉工程师还负责系统的调试与优化。他们需要通过大量的实验和数据分析，确保系统在各种环境条件下都能稳定运行，并达到预期的检测精度和效率。此外，随着技术的不断进步，机器视觉工程师还需持续学习，及时跟踪行业最新动态，以便将最新的技术成果应用到实际工作中。机器视觉工程师...
答：机器视觉算法岗需深入理解计算机视觉原理。这包括对图像处理、特征提取、目标检测、识别与跟踪等关键技术的掌握。例如，在开发一个自动化质量检测系统时，算法工程师需要利用图像滤波技术去除噪声，通过边缘检测算法定位产品轮廓，再运用模式识别方法判断产品是否存在缺陷。这些步骤都要求对计算机视觉算法有深厚的理...
答：并为之做好技术储备。他们的工作成果直接影响着机器视觉系统的性能与稳定性，进而关系到整个生产或研发流程的效率和质量。因此，机器视觉算法工程师这一职业角色，在推动机器视觉技术发展和应用落地过程中起着举足轻重的作用。
答：主要是对图像处理算法的研究及检测工程的设计与实施，如果偏向硬件的话还有一些自动化软件的设计。
答：底层开发(开发图像处理算法、设计研发相机、镜头)需要对软件、数学、物理、电子电路等学科都有深功底样才能弄出具体软件算法、硬件产品应用层面需要对某软件平台比较了解VC、VB、LV等调用家或几家图像处理软件(NI、HALCON，Visionmax等)进行图像处理、系统集成、技术支持等方面工作里需要掌握知识比较多、杂需要...
答：我不是这种公司的，仅从我了解说，做应用，应该是去根据具体的项目要求，环境提供整个解决方案，包括硬件配置，软件设置。达到要求效果的。助理应该是给打杂的。没事帮忙查资料，整理收集数据的。
答：1、基于对产品设计需求的良好理解能力，完成需要的视觉设计提案。2、团队协作设定产品整体界面视觉风格与创意规划。3、基于概念设计配合团队高效的开展系统化的详细视觉设计。4、·创建可识别的图像，艺术的外观·充分利用所相关的显示媒体·形象地表达功能·视觉一致性·布局。5、·任务分析，概念设计·进行...
答：难度不高。1、岗位职责：负责计算机视觉、深度学习相关的AI产品的研发工作。2、参与图片识别、活体识别、人脸识别等项目开发工作。3、负责图片、影像的预处理开发，包括截图、去噪、二值化等。4、负责机器视觉识别项目的商业化落地和算法优化。
答：AI 公司招聘的工种人才可以涉及以下几个方面：1. AI 算法工程师：负责开发和优化机器学习和深度学习算法，设计和实现AI 模型，以及处理和分析大数据。2. 数据科学家：负责收集、清洗和分析数据，构建和训练模型，并对结果进行解释和可视化。3. 软件工程师：负责设计和开发AI 系统，构建和优化算法库和工具...
