自动化视觉算法

A. 机器视觉定位是什么和机器视觉检测有什么不同

视觉定位类项目通常结合机器人学，轴组运动学控制，常常使用仿射变换，几何学，手眼标定等算法，在数学原理层面要熟悉常用的矩阵转换公式，几何平面学公式等。追求的是高精度定位效果，通常定位抓取精度在0.01mm。应用场景包括2D定位，3D无序定位抓取等。需要对自动化设备，机器人学等十分了解。机器视觉检测通常指的是目标检测和缺陷检测，在工业上，需要对CCD传感器得到的图像做图像处理找到某些缺陷，在算法层方面需要掌握Blob分析，预处理算法，边缘提取等，偏重于图像处理本身。在计算机视觉方向，视觉检测还有目标检测，通常用卷积神经网络实现对目标的检测和分类，比如说现在的人脸识别，自动驾驶等。综合以上，机器视觉定位更偏向于视觉算法和自动化结合，视觉检测更注重于图像算法本身。

B. 视觉算法工程师的主要职责8篇

视觉算法工程师负责算法模块需求分析、软件设计、代码开发、问题定位等工作。下面是我为大家带来的视觉算法工程师的主要职责8篇，希望大家能够喜欢!

视觉算法工程师的主要职责1

职责：

1.工业相机的firmware开发及功能整合;

2.深度学习模型的构建与优化或机器学习算法的优化，提升效果.性能与易用性;

3.结合业务产景，能灵活调整算法框架和数据集;

4.负责算法在产品的落地;

5.工业应用后台服务器算法的开发;

岗位要求

1.精通C/C++，python等编程语言，熟悉ARM/MIPSLinux等平台的开发;

2.精通机器视觉(如人脸检测识别，目标检测和跟踪，OCR，数字图像处理算法OpenCV/OpenVINO等);

3.精通常用的深度学习框架，如Tensorflow，Caffe等,有相关实战 经验 优先;

4.在机器学习上有实战经验，对经典算法如SVM(支持向量机).LR(逻辑回归分析).CNN(卷积神经网络)等有深入理解;

5.有较强的学习能力，团队合作能力以及沟通能力。

视觉算法工程师的主要职责2

职责：

1、仓储机器人视觉定位系统设计、开发和优化。

2、二维码导航技术研发。

3、其他新型视觉导航技术研发。

4、本岗位为研发岗，要求有较强的解决实际问题能力。

岗位要求：

1、硕士及以上学历，研究方向为图像模式识别。

2、熟悉主要图像模式识别算法(包括但不限于图像去噪、图像复原、图像分割、区域描述等)，并且能够独立实现。

3、有独立开发算法的工作经验和能力，既能独立解决问题，也能够协同工作。

4、熟练使用C/C++。

5、熟悉QR码、DM码等常见二维码的原理和扫描算法，具备开发工业二维码的能力者优先。

6、对搜索算法、聚类算法、编码算法、图像压缩算法等有深入研究者优先。

7、在模式识别和机器学习算法研究中有独到见解者优先。

视觉算法工程师的主要职责3

职责：

1. 负责工业视觉项目现场调试工作;

2. 负责前期样本的采集、深度学习样本标注等工作;

3. 负责调试文档的撰写。

任职资格：

1. 具备吃苦耐劳、敬业负责的职业精神;

2. 熟悉工业自动化产线生产流程，对于工业自动化中的常见的电气元件及其使用 方法 有一定的了解，对于工业自动化中常用的机械结构有一定的了解。

3. 熟悉基恩士、康耐视、巴斯勒、海康、大恒工业相机，能够对这些相机及其配套镜头独立自主的安装、调参，熟悉各种相机的参数特性者优先;

4. 熟悉各种配套的光源：环形、条形、背光，了解常见的光源种类：蓝光、白光、红光等。并且对这些光源的安装、使用有一定的项目经验。

5. 熟练使用以上相机配套的相应软件者优先;

6. 具备工业视觉检测项目的经验者，优先考虑。

视觉算法工程师的主要职责4

职责：

1、负责现有公司的AOI软件平台的开发维护和升级;

2、负责设备软件技术文档编制;

3、负责设备软件部门的售后技术支持;

4、完成上级交代的其他任务

任职要求：

1、 本科以上学历，计算机、软件工程、数学相关专业;

2、掌握或了解C++编程语言;

3、掌握或了解Halcon、OpenCV等图像算法

4、具备良好的团队合作、积极主动沟通意识;

5、具有良好的分析、解决问题的能力，对攻克疑难问题有浓厚兴趣

视觉算法工程师的主要职责5

职责：

负责公司工业视觉检测产品的图像处理与模式识别等相关算法的研究;

完成软件系统代码的实现，编写代码注释和开发文档;

辅助进行系统的功能定义,程序设计;

根据设计文档或需求说明完成代码编写，调试，测试和维护;

分析并解决软件开发过程中的问题;

协助测试工程师制定测试计划，定位发现的问题;

职位要求：

1、精通JAVA、C#、等主流软件语言中一种及以上

2、熟悉SQL Server、MySQL、Oracle等一种或多种数据库的使用和开发

3. 熟悉视觉算法，可独立分析并编写算法及测试”

4、有1年及以上相关软件语言开发工作经验

5、参与过两个及以上完整的项目开发过程

6、有自主学习、独立思考、独立解决问题的能力

7. 具有良好的表达能力和人际沟通技巧，具有良好的团队合作精神，工作认真负责

8. 有工业领域机器视觉算法(目标定位、缺陷检测、条码识别、OCR、测量)研发经验优先;

视觉算法工程师的主要职责6

职责：

1、研究深度学习(包括各种神经网络结构与应用)或计算机视觉各个领域(目标检测识别、三维重建等)中核心算法;

2、将上述核心算法应用到各种复杂现实场景中;

3、针对应用场景进行优化和定制。

任职要求：

1、计算机、软件工程、自动化等相关专业 毕业 ;

2、硕士学历，或本科学历并且有2年以上相关工作经验;

3、能够熟练阅读和理解英文资料;

4、熟悉C/C++、python语言，具有研发能力;

5、掌握计算机视觉领域的基础理论、图像处理和模式识别的相关算法，具有扎实的背景知识;

6、熟悉OpenCV/openGL，特别是其中图像处理库、立体视觉库/图像渲染;

7、具备良好的团队合作和沟通能力，很强的 逻辑思维 能力和学习能力。

视觉算法工程师的主要职责7

职责：

1. 研究各种工业领域的机器视觉算法(定位、识别、检测、测量)，实时跟踪国内外的行业发展现状与方向;

2. 根据公司项目需求，设计与开发新的视觉算法;

3. 对公司产品中现有的视觉算法从稳定性、处理效果和速度上做持续改进;

4. 负责算法测试相关工作，撰写开发文档;

任职要求：

1. 硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉、自动化相关专业;

2. 熟悉C ,VC++ ,python;

3. 精通数字图像处理算法，包括图像增强、图像分割、特征提取、模板匹配等，熟悉opencv，halcon等视觉算法库;

4. 有工业领域机器视觉算法(目标定位、OCR、测量、缺陷检测)开发经验;

5. 有windows平台下算法优化的经验;

6. 具有阅读专业英文资料的能力，以了解国际先进的视觉算法;

7. 有底层机器视觉算法库开发、3D视觉算法开发经验者优先;

视觉算法工程师的主要职责8

职责

1、负责图像处理算法的设计与实现;

2、负责现有算法的优化和完善;

3、参与用户功能的定义和验收;

4、跟踪图像算法应用情况，完成技术支持工作。

任职资格

1、计算机，电子，自动化等相关专业本科以上毕业，2年以上相关工作经验;

2、具有C/C++程序设计基础，对数据结构有一定的研究基础;

3、熟悉计算机视觉算法和图像处理算法;

4、具备团队合作精神，有良好的人际沟通能力。

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★ 图像算法工程师岗位的工作职责范本

★ 算法工程师岗位职责简洁版

★ 算法工程师岗位的主要职责文本

★ 图像算法工程师的主要职责

★ 视觉算法工程师的职责

★ 图像算法工程师岗位的主要职责

★ 图像算法工程师的职责概述内容

★ 图像算法工程师岗位的职责精选

★ 图像算法工程师的工作职责描述

C. 目前自动驾驶的视觉技术主要应用的是什么算法

主要应用有监督的深度学习，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型，需要大量的标注数据对模型进行训练和调优。

D. 机器视觉是什么

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。上图便是机器视觉的一个典型应用。

E. 市面上有哪些比较不错的机器视觉算法

华汉伟业的机器视觉算法是公认的实力派！华汉伟业的自研算法优化采用了指令集、并行算法等技术手段，并且与国际一流算法开发包Halcon进行对比测试，算法精度误差小于10-4，速度与其相当，在国内传统机器视觉领域，处于第一梯队。目前国内视觉厂商多数处于应用层开发，使用国外算法库进行开发，缺少自己底层算法开发和优化能力，华汉伟业算法开发包可以实现国产替代，提升国内在视觉领域的基础开发能力，目前已经在多个产线实现了落地批量应用，其功能、性能及稳定性得到验证，并获得客户的高度认同。 不妨网络下

F. 计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些

人工智能是当下很火热的话题，其与大数据的完美结合应用于多个场景，极大的方便了人类的生活。而人工智能又包含深度学习和机器学习两方面的内容。深度学习又以计算机视觉和自然语言处理两个方向发展的最好，最火热。大家对于自然语言处理的接触可能不是很多，但是说起计算机视觉，一定能够马上明白，因为我们每天接触的刷脸支付等手段就会和计算机视觉挂钩。可以说计算机视觉的应用最为广泛。

目标跟踪，就是在某种场景下跟踪特定对象的过程，在无人驾驶领域中有很重要的应用。目前较为流行的目标跟踪算法是基于堆叠自动编码器的DLT。语义分割，则是将图像分为像素组，再进行标记和分类。目前的主流算法都使用完全卷积网络的框架。实例分割，是指将不同类型的实例分类，比如用4种不同颜色来标记4只猫。目前用于实例分割的主流算法是Mask R-CNN。

G. 欧凯OKAI所说的“视觉算法技术”指的是什么

这个视觉算法技术是欧凯OKAI在微出行领域智能化&自动化方面的技术，通俗一点说，就是自动驾驶技术里面的一部分，这个技术也是人工智能最快落地的领域和场景之一。OKAI的这项技术是让感知载体自主识别道路交通状况，通过声波提示，提醒用户周围车辆、行人运动轨迹，保护用户车辆行驶安全。

H. 机器视觉算法基本步骤

1、图像数据解码
2、图像特征提取
3、识别图像中目标

I. 视觉算法和图像算法的区别

两者其实差别都不算很大，从专业本身来说，模式识别研发就比如汽车的车牌，你怎么去识别，图像算法主要研究目的就是比如车牌你怎么让他更清楚地被你采集后得到有用的信息，还原图片的原来面目等。都是算法类的研究，当然算法也是离不开程序的，如果你对软件不敢新区，那么这两个专业都不是适合你。

J. 自动化视觉视觉检测软件哪个好用

1、以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降，国产软件售价仅几千元甚至免费，但前期开发和后期维护成本较高，在使用时面临很大的局限性。
2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件，将深度学习的标注、训练、测试流程，以PC软件的方式进行封装，降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题，或用深度学习的标注方法，提高开发效率。但从实际应用效果来看，当前的深度学习主要以监督学习为主，针对不同场景，需要大量的模型选择、调参等工作，无法针对所有场景，通用性的解决，因此，并没有解决传统算法需要定制开发的难题，并且用户的使用门槛较高，普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。
3、以矩视智能为代表的的工业视觉深度学习工具，线上实现标注、训练、测试流程，依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库，将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练，用户无需任何操作，真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上，矩视智能将云端工具永久免费，下载sdk后，仅需购买Lisence加密狗，即可本地运行，致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。