머신비전 산업에 진출하는 것은 어렵지 않지만, 머신비전 기술을 잘 배우고 싶다면 다음과 같은 지식과 기술을 숙지해야 합니다.
1. 기본 개념 및 원리: 먼저 머신 비전을 이해해야 합니다. 기본 개념 및 원리: 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 머신 러닝 및 기타 관련 분야의 기본 지식을 포함합니다.
2. 이미지 처리의 기본 학습: 이미지 변환, 필터링, 향상, 복원 및 기타 기술을 포함한 이미지 처리의 기본 사항은 물론 이미지 분할, 가장자리 감지, 그리고 특징 추출.
3. 기술 비전 알고리즘 마스터: 표적 탐지, 인식, 추적 및 기타 알고리즘을 포함한 머신 비전 알고리즘과 머신 비전의 딥 러닝 알고리즘 적용을 배우고 마스터합니다.
4. 비전 소프트웨어 도구에 능숙해지기: Halcon, OpenCV, PCL 등과 같은 머신 비전 소프트웨어 도구를 배우고 숙달하십시오. 이러한 도구는 머신 비전 애플리케이션을 신속하게 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 실제 프로젝트 경험: 실제 프로젝트 경험을 통해 머신비전 기술에 대한 이해와 응용 능력을 심화시키고, 자신의 기술 수준을 향상시키기 위한 실제 프로젝트를 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 'AI 지능형 모니터링 훈련 플랫폼'(AI-Monitor)은 인공지능 및 기타 관련 전공을 위해 설계된 엔지니어링 훈련 플랫폼으로, 업계에서 주류를 이루는 TensorFlow 딥러닝 프레임워크를 기반으로 합니다. 동시에 머신 비전 기술과 엣지 컴퓨팅 기술을 통해 시각 분야의 보안, 모니터링, 추적 및 식별과 같은 다양한 시나리오의 요구를 충족합니다. 플랫폼에는 신경망 칩이 내장되어 있어 다음과 같은 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니다. 컨볼루셔널 신경망으로 모델을 기반으로 실시간 비디오 스트림에서 인물 사진을 자동으로 감지하고 식별하며, 일치되면 자동으로 추적할 수 있습니다.
6. 최신 기술 동향: 머신 비전 분야의 최신 기술 동향 및 개발 동향에 주목하세요. 학술 회의에 참석하고 관련 문헌을 읽고 업계 업데이트 및 기타 방법에 관심을 기울여 최신 기술 개발을 따라갈 수 있습니다.