一、高中机器人竞赛含金量？

机器人技能大赛含金量非常高，随着人工智能机器人产业的快速发展，各高校的人工智能及机器人相关专业也在快速增加。机器人是该科技领域的典型代表，其学科知识涉及定位导航、机器视觉、深度学习、语音交互、运动控制、感知与传感器等六大知识领域。做好该领域的人才培养是提高一个国家科技创新能力的重中之重。

二、怎么学习机器视觉？这个行业有前途吗？

机器视觉会有前途。

我是从事自动化行业的，这几年机器视觉的应用真的是风生水起。

特别是在工业4.0，大数据，AI，深度学习这些高大上高科技名词的带动下，

机器视觉越来越被企业老板接受。

大的小的项目，旧的新的设备都在陆续应用上机器视觉。

应用有多广泛也没具体的统计，以上也只是个人从业过程中经历所得。

比如大家熟悉的PLC，

十几年前市面上PLC学习资料很少，书店都买不到像样的。

现在PLC相关的资料，纸质的，电子的，图文的，视频的，真的是满天飞。

PLC已极度普及，想学习的人多，培训市场需求量巨大。

同样机器视觉也将会是下一个PLC，当前正处在高速推广时期。

可以先人一步，学习机器视觉，相对只会PLC的，竞争力要大很多。

我刚开始是搞PLC，后面工作上开始有大量视觉需求，

也自学了工业视觉，现在也一直在用视觉，偶尔也可以帮别人做些项目啥的。

简单二维识别，一维测量都可以开好几千。

看下图视觉应用场景就高大上，怎么会没前途？

可以从应用开始学习。

如果我们学习视觉只是应用，

做项目开发设备，完成实际的生产任务。

相对来讲还是很简单的，我们可以从熟悉一款视觉库开始。

熟练应用视觉库，熟悉函数，熟悉算法，熟悉专业名词，

进而触类旁通，可以使用其他库，或研究算法内部的原理。

建议可以下载学习版本的HALCON。

其带有大量实用例程，丰富的函数介绍，

完全可以借助HALCON自带的这些资料快速上手。

如下图为部分例程。

每个例程运行过程中都会有直观的效果，

进而加深对函数的理解，如下图为一实例的执行过程。

希望能帮上你。

觉得有帮助，点个赞，支持一下吧。

三、机器视觉新手入职一般干什么？

1. 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；

四、机器视觉是什么语言实现的？

你可以用VISUAL STUDIO 和 JAVA的开发工具。目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有 C++, C#, JAVA, PYTHON 等, 甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。

机器视觉需要用到图像处理库，有很多免费且开源的第三方图像库可以用，如十分著名的OpenCV， 有C++，JAVA, PYTHON的版本， 它包含了很多 现成的函数，可以处理图像的形状，颜色，大小，图像文件保存，找相似图像，物体边缘（Canny edge）算法 。。。机器视觉的另一个方向是神经网络深度学习算法。这里面有代表性的是谷歌的TensorFlow，具有很强大的机器视觉能力。

文字识别方面的代表有谷歌的 Tesseract， 这也是开源项目

五、lonch是什么牌子？

深圳市朗驰欣创科技股份有限公司，成立于2005年，注册资金1.005亿元，是国内智能巡检机器人、智能红外热成像产品及解决方案提供商，是专业从事人工智能、机电控制、机器视觉、深度学习、红外测温技术综合应用开发的企业。

朗驰欣创以机器人技术为核心，专注于人工智能、机器人自动控制、数字化智能服务装备、图象处理与智能视频分析领域的综合应用，形成了轮式巡检机器人、挂轨式巡检机器人、便携式监测机器人等系列产品，并广泛应用于电力、市政、化工、能源、交通等多个领域，为用户提供无人值守的智能巡检解决方案。

六、除了深度学习，计算机视觉还有哪些方向值得研究？

机器视觉的终极目的，是像生物一样，让机器拥有自己的视觉。顺着这个思路，机器视觉的目的和意义，就很明确了。明确了机器视觉的目的后，机器视觉的任务也就明确了。所以，机器视觉的任务，应该包括以下几类：1.三维空间机器视觉感知。2.基于视觉感知的视觉识别。3.加入时间参数后的机器视觉感知和识别，比如视觉定位，运动感知，物体追踪等。4.基于视觉感和知的基础上视觉概念的生成和对视觉事件的理解和解析。

综上，目前的深度学习技术只是完成了机器视觉任务的第二项任务中的一个小部分。存在的主要问题包括：1.深度学习技术只是定性，不能定量，例如，只知道识别物体，不知道物体的大小尺寸，因为不是基于三维空间数据，无法定量检测。反过来说，深度学习技术应该基于三维空间进行，这样就可以实现定量检测和准确识别。2.深度学习技术需要大样本，标注后的学习过程，无法实现无监督，小样本的示范性学习，学习时消耗的功率和算力太多。

所以，目前的深度学习技术开辟了机器自动学习的模式和时代，特别是大规模神经网络结构，开辟了机器向人类大脑结构学习的方法和思路。目前的机器深度学习技术架构以及基础的运算架构只是一种过渡性技术，不远的未来一定被其它具有自学习，自组织的架构所替代。机器视觉是机器学习技术的最佳应用场所，未来的趋势是基于三维数据的一次性示范学习，以及基于基本视觉元素和属性基础上的高阶机器视觉概念的自动生成和自动学习。

七、斯诺克自动计分系统怎么样？

斯诺克自动计分系统非常好。

这款利用机器视觉和深度学习技术打造的全球首款斯诺克智能计分系统，解决了球房传统人工手动计分成本高的问题，同时为球友提供精准可视化的数据统计功能，提高球友打球兴趣。

来自全国乃至全球十多个国家的球房经营者和球友亲身体验过智能计分系统后，都对它的性能表现出惊叹和折服。全球各洲台联主席也希望在他们举办的职业比赛中能尽早使用本智能计分系统。