工业机器人视觉工程师

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。工业机器人视觉工程师是底层算法开发工程师，是机器视觉底层开发的人才，机器视觉行业属于技术密集型行业，跨越多个学科和技术领域，需要在包括成像、算法、软件、传感器等领域积累大量的技术，需要持续的大量研发投入。机器视觉应用场景包括定位、识别、检测和测量，机器视觉在2022年的应用场景中定位是占比最高的应用领域，达33%。

机器视觉系统的应用

在生产线上，人们在进行这样的测量和判断时，由于疲劳、个体之间的差异等原因，会产生误差和误差，但机器会不知疲倦地、稳步地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括照明系统、镜头系统、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的速度和图像的处理速度，使用彩色还是黑白相机，检测目标的大小或者检测到的目标有缺陷，需要多大的视场，需要多高的分辨率，需要多大的对比度。从功能上看，典型的机器视觉系统可分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分

机器视觉系统的工作流程

1.工件定位探测器检测到物体已移动到摄像系统视场中心附近，并向图像采集部分发送触发脉冲。

2.图像采集部分按照预先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发送一个启动脉冲。

3.相机停止当前扫描并开始新的帧扫描，或者相机在开始脉冲到达前处于等待状态，在开始脉冲到达后开始帧扫描。

4.相机在开启曝光机构前启动新帧扫描，曝光时间可提前设定。

5.另启动脉冲开启灯光照明，灯光开启时间应与相机曝光时间相匹配。

6.相机曝光后，正式开始扫描和输出一帧图像。

工业机器人视觉工程师的岗位职责

2、预测机器:机器修改、效率、数量;视觉预照明产品测试;

3、做软件架构:直线度、过基度、CCD尺寸检测、点激光平面度测量、3D平面度测量、外观检测;

4、机器视觉系统整体解决方案(机械、电气)设计，视觉检测项目相关配件选型，算法研发(时间、精度)，维护优化，提高效率;

5、视觉测量研发、软件编写(Labview);

6、负责自动化设备操作人员的培训和考核工作，支持机器维修管理;

7. 编制各种工程文件(操作指导书、设备BOM等);

8、协助高级工程师开发和引进新技术的应用;

工业机器人视觉工程师的工作要求

1. 大专以上学历，计算机/信息管理/自动化等相关专业。

2、2年以上机器视觉行业相关开发经验;熟悉机器视觉检测原理，具备图像处理和机器视觉的基本理论和算法知识，掌握机器视觉的理论和应用;

3、熟练使用Labview软件，熟悉运动控制卡的使用，有检查外观的经验，激光位移传感器的应用;

4、熟悉自动化电器元件;通信将tcp、串口、总线etherCat;有数据采集和简易控制软件经验者优先;

3、熟悉定位、尺寸测量、产品外观缺陷检测等相关机器视觉应用，如:用于各种半导体、汽车电子、各种零件等外观检测与测量，包括被测零件的存在、定位、尺寸、形状、数量、颜色、污渍、划痕等。掌握工业4.0(智能工厂、交通监控、无人监控、机器人);

4、接受过视觉测量、PLC、机械手、调试及装配培训;

5、执行力强，执行力强，心理素质好，抗压能力强;