工业视觉光源工程师

本文目录一览：

• 1、视觉工程师是做什么的
• 2、机器视觉工程师就业前景
• 3、机器视觉工程师如何转型
• 4、视觉工程师属于哪一职业类型
• 5、工业视觉工程师前景
• 6、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

视觉工程师是做什么的

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·进行流程设计·说明实时响应标准·易用性评估、易用性测试·评定易用性标准的一致性·布局。

扩展资料：

视觉设计师是信息的发送者，传达对象是信息的接受者。视觉传达设计主要以文字、图形、色彩为基本要素的艺术创作，在精神文化领域以其独特的艺术魅力影响着人们的感情和观念，在人们的日常生活中起着十分重要的作用。

视觉传达设计这一术语流行于1960年在日本东京举行的世界设计大会，其内容包括：报刊杂志、招贴海报及其他印刷宣传物的设计，还有电影、电视、电子广告牌等传播媒体，它们把有关内容传达给眼睛从而进行造型的表现性设计统称为视觉传达设计电影海报，简而言之，视觉传达设计是“给人看的设计，告知的设计”。

真正决定一个设计好坏的那些标准，比如布局的不活跃的对齐和活跃的不对称，巧妙的负空间，互补色/间色/邻近色的运用，字体堆栈的使用，等等这些在新手做设计的时候是无意识地去实现的。

这些知识在新手阅读视觉设计理论书籍的时候都有浏览到，但此时并不足以形成深刻的印象并成为指导设计的标准（因为没有经历过足够的实践积累）。

前面提到，新手会因循脑海里的图像片段来做设计，这些图像片段便是平时学习过程中积累下来的好的设计片段，它们就包括了一些视觉设计中的标准。新手设计师在“模仿”的时候，便会间接地运用到这些标准，但此时，他是潜意识的。

参考资料：百度百科——视觉设计师

机器视觉工程师就业前景

机器视觉工程师就业前景好。根据查询相关公开信息显示：机器视觉目前比较成熟的应用还主要集中在定位、尺寸测量、OCR/OCV、特征有无等领域，有很大检测需求，机器视觉工程师就业前景好。

机器视觉工程师如何转型

机器视觉工程师转型可以朝工业检测、嵌入式视觉系统开发等方向考虑。

机器视觉工程师必须要知道未来的trend，譬如3D肯定是十分重要的一个方向。然后结合你目前所处的行业无论是工业检测还是其他，做一个这方面的延伸。其次，好的计算机视觉产品需要和硬件有效的结合。比如多了解光学的知识。最好，嵌入式视觉系统开发。

视觉工程师属于哪一职业类型

视觉工程师属于设计类，主要是负责人工智能视觉的设计，要求对产品设计需求良好的理解能力，还要基于概念设计配合团队高效地开展系统化的详细视觉设计。

视觉工程师至少需要以下的基本职业素养：热衷于前期的设计方向与趋势的视觉探索；关注行业设计动态与科技产品讯息趋势；良好的设计需求理解能力、需求分析能力与清晰的沟通表达能力；扎实的视觉设计表现力，热衷尝试不同的设计风格与视觉表现方式；娴熟的相关图形软件的驾驭能力，熟练掌握并运用Photoshop；视觉设计中注重整体感的画面控制力，并对像素级细节严谨把控的专业精神；能够基于确定的设计方向，配合团队高效完成系统化的设计方案；能够与团队协作中提出自我的设计观点与解决方案；能够与工程师良好配合来实现设计方案，并有对设计稿严格的执行力。

工业视觉工程师前景

前景好。工业视觉的前景非常不错，尤其是工业4.0的到来，视觉方向的需求非常多，就业容易，待遇好。

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

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 、