机器视觉在自动化领域变得越来越重要了，为了让自己的技术更进一步提升，以前做电工、PLC的工程师们在思考着转行学视觉，得知HALCON在企业需求的人才比较多，于是乎大家开始思考了，到底该如何入门视觉呢？当然首先要做的是了解视觉软件，打开视觉软件一看，表情是下面这样的......
1.图像基础知识
要知道图像的基础知识，至少先在文字层面上进行学习，比如什么是灰度，什么是位图，什么是深度，什么是通道，什么是像素，什么是灰度，什么是滤波等等，在第一个阶段，不要去深挖各种理论，先在文字层面上理解这是什么意思即可，其实，对我们应用层开发来讲，机器视觉工程师讲究的是一个系统集成的能力，对工程工艺的理解，而不是深挖理论，术业有有专攻，第一阶段切勿对不理解的公式去深挖，不懂得跳过这个，后期循序渐进或者学习，不懂的也不会对你后期开发有多大的影响。
光学成像部分
光学成像部分，需要了解成像系统的选型，包括相机、镜头、光源，这三大件必不可少，在这里学习，如果每个三大件展开，又有很多的知识点，相机的种类、相机的选择、相机sensor尺寸、镜头种类、镜头选型、光源种类、光源选型等等，那么在这个阶段就是一个积累和总结的过程了。
编程语言学习
上位机编程语言，有两种选择，C#和C++开发语言的学习，初学入门，建议学习C#作为上位机开发首选，C#语言入门简单，语法规则熟悉一周左右即可，界面开发可以使用Winform、WPF，熟悉界面库也就差不多一到二周的时间。
C++语言就不一样了，C++语言很复杂，知识点很多，在短时间内很难理解那么多知识点，并且哪怕有三五年C++编程经验的程序员，也不敢说对C++语言精通，我等只有“会使用”的地步了，C++界面开发库常见的有MFC,MFC稍微有点过气了，现在广泛使用的界面库是Qt,熟悉Qt界面库一周到二周，真正在项目中熟悉使用需要积累和通过项目的锤炼。
算法工具的学习
机器视觉软件开发系列--机器视觉算法工具扫盲
如果你有了一定的图像处理基础，编程基础，你现在去看算法工具的学习，就相对会顺畅很多，算法工具推荐使用halcon，学了halcon，其他的算法工具学起来都很快，并且halcon能够解决机器视觉领域内所有简单、复杂的项目，而且会halcon算法的工资待遇会更高。
学习halcon也是有方法的，先要对halcon的总体算法功能有个了解，以及知道每个功能模块的应用例程的经典案例。再就是halcon的基本数据格式，算子的参数输入输出表示方法，图像参数、控制参数，再了解halcon常用的一些算子功能，那么入门开发就可以了，要深入，需要通过项目经验案例来进行学习和深入，开始学习。
这一步也是每个视觉任务要解决的核心问题，所以这部分内容也是最重要的，花的时间也最多。
项目代码演练
前面的几个步骤，你不一定需要根据顺序来完成，你可以直接从3、4跳到这里，那么这一步就很关键了，前面那些知识点是一个零散的知识，这一步是把所有化零为整的步骤，这一步也是很多人最头疼的地方，如果没有师傅带，你自己摸索，那是比较困难，最好是找到项目源码，找到合适的有经验的师傅进行学习，最开始可以从流程简单的到中级到高级的步子学习，单相机单流程，你的软件流程就简单，如果是单相机多流程，多相机多流程，线程之间的交互，以及数据的融合，那就是比较高级的项目了，所以这也是有经验的工程师的重要之处。