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1.工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向***集部分发送触发脉冲。
2.图像***集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
3.摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。
4.摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
5.另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
6.摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
7.图像***集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字***数据。
8.图像***集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9.处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。
数字图像处理与机器人视觉伺服学涉及以下内容：
1. 数字图像处理：数字图像处理是关于对数字图像进行获取、处理和分析的技术和方法的学科。它涉及到图像获取、图像预处理、图像增强、特征提取、图像分割、目标识别与检测、图像压缩等方面的理论和算法。在机器人视觉领域，数字图像处理用于处理机器人通过摄像头或传感器获取的图像数据，以提取有用的信息和特征，为机器人的视觉感知和决策提供支持。
2. 机器人视觉伺服：机器人视觉伺服是指利用视觉传感器（如摄像头、激光雷达等）获取环境信息，并将其应用于机器人的控制系统中，实现机器人的自主感知和决策。机器人视觉伺服涉及到图像处理、目标检测与跟踪、位姿估计、路径规划、运动控制等技术和方法。它能够使机器人在不同任务和环境中实现精确的感知和操作，例如视觉导航、物体抓取、目标追踪等。
综合来说，数字图像处理为机器人视觉伺服提供了基础的图像处理和分析能力，使机器人能够从图像中获取关键信息。机器人视觉伺服则将这些信息应用于机器人的控制系统中，实现对环境的感知和响应，从而实现更智能、灵活和精确的机器人操作。这两个领域的研究和应用相互关联，共同推动了机器人技术的发展和应用。
有前途，机器视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建机器视觉组，但是视觉组的***整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
从组内同学的[_a***_]情况来看，大部分同学会选择算法岗和开发岗，二者的比例比较接近，但是今年拿到算法岗offer的同学明显增加了，相信在云计算、物联网平台逐渐成熟之后，算法岗的人才需求潜力会进一步得到释放。
这个专业前景非常好，未来人工智能是大势所趋，无论什么企业都要节省成本而节省成本的前提就是节省人力，也就是要更多的让机器人去实现生产。而这就要求机器人要有更高的精度和更优的算法，而这一切都是基于视觉传感器的技术，也就是你的专业。这是最前端的技术，未来前景非常不错，而且相对来说待遇和工作环境也很好，一般都是在一些高端创意产业园，如果能上到博士毕业那就更好了，一般像阿里、腾讯和海信等等大企业都建有自己的产业园，可以组建研发团队从事前端研发工作。如果是硕士毕业的话，也可从事低端的研发工作，或者生产应用工作！
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