1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和vc++结合起来构造mfc界面，才能构成一套完成的可用软件。
2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的。
二维需求方面有：⑴识别定位；（2）ocr光学字符识别；（3）一维码、**识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面）
三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构。
3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识。
1）图像处理涉及以下几大领域：
a、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识）
b、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等）
c、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等）
d、图像的频域处理（傅里叶变换、dft、小波变换、高低通滤波器设计）
e、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等）
f、图像分割（halcon里的blob分析）
g、图像复原。
h、运**像。
i、图像配准（模板匹配等）
j、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等）
比较好的参考书籍有。
经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的matlab版。
杨丹等编著《matlab图像处理实例详解》
张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——visual c++与matlab实现》
左飞编著的《数字图像处理：原理与实践（matlab版）》
左飞编著的《数字图像处理技术详解与visual c++实践》
谢凤英编著的《visual c++数字图像处理》
精通系列·精通visual c++数字图像处理典型算法及实现(第2版)》
2）软件编程功底。
具备c，c++，c#及mfc界面开发的功底。
a、c语言的学习主要看谭浩强写的c语言相关知识。
b、c++主要看c++ primer plus书籍。
c、mfc的学习主要看孙鑫编写的《vc++深入详解》这本书及相应的**教程，并在vc++6.0软件或vs2010等软件上编写程序和实践。
d、c#可以看书籍《c#从入门到精通》、《head first c#》、《c#入门经典》、
c#**教程》、《c#高级编程》、《net frameword 高级编程》、《clr via c#
3）光学知识：
主要阅读书籍《工程光学》、重点放在几何光学方面，了解成像原理及相应的光路分析，知道光源的特性、镜头分辨率、相机分辨率等方面的知识。
光学知识主要在你设计方案时相机、光源、镜头等选型时起到关键作用。
软件功底的作用是软件的架构设计分析，架构包括ui层设计、业务逻辑层开发、数据层开发。
haclon主要完成图像处理算法的实现。
目前市场上工业领域中主流的图像算法处理软件有halcon, nivisionpro, opencv
学习halcon最重要的是学习其中的方法、流程和套路
4、halcon主要完成图像算法的流程套路如下：
特征提取总结：
1、几何特征（面积、周长、矩形度）2、纹理特征（与灰度相关，如熵、能量值）
3、颜色特征4、概率特征5、算子描述特征 6、hough特征（梯度直方图特征）
做机器视觉的项目，拿到项目时一般遵循如下流程：
第一步：需求分析，建立相应的方案。
第二步：算法流程规划及业务逻辑设计。
第三步：模块化编程及集成化实现。
第四步：调试，根据反馈结果来不断的修改程序bug，达到客户需求，最后交付客户及软硬件操作文档。
学习机器视觉的好方法：
1、学习机器视觉一定要结合项目实战，在实践中学习总结经验教训，系统化学习所需知识。
2、补充一定的c++和c#知识，进行vs联合开发，客户现场的学习和现场调试，不断学习示例分析，掌握方法套路流程。
3、根据实际问题，学习模块调用，按照方法套路学习。
4、最好是先用halcon实现图像处理部分，然后在vs2010开发软件中利用mfc图形界面实现出来，实践学习是最好的方法。
机器视觉学习的发展趋势是结合神经网络、深度学习进行相应的人工智能机器视觉开发。
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