再次说明：要把视觉系统，当成传感器来用。那就要符合传感器的交互方式：接收信号，触发传感器，返回结果。

不管设备的逻辑控制是PLC，还是上位机。都是这个交互方式。

掌握了通信。我们再来讲一讲。VM视觉流程，怎么编辑。图像处理算法，怎么来学习。（相机硬件部分，我以前写过帖子，可以复看）

1，想掌握，vm编辑流程的方式。流程图式的编辑方式。根据连接线的箭头，确定流程模块的先后执行，以及后面的流程，可以拿到前面流程的处理结果。这个要很清楚。

2，学习vm的算子模块。我们不要胡乱学。而是要有章法。先分类，了解该类别，做什么用。再根据应用场景来学习。

这一点。halcon的例程做的很好。VM的例程，感觉就是假装做的，仅仅是完成领导交付的任务。根本没有以用户为中心的角度，去编写例程。 这也是入门VM不友好的原因。也是我开篇写这些帖子的原因。

3，我推荐的分类方式：

1） 通信类： 数据接收，数据发送，协议解析，通信管理，触发工具。

2） 逻辑流程类： 条件检测，分支模块，条件分支。（循环，可以后面再掌握）

3） 定位类：快速匹配，位置修正。（匹配一般是粗定位，用快速匹配就好了）

4） 找点找边缘类：找圆，找直线等 （都是测量矩形的应用）

5） 计算类： 点点，电线，线线 等测量。直线，圆拟合。角平分线，垂线计算。旋转计算。（这些都是几何计算）

6） 标定：N点标定，标定板标定。（一个用于，图像与机械结构 简历坐标映射 ，目的引导定位； 一个用 图像于标定板建立映射，目的是镜头畸变矫正）

7）辅助类：格式化，几何创建，以及渲染显示设置。

8） 独立工具类：条码检测，字符缺陷检测。还有深度学习也属于这一类（其它缺陷检测工具，我很少用。也属于这一类）

9） 图像处理类：先掌握一点图像预处理之 形态学。其它工具，后面我们单独讲。而且讲的核心，也是找到对应的场景。如果没有应用场景。对于没有图像处理基础的人，很难掌握并应用到项目中。而VM对应的用户，就是没有图像处理基础的人。

我这种分类，有递进关系的。我建议是按照顺序来学习。掌握了1-7 类别，就可以做市面上几乎 所有的 定位和测量项目。

而掌握 8 ，就可以做对应的项目。

掌握9，就可以处理更复杂的现场应用。还有就是图像源不好的情况下，你更多办法。

3，学习这些工具，一定要问自己，这工具是干什么的，怎么用。为什么有用？一定要赵到该工具的应用场景。

匹配算子，测量矩形 算子 讲解，我之前单独写过帖子，请在往期帖子里找一下来看。