先交代一下背景。本人搞机器视觉多年。最熟悉的是halcon，其次是visionpro，再是opencv。今年（2023年）才真正开始接触visionMaster。
首先说一下主观感受（过程）。最开始接触visionMaster 的时候。是海康来原公司做产品推广培训。那次感觉VM四不像。流程编辑死板。工具说明很简陋，例程很简陋。学习成还高。我内心是拒绝的。后来再次接触VM，是想用VM做一个定位案子。需要旋转+9点标定。怎么都弄不好。后来跟海康工程师了解，要写脚本。后来就用9点标定+自己写脚本实现了改功能。在第二次接触的时候，发现虽然标定工具不好用。还要写脚本。但是VM 通讯（输入，输出）以及流程触发。这个做的非常好。（跟不同plc，机械手配合，只要简单配置就可以）这代表什么呢，就是VM把 输入输出端 给你解决了（虽然只能同步执行）。你只要专注 编写流程解决图像处理就可以。可以非常快速的部署。而以往用halcon，输入，输出，都要自己写代码。如果你没有提前写好。光输入输出，就要花费很多时间。更关键的是VM的加密狗很实惠。对比其他家的加密狗，几乎不要钱。然后，我花了数周的时间，就仔细熟悉VM编流程的逻辑。去实现之前觉得VM无法实现的功能。发现越用越好用。然而我现在面临一个问题。VM又便宜，又好用。那用halcon，visionpro开发不就没有出路了。本着打不过，就加入的原则。我开始用VM做项目了。1：定位项目，VM完全可以做，只是要自己设计标定方式。（对我来说，定位项目，只要逻辑上成立。就可以定位成功。）2：测量项目，是VM的强项，你要做的就是，选好光源，做数据（grr，相关性等）3：检测项目，做细致的缺陷检测，VM还是不那么方便，但是VM有深度学习，效果还不错。
以下是我总结VM的优缺点：优点：1，便宜。2，通讯配置做的很好。完全解决了输入输出问题。3，流程编写，很直观。全部是图像方式。容易交付。4，图像拼接，畸变矫正功能做的好用，易用。5，有深度学习。（还算比较好用，本人感觉比halcon，visionpro的 深度学习好用）6，支持C#脚本。缺点：1，流程编写，很死板。一定要摸清其内在逻辑，才能灵活掌握。2，没有数组数据结构。非常不方便。3，循环不好用。还容易卡死在循环里。在循环里面不要做图像处理，因为非常不好调试。4，深度学习的加密狗，贵很多。5，没有异步处理方式。6，界面编辑，太死板。很难编辑想要的效果。7，例程太简陋。几乎没有什么用。