机器视觉系统的组成有哪些?
机器视觉系统的组成有哪些?
机器视觉的基本原理是什么?
如何训练机器进行视觉识别?
机器视觉技术的发展趋势是什么?
机器视觉的主要应用领域有哪些?
机器视觉系统如何进行标定和校准?
1、纸币印刷质量检测系统:该系统利用图像处理技术,通过对纸币生产流水线上的纸币20多项特征(号码、盲文、颜色、图案等)进行比较分析,检测纸币的质量,替代传统的人眼辨别的方法。
2、智能交通管理系统:通过在交通要道放置摄像头,当有违章车辆(如闯红灯)时,摄像头将车辆的牌照拍摄下来,传输给中央管理系统,系统利用图像处理技术,对拍摄的图片进行分析,提取出车牌号,存储在数据库中,可以供管理人员进行检索。
1、数字经济技术给机器视觉注入新活力。机器视觉技术作为数字经济技术中获取数据的重要途径,对数字经济技术的发展起到至关重要的作用,尤其在工业应用领域,工业生产中的数据获取主要通过视觉系统,在大数据的基础上构建的支持图谱关系为企业工厂提供智能的大脑,从而进行辅助生产决策,质量分析和风险管控等,达到提质增效,降本减存的目的,预计数字经济技术的发展将给机器视觉注入新的活力。
2、游应用领域拓展推动机器视觉行业整体发展。随着中国经济快速稳定的发展、城镇化进程的加速、居民生活水平的进一步提升,机器视觉行业的主要下游应用领域将持续保持较快增长,尤其是消费类电子、汽车制造等行业均保持快速增长,下游应用行业规模的扩大将带动其对机器视觉产品的需求。
课程班型 | 教学内容 |
Halcon图像处理入门班 |
Halcon简介;Halcon入门级界面操作简介;Halcon通过界面操作自动生成算法代码;Halcon入门算子介绍---窗口的操作、自适应窗口操作、计算算子运行时间、打开和关闭更新、图像色彩操作、交互图形画法;Halcon入门基本语法;Halcon数据结构;Halcon数据结构及数组应用; |
第一个C#联合Halcon应用案例;通过Halcon算法找出图像中圆的数量;视觉项目硬件环境搭建---相机选择、镜头选择、光源选择、图像采集卡;Halcon图像采集;Halcon图像采集算子参数说明;Halcon图像采集助手说明;通过Halcon实时采集处理显示螺丝帽数量 |
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halcon图像处理算法及常用案例精讲班 |
Halcon算法流程介绍;仿射变换原理及核心算子介绍;仿射变换案例;仿射变换另一种处理方式;投影变换校正图像;ROI区域选定;直方图均衡化作用展示;对比度如何增强;如何处理图像失焦;三种滤波处理方式; |
滤波参数调节注意点;如何处理光照不均匀情况;全局阈值处理;自动阈值处理;二进制阈值分割处理机理;动态阈值处理;其他几种阈值分割方式(了解);颜色色彩识别;纹理折痕的处理;形态学处理腐蚀膨胀开闭运算通俗理解;形态学案例--计算木材数量;灰度形态学处理; |
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特征提取;像素边缘提取原理分析;像素边缘提取原理分析补充;亚像素边缘提取;亚像素轮廓提取血管位置分析;轮廓的处理方式;轮廓的处理案例一、二;Bolb分析解释;几种模板匹配概念介绍; | |
基于相关性案例分析;基于形状匹配案例分析;基于等比例缩放形状匹配案例分析;基于不等比例缩放形状匹配案例分析;基于多模板形状匹配案例分析;基于CAD文件多模板形状匹配案例分析;基于柔性变形模板形状匹配案例分析;基于超区域模板形状匹配案例分析;直线测量及弧线测量分析;模板定位后跟随测量分析;拟合测量案例分析; |
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一维码识别原理及常用算子;一维码识别提高解码能力的方法;是否读取一维码校验码案例;对比度,角度及自动识别对一维码识别影响案例分析;扫描线参数设置对一维码识别影响分析;曲面上一维码识别分析;二维码识别方法介绍;点状二维码识别分析;三种类型参数对二维码识别影响分析;小码及光照不均二维码识别分析; |
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训练参数二维码识别分析;分类器分类原理通俗讲解;训练分类器设别字符案例分析;创建字符模型识别字符;训练分类器保存分类器识别;使用训练文件识别;环形字符识别分析;斜体字符识别;点状字符识别;饼干,奶瓶瓶口缺陷检测案例分析;通过模板定位测量进行缺陷检测分析;空间域和频域转换;频域分析检测杂点缺陷;频域分析检测纹理缺陷 |
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Halcon算法案例实操班 |
通过软件代码,实现对目标物体的面积检测和定位;实操案例无光源,有干扰的情况下进行面积测量及定位;实操案例3--识别步科厂家logo字符;实操案例4--训练识别名片姓名之训练样本的生成;实操案例训练:识别名片姓名之训练保存分类器并识别; |
实操案例--包装盒点状字符的识别、训练识别不同颜色图钉、使用OCR助手训练识别、环形商标字符识别、使用测量助手测量、跟随测量加工件尺寸、拟合测量加工件尺寸、模板匹配定位、识别药盒上的条码、识别抽纸包装上的二维码 |
课程背景
机器视觉技术是利用计算机技术和摄像机设备对视觉图像进行采集、处理、分析和理解的一门领域。随着人工智能和自动化技术的不断发展,机器视觉技术在工业生产、智能检测、无人驾驶等领域具有广泛的应用前景。为了满足不断增长的市场需求,我们开设了常州地区的机器视觉技术培训课程。
课程特色
1. 实践导向:课程注重实践操作,通过大量的实验和项目案例,让学员深刻理解机器视觉技术的实际应用;
2. 高效学习:我们采用小班授课的方式,确保每位学员都能够得到师资的个性化辅导和指导;
3. 完善的实训设施:我们拥有先进的实训设备和实验室,为学员提供良好的实践环境;
4. 丰富的课程内容:我们的课程内容涵盖了机器视觉技术的基础理论、算法原理、图像处理、模式识别等方面,全面提升学员的专业能力。
课程目标
1. 掌握机器视觉技术的基本概念和原理;
2. 熟练运用常用的机器视觉算法和工具;
3. 能够进行图像处理、模式识别等相关任务;
4. 具备解决实际问题和应用机器视觉技术的能力。
学习对象
1. 工程师和技术人员:希望提升机器视觉技术应用能力的工程师和技术人员,包括自动化、电子信息、计算机等专业的毕业生和在职人员;
2. 企事业单位:希望培养内部机器视觉技术团队或提升员工技能的企事业单位。
课程内容
1. 机器视觉技术概述
2. 数字图像基础
3. 图像处理与增强
4. 特征提取和描述
5. 目标检测与跟踪
6. 三维视觉技术
7. 计算机视觉模型与深度学习
师资力量
本机构拥有一支经验丰富、知识扎实的师资团队,教师均具备深厚的机器视觉技术理论基础和实践经验,能够亲身指导学员进行实验和项目实施。
教学质量
我们秉持严谨的教学态度,注重培养学员的实践能力和解决问题的能力。课程设置合理、内容丰富,行业可靠讲师参与课程设计和评估,确保教学质量的高水平。
服务水平
我们提供个性化辅导,关注学员需求,保证每位学员都能够得到及时反馈和指导。在培训期间,我们提供充足的课后学习资料和练习题,帮助学员巩固知识。
学习时长
本课程的学习时长为1个月,共计60个学时,每周2次课程,每次2小时。
收费范围
本机构的机器视觉技术培训课程收费范围为5000-10000元。
学习收获
通过本课程的学习,学员将全面了解机器视觉技术的基本原理和应用方法,掌握常用的机器视觉算法和工具,具备解决实际问题的能力,为自己的职业发展打下坚实的基础。
总结
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如有更多疑问,可联系在线客服,预约免费体验课,我们将为您提供更多详细的信息和个性化的解答。欢迎对机器视觉技术感兴趣的人士加入我们,共同探索机器视觉这个不断发展的领域。
培训项目:上位机培训、机器视觉培训、PLC培训、机器人培训
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