机器视觉公开课
课程背景:
机器视觉工程师是负责利用计算机视觉技术来开发、设计、优化和维护各种机器视觉系统的专业人员。他们使用机器视觉技术对物体进行捕捉、分析和识别,帮助提高工业生产的自动化和智能化水平。作为机器视觉工程师,需要掌握的核心技能包括计算机视觉算法、图像处理技术、编程语言(如C++、Python等)、深度学习技术等。此外,还需要具备扎实的数学基础和良好的逻辑思维,以便能够设计出高效、稳定的机器视觉系统。
机器视觉工程师的工作内容主要涉及以下几个方面:
1. 设计和开发:根据项目需求,设计并开发出符合要求的机器视觉系统。这包括选择合适的图像采集设备、设计图像处理算法等。
2. 图像处理:对采集到的图像进行处理,包括去噪、增强、分割等,以便能够准确提取出有用的信息。
3. 算法优化:对机器视觉系统中的算法进行优化,以提高系统的性能和稳定性。
4. 系统集成:将机器视觉系统与其他自动化系统进行集成,实现整个生产线的自动化和智能化。
5. 维护与技术支持:对已部署的机器视觉系统进行维护和故障排查,为项目团队提供技术支持。
课程收益:
随着人工智能技术的快速发展,机器视觉领域正在蓬勃发展。对于机器视觉工程师来说,其职业发展空间十分广阔。一方面,随着应用领域的扩大,企业对于高素质的机器视觉工程师的需求量将会逐渐增加;另一方面,通过不断学习和进修,机器视觉工程师可以逐步提升自己的专业水平,成为行业内的专家。
参训对象:
工程师和技术人员
1.自动化工程师
2.机器视觉工程师
3.电子工程师
4.软件工程师
研究人员和学者
1,计算机视觉研究员
2,人工智能专家
制造业和生产管理人员
1.生产线主管
2.质量控制经理
销售人员和市场营销人员
1.机器视觉产品销售
2.市场分析师
其它行业专业人员
1.医疗影像技术人员
2.农业技术人员
3.物流仓储技术及管理人员
4.安全监控人员
授课形式:
知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。
课程大纲:
1.什么是机器视觉
2.工作原理
3.应用现状
4.产生和发展
5.应用领域
6.市场趋势
7.前景发展
8.机器视觉系统组成
9.视觉检测系统检测流程
10.工业通讯
11.工业相机
12.工业镜头
13.照明技术
讲师介绍:王老师
教育背景:
本科 2005.09-2009.06 东华大学 主修课程:高等数学,C++编程,原子力学,等离子体物理等
研究生 2009.09-2012.06东华大学 主修课程:线性代数、数字图像处理等
专业技能:
熟练掌握VB6/VB.Net/C++/C#语言,熟悉Halcon机器视觉开发软件以及OPENCV开源图像处理库,并精通图像处理各种算法;熟悉COGNEX相关机器视觉产品及In-sight、Vision Pro等软件;熟悉PC base机器视觉系统;精通工业镜头的选型与应用、工业光源的选型及应用;视觉检测软件的框架编写和维护;熟练掌握与PLC、机械手等外围设备的通讯交互。
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