【课程介绍】

 机器视觉培训班通过本课程的系统学习和项目化的实操训练，具备机器视觉工程师的具备技能，包括机器视觉硬件产品的选型，VisionPro、VisionMaster等常见视觉软件的应用，掌握常用视觉算法库和视觉开发工具的使用，掌握必要的电气自动化技术。具备对小型机器视觉项目选型、设计、开发与调试的复合型高技能机器视觉应用人才。

 【培训对象】

 1、机电一体化、电气自动化、应用电子、数控、计算机等相关专业本专科毕业生。

 2、有志于从事自动化、工业机器人行业的社会人员。

 3、想提升工业机器人技能水平的其他在职工程师。

 【课程内容】

 硬件与系统基础：工业相机、镜头、光源的选型与光学原理，硬件系统搭建，相机标定（2D/3D）与手眼标定。

 软件与编程开发：C#、C++、Python等编程语言（侧重C#和C++的工业视觉软件界面开发），常见视觉软件（如VisionPro、VisionMaster）的应用与定制开发。

 视觉算法与深度学习：图像处理（二值化、形态学、滤波、特征提取），视觉算法库（如Halcon）的应用（定位、测量、缺陷检测、字符识别），深度学习（神经网络、目标检测、图像分类）在视觉中的应用。

 系统集成与运动控制：工业通讯协议（TCP/IP、Modbus、串口等），运动控制卡（如雷赛）与工业机器人（如ABB、爱普生）的视觉融合与协同编程。

 行业项目实战：结合3C电子、半导体、锂电、光伏、物流等典型工业场景，进行缺陷检测、精密定位、尺寸测量、OCR等真实项目实操。

 【课程目标】

 掌握核心理论与硬件选型能力：机器视觉培训班掌握机器视觉系统的基本组成、光学成像原理及图像处理基础理论。掌握工业相机、镜头、光源等核心硬件的选型、配置及系统搭建能力，能够根据实际工业场景需求进行合理的硬件方案设计。

 掌握软件应用与编程开发能力：熟练掌握主流机器视觉软件（如VisionPro、VisionMaster、Halcon等）的工程应用，能够进行视觉软件的定制开发。掌握常见视觉算法库（如OpenCV）的使用，具备图像预处理、特征提取、目标检测与识别等算法的实现能力。

 提升系统集成与工程实战能力：掌握机器视觉与PLC、工业机器人、运动控制系统的集成与通信技术（如TCP/IP、Modbus等），能够完成视觉引导、精密定位、尺寸测量、缺陷检测等实际工业项目的系统设计与调试。通过真实工业场景（如锂电检测、光伏质检、电子检测等）的实战案例，提升跨行业解决方案的独立设计与问题排查能力。