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发布时间:2023/8/28 13:35:51 更新时间:2023/8/28 13:35:51
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课程介绍
行业趋势
随着工业4.0的不断推进,制造业逐步向数字化、信息化方向发展。企业需要员工具备快速学习和掌握新技术的能力。因此,工业视觉培训成为了当前不可或缺的职业教育培训领域之一。
随着科技的不断发展,越来越多的企业选择通过工业视觉培训来提升自身竞争力。工业视觉培训已成为当今时代不可或缺的一门技术。
培训学习资料
一、工业视觉培训课程:
1.基础课程:工业视觉概论;图像处理基础;机器学习入门
2.高级课程:工业视觉算法与技术;深度学习在工业视觉中的应用;三维视觉技术与应用
二、工业视觉学习资料推荐:
1.书籍:《工业视觉技术与应用》;《机器视觉算法与应用》;《深度学习与计算机视觉》
2.在线资源:网络课程:Coursera、Udemy等平台提供的相关课程。视频教程:YouTube、Bilibili等平台上的工业视觉教学视频。
3.实践项目:参与工业视觉相关的实践项目,如质量检测系统的开发、产品识别系统的设计等。
一、工业视觉的定义和应用领域:
1.工业视觉的概念:工业视觉是指利用计算机视觉技术对工业生产过程中的图像进行处理和分析的一门技术。
工业视觉广泛应用于自动化生产线上的质量检测、产品排序、物体识别等领域。
2.工业视觉的应用领域:制造业:工件检测、尺寸测量、缺陷检测等。
医疗行业:医学影像分析、手术辅助等。农业领域:农作物检测、果蔬分级等。
二、工业视觉系统的组成和工作原理:
1.工业视觉系统的组成:光源:提供光线以获取清晰的图像。摄像机:用于采集图像。
图像处理器:对采集到的图像进行处理和分析。控制器:控制整个系统的运行。
2.工业视觉系统的工作原理:光源照射被检测物体,摄像机采集图像。
图像处理器对图像进行预处理、特征提取和分析。
控制器根据分析结果进行判断和控制。
三、工业视觉算法和技术:
1.图像处理算法:图像增强:灰度变换、滤波等。
特征提取:边缘检测、角点检测等。目标识别:模板匹配、形状匹配等。
2.机器学习在工业视觉中的应用:监督学习:分类、回归等。
无监督学习:聚类、降维等。深度学习:卷积神经网络、循环神经网络等。
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