异构预训练Transformer（HPT）：这种方法由MIT和Meta FAIR团队提出，通过预训练一个大型、可共享的神经网络主干来学习与任务和机器人形态无关的共享表示。这种方法能够解决机器人的异构性问题，即在不同的硬件和环境中都能有效工作
机器视觉工程师工作内容
系统设计与搭建：负责搭建机器视觉系统，包括相机、镜头、光源等硬件的选型和配置，以及软件系统的架构设计。根据不同的应用场景和检测需求，确定合适的视觉硬件方案，以获取高质量的图像数据。例如，在电子制造行业中，为检测手机屏幕的缺陷，需要选择高分辨率的相机和合适的光源，以确保能够清晰地捕捉到屏幕上的细微缺陷。
算法开发与优化：利用 Halcon
强大的算法库，开发和优化图像处理和分析算法。这包括图像预处理（如去噪、增强、分割等）、特征提取、目标检测与识别、尺寸测量等。比如在汽车零部件生产线上，通过算法对零部件的尺寸、形状、表面缺陷等进行检测和分析，确保产品质量符合标准。
项目实施与调试：将开发好的机器视觉系统应用到实际生产环境中，进行现场调试和优化，确保系统的稳定性和准确性。需要与其他工程师（如机械工程师、电气工程师等）紧密合作，解决项目实施过程中遇到的各种问题。
图像处理工程师工作内容
图像算法研发
专注于图像处理算法的研究和开发，利用 Halcon 提供的丰富算子和函数，实现各种图像处理功能，如图像滤波、边缘检测、形态学处理等。例如，在医学图像处理中，对 CT、MRI 等医学影像进行处理，以提高图像的清晰度和诊断的准确性
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图像质量提升
针对不同类型的图像，通过算法和技术手段提高图像的质量，包括去除噪声、增强对比度、校正颜色等。这在摄影、印刷、广告等行业有广泛的应用，以获得更好的视觉效果。
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图像分析与理解
对图像中的内容进行分析和理解，提取有用的信息和特征。例如，在智能交通系统中，对道路监控摄像头拍摄的图像进行分析，识别车辆、行人等目标，为交通管理和决策提供依据。
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Halcon 视觉丰富的算法功能
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图像处理基础算法：包括图像滤波、色彩空间转换、几何变换等。例如，图像滤波可以去除图像中的噪声，增强图像的质量；色彩空间转换可将图像从一种色彩模式转换为另一种，以适应不同的处理需求；几何变换能对图像进行缩放、旋转、平移等操作，方便对图像进行预处理。
2
特征提取与分析算法：可提取图像中的各种特征，如边缘、角点、纹理等。这些特征对于物体的识别、定位和测量非常重要。例如，通过边缘检测算法可以找到物体的轮廓，从而确定物体的形状和位置。
3
测量与识别算法：能够实现高精度的测量，如尺寸测量、角度测量等；同时，在识别方面，支持条形码、二维码读取、字符识别等功能。在工业生产中，可用于检测产品的尺寸是否符合标准，以及对产品上的标识进行识别和读取。
4
3D 视觉算法：具备强大的三维视觉处理能力，可进行三维表面比较、点云的计算和三角测量、形状和体积等特征计算等。这对于处理复杂的三维物体和场景非常有帮助，例如在机器人视觉、自动化装配等领域的应用。
培训方式
课堂教学
由专业的讲师进行理论知识的讲解，通过投影仪、电子白板等工具展示教学课件，包括原理示意图、算法公式、案例视频等。例如，在讲解机器人运动学原理时，讲师可以通过
3D 动画演示机器人关节运动与末端执行器位置变化的关系，帮助学员更好地理解抽象的理论知识。
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实验室实践
在配备了机器人、视觉传感器、计算机等设备的实验室中，学员在讲师的指导下进行实践操作。实验室可以提供各种实验工具和材料，如不同类型的机器人零件、测试用的物体样本等。例如，学员在实验室中可以亲手操作机器人，调整视觉参数，观察不同参数设置对视觉识别和运动控制效果的影响。
咨询课程
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