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苏州大林机器视觉实训中心
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苏州大林机器视觉实训中心

苏州虎丘区halcon视觉深度学习班

苏州虎丘区halcon视觉深度学习班
  • 上课时段:详见内容
  • 授课学校:苏州大林机器视觉实训中心
  • 已关注:66
  • 教学点:1
  • 课程价格:请咨询
  • 咨询电话:400-998-6158
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2024-11-06
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在高校和科研机构中,许多研究项目涉及到图像处理和机器视觉技术。Halcon 提供了丰富的算法和功能,可以帮助研究人员快速实现实验和算法验证,推动相关领域的研究进展。例如在医学影像分析、遥感图像处理、智能交通等领域的研究中,Halcon 都有着广泛的应用

halcon工程师职位描述

岗位职责


1、负责机器视觉类项目halcon算法的开发和实现。
2、参与机器视觉测试的打光、相机、镜头和光源等的选型评估。
3、少量的C#框架开发工作,能够对接软件端部分工作。
4、主导与客户的技术沟通,推动项目进度。
5、有3D视觉应用和开发经验者优先。

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任职要求


1、本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业;
2、2年以上视觉工作经验,熟练掌握halcon编程,了解C#编程;
3、有良好的编程风格;
4、熟悉硬件设备的编程,动手能力强;
5、学习上进,爱岗敬业,善于沟通合作,工作责任心强。

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以下几类人群适合学习 Halcon 视觉

机器视觉工程师及相关从业者:
图像算法工程师:需要深入理解和掌握图像处理算法,使用 Halcon 来开发和优化各种图像算法,如目标检测、识别、跟踪、分割等。例如在工业自动化生产中,对产品的外观缺陷进行检测、对零部件的尺寸和形状进行测量等,都需要图像算法工程师利用 Halcon 等工具进行算法的设计和实现。
系统集成工程师:负责将机器视觉系统的各个组件,如相机、镜头、光源、图像采集卡以及图像处理软件等进行集成和调试,使其能够稳定、高效地运行。学习 Halcon 可以帮助他们更好地理解图像处理的原理和方法,从而更有效地进行系统集成。
自动化设备开发工程师:在开发自动化设备时,经常需要引入机器视觉技术来实现对生产过程的监控和质量检测。例如在电子制造行业,自动化设备需要对电路板上的元件进行识别和定位,以便进行焊接等操作,这就需要开发工程师掌握 Halcon 等机器视觉工具。
计算机相关专业的学生和研究人员:
计算机科学与技术专业:该专业的学生具备一定的编程基础和计算机系统知识,学习 Halcon 可以帮助他们拓展在图像处理和计算机视觉领域的技能,为未来从事相关工作或研究打下坚实的基础。例如可以参与到计算机视觉相关的科研项目中,利用 Halcon 进行算法的实验和验证
人工智能与机器学习专业:随着人工智能技术的发展,机器视觉是其重要的应用领域之一。学习 Halcon 可以为学生提供丰富的图像处理数据和算法实践经验,有助于他们更好地理解和应用机器学习算法在视觉领域的应用,如基于深度学习的图像分类、目标检测等。
信号与信息处理专业:该专业的学生对信号处理和图像分析有一定的理论基础,Halcon 中的图像处理算法和技术可以帮助他们将理论知识应用到实际的图像信号处理中,进一步提升他们的专业能力。
工业领域的技术人员:
制造业质量控制人员:在制造业中,产品的质量检测是非常重要的环节。学习 Halcon 可以使质量控制人员掌握先进的机器视觉检测技术,能够更准确、高效地检测产品的缺陷和质量问题,提高产品的合格率和生产效率。例如在汽车制造、电子产品制造等行业,利用 Halcon 对零部件的外观、尺寸等进行检测。
印刷、包装行业技术人员:在印刷和包装行业,需要对印刷品的质量、包装的完整性等进行检测和监控。Halcon 可以帮助技术人员实现对印刷品的颜色、图案、文字等的识别和检测,以及对包装产品的封装质量、标签信息等的检测和验证。



HALCON的主要就业方向包括

1
机器视觉工程师:这是HALCON**初为之设计的职位,需要熟悉图像处理和机器视觉的原理,并能使用HALCON进行开发
2
软件开发工程师:熟悉编程语言和HALCON的使用,能开发出高效的机器视觉应用程序。
3
算法工程师:负责开发新的图像处理算法,并将其集成到HALCON中。
4
测试工程师:负责HALCON的测试和验证,确保软件的质量。
5
支持工程师:提供HALCON的技术支持,解决用户在使用HALCON时遇到的问题。

中国正成为世界机器视觉发展**活跃的地区之一

应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心,高要求的零部件加工及其相应的先进生产线,使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

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在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。而且机器视觉非常方便的实现了与PLC、工业机器人、上位机等设备通讯,是人工智能重要分支技术之一。

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