目前,在我国机器视觉技术还不太成熟,主要靠进口国外整套系统,价格比较昂贵.随着技术的进步和市场竞争的激烈,价格下降已成必然趋势,这意味着机器视觉技术将逐渐地被人们慢慢接受。更多功能的实现主要来自于计算能力的增强,更高分辨率的传感器,更快的扫描率和软件功能的提高,PC处理器的速度在得到稳步提升的同时,其价格也在下降,这推动了更快的总线的出现。
机器视觉进阶课程体系
《机器视觉简介》 机器视觉的简介
成像的基本原理与要素
工业相机的介绍与选型
工业镜头的介绍与选型
工业光源的选型与使用
其他机器视觉配件介绍
市面常用机器视觉软件简介 初步熟悉机器视觉,了解相机的基本概念、相机的成像原理及应用范围,掌握相机、镜头和光源的分类、选型知识,能够根据不同工况制定打光方案,了解常用配件的作用,对机器视觉软件有基本的了解
《MVP视觉平台》 MVP软件基本介绍
图像采集
模板匹配工具
模板比对、斑点检测工具
找边、找圆
测量类工具
棋盘格标定/N点标定
识别类工具
图像处理类工具
逻辑类工具
通讯
综合案例
读码实战、定位实战
测量实战、缺陷检测实战 掌握图像采集配置方法,熟练掌握定位工具、斑点检测工具、测量及识别类工具的应用,掌握视觉和机器人通讯时软件设置;能独立完成机器视觉的四大应用项目实战
《其他
视觉平台》 相机的连接与取相设置
图像处理分析类工具使用
通讯配置
程序运行界面配置 熟练使用其他软件,掌握相机连接及取像设置,定位工具、斑点检测工具、测量及识别类工具的应用,掌握视觉和机器人通讯时的软件设置及应用程序向导界面配置;
适合人群
自动化行业从业者,有意向转行于机器视觉:想提升技能的人员。
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没有工作经验,学校学习基础薄弱,利用大学时光充实自己(实习或实践) 。
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基础薄弱或初学者,想系统学习机器视觉(需要会计算机基础操作,有逻辑思维,愿意静下心来学习)。
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目前在自学,学习找不到方向,遇到问题没有指导。
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机器人视觉运动控制培训内容
1
讲解视觉传感器(如工业相机)的工作方式,包括图像采集、像素和分辨率的概念。例如,介绍面阵相机和线阵相机的不同成像原理,以及它们在不同场景下的应用优势。深入学习图像处理的基本算法,如滤波(高斯滤波、中值滤波等)用于去除图像噪声,边缘检测算法(Canny
边缘检测等)用于提取物体的轮廓特征。
2
介绍目标识别和定位的方法,包括基于特征的识别(如形状特征、纹理特征等)和基于深度学习的识别(如卷积神经网络在目标识别中的应用
3
教授机器人运动学基础,包括正运动学(已知机器人关节角度,计算末端执行器的位置和姿态)和逆运动学(已知末端执行器的目标位置和姿态,求解关节角度)。以六轴工业机器人为例,详细讲解如何通过运动学方程计算机械臂各个关节的运动。
4
讲解机器人的动力学原理,如力和扭矩在机器人运动中的作用,以及如何根据动力学模型来优化机器人的运动速度和加速度,避免机械臂的振动和过载。
5
阐述视觉信息如何转换为运动控制指令,例如视觉系统识别出目标物体的三维坐标后,如何通过坐标变换和运动规划算法,将其转换为机器人各关节的运动角度和速度指令。介绍视觉反馈控制的概念,即机器人在运动过程中如何根据视觉系统实时反馈的信息(如目标物体的位置变化)来调整运动轨迹,确保准确地完成任务。
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。
咨询课程
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。
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