图像处理基础知识：包括图像的基本属性、颜色空间、像素操作等。
图像编辑与修复：教授使用Adobe Photoshop等软件进行图像编辑、修复和优化的技巧。
3D图像基础：介绍3D图像的基本概念、数据来源和表示方法。3D建模与渲染：教授使用3D软件进行三维建模、材质贴图、灯光设置和渲染输出的技能。
制定你的专属学习方案
理论实践相结合
课程不仅注重理论知识的传授，还强调实践操作的重要性，通过大量实例和项目练习，帮助学员巩固所学知识。
课程不仅注重理论知识的传授，还强调实践操作的重要性，通过大量实例和项目练习，帮助学员巩固所学知识。
全面的知识体系
课程涵盖了从2D到3D的图像处理全领域知识，帮助学员建立完整的知识体系。
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实用的技能培养
注重培养学员的实际操作能力和问题解决能力，使学员能够胜任相关岗位的工作需求。
注重培养学员的实际操作能力和问题解决能力，使学员能够胜任相关岗位的工作需求。
紧密结合市场，定制课程大纲
理论教学内容
图像采集：机器视觉之工业光源（照明）、机器视觉之工业镜头、机器视觉之工业相机、工业相机-计算机接口。
机器视觉算法：数据结构算法、图像增强算法、几何变换算法；图像分割算法、特征提取算法、形态学算法；边缘提取算法、相机标定算法、几何基元的分割和拟合算法；模板匹配算法、光学字符识别（OCR）算法、色差检测算法。
机器视觉应用：半导体切割检测、序列号读取检测、锯片检测；印刷检测、BGA封装检测、表面外观检测；火化塞测量检测、模具品披锋检测、冲孔板检测；电阻姿态检测、非织布料分类检测、医疗盖子色差检测。
实验教学内容
全光谱打光实验；区域分割算法实验；Blob分析算法实验；边缘提取与拟合算法实验；尺寸测量算法实验；模板匹配算法实验；条码/二维码读取算法实验；OCR（字符识别）算法实验；分割的外观缺陷算法实验；神经网络外观缺陷算法实验；光度立体算法实验；色差识别算法实验。
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。
