需要从事机器视觉相关的研究项目，需要深入了解和掌握前沿技术的科研人员。
在机器视觉领域有工作经验，但渴望学习和掌握更高级技术的工程师或从业者。
已经具备基础的机器视觉知识和技能，希望进一步提升自己在该领域的专业素养和综合能力的人群。
教学内容
怎样学机器视觉；什么是机器视觉；机器视觉与计算机视觉区别；几种视觉软件的介绍；机器视觉的工作原理；机器视觉的光学系统；机器视觉的图像采集与处理系统；机器视觉处理流程；机器视觉分类；机器视觉应用领域；什么是像素，什么是分辨率；位图和矢量图的区别；图形和图像的区别；彩色图像本质；灰度图像本质；二值图像本质；图像的数字化（采集与量化）；图像的数值表示（Halcon）；像素的基本关系；直方图及应用；数字图像处理流程
教学内容
C#联合Halcon运行环境配置；使用静态方法实现图片显示；halcon导出C#格式的使用；面向对象方法实现联合显示图片；使用静态方法实现对图像处理显示；使用面向对象方法实现对图像处理显示；通过halcon封装方法导出调用来实现图像处理；使用图片控件显示halcon处理过程；联合实现区域及XLD的生成；联合实现交互画矩形区域；修改ROI通过参数选取区域；通过交互遍历处理图像；测量直线；通过联合实现测量直线的获取
公司拥有线下实训基地中心，分别有理论知识教学教室、设备安装实操实验教室，更有多种类、数台学习设备，可无限制学习使用，力求理论与实践同步进行，让您更快的吸收和消化学到的知识。
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为了保持课程内容的时效性和实用性，机器视觉课程会定期更新和修订教学内容，以反映新的技术进展和应用案例，帮助学生掌握新的知识和技能，适应机器视觉领域的发展需求。
熟悉机器视觉应用开发流程，掌握图像处理和分析的基本技术，包括图像增强、滤波、变换、特征提取等。
掌握机器视觉中的模式识别和分类技术，了解常用的分类器和算法，能够根据实际需求选择合适的分类器和算法。
熟悉机器视觉在自动化生产中的应用场景，了解机器视觉与其他技术的结合方式，如机器人、智能制造等。
通过实践操作，培养学生运用机器视觉技术解决实际问题的初步能力，提高其综合素质和创新能力。
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