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基于HALCON的机器视觉传统与深度学习算法实战班

2021-06-03

课程时间:2021年7月22日--7月26日

费用: 7800元

地点:青岛

  • 课程详情
  • 适用人群
  • 课程大纲
  • 各有关单位:
    随着智能制造的发展,在智能制造生产线上的检测内容越来越多,传统的检测方式难以满足检测的需求,机器视觉目前已经成为自动检测的重要手段。工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要。《机器人产业“十三五”发展规划》提出了今后五年中国机器人产业的主要发展方向,发展机器人技术具备战略机遇、市场机遇、技术机遇和产业机遇。
    为了推动机器视觉与深度学习在中国制造业的技术应用和创新发展,加强培养人工智能技术等领域的专项技术人才,我单位定于2021年7月份举办基于HALCON的机器视觉传统与深度学习算法实战及应用案例”高级研修班。现将有关事宜通知如下:
     
    一、参会对象
    各企事业单位从事人工智能、图像处理、深度学习、计算机视觉、机器人、机器视觉、无人机、无人艇等相关业务部门主管领导、研究人员、科技工作者;机械制造、自动化、机器人相关专业,电子工程、计算机、信息技术相关专业,通讯、物联网相关专业科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生;从事机器人及机器视觉相关领域项目的科研院所的项目负责人、科研人员。
    二、时间地点
    2021722日--7月26    青岛      
    三、讲师简介
    杨老师:现任知名外企视觉专家,主要负责视觉系统方案评估、选型及视觉项目管理和开发。有13年的视觉系统开发及HALCON使用经验,曾主持并参与多个项目的需求评估、方案选型和技术开发工作。技术全面,视觉功底深厚。
    王老师:现任国内某机器视觉公司技术总经理。主要研究方向为高精度测量技术、3D视觉技术及深度学习技术,有7年的视觉系统开发和HALCON使用经验,曾参与多项实际工业项目开发、教学实验系统开发,在深度学习工业应用与实施、视觉系统以及图像算法研发上具有丰富的实战经验。
    相关费用
    研修费用:4500元/人(含培训费、资料费、证书费)。食宿统一安排安排,费用自理。
    五、颁发证书
    参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:工业信息化部颁发
  • 各企事业单位从事人工智能、图像处理、深度学习、计算机视觉、机器人、机器视觉、无人机、无人艇等相关业务部门主管领导、研究人员、科技工作者;机械制造、自动化、机器人相关专业,电子工程、计算机、信息技术相关专业,通讯、物联网相关专业科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生;从事机器人及机器视觉相关领域项目的科研院所的项目负责人、科研人员。
  • “HALCON的机器视觉传统与深度学习算法”议程;
     
         
     
     
     
     
     
     
    第一节
    机器视觉系统组成及选型介绍
    1. 机器视觉系统的组成特点;
    2. 机器视觉核心部件的选型方法介绍;
    3. 如何对视觉系统进行项目评估;
    4. 实战1:钢板表面缺陷检测方案评估
    实战2:3C行业测量需求方案评估
    机器视觉在工业领域的应用案例介绍
    1. 半导体、3C行业应用案例介绍;
    2. 铁路、公路行业应用案例介绍;
    3. 钢铁行业应用案例介绍;
    4. 其他工厂自动化行业应用案例介绍;
    5. 现场案例分享和讨论;
    科学级成像及应用介绍
    1. 非可见光相机技术及应用案例介绍;
    2. 高灵敏度(SCOMS、EMCCD、ICCD和制冷CCD)成像技术及应用方案介绍;
    3. 科学及3D光场技术和高光谱技术及应用介绍;
    4. 实战:给定科研级产品应用需求信息、被测物图片,实际讨论场景对应的视觉成像技术以及大致的选型参数和系统构建方式;
     
     
      
    第二节
    认识HALCON
    1. HALCON特性;        2. HALCON的数据结构;3. HALCON开发工具Hdevelop介绍;
    4. 实战:第1个HALCON程序,Hello,HALCON
    完成窗口相关操作、显示信息修改、图像读取、图像处理及结果显示;
    HALCON在实际项目中的应用
    1. MFC与HALCON联合开发或C#与HALCON联合开发,环境变量配置;
    实战:结合Hello Halcom测试程序、封装HALCON函数、导出C++程序或C#程序、完成在相应程序开发平台调用Halcon算法程序;
     
     
     
     
        第三节
    机器视觉基础算法介绍
    1. 图像滤波技术,包含均值滤波、中值滤波、高斯滤波、几何变换、颜色空间变换;
    2. 图像分割,包含全局阈值、局部阈值介绍等;
    实战1:彩色图像去噪处理
    实战2:非均匀光照下的字符分割
    机器视觉Blob分析技术
    1. 形态学处理,包含膨胀、腐蚀、开运算、闭运算
    2. 特征提取,介绍常用的特征;   3. 应用案例介绍;
    实战1:猴子眼睛识别
    实战2:端子线序识别
     
     
        
     
    第四节
    机器视觉形状匹配技术
    1. 如何创建合适的形状模板及相关参数介绍;
    2. 如何搜索模板及相关参数介绍;
    3. 仿射变换;           4. 应用案例介绍;
    实战1:对三角形模板匹配,并旋转、平移到模板位置
    实战2:标签缺陷检测
    机器视觉OCR技术
    1. 字符分割,包含不同类型字符分割思路;
    2. 特征提取;
     
      3. 字符分类,利用机器学习方法进行分类;
    4. 应用案例介绍;
    实战1:包装箱上字符识别,并获取产品相关信息
    实战2:数显游标卡尺字符识别
     
     
     
     
     
        第五节
    机器视觉测量技术
    1. 测量原理;
    2. 标定原理、流程及注意事项;
    3. 一维测量、二维测量;
    4. 高精度测量应用案例分享;
    实战1:金属件定位测量应用
    实战2:游标卡尺线纹间距测量及精度验证;
    机器视觉3D视觉技术
    1. 3D视觉原理介绍;          2. 3D测量技术;
    3. 机器人3D视觉引导技术;    4. 应用案例介绍;
    实战:机器人引导工件定位抓取应用
    给出待识别物体点云模型或CAD文件,从3D点云数据文件中定位出待抓取工件位姿并显示出来
     
     
     
        第六节
    工业机器视觉深度学习技术进展介绍
    1. 工业机器视觉深度学习概述;
    2. 工业机器视觉深度学习技术进展介绍;
    机器视觉深度学习技术
    1. 深度学习分类功能介绍、实现方法及应用案例介绍;
    2. 深度学习检测功能介绍、实现方法及应用案例介绍;
    3. 深度学习分割功能介绍、实现方法及应用案例介绍;
    4. 实战:物流包裹连包分类检测应用
    给定训练图像和验证图像,采用halcon训练工具完成训练,并在Hdevelop界面进行调用显示分类推断结果,进一步实战可以通过将代码与C++或C#联合开发实现工程化调用深度学习模块;