苏州大林机器视觉实训中心，VisionPro视觉班通过系统化的教学，涵盖VisionPro软件的基础操作、高级功能、机器视觉算法原理及其在工业检测、定位、识别等领域的应用。课程结合理论讲解与实操演练，旨在培养学员在机器视觉领域的专业技能和实践能力。
一、适用对象
自动化工程师：具备一定自动化控制基础，希望在机器视觉领域深入拓展，掌握先进的 VisionPro 视觉技术，以提升自动化项目的智能化水平和整体性能，实现更复杂、精准的自动化生产控制任务。
机器视觉初学者：对机器视觉技术充满兴趣，有志于从事机器视觉相关工作，但缺乏系统的专业知识和实践经验。通过 VisionPro 视觉班的学习，能够快速入门，建立起完整的机器视觉知识体系，为未来的职业发展打下坚实基础。
电子制造行业技术人员：在电子制造领域，产品质量检测和生产过程监控对机器视觉技术的需求日益增长。该行业的技术人员参加 VisionPro 视觉班，可学习到针对电子零部件微小尺寸、高精度检测的专业视觉技术和应用方法，提升在电子制造企业中的技术竞争力，为企业提高产品质量和生产效率贡献力量。
汽车制造及相关行业从业者：汽车制造过程涉及大量零部件的生产、装配和质量检测，机器视觉技术在其中发挥着关键作用。汽车行业的工程师、技术人员通过学习 VisionPro 视觉班，能够掌握针对汽车零部件复杂形状、高可靠性检测的视觉技术，以及视觉系统与汽车生产线自动化设备的集成方法，为汽车制造的智能化升级提供技术支持。
高校相关专业学生：自动化、电气工程、机械工程、计算机科学等相关专业的在校大学生或研究生，通过参加 VisionPro 视觉班，可提前接触和学习工业界广泛应用的先进机器视觉技术，丰富实践经验，增强竞争力，为未来从事机器视觉相关领域的研究或工作做好充分准备。
二、课程内容
VisionPro 基础环境搭建：学习 VisionPro 软件的安装、授权激活，熟悉软件的操作界面、菜单功能以及项目创建与管理的基本流程，为后续的学习与实践奠定基础。
图像采集与预处理：了解工业相机、镜头、光源等硬件设备的选型原则与连接方式，掌握在 VisionPro 中进行图像采集的设置方法。学习图像预处理技术，有图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)以去除噪声干扰，图像增强(如对比度拉伸、直方图均衡化等)以提高图像特征的可辨识度，以及图像几何变换(如平移、旋转、缩放等)以满足不同的分析需求。
视觉工具应用基础：深入学习 VisionPro 中的各类基础视觉工具，如 PatMax 图案匹配工具，用于在图像中精准定位目标物体，无论目标物体的姿态、位置如何变化，都能快速、准确地找到其位置信息;Blob 分析工具，可对图像中的连通区域进行分析，实现对物体的计数、尺寸测量、形状识别等功能;卡尺工具，用于测量图像中物体的边缘间距、直径等几何尺寸，适用于对精度要求较高的测量任务。
高级视觉算法与应用：探索 VisionPro 的高级视觉算法，如基于深度学习的目标检测与分类算法，能够处理复杂多变的目标物体，提高视觉系统的适应性和准确性。学习 3D 视觉技术在 VisionPro 中的应用，有 3D 相机校准、点云处理、3D 物体定位与测量等，为解决工业生产中的三维空间视觉问题提供解决方案。此外，还将研究多相机视觉系统的集成与同步控制，实现对大型物体或复杂场景的全方位视觉检测。
数据通信与系统集成：掌握 VisionPro 与 PLC(可编程逻辑控制器)、机器人等自动化设备之间的数据通信协议与接口设置，如通过以太网 / IP、Serial RS-232/422/485 等通信方式实现视觉系统与其他设备的信息交互。学习如何将 VisionPro 视觉系统集成到自动化生产线中，实现视觉检测结果对生产过程的实时控制，如产品分拣、质量控制、设备故障预警等功能，确保整个生产系统的高效、稳定运行。
项目实战与案例分析：通过多个实际工业项目案例，如电子零部件的缺陷检测、汽车零部件的装配检测、物流包裹的识别与分拣等，让学员深入参与项目的需求分析、方案设计、算法优化、系统调试等全过程。在实践中，培养学员解决实际问题的能力，积累项目经验，学会如何根据不同的工业场景和客户需求，灵活运用 VisionPro 视觉技术构建高效、可靠的视觉解决方案。
三、课程优势
小班教学：实行小班式授课模式，主抓基础点，让学员充分掌握每个知识点。
细致服务：配备一条龙服务，即入学安排宿舍+老师1对1答疑服务+指导。
师资力量：老师均拥有丰富的视觉教学经验，能够为学员提供良好的教学服务。
案例教学：坚持理论与实践相结合，融会贯通机器视觉学习与应用。
四、课程目标
使学员全面掌握康耐视 VisionPro 软件的功能与应用，能够熟练运用其各类视觉工具进行图像采集、处理、分析、测量和识别等操作，实现对不同工业场景下目标物体的精准检测与定位。
培养学员具备独立设计和开发机器视觉项目的能力，有根据项目需求进行硬件选型、软件算法设计、系统集成与调试，以及对项目实施过程中的质量控制和风险管理，确保项目能够满足工业生产的实际需求，达到预期的性能指标和质量标准。
通过课程学习与实践操作，让学员深入理解机器视觉技术的核心原理，如图像处理算法、模式识别理论、3D 视觉技术等，能够灵活运用这些原理解决实际项目中遇到的各种复杂视觉问题，并具备对现有视觉系统进行优化和创新的能力，推动机器视觉技术在工业领域的深入应用和发展。
提升学员的团队协作能力和沟通能力，使其能够在跨学科、跨专业的团队环境中有效地开展机器视觉项目工作。培养学员的自我学习能力和持续创新精神，使其能够紧跟机器视觉技术的快速发展步伐，不断更新知识和技能，适应未来职业发展的挑战和变化。
