苏州halcon深度学习培训课程 2025-06-23 10:05:26
课程内容
机器视觉基础入门(约 1 周)
机器视觉系统概述：讲解机器视觉发展历程、系统组成(光源、镜头、相机、采集卡等硬件选型，图像处理软件框架)，剖析其在各行业应用场景与案例分析。
Halcon 软件初识：安装与界面介绍，基本操作指令(图像读写、显示、变换等)，数据结构与变量类型讲解，通过简单示例熟悉软件操作逻辑。
图像处理核心技术(约 2 周)
图像预处理：灰度转换、滤波降噪、增强对比度等算法原理与 Halcon 实现，应对不同光照、噪声条件下图像优化;几何变换(平移、旋转、缩放等)校正图像畸变，为后续特征提取奠定基础。
特征提取与分析：边缘检测、角点检测、纹理分析等经典算法详解，利用 Halcon 算子提取图像关键特征;基于特征的图像匹配、模板匹配方法与实战，实现物体定位、识别初级功能。
深度学习基础与理论(约 2 周)
深度学习概论：回顾神经网络发展历程，从感知机到深度神经网络架构演变;讲解前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)基本原理、结构组成(卷积层、池化层、全连接层作用)，阐述反向传播算法原理与梯度下降优化策略。
主流深度学习框架：介绍 TensorFlow、PyTorch 等框架特点与应用场景，重点讲解如何在 Halcon 环境中调用深度学习模型，实现框架交互与协同工作;解析预训练模型迁移学习方法与优势，降低训练成本。
Halcon 与深度学习融合实战(约 3 周)
基于深度学习的视觉检测项目：以工业零件表面缺陷检测为例，从头开始搭建数据集，运用深度学习算法训练瑕疵识别模型;在 Halcon 中集成训练好模型，设计图像预处理、后处理流程，优化检测精度与速度;拓展到多类别、复杂工况缺陷检测场景，提升模型鲁棒性。
智能识别与定位应用：开展人脸识别、字符识别项目，利用深度学习提取特征，结合 Halcon 模板匹配实现精准定位;在物流分拣、机器人抓取场景实战，根据目标物体特征训练识别模型，通过 Halcon 视觉引导机械臂精准抓取，处理遮挡、变形等复杂情况。
项目实战与综合提升(约 2 周)
大型综合项目实践：分组完成完整工业视觉解决方案项目，涵盖需求调研、方案设计、代码编写、调试优化到文档撰写全流程;项目涉及多视觉任务融合(检测、识别、测量)、多传感器协同(与激光雷达、超声波等结合)，模拟企业真实项目环境。
技术拓展与前沿展望：探讨 3D 视觉重建、深度学习新模型(Transformer 等)在机器视觉潜在应用;分享行业最新研究成果、技术趋势，拓宽学员视野，激发创新灵感;指导学员进行项目成果展示与汇报，锻炼沟通表达能力。
适用对象
高校理工科相关专业(如机械工程、电气自动化、计算机科学与技术、电子信息工程等)在校学生或应届毕业生，期望拓宽择业渠道，掌握热门技术，提升职场竞争力，抢先踏入机器视觉这一高薪朝阳行业。
从事传统机器视觉、自动化设备研发、工业检测等工作的工程师，渴望突破技术瓶颈，学习前沿深度学习算法与 Halcon 融合技术，实现职业晋升，为所在企业带来技术创新活力。
对人工智能、机器视觉有浓厚兴趣，看好其发展前景，欲转行进入该领域的零基础爱好者，怀揣热情与决心，从这里开启全新职业旅程，逐步成长为专业技能过硬的行业新秀。
课程收获
掌握Halcon深度学习模块的使用方法。
能够独立完成机器视觉项目的深度学习部分。
提升在机器视觉领域的竞争力。
课程优势
实战导向：课程内容结合实际项目，注重实战能力的培养。
小班教学：确保每位学员都能得到充分的指导和关注。
专业师资：由优秀机器视觉工程师授课，拥有丰富的行业经验。
