课程内容
3D视觉基础与硬件选型：3D成像原理(结构光、ToF等)回顾，3D相机参数解析，根据无序抓取需求选择合适的3D传感器、光源、镜头。
3D点云数据处理：点云滤波、去噪、降采样、分割(基于区域生长、欧氏距离等)基础，为后续识别做准备。
物体识别与姿态估计：利用传统计算机视觉方法或深度学习(如CNN、PointNet、Poin…(如ROS)下的机器人运动规划、逆运动学求解、轨迹生成与平滑。
抓取点/姿态规划：基于物体几何信息、姿态估计结果，结合机器人可达空间、避障需求，生成稳定、可行的抓取点或抓取姿态。
抓取力/姿态优化：考虑物体重量、表面特性、抓取稳定性，对抓取参数进行优化。
机器人控制与仿真：学习如何将规划的抓取任务转化为机器人的具体运动指令，使用仿真软件(如MoveIt、V-REP/ CoppeliaSim等)进行离线测试与验证。
系统集成与调试：将3D视觉系统、抓取规划算法与机器人控制系统整合，进行在线调试，解决实际应用中可能遇到的问题(如光照变化、遮挡、识别率波动等)。
项目实战： 完成一个或多个典型的3D无序抓取项目，如从料箱中抓取随机堆叠的螺母、从传送带上分拣散乱的小零件、装箱等。
职业发展方向
本课程培养的专业人才可胜任以下岗位：
3D视觉工程师：负责3D视觉引导系统开发
机器人应用工程师：从事视觉引导机器人应用开发
自动化系统工程师：主导智能抓取系统集成
设备研发工程师：开发智能抓取设备
技术专家：提供专业3D无序抓取技术支持
选择本课程的七大理由
技术领先性：专注于3D无序抓取前沿技术
市场需求大：智能制造人才紧缺，薪资水平优越
实战经验强：大量真实工业级无序抓取案例
设备投入足：专业实验室配备完整实验平台
师资力量优：讲师团队具备丰富项目经验
地理优势显：长三角制造业中心，企业资源丰富
服务体系全：从学习到择业的全流程支持
适用对象
零基础学员：具备计算机基础操作能力和逻辑思维能力，对3D视觉和机器人技术感兴趣。
机器视觉从业者：已经从事机器视觉领域工作的人员，希望通过学习3D无序抓取技术拓宽业务领域。
高校相关专业学生：机械工程、自动化、电气工程、计算机科学与技术等相关专业的在校学生或应届毕业生。
机器人研发人员：专注于机器人研发的工程师和技术人员，希望为机器人的智能化应用提供更多的可能性。
教学目标
让学员在短期内快速掌握3D无序抓取的基本原理和关键技术，达到入门级别技术水平。
通过系统学习和实践，使学员能够独立设计和优化中等复杂程度的抓取方案，成为技术骨干。
培养具有创新能力和综合素养的高端技术人才，推动3D无序抓取技术在更广泛领域的应用。
课程详情
课程通常采用小班制教学(如每班10-15人)，确保每位学员都能得到充分的指导和实践机会。教学地点设在苏州鸟叔机器视觉培训中心，配备专业的实验室，拥有多种型号的3D相机、工业机器人(如UR、KUKA等协作或工业机器人)、高性能工控机以及正版的专业软件授权。课程时间安排灵活，可能包括全日制紧凑班(如连续2-3周，每天6-8小时)或周末班(如连续多个周末，每次1-2天)，具体安排请咨询招生老师。理论讲解与上机实践的时间比例大约为1:2.强调“做中学”。课程期间，学员将完成多个由简到繁的实战项目，最终可能形成一个可展示的3D无序抓取系统原型。
