机器视觉培训课程体系（选修）-中科信软培训中心

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机器视觉培训课程体系（选修）

本课程将机器视觉培训课程体系划分为以下六大核心专题，供学员根据职业目标和岗位需求自主选择。每个专题均包含专题名称、培训对象、培训目标、12条核心培训内容。

专题一：机器视觉系统硬件基础

项目	内容
专题名称	机器视觉系统硬件基础
培训对象	自动化工程师、视觉系统集成工程师、现场应用工程师、高职院校学生
培训目标	使学员掌握机器视觉系统硬件组成与选型方法，能够根据项目需求独立完成工业相机、镜头、光源的选型与配置。
培训内容	1. 机器视觉系统概述：定义、发展历程、核心组成部分与产业应用 2. 工业相机工作原理：CCD与CMOS传感器区别、分辨率、帧率、靶面尺寸参数 3. 工业相机分类与选型：面阵相机、线阵相机、全局快门与卷帘快门特性 4. 相机接口标准：GigE Vision、USB3 Vision、Camera Link、CoaXPress协议 5. 工业镜头选型：焦距、光圈、景深、分辨率、畸变参数计算 6. 镜头类型应用：远心镜头、变焦镜头、液态镜头、微距镜头适用场景 7. 机器视觉光源技术：LED光源、环形光源、背光源、同轴光源特性 8. 光源选型策略：颜色选择、角度调节、频闪控制、偏振技术 9. 光源控制器配置：通道设置、触发方式、PLC联动控制 10. 图像采集卡与工控机：硬件接口匹配、数据带宽计算、实时性要求 11. 视觉系统集成设计：硬件安装、防护等级、散热处理、抗干扰措施 12. 综合项目实战：完成一个完整的视觉硬件系统选型与集成方案

专题二：图像处理与算法基础

项目	内容
专题名称	图像处理与算法基础
培训对象	软件开发工程师、算法工程师、机器视觉应用开发人员
培训目标	使学员掌握图像处理核心算法，能够使用OpenCV等工具完成图像预处理、特征提取、几何变换等基础操作。
培训内容	1. 数字图像基础：像素概念、颜色空间、图像格式、直方图分析 2. 开发环境搭建：Anaconda、OpenCV、Python环境配置 3. 图像基本操作：读取、显示、保存、像素值读写、ROI提取 4. 图像几何变换：缩放、剪切、移位、镜像、旋转算法实现 5. 图像灰度处理：彩色转灰度算法、RGB分量提取、灰度归一化 6. 图像滤波技术：均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波 7. 图像增强算法：直方图均衡化、对比度拉伸、图像锐化 8. 边缘检测算法：Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子 9. 图像形态学处理：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度 10. 图像特征提取：颜色特征、纹理特征、形状特征、SIFT/HOG特征 11. 图像分割技术：阈值分割、区域生长、分水岭算法 12. 视频处理基础：帧提取、视频合成、运动检测

专题三：深度学习与核心视觉任务

项目	内容
专题名称	深度学习与核心视觉任务
培训对象	AI算法工程师、深度学习工程师、图像算法工程师
培训目标	使学员掌握卷积神经网络原理，能够基于深度学习框架实现图像分类、目标检测、图像分割等核心视觉任务。
培训内容	1. 深度学习基础：人工神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降 2. 卷积神经网络核心：卷积操作、池化操作、激活函数、感受野 3. 经典CNN架构：AlexNet、VGG、Inception、ResNet50原理与特点 4. 图像分类任务：分类指标（准确率、召回率、F1）、迁移学习实战 5. 目标检测基础：候选区域、边界框回归、IOU、NMS非极大值抑制 6. 双阶段检测器：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN算法演进 7. 单阶段检测器：YOLO系列（YOLOv3/v5/v8）、SSD算法 8. 图像分割技术：语义分割与实例分割区别、FCN全卷积网络 9. U-Net医学影像分割：编码器-解码器结构、跳跃连接、医学应用 10. 图像生成对抗网络：GAN原理、DCGAN、条件生成 11. 模型评估方法：交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线、AP/mAP指标 12. 深度学习框架实践：TensorFlow/PyTorch/MindSpore模型训练与调优

专题四：工业机器视觉系统集成

项目	内容
专题名称	工业机器视觉系统集成
培训对象	视觉应用工程师、自动化系统集成工程师、工业机器人技术人员
培训目标	使学员掌握工业场景下的视觉检测系统集成能力，能够完成缺陷检测、尺寸测量、定位引导等实际工业应用。
培训内容	1. 工业视觉检测概述：缺陷检测、尺寸测量、字符识别、定位引导 2. 工业检测项目需求分析：技术指标定义、节拍计算、精度评估 3. 视觉检测软件开发环境：C#/C++编程、Halcon/OpenCV库集成 4. 产品外观缺陷检测：表面划痕检测、污点检测、颜色差异识别 5. 精密尺寸测量：几何特征定位、亚像素精度测量、公差判断 6. 字符识别与二维码读取：OCR训练、条码/二维码解码、DPM码识别 7. 视觉定位引导：相机标定、手眼标定、坐标转换、机器人引导 8. PLC与视觉系统通信：Modbus-TCP、Profinet、EtherNet/IP协议 9. 伺服控制集成：视觉触发、运动控制、多工位协同 10. 工业机器人视觉分拣：工件识别、抓取点计算、轨迹规划 11. 视觉系统部署调试：现场安装、打光调试、参数优化、故障排查 12. 技术文档编写：方案设计书、操作手册、验收报告

专题五：边缘计算与模型部署

项目	内容
专题名称	边缘计算与模型部署
培训对象	边缘计算工程师、AI部署工程师、嵌入式系统开发者
培训目标	使学员掌握深度学习模型在边缘设备上的部署技术，能够使用OpenVINO、MindSpore等工具实现模型转换、推理优化和端侧应用。
培训内容	1. 边缘计算概述：边缘AI概念、云边协同、端侧推理架构 2. OpenVINO工具套件：架构组成、安装配置、模型优化器与推理引擎 3. 模型转换技术：TensorFlow/PyTorch模型转换为IR格式、算子适配 4. 模型量化优化：FP32转FP16/INT8、精度评估、性能测试 5. 昇腾AI平台架构：昇腾全栈体系、MindSpore框架、Atlas开发板 6. 端侧应用开发：基于昇腾开发板的CV应用开发全流程 7. 车牌识别系统：车牌定位、字符分割、字符识别、OpenVINO部署 8. 智能交通灯控制：车辆检测、流量统计、信号控制策略 9. 危险品识别系统：X光图像检测、实时报警、边缘部署 10. 智慧教室应用：人员检测、行为识别、注意力分析 11. 模型推理优化：推理引擎选择、硬件加速、延迟控制 12. 多场景边缘应用：导盲系统、野生动物数量估计等综合实训

专题六：前沿视觉技术与国产化应用

项目	内容
专题名称	前沿视觉技术与国产化应用
培训对象	高级算法工程师、技术负责人、国产AI平台开发者
培训目标	使学员了解计算机视觉领域最新研究进展，掌握Vision Transformer、扩散模型等前沿技术，并熟悉国产AI平台的开发流程。
培训内容	1. Vision Transformer（ViT）：自注意力机制、图像分块、位置编码 2. ViT图像分类实践：模型训练、推理部署、性能对比 3. 扩散模型原理：DDPM去噪扩散概率模型、正向/反向过程 4. Stable Diffusion应用：文生图、图生图、提示词工程 5. 多模态视觉模型：CLIP、视觉-语言预训练、图文检索 6. 3D视觉与深度成像：深度估计、点云处理、三维重建 7. 神经辐射场（NeRF）：隐式表示、体积渲染、新视角合成 8. 国产昇腾AI平台：MindSpore框架、昇腾芯片架构、全栈国产化 9. 模型迁移技术：PyTorch模型向MindSpore迁移、算子适配 10. 国产化应用案例：工业质检、医疗影像、智慧安防 11. 视觉大模型趋势：SAM（Segment Anything Model）、DINOv2 12. 技术与伦理：AI可解释性、隐私保护、国产化自主创新

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