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Halcon 工业视觉实战培训课程

Halcon 工业视觉实战培训课程

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  • 培训对象:机器视觉工程师、自动化设备开发人员、视觉系统集成商、需要深入掌握Halcon进行工业视觉项目开发的技术人员。

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  • 培训目标

    1. 全面掌握Halcon的核心算子库,能够独立搭建图像处理流程,完成图像采集、预处理、分析全流程。

    2. 熟练运用标定、Blob分析、模板匹配、测量、缺陷检测等模块,解决典型工业视觉问题。

    3. 掌握Halcon深度学习模块的应用,能够训练并部署分类、目标检测、分割模型,应对复杂缺陷检测场景。

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  • 培训内容介绍

    1. Halcon编程基础:熟悉Halcon的HDevelop开发环境,掌握算子调用、参数设置、变量管理,编写与调试程序。

    2. 图像采集与预处理:连接工业相机采集图像,应用中值滤波、高斯滤波、形态学操作、傅里叶变换等预处理算子。

    3. Blob分析进阶:使用阈值分割(全局阈值、动态阈值、彩色阈值)、区域生长提取目标,区域特征计算与筛选,区域形态变换。

    4. 模板匹配技术:掌握基于灰度、基于形状、基于组件的模板匹配方法,优化匹配速度与精度,处理旋转与缩放。

    5. 相机标定实战:使用标定板进行相机标定,获取内参与畸变系数,矫正图像,建立图像坐标到世界坐标的映射。

    6. 测量算子应用:使用卡尺工具测量直线、圆、椭圆,构建测量对象,实现高精度边缘检测与尺寸测量。

    7. 缺陷检测方法:基于Blob分析的缺陷检测(划痕、脏污、破损),基于频域的纹理缺陷检测,基于差影法的缺陷检测。

    8. 深度学习模块入门:了解Halcon深度学习框架,准备标注数据集,使用标注工具对缺陷图像进行标注。

    9. 深度学习模型训练:训练分类模型(异常检测)、目标检测模型、语义分割模型,评估模型性能,调整训练参数。

    10. 深度学习模型推理:将训练好的模型集成到Halcon程序中,进行在线缺陷检测,优化推理速度。

    11. 项目一:PCB缺陷检测:设计PCB板缺陷检测方案,检测缺件、错件、极性反、焊接缺陷,输出检测结果。

    12. 项目二:视觉引导机器人:使用模板匹配定位工件位置与角度,将坐标转换到机器人坐标系,实现视觉引导抓取。





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