一：机器视觉基础与核心技术

1. 机器视觉概述

· 1.1 机器视觉的定义与发展历史

· 1.2 机器视觉在工业中的应用领域

· 1.3 机器视觉系统架构

2. 机器视觉系统组成

· 2.1 硬件组成：摄像头、镜头、光源、图像采集卡

· 2.2 软硬件选择与搭建

· 2.3 常用接口与通讯方式（USB、GigE、Camera Link等）

3. 图像采集与预处理

· 3.1 图像采集流程

· 3.2 光源选择与布局设计

· 3.3 图像去噪与增强

· 3.4 常用图像预处理算法（滤波、二值化、边缘检测等）

4. 机器视觉常用算法

· 4.1 目标检测与识别

· 4.2 边缘与轮廓提取

· 4.3 特征点提取与匹配

· 4.4 常用开源库简介（OpenCV等）

5. 实操环节

· 5.1 基础实验：摄像头调试与图像采集

· 5.2 光源搭建与实际效果对比

 

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二：机器视觉高级应用与项目实践

6. 机器视觉项目开发流程

· 6.1 需求分析与方案设计

· 6.2 系统选型与参数配置

· 6.3 软件开发与测试流程

7. 典型案例与应用

8. 机器学习与深度学习在视觉中的应用（基础介绍）

· 8.1 深度学习与传统算法对比

· 8.2 常用深度学习框架简介

· 8.3 简单模型部署实例讲解

9. 项目实战

· 9.1 现场分组项目开发

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