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【動態(tài)】自貢工業(yè)視覺學(xué)校機構(gòu)短期培訓(xùn)班
發(fā)布時間:2023/8/22 14:39:03 更新時間:2023/8/22 14:44:46
責(zé)任編輯:
自貢報名在線工業(yè)視覺培訓(xùn)
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報名在線網(wǎng)創(chuàng)立于2006年6月25日,報名在線網(wǎng)以高性價比的廣告及媒體支持,優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù),為招生院校的招生提供了有力的支持。
課程介紹
行業(yè)趨勢
工業(yè)視覺培訓(xùn)行業(yè)正在逐步興起,并且在未來幾年將逐漸成為主流。目前,這一行業(yè)主要集中在制造業(yè)和服務(wù)業(yè),但隨著科技的不斷進步以及人們對生活品質(zhì)要求的提高,工業(yè)視覺教育也開始向更廣泛的領(lǐng)域發(fā)展。
隨著科技的進步和制造業(yè)的發(fā)展,工業(yè)視覺培訓(xùn)行業(yè)也日益受到重視。目前,這一領(lǐng)域已經(jīng)形成了以高職院校為主體、企業(yè)為輔的良好局面。
培訓(xùn)學(xué)習(xí)資料
一、工業(yè)視覺的概念:
工業(yè)視覺是一種通過對目標產(chǎn)品或工藝的結(jié)構(gòu)、特征和性能進行精確而有效地評估來實現(xiàn)其價值,同時減少生產(chǎn)過程中潛在問題的技術(shù)。它可以應(yīng)用于整個工廠,從原材料到成品都能夠得到廣泛使用。工業(yè)視覺培訓(xùn)學(xué)習(xí)資料:1.工業(yè)視覺定義2.不同行業(yè)對工業(yè)視覺要求3.專業(yè)培訓(xùn)機構(gòu)及課程設(shè)置4.適合人群5.工業(yè)視覺在制造業(yè)的運用。
二、工業(yè)視覺算法和技術(shù):
1.圖像處理算法:圖像濾波:去噪、增強圖像質(zhì)量。圖像分割:將圖像分成不同的區(qū)域。特征提取:提取圖像中的特征信息。
2.機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí):支持向量機(SVM):用于分類和回歸問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN):用于圖像識別和分類。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN):用于序列數(shù)據(jù)處理。
3.三維視覺技術(shù):立體視覺:通過兩個或多個攝像機獲取三維信息。激光掃描:利用激光測距原理獲取三維點云數(shù)據(jù)。
一、工業(yè)視覺專業(yè)培訓(xùn)機構(gòu)及課程設(shè)置:
工業(yè)視覺專業(yè)培訓(xùn)機構(gòu)主要集中在大型國有企業(yè)、外資企業(yè)和民營企業(yè)。他們的課程設(shè)置通常包括:傳統(tǒng)設(shè)計方法、工程制圖、產(chǎn)品設(shè)計、機械原理、材料學(xué)、化工工藝等。隨著近年來國內(nèi)制造業(yè)水平的不斷提升,越來越多的企業(yè)開始重視產(chǎn)品外觀和包裝效果的提升。因此,許多業(yè)內(nèi)企業(yè)都有能力提供高水平的工業(yè)視覺技能培訓(xùn)服務(wù),并為客戶量身定制專業(yè)培訓(xùn)方案。另外,對于想從事相關(guān)行業(yè)工作的人來說,具備良好的工業(yè)視覺效果也是求職成功的重要因素之一。
二、工業(yè)視覺算法和技術(shù):
1.圖像處理算法:圖像增強:灰度變換、濾波等。特征提。哼吘墮z測、角點檢測等。目標識別:模板匹配、形狀匹配等。
2.機器學(xué)習(xí)在工業(yè)視覺中的應(yīng)用:監(jiān)督學(xué)習(xí):分類、回歸等。無監(jiān)督學(xué)習(xí):聚類、降維等。深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
三、書籍推薦:
1.《工業(yè)視覺技術(shù)與應(yīng)用》內(nèi)容簡介:介紹了工業(yè)視覺的基礎(chǔ)知識、算法和應(yīng)用案例。
2.《機器視覺算法與應(yīng)用》內(nèi)容簡介:詳細介紹了工業(yè)視覺中常用的圖像處理算法和機器學(xué)習(xí)方法。
四、在線課程推薦
1.Coursera - 工業(yè)視覺基礎(chǔ):平臺:Coursera;課程時長:6周
內(nèi)容簡介:由知名專家講解工業(yè)視覺的基礎(chǔ)知識和應(yīng)用技術(shù)。
2.Udemy - 深度學(xué)習(xí)在工業(yè)視覺中的應(yīng)用:平臺:Udemy;課程時長:8小時
內(nèi)容簡介:教授深度學(xué)習(xí)在工業(yè)視覺中的應(yīng)用方法和實踐案例。
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