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Halcon深度学习课程基本信息 课程名称：Halcon深度学习工业视觉应用 课时安排：6课时（270分钟） 授课对象：具备Halcon基础的中高级开发者 先修要求：熟悉传统图像处理技术 教学目标 掌握Halcon深度学习工具链（DLT）的使用方法 能够完成工业级深度学习模型训练与部署 理解迁移学习与小样本训练技术 具备端到端深度学习视觉系统开发能力 教学重点与难点 重点： 缺陷检测/分类/OCR模型开发流程 工业数据预处理与增强 难点： 模型轻量化与边缘部署 难样本挖掘与模型解释性 多任务联合优化 教学准备 环境/工具 说明 Halcon 22.11+ DLT 支持GPU加速 NVIDIA GPU RTX 3060+，CUDA 11.7 工业数据集 包含缺陷/字符/分类样本 标注工具 HALCON DLT Annotator 模型监控工具 TensorBoard/W&B 教学内容设计一、深度学习基础（45分钟）1.1 Halcon ...

Halcon 3D视觉基础课程基本信息 课程名称：Halcon 3D视觉处理技术 课时安排：6课时（270分钟） 授课对象：机器视觉中高级学习者 先修要求：熟悉Halcon 2D图像处理 教学目标 掌握3D视觉系统组成与标定方法 能够处理点云数据并进行特征提取 熟练实现3D匹配与位姿估计 具备3D测量与检测系统开发能力 教学重点与难点 重点： 点云数据处理流程 3D匹配原理与实现 难点： 多传感器数据融合 点云配准算法 复杂曲面测量 教学准备 硬件设备： 结构光相机（如康耐视/基恩士） 激光轮廓仪 标定板（棋盘格/圆点阵列） 软件环境： Halcon 21.05+（含3D模块） 3D可视化工具（如MeshLab） 教学样本： 工业零件点云数据（.ply格式） 3D打印缺陷样品 详细教学内容一、3D视觉基础（45分钟）1.1 3D成像技术对比 技术类型 原理 精度 适用场景 结构光 光栅相位解码 ±0.01mm 静态物体 双目视觉 视差计算 ±0.05mm 动态场景 激光三角 光斑位移 ±0.005mm 高反光面 TO ...

Halcon测量与检测课程基本信息 课程名称：Halcon精密测量与缺陷检测技术 课时安排：5课时（225分钟） 授课对象：机器视觉中高级学习者 先修要求：掌握模板匹配与图像预处理技术 教学目标 掌握一维/二维几何量测量方法 能够实现亚像素级精密测量 熟练运用多种缺陷检测算法 具备完整检测系统的开发能力 教学重点与难点 重点： 基于边缘的测量技术 基于区域的缺陷检测 难点： 复杂轮廓的亚像素测量 微弱缺陷的增强检测 检测标准与容差设置 教学准备 硬件设备： 标准量块（精度0.01mm） 缺陷样品（划痕/凹坑/异物） 光学平台与远心镜头 软件工具： Halcon 20.11+（含计量模块） 测量数据分析工具（Excel/Minitab） 教学材料： GD&T标准图例 检测报告模板 详细教学内容一、测量技术基础（45分钟）1.1 测量系统组成12345graph TBA[图像采集] --> B[边缘提取]B --> C[几何计算]C --> D[结果输出]D --> E[数据统计分析] 1 ...

Halcon模板匹配与定课程基本信息 课程名称：Halcon模板匹配与定位技术 课时安排：4课时（180分钟） 授课对象：机器视觉中级学习者 先修要求：熟悉Halcon基础操作和图像预处理 教学目标 掌握基于形状、灰度、组件的模板匹配原理 能够创建和优化各类匹配模板 熟练处理多目标、遮挡、形变等复杂场景 具备工业级定位项目的实施能力 教学重点与难点 重点： 形状匹配（Shape-Based）的实现 匹配参数优化 难点： 非线性形变处理 多模板协同定位 动态场景适应 教学准备 实验样本： 标准工业零件（齿轮/PCB板） 变形样本（压损/倾斜件） 遮挡样本（部分覆盖） 软件工具： Halcon 20.11+（含深度学习模块） 辅助材料： 参数调节对照表 匹配得分曲线图 详细教学内容一、模板匹配基础（30分钟）1.1 匹配原理12345graph LRA[模板创建] --> B[特征提取]B --> C[图像搜索]C --> D[相似度计算]D --> E[位置输出] 1.2 匹配方法对比 类型 适用场景 优缺点 ...

Halcon特征提取与分析课程基本信息 课程名称：Halcon特征提取与分析技术 课时安排：6课时（270分钟） 授课对象：机器视觉中级/高级学习者 先修要求：熟悉Halcon图像预处理技术 教学目标 掌握基于区域和轮廓的特征提取方法 能够进行形状特征测量与分析 熟练使用分类工具进行对象识别 具备实际工业检测案例的解决能力 教学重点与难点 重点： 区域分割技术 亚像素边缘提取 几何特征测量 难点： 复杂背景下的目标提取 动态阈值选择 多特征融合分析 教学准备 实验样本： 工业零件图像（含缺陷样本） 印刷品图像（字符/条码） 生物显微图像 软件工具： Halcon 20.11+ HDevelop示例程序 辅助材料： 特征参数对照表 检测标准文档（模拟） 详细教学内容一、区域分割技术（90分钟）1.1 阈值分割1234* 全局阈值threshold(Image, Region, 128, 255)* 动态阈值dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage, RegionDyn, 15, 'light& ...

Halcon图像预处理课程基本信息 课程名称：Halcon图像预处理技术 课时安排：4课时（180分钟） 授课对象：机器视觉中级学习者 先修知识：Halcon基础语法、图像采集 教学目标 掌握图像预处理的必要性和基本流程 熟练使用Halcon进行各类图像增强操作 能够根据实际需求选择合适的预处理方法 理解预处理对后续处理效果的影响 教学重点与难点 重点： 图像滤波算法及应用场景 图像增强方法对比 难点： 形态学操作原理 频域处理理解 教学准备 软件环境：Halcon 20.11+ 实验图像： 低对比度图像 噪声图像（高斯/椒盐噪声） 模糊图像 辅助工具：图像处理效果对比表格 教学内容设计一、课程导入（20分钟）1. 预处理重要性案例 未经预处理的检测失败案例 预处理前后的效果对比 2. 预处理流程框架 12345graph LRA[原始图像] --> B[去噪]B --> C[增强]C --> D[边缘强化]D --> E[特征提取] 二、图像增强技术（60分钟）1. 灰度变换 线性变换：scale_image1scale_ ...

图像采集与基础操作教学目标 掌握 Halcon 图像采集的基本方法（相机接口、实时采集）。 熟悉图像读写、显示与标注操作的语法与技巧。 能够通过 ROI（感兴趣区域）进行目标区域的提取与处理。 理解图像基础参数（分辨率、通道、位深）的概念与调试方法。 教学重点与难点 重点：相机实时采集、图像显示与标注、ROI 操作。 难点：相机参数配置、多线程采集优化、图像内存管理。 教学课时 总时长：4 课时（每课时 45 分钟） 分配： 第1课时：图像读取、保存与显示 第2课时：相机接口与实时采集 第3课时：图像标注与 ROI 操作 第4课时：综合实验与调试技巧 教学准备 硬件：工业相机（如 Basler/USB 相机）、光源（可选）。 软件：Halcon 21.05+、相机驱动（如 GigE Vision Filter Driver）。 素材：本地图片（JPG/PNG）、实时采集测试图（棋盘格/零件图）。 教学内容与步骤第1课时：图像读取、保存与显示1.1 图像读写操作 读取图像：支持格式（PNG、JP ...

Halcon 基础语法教学目标 理解 Halcon 的基本数据类型及其应用场景。 掌握 Halcon 变量定义、运算符及控制语句的语法规则。 能够编写简单的 Halcon 脚本完成图像处理任务。 教学重点与难点 重点：数据类型（Image/Region/XLD）、控制语句、函数调用。 难点：动态类型机制、集合操作符、函数参数传递规则。 教学课时 总时长：4 课时（每课时 45 分钟） 分配： 第1-2课时：数据类型与变量操作 第3课时：控制语句与运算符 第4课时：函数与过程调用 教学准备 软件环境：安装 Halcon 21.05+ 和 HDevelop。 示例图片：提供工业零件图（如齿轮、电路板）。 代码示例：准备基础语法演示脚本。 教学内容与步骤第1-2课时：数据类型与变量操作1.1 Halcon 核心数据类型 图像（Image） 单通道（灰度图）与多通道（彩色图）。 示例代码： 123read_image(Image, 'part01.png') // 读取图像get_ ...

Halcon 概述课程信息 课程名称：机器视觉与Halcon概述 课时安排：2课时（90分钟） 授课对象：机器视觉初学者/自动化相关专业学生 授课形式：理论讲解+案例演示 教学目标 了解Halcon软件的基本概念和发展历程 掌握Halcon的主要功能和应用领域 熟悉Halcon的开发环境和基本工作流程 激发学生对机器视觉技术的兴趣 教学重点与难点 重点： Halcon的核心功能 典型应用场景 难点： 机器视觉系统组成理解 Halcon与其他视觉软件的区别 教学准备 软件环境：安装Halcon 20.11及以上版本 演示材料： Halcon界面截图 典型应用案例视频 简单演示程序 辅助工具：投影仪、激光笔 教学内容与流程一、课程导入（15分钟）1. 机器视觉概述 定义：通过图像采集设备获取目标图像，用计算机模拟人类视觉功能 应用举例： 工业检测（缺陷检测、尺寸测量） 医疗影像 自动驾驶 智能安防 2. 视觉软件的重要性 图像处理算法库 硬件接口支持 开发效率比较 二、Halcon基础知识（30分钟）1. Halcon简介 开发商：德国MVTec ...

图像基本操作基础操作-Blob分析介绍:‌**Blob分析**‌是一种用于检测和分析图像中具有相似颜色、纹理等特征的连通区域的计算机视觉技术。Blob（Binary large object）是指图像中的一块连通区域，通常通过二值化处理将前景和背景分离，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块。‌ Blob分析的基本概念和实现流程 ‌获取图像‌：通过相机设备获取原始图像。 ‌提取Blob‌：根据需求提取要分析的目标二值区域。 ‌Blob分析‌：对提取出来的二值区域进行特征分析，如面积、周长、重心等。‌ Blob分析的应用场景和优缺点 ‌应用场景‌：Blob分析常用于二维目标图像、高对比度图像、存在/缺陷检测等。例如，在纺织生产中，通过Blob分析可以检测布料上的孔洞、裂缝等瑕疵。‌ ‌优点‌ 通过Blob提取，可以获得相关区域的信息，这些信息可以作为边缘监测器或者角点检测器的补充信息。 Blob还可以作为纹理分析和纹理识别的基元。‌ ‌缺点‌ 速度较慢，需要逐点扫描整个区域。 分析难度大，特别是对于不规则形状的计算。 实际应用中依赖可靠的光源设计。 Blob分析在 ...