Halcon 工业视觉实战培训课程-曙海培训中心

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。