Course Code: shijuetupianli
Duration: 70 hours
Course Outline:

培訓時長：

10天,每天7小時，合計時長：70小時（每日含午休1小時）。

培訓內容：

第一天 上午  理論培訓-圖像處理專題（一） （9:00-12: 00）

  1. 數字圖像處理
    1. 圖像的數字化過程
    2. 圖像數據結構
    3. 圖像文件格式
    4. 圖像質量評價
    5. 圖像噪聲
  1. 圖像變換
    1. 傅裏葉變換
    2. 離散余弦變換
    3. 沃爾什和哈達瑪變換
  1. 圖像增強
    1. 直接灰度變換
    2. 直方圖修正法
    3. 圖像平滑
    4. 圖像銳化
    5. 同態增晰
    6. 彩色增強

下午  實踐操作培訓（13:00 -17:00）

  1. HALCON專題
    1. HDevelop簡介
    2. HALCON功能及應用簡介
    3. HDevelop圖形組件
    4. HALCON圖像讀取、顯示和轉換

第二天 理論培訓-圖像處理專題（二） （9:00-12: 00）

  1. 前一天培訓內容的回顧與補充
  1. 圖像分割
    1. 灰度阈值法
    2. 邊緣檢測
    3. 區域分割
    4. Hough變換
  1. 圖像複原
    1. 圖像退化模型
    2. 圖像複原的方法
    3. 運動模糊複原
    4. 圖像的幾何校正
  1. 圖像特征描述與形態分析
    1. 灰度特征描述
    2. 邊界描述
    3. 形態分析
  1. 圖像壓縮編碼
    1. 圖像壓縮基礎知識
    2. 預測編碼
    3. 統計編碼
    4. 位平面編碼
    5. 靜止圖像壓縮編碼

下午  實踐操作培訓（13:00 -17:00）

  1. Halcon算子實例：
      1. threshold
      2. dyn_threshold
      3. binary_threshold
      4. auto_threshold
      5. fast_threshold
      6. var_threshold

第三天 理論培訓-機器視覺理論與算法專題（一）（9:00-12: 00）

前一天培訓內容的回顧與補充

  1. 機器視覺
    1. 機器視覺的作用
    2. 機器視覺的硬件構成
    3. 機器視覺的軟件及編程工具
    4. 機器視覺、機器人和智能裝備
    5. 機器視覺的功能與精度
  1. 機器視覺的目標提取
    1. 如何提取目標物體
    2. 基于阈值的目標提取
      1. 二值化處理
      2. 阈值的確定
    3. 基于顔色的目標提取
      1. 色相、亮度、飽和度及其他
      2. 顔色分量及其組合處理
    4. 基于差分的目標提取
      1. 幀間差分
      2. 背景差分
  1. 下午  實踐操作培訓（13:00 -17:00）
  1. Halcon學習：利用工具進行二值化及特征選擇
  2. Halcon學習：圖像導入方法，圖像二值化及求圖像的面積
  3. Halcon學習：中常見阈值二值化算子的區別

第四天 理論培訓-機器視覺理論與算法專題（二）（9:00-12: 00）

  1. 機器視覺的邊緣檢測
    1. 邊緣與圖像處理
    2. 基于微分的邊緣檢測
    3. 基于模板匹配的邊緣檢測
    4. 邊緣圖像的二值化處理
    5. 細線化處理
    6. Canny 算法
  1. 圖像平滑處理
    1. 圖像噪聲及常用平滑方式
    2. 移動平均
    3. 中值濾波
    4. 高斯濾波
    5. 模糊圖像的清晰化處理
      1. 對比度增強
      2. 自動對比度增強
      3. 直方圖均衡化
      4. 暗通道先驗法去霧處理
    6. 二值圖像平滑處理

下午  實踐操作培訓（13:00 -17:00）

  1. Halcon學習：邊緣檢測
  1. Halcon學習：圖像平滑處理
    1. 圖像噪聲及常用平滑方式
    2. 移動平均
    3. 中值濾波
    4. 高斯濾波
    5. 模糊圖像的清晰化處理
    6. 二值圖像平滑處理
  1. Halcon學習：Hough 變換
    1. 傳統Hough變換的直線檢測
    2. 過已知點Hough變換的直線檢測
    3. Hough變換的曲線檢測

第五天 理論培訓-機器視覺理論與算法專題（三）（9:00-12: 00）

前一天培訓內容的回顧與補充

  1. 單目視覺測量
    1. 硬件構成
    2. 攝像機模型
      1. 參考坐標系
      2. 攝像機模型分析
    3. 攝像機標定
    4. 標定尺檢測
      1. 定位追蹤起始點
      2. 藍黃邊界檢測
      3. 確定角點坐標
      4. 單應矩陣計算
    5. 標定結果分析
    6. 標識點自動檢測
    7. 手動選取目標
    8. 距離測量分析
      1. 透視畸變對測距精度的影響
      2. 目標點與標定的距離對測距精度的影響
    9. 面積測量算法
      1. 獲取待測區域輪廓點集
      2. 最小凸多邊形擬合
      3. 多邊形面積計算
      4. 測量實例

下午  實踐操作培訓（13:00 -17:00）

    1. Halcon攝像機標定技術
      1. 工業現場相機坐標系和機械手坐標系的標定
      2. Halcon標定系列（1）：實現機械手手眼標定項目介紹( 9點標定)
      3. Halcon 9點標定旋轉中心標定與使用
    1. Halcon單目視覺測量
    2. Halcon距離測量分析
    3. Halcon距離測量分析

第六天 理論培訓-機器視覺理論與算法專題（四）

上午（9:00-12: 00）

  1. 雙目視覺測量
    1. 雙目視覺系統的結構
      1. 平行式立體視覺模型
      2. 彙聚式立體視覺模型
    2. 攝像機標定
      1. 直接線性標定法
      2. 張正友標定法
      3. 攝像機參數與投影矩陣的轉換
    3. 運動圖像處理
      1. 光流法
        1. 光流法的基本概念
        2. 光流法用于目標跟蹤的原理
      2. 模板匹配

下午  實踐操作培訓（13:00 -17:00）

  1. 標定測量實驗
      1. 直接線性標定法實驗
      2. 張正友標定法實驗
      3. 三角測量實驗
      4. 運動圖像處理實戰

第七天  實踐操作培訓- Halcon數學形態學與Blob分析）

上午（9:00-12: 00）

前一天培訓內容的回顧與補充

  1. Halcon數學形態學與Blob分析
    1. 數學形態學基礎
    2. 二值圖像的基本形態學計算
    3. 二值圖像的Halcon圖像形態學應用
    4. Halcon圖像Blob分析
      1. Blob分析理論
      2. Blob分析算子
      3. Blob分析例程
  2. 數學形態學工程應用案例分析

下午 （13:30-17:30）

    1. 實踐操作培訓- C#與Halcon聯合編程
    2. c#調用Halcon代碼

第八天  理論培訓-人工智能、深度學習與目標檢測專題（一）

前一天培訓內容的回顧與補充

上午（9:00-12: 00）

    1. 人工智能、深度學習與目標檢測
    2. 人工智能簡介
      1. AI發展簡史
      2. AI、機器學習（ML）以及深度學習（DL）的關系
    3. 機器學習分類器算法介紹（KNN、SVM、貝葉斯、隨機森林、XGBOOST等分類器）
    4. 深度學習簡介
      1. 神經網絡（NN）
      2. 深度神經網絡（DNN）
      3. 深度卷積神經網（CNN）
    5. 目標檢測
      1. 目標檢測算法發展簡史
      2. 深度學習目標檢測算法
    6. 遷移學習簡介
      1. 訓練深度學習模型依賴大數據
      2. 大數據造成的問題
      3. 遷移學習
      4. TensorFlow 預訓練模型庫
  1. 搭建深度學習開發環境
    1. 深度學習訓練所需要的硬件
      1. 顯卡選型
      2. AI訓練“服務器”
    2.  深度學習開發環境所需軟件
    3. 使用 LabelImg 標注圖片
    4. 依據標注類型創建標簽映射文件
    5. 創建Tensorflow TFRecord文件

第九天 人工智能、深度學習與目標檢測專題（二）

  1. 前一天培訓內容的回顧與補充
  1. 訓練模型
    1. 使用Tensorflow 預訓練模型
    2. 准備訓練圖片數據集
    3. 使用TensorBoard 觀察訓練過程
    4. 評估訓練好的模型
    5. 導出訓練好模型的凍結圖
    6. 用訓練好的模型做目標檢測
    7. 用Python程序一鍵訓練模型
  1. 第十天 機器視覺手眼標定專題

上午（9:00-12: 00）手眼標定坐標系轉換理論培訓

    1. Halcon攝像機標定技術
      1. 工業現場相機坐標系和機械手坐標系的標定
      2. Halcon 9點標定旋轉中心標定與使用

下午 （13:30-17:30）手眼標定實操（老師在線指導）

    1. 手眼標定-手在眼中-相機固定向上
    2. 手眼標定-手在眼中-相機固定向下
    3. 手眼標定-眼在手中(J1關節移動相機)
    4. 手眼標定-眼在手中-J4關節移動相機標定