深圳机器人培训，专注培养应用工程师
设有工业机器人培训,机器视觉培训,机器人自动化培训等课程
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机器视觉培训分类
经过多年的发展，机器视觉开发可大致分为三大部分
一、底层开发部分
二、二次开发部分
三、**终使用部分
由于三大部分所开发层次不一样，所以对应的三类人才需求差异都是比较大的。
如何成为这三类人才
1、底层开发人才
对于**类所需求的是机器视觉底层开发的人才，这类人才普遍要求会高一些，因为需要做的工作是开发通用视觉系统的开发人员，也就是像COGNEX这些公司开发部的技术职工，这类企业对人才的学历，出身要求都会比较严。这一类人才需要清晰的了解自己公司与别的公司的优劣势以及行业的动向，一些比较大的公司有时是会分成硬件和软件两个方向的开发人员，硬件人员要明白公司所选择的芯片的特点，软件方面需要了解算法以及运行速度。
2、二次开发人才
二次开发人才，通常都是在一类人才底层的框架基础上，为终端用户去开发应用系统。他们的能力水平要求还是比较高的，基本都要求在本科及以上学历相关专业。机器视觉的二次开发相当于机器视觉的集成开发，既要了解底层开发的基础知识，也要了解终端客户的要求。
3、终端用户
这类人才所做的工作，就是我们日常看到把视觉系统应用到各个领域中的人，他们需要在各自的行业使用各种已经开发成型的机器视觉系统。并且负责对各类系统进行测试及评估，以及优化应用。
1
专科以上学历，零基础**2个月培训基本胜任高级自动化工程师职务。
2
自动化技术广泛用于各种领域，就业选择多元化。
3
深圳自动化工程师平均薪资一万以上，较其他行业高50%-60%。
4
据IDC数据展示，中国目前人才缺口达到60万，每年人才需求递增。
1基础课程
学习课程：《机器人基础操作编程》
学成能力：掌握工业机器人基本的示教操作与编程为后续课程中机器人自动化系统集成做准备。
2进阶课程
学习课程：《电气控制基础》《PLC基础及流程化编程》《PLC通讯及运动控制》《机器人维护维修》
学成能力：熟悉常用的电气元器件，掌握元器件选型的基本方法，能够看懂基本电气原理图，具备基本的机器人维护作业技能及机器人保养技能，熟练基础编程指令及掌握流程化的编程结构，熟练使用PLC做PROFINET等通讯及使用伺服做运动控制，能够根据项目流程，分解程序结构，能够做出一个完成的程序架构，编写完整逻辑的程序。
3应用课程
学习课程：《控制系统与仿真应用》《机器人视觉应用》《机器人典型应用》《虚拟调试》
学成能力：熟悉常用的电气元器件，掌握元器件选型的基本方法，能够看懂基本电气原理图，具备基本的机器人维护作业技能及机器人保养技能，熟练基础编程指令及掌握流程化的编程结构，熟练使用PLC做PROFINET等通讯及使用伺服做运动控制，能够根据项目流程，分解程序结构，能够做出一个完成的程序架构，编写完整逻辑的程序。
4集成调试
学习课程：《集成项目调试》《集成项目演练》
学成能力：掌握机器人现场调试应用技能，包括调试原则和流程，掌握核心配置技能、能够编写结构完整的程序逻辑，**项目演练能够对接现场需求。
5职业指导课程
增值课程
学习课程：《职业规划》《机器人集成项目概论》《职业素养》《就业指导》
学成能力：以上课程会在整个系统学习期间穿插，除了了解机器人的应用领域、发展史、通用集成项目的应用形式，我们专业的就业老师还会给予职业规划，指导应聘技巧、简历编写、面试应用、实习教育等，为学员踏上事业征程铺好道路。
3个月系统学习，涵盖机器人自动化项目的每个核心环节，建立完整的知识体系，独挡一面
集成项目-机械设计班 Mechanical Design Class
机器人自动化生产线 集成项目方案设计及机械结构设计
集成项目-电气设计班 Electrical Design Class
工业机器人自动化生产线集成项目 电气设计、PLC及机器人系统控制、高级编程
集成项目-通用调试班 Debugging And Maintenance Class
机器人应用集成项目安装 调试和自动化生产线典型应用
1、2017年中国机器人产业蓬勃发展，增速保持全球**，资本市场高度活跃
2017年，中国机器人整体规模超1200亿元人民币，同比增长25.4%，增速保持全球**，工业机器人密度有望首超全球平均水平；国内机器人产业链日趋完善，核心零部件的国产化步伐加快；服务机器人市场成长动能显著，已有厂商实现正向盈利；特种机器人处于萌芽阶段，仿生技术成为研发重点；地方政府产业化扶持政策四面开花，社会资本市场高度活跃，龙头企业并购下游优质资产，新企业和跨界进入者层出不穷；机器人概念板块上市公司营收和利润率大幅改善。
2、核心零部件依赖进口，B端服务市场成熟盈利模式及应用方向尚未明确，本土企业技术资金双重受压
当前，国内机器人产业尚未彻底扭转核心零部件依赖进口的局面，国产本体厂商生产成本不具优势，大多依靠系统集成盈利，市场空间受行业限制，盈利模式难以实现指数型增长；B端服务市场尚未明确应用方向，产品价格高、信息安全威胁增加购买疑虑；特种机器人企业面临资金、技术双重生存压力；技术成果转化率较低，资源利用有效性不足；国家机器人标准体系逐步完善，仍不能满足市场快速发展和个性化产品需求，且配套检测认证制度滞后，产品质量良莠不齐，用户对国产机器人信心受损。
3、2018年汽车行业仍将是机器人应用的主战场，协作机器人有望助力国产机器人弯道超车 ”，产业基金加速科技成果转化
机器人经济性进一步提升，性价比依然是赢得市场的关键；国产谐波减速器、机器人控制器，将随国产本体应用增多逐步具备市场优势；汽车及零部件行业仍将是机器人**大应用市场，国产本体有望在工业机器人教育领域打开局面；协作机器人在资本助力下有望实现“弯道超车”；各地机器人产业扶持基金及项目逐步落地，产学研 金融服务平台模式逐步完善，科技成果转化驱动力增强。
机器视觉课程学习完毕后为“机器视觉工程师”，方向为软件、硬件结合工程技术人员，未来工作内容偏软件多一点。
机器视觉(90天 课时)班，大学本科、专课毕业，有一定逻辑基础，对机器视觉有兴趣，男女不限。
机器视觉(90天 课时)班，一个课程综合要求，比较有前景的方向，机器人与视觉结合课程，无基础要求，项目进阶实践。
