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机器视觉系统是利用图像处理技术代替人眼做出各种测量和判断，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面技术，涉及到计算机，图像处理，模式识别，人工智能，信号处理，光机电一体化等多个领域。

随着生产生活智能化水平的逐渐提高，机器视觉作为智能制造领域的基础，已经被广泛用于日常生产生活的方方面面，常见的领域包括工业制造、智能制造、3C电子、新能源、半导体、仓储物流、医疗健康、家居建材、居家娱乐等。可以预测，不久之后，机器视觉将无处不在。

四维视觉教育有着完善的教育解决方案，硬件（光源）和软件提供底层的教学支持，在此基础上形成完整的教学体系。依托教学，服务教学，形成师资培训、学科竞赛、就业促进等体系。

实验课程体系

四维视觉教育根据各个行业需求的不同和各类院校学生基础的差异。开发了“初级”、“中级”和“高级”三个不同等级的课程，都包含了理论学习和实操学习两个部分。课程层层递进，在学习完一个等级之后可无缝衔接下一等级的学习。

培训等级	就业方向	培训内容	面向生源
-初级-	视觉现场工程师、光源工厂打光工程师、———— 视觉组件销售及售后等	1、相机、镜头等硬件的基础知识； 2、新一代全光谱数字光源使用原理方法； 3、常用新一代全光谱数字光源成像软件操作； 4、打光案例实操；	-高职高专-
中级	机器视觉应用工程师机电工程师、视觉设备调试员等应用型岗位	1、智能视觉工程原理及常用软件操作； 2、C#、Halcon基础（机器视觉方向）； 3、工业应用实战；	本科
高级	视觉系统开发工程师，高级机电工程师等高级应用型岗位及研发岗位	1、机器视觉工程原理及高阶光器件选型； 2、机器视觉软件及算法应用开发； 3、行业需求分析及开发。	研究生

实验课程体系

序号	课程名称	教学内容
——1——	图像采集	1、机器视觉之工业光源（照明） 2、机器视觉之工业镜头 3、机器视觉之工业相机 4、工业相机-计算机接口
2	机器视觉算法	1、数据结构算法、图像增强算法、几何变换算法 2、图像分割算法、特征提取算法、形态学算法 3、边缘提取算法、相机标定算法、几何基元的分割和拟合算法———— 4、模板匹配算法、光学字符识别（OCR）算法、色差检测算法
3	————机器视觉运用————	1、半导体切割检测、序列号读取检测、锯片检测 2、印刷检测、BGA封装检测、表面外观检测 3、火化塞测量检测、模具品披锋检测、冲孔板检测 4、电阻姿态检测、非织布料分类检测、医疗盖子色差检测

实验教学内容

序号	实验名称	实验目的
1	全光谱打光实验	学会使用新一代全光谱数字光源，了解并掌握光源颜色和光源方向性对光学成像系统的重要性。
2	区域分割算法实验	了解并掌握区域分割算法的使用，完成对应算法实验
3	Blob分析算法实验	了解并掌握Blob分析算法算法的使用，完成对应算法实验
4	边缘提取与拟合算法实验	了解并掌握边缘提取与拟合算法的使用，完成对应算法实验
5	尺寸测量算法实验	了解并掌握区域分割算法的使用，完成对应算法实验
6	模板匹配算法实验	了解并掌握区域分割算法的使用，完成对应算法实验
7	条码/二维码读取算法实验	了解并掌握条码/二维码读取算法的使用，完成对应算法实验
8	OCR（字符识别）算法实验	了解并掌握OCR算法的使用，完成对应算法实验
9	分割的外观缺陷算法实验	了解并掌握分割的外观缺陷算法的使用，完成对应算法实验
10	神经网络外观缺陷算法实验	了解并掌握神经网络外观缺陷算法的使用，完成对应算法实验
11	光度立体算法实验	了解并掌握光度立体算法的使用，完成对应算法实验
12	色差识别算法实验	了解并掌握色差识别算法的使用，完成对应算法实验