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机器视觉基础:
机器视觉的定义、发展历程及应用领域。
机器视觉系统的基本组成,包括摄像头、光源、处理器等。
图像处理技术:
图像采集技术及其原理。
图像增强、分割、特征提取和模式识别的基本算法。
应用案例分析:
在电子制造、汽车工业、制药、包装等行业的实际应用案例。
通过案例学习,了解机器视觉在质量控制和自动化生产中的重要性。
实践操作:
使用OpenCV等工具进行图像处理的编程实践。
设计并实现一个简单的机器视觉应用项目。
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