【招生对象】
1：广大应届毕业生；
2：未有工作经验的待业人员；
3：有现场工作经验想从事高薪设计人员；
4：从事现场加工的操机人员；
5：普通操作工想从事高薪设计或编程技术的；
6：想利用业余时间提升自己的相关人员；
7：各大企业用人单位；
培训具有明确的目标导向
培养技术人才：为工业自动化、智能制造、机器人等领域培养具备扎实机器视觉技术基础的人才，这些人才能够从事机器视觉系统的设计、开发、调试和维护工作，满足企业在自动化生产线上对视觉检测和控制的技术需求。例如，学员毕业后可以在电子制造企业中担任机器视觉工程师，负责设计和优化 PCB 板的视觉检测系统，提高产品质量和生产效率。
推动技术创新与应用普及：通过培训，使更多的人了解和掌握机器视觉技术，促进机器视觉技术在各个行业的创新应用。学员在学习过程中，不仅能够掌握现有技术和应用模式，还能够在实践中探索新的应用场景和技术改进方向，从而推动机器视觉技术的不断发展和应用领域的拓展。例如，在农业领域，学员可以探索将机器视觉技术应用于农作物生长监测、病虫害识别等方面，为农业现代化提供新的技术手段。
多种培训方式相结合
理论授课：通过课堂讲解、多媒体演示等方式，系统地向学员传授机器视觉的基础理论知识、算法原理、硬件结构与功能等内容，使学员在理论层面建立起对机器视觉技术的全面理解。例如，在讲解图像处理算法时，讲师会借助数学公式、图表和动画演示等手段，详细阐述算法的数学模型、处理步骤和预期效果，帮助学员理解算法的本质和应用场景。
实践操作：安排大量的实验课程和实际项目案例练习，让学员亲自动手操作机器视觉硬件设备，使用软件平台进行图像采集、处理和分析。例如，学员会在实验室中搭建一个简单的机器视觉检测系统，包括安装相机、镜头和光源，连接图像采集卡到计算机，然后使用软件平台对实际物体进行图像采集，并运用所学的图像处理算法进行目标检测和识别。通过实践操作，学员能够将理论知识转化为实际技能，提高解决实际问题的能力。
案例分析与研讨：培训过程中会引入大量真实的工业应用案例，如电子制造业中的 PCB 板缺陷检测、汽车零部件生产中的尺寸测量与外观缺陷检查、食品包装行业中的异物检测等案例。组织学员对这些案例进行深入分析，讨论案例中机器视觉系统的设计思路、技术选型、实施过程中遇到的问题及解决方案等。通过案例分析与研讨，学员可以拓宽视野，了解不同行业对机器视觉技术的需求特点和应用模式，培养创新思维和综合应用能力。
