机器视觉技术与应用高级研修班

培训概况点击报名

尊敬的女士/先生：
e-works诚挚邀请您出席定于2025年5月28-29日在广州举行的“机器视觉技术与应用高级研修班”。
机器视觉技术是一种利用光学设备和计算机技术模拟人类视觉功能的技术。它通过摄像头、传感器等设备获取图像或视频数据，再运用图像处理算法和人工智能技术对数据加以分析，从而实现对物体的识别、定位、测量和检测等功能。在制造业领域，机器视觉有着极为丰富的应用场景，尤其在精密检测、柔性生产等场景中，应用成效颇为显著。

来源：e-works《2025工业机器视觉生态地图》

但是，机器视觉技术的应用涉及复杂的软硬件系统，面临诸多难点问题：
1.数据获取与处理

数据质量与多样性不足：获取高质量且经过标注的数据，不仅成本高昂，而且极为耗时。在部分领域，要获取具备足够多样性的数据更是难上加难。例如，在工业检测中，样本类别按合格率分布，缺陷品的样本图像将远远小于合格品，样本分布不平衡。
数据标注工作艰难：对大规模视觉数据集进行标注和注释，是一项繁琐且需要专业知识的任务。

2.硬件设备

硬件成本高：高性能的硬件设备价格昂贵，增加了企业的初始投资成本。
硬件兼容性差：机器视觉系统需要与特定的硬件设备配合使用，这带来了设备成本、兼容性以及在不同环境中的稳定性等问题。

3.算法

精度与稳定性不足：传统图像处理算法难以应对复杂工业场景，AI视觉技术又面临样本数据不足、模型泛化能力差的问题。
算法失效：环境中微小的差异都会导致算法失效，企业需持续投入人力进行参数调优。

4.系统集成

集成难度大：将机器视觉系统集成到现有的生产流程或系统中，可能遭遇复杂的工程和技术难题。
实时性表现差：机器视觉系统需与PLC、机械臂、MES等设备深度协同，但不同厂商设备通信协议存在差异，时序同步也容易出现问题，阻碍系统集成。

 5.环境适应性

光照条件繁杂多变：工业环境中的光照条件往往不稳定，如自然光变化、阴影、反光等，可能导致图像质量下降，影响检测和识别的准确性。
环境干扰因素多：工业环境中的振动、粉尘、温度、噪音等变化都会影响相机成像。此外，电磁干扰也会导致信号传输错误。

为了帮助广大制造企业突破困境，了解机器视觉关键技术原理，学习机器视觉技术在制造业中的典型应用场景与趋势，掌握项目选型与实施的技巧与方法，e-works特邀请业内知名技术专家与优秀企业，策划并推出本期课程。
【培训亮点】

技术要点解析：系统梳理机器视觉关键技术原理，助力学员把握技术要点，为后续选型评估提供有力支持。
行业痛点直击：深入剖析机器视觉在定位、检测、识别中的技术瓶颈，提供实用解决方案。
技术前瞻突破：聚焦3D视觉、AI质检大模型等前沿实践，助力企业推动项目落地。
标杆案例驱动：分享装备制造、汽车及零部件、高科技电子、半导体等行业的成功案例，帮助企业规避实施风险。

【培训对象】

制造企业主持智能制造建设、智能工厂规划工作的高管、CIO、项目总监；
制造企业负责机器视觉项目策划的生产、物流、质量、IE等部门负责人；
制造企业参与机器视觉项目落地实施的项目经理或技术骨干；

培训信息

主办单位：

e-works 数字化企业网

时间：

2025年5月28-29日

地点：

广州市（具体详情参见培训班服务指南）

培训日程

时间

主题

嘉宾

5月28日 09:00-12:00

工业视觉技术及前沿应用

北京航空航天大学博士生导师魏老师

1.工业视觉的基本框架

2.工业视觉的核心技术

3.工业应用场景

4.典型应用场景分析

5月28日 13:30-17:00

机器视觉助力全流程智能化工厂

机器视觉技术权威专家曹老师

1.汽车行业视觉全流程方案介绍

2.锂电&3C行业视觉全流程方案介绍

3.光伏行业视觉全流程方案介绍

4.关键技术说明

5月29日 09:00-12:00

3D机器视觉技术与应用实战

深圳辰视智能科技有限公司副总经理陈老师

1. 3D机器视觉技术

2. 行业应用案例

3. 项目选型与实施技巧

5月29日 13:30-15:00

AI在工业质检的应用

格创东智 AI算法高级专家仇老师

1. 工业AI检测技术与行业应用

2. AI产品化及半导体、显示面板应用案例介绍

3. 工业检测大模型应用案例与场景介绍

5月29日 15:15-16:45

大族激光机器视觉应用成功案例

大族激光视觉基础研发部AI项目负责人刘老师

1.业务场景

2.光学案例

3.算法案例

特别提醒：由于专家时间和课程更新等原因，e-works有权根据实际情况对培训日程进行微调。请随时关注网页版邀请函内容更新。

嘉宾简介

魏老师北京航空航天大学博士生导师

北航歌尔研究院副院长兼智能制造中心主任、特聘研究员；北航宁波创新研究院特聘研究员；中国图学学会理事；中国图学学会青年委员会副主任委员、产品信息建模专业委员会委员、数字孪生专业委员会委员、智能工厂委员会委员，工程院互联网+行动计划专家组成员；北航青年拔尖人才、蓝天新秀。主要研究方向为智能化设计与智能制造、知识工程、数字孪生与增强现实、机器视觉等。在R&CIM、ASME JMD、机械工程学报等国际、国内期刊上发表论文70余篇，出版学术专著1本，授权专利、软著12项。主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、国家重点研发计划课题、工信部智能制造专项课题、工业互联网专项课题、航空科学基金等国家级、省部级项目及企业合作课题40余项。

曹老师机器视觉技术权威专家

毕业于中科院自动化研究所，原阿里巴巴阿里云事业部&阿里达摩院核心算法成员。2019年任三一集团智能研究总院智能感知研究所所长，负责AI+机器视觉在工业场景中的应用，先后推动了数十个机器视觉项目在三一集团内各个灯塔工厂成功落地，切实在复杂的工业场景中，达到”降本，增效，提质，减人“的目的。

陈老师深圳辰视智能科技有限公司副总经理

深圳大学计算机硕士，吉林大学数学学士。汽车事业部负责人，拥有15年3D视觉研究和产品经验，相关专利20+项、论文10+篇。曾任职于中科院SIAT数字媒体中心，澳门大学智慧城市国家重点实验室。

仇老师格创东智 AI算法高级专家

AOI软算开发负责人，从事AOI工控质检和人工智能开发16年。苏州市五一劳动奖章获得者，微软DT&AI双领域最有价值专家，苏州工业园区大数据协会特聘专家，多年来专注于半导体、显示面板、3C等工业制造领域人工智能的研究，获得Google深度学习开发者认证、微软AIM人工智能经理证书和苏州市高级视觉工程师证书，发表显示面板检测SCI论文1篇，出版人工智能畅销书籍3本。