Sistema de visão ou Machine vision (MV) é a tecnologia e os métodos utilizados para fornecer inspeção e análise automáticas baseadas em imagens para aplicações como inspeção automática, controle de processo e orientação de robôs na indústria. O Machine Vision é um subconjunto da Visão Computacional. Os cursos de treinamento ao vivo com visão de máquina (MV) locais e instruídos demonstram, por meio de discussões interativas e prática prática, os fundamentos e os aplicativos da Visão de máquina. O treinamento em Visão da Máquina está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado nas instalações do cliente no Portugal ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Portugal. O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa.
NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local
Declaração de Clientes
O treinador era muito conhecedor e muito aberto ao feedback sobre qual ritmo passar pelo conteúdo e os tópicos que cobrimos. Ganhei muito com o treinamento e sinto que agora tenho uma boa compreensão da manipulação de imagem e algumas técnicas para construir um bom conjunto de treinamento para um problema de classificação de imagem.
Anthea King - WesCEF
Curso: Computer Vision with Python
Machine Translated
Programa de curso Sistema de Visão (Machine Vision)
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
14 horas
Correspondência de padrões é uma técnica usada para localizar padrões especificados em uma imagem. Ele pode ser usado para determinar a existência de características especificadas dentro de uma imagem capturada, por exemplo, o rótulo esperado em um produto defeituoso em uma linha de fábrica ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de " Pattern Recognition " (que reconhece padrões gerais baseados em coleções maiores de amostras relacionadas) na medida em que determina especificamente o que estamos procurando, então nos diz se o padrão esperado existe ou não.
- Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos usados no campo de correspondência de padrões, conforme se aplica à Machine Vision .
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