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本课程属于：166-KEYENCE CV-X智能视觉与产线检测工程 AI智能与边缘计算工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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KEYENCE CV-X高速生产线质量检测工程

共计 30 章节
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01
课程导入与工程全景
目标=明确高速生产线质量检测的目标 · CV-X系统在产线中的角色 · 课程学习路径与最终交付能力
课程导入工程全景
02
CV-X硬件架构与选型
目标=掌握相机 · 镜头 · 光源
CV-X硬件架构
03
高速生产线成像挑战
目标=分析运动模糊 · 频闪同步 · 环境光干扰
高速生产线成像挑…目标=分析运动模…
04
CV-X软件界面与工程管理
目标=熟悉CV-X主界面 · 工程创建 · 参数保存
CV-X软件界面
05
相机标定与坐标系统
目标=学习像素坐标到物理坐标的转换 · 标定板使用 · 畸变校正
相机标定坐标系统
06
触发与同步控制
目标=理解硬件触发 · 软件触发 · 编码器同步
触发同步控制
07
光源选型与照明设计
目标=针对金属反光 · 透明件 · 曲面
光源选型照明设计
08
图像预处理与增强
目标=在CV-X中应用滤波 · 灰度变换 · 边缘增强
图像预处理增强
09
边缘检测与尺寸测量
目标=使用CV-X边缘工具 · 卡尺 · 圆拟合
边缘检测尺寸测量
10
斑点分析与缺陷检测
目标=利用斑点检测 · 面积 · 周长
斑点分析缺陷检测
11
模式匹配与定位
目标=掌握形状匹配 · 灰度匹配 · 几何匹配的适用场景
模式匹配定位
12
字符与条码识别
目标=配置OCR/OCV和条码读取工… · 解决高速运动 · 低对比度
字符条码识别
13
颜色与灰度检测
目标=使用CV-X颜色抽取 · 灰度阈值 · 颜色距离等工具
颜色灰度检测
14
深度学习与AI检测
目标=在CV-X中引入AI分类 · AI缺陷检测 · AI字符识别
AI深度学习
15
测量工具与公差判定
目标=组合使用CV-X多种测量工具 · 设置上下限 · 趋势判定
测量工具公差判定
16
检测流程与分支控制
目标=利用CV-X流程图 · 条件分支 · 循环
检测流程分支控制
17
通信与产线集成
目标=配置CV-X与PLC · 机器人 · 上位机之间的Ethernet/IP
通信产线集成
18
I/O与剔除控制
目标=设计高速产线下的NG剔除 · 报警 · 复位
I/O剔除控制
19
节拍优化与实时性
目标=分析CV-X处理时间 · 触发延迟 · 通信周期
节拍优化实时性
20
多相机与多工位协同
目标=规划多相机同步采集 · 结果汇总 · 工位间数据传递
多相机多工位协同
21
误检与漏检分析
目标=建立误检漏检统计方法 · 从成像 · 算法
误检漏检分析
22
检测稳定性与重复性验证
目标=设计GR&R · 重复精度 · 再现性实验
检测稳定性重复性验证
23
工程调试与现场部署
目标=制定调试流程 · 参数固化 · 备份恢复
工程调试现场部署
24
典型行业案例一
目标=3C电子高速组装线：针对连接器 · 按键 · 屏幕等对象
典型行业案例一目标=3C电子高…
25
典型行业案例二
目标=汽车零部件高速检测：针对齿轮 · 轴承 · 密封圈等零件
典型行业案例二目标=汽车零部件…
26
典型行业案例三
目标=医药与食品包装高速检测 · 瓶盖 · 标签
典型行业案例三目标=医药
27
典型行业案例四
目标=新能源电池与光伏片检测 · 电芯 · 焊点
典型行业案例四目标=新能源电池
28
检测数据管理与追溯
目标=利用CV-X日志 · 图像存储 · 统计报表
检测数据管理追溯
29
系统维护与故障排除
目标=掌握日常点检 · 镜头清洁 · 光源衰减
系统维护故障排除
30
综合实战与课程总结
目标=以一条模拟高速产线为对象 · 完成从需求分析 · 硬件选型
综合实战课程总结