Visione artificiale
( 24 Moduli )

modulo #1
Introduzione alla visione artificiale
Panoramica della visione artificiale, sue applicazioni e importanza nell'industria e nella vita quotidiana

modulo #2
Storia ed evoluzione della visione artificiale
Sviluppo e crescita della visione artificiale, traguardi chiave e contributi influenti

modulo #3
Fondamenti dell'elaborazione delle immagini
Concetti di base dell'elaborazione delle immagini, manipolazione dei pixel e operazioni di filtro

modulo #4
Acquisizione e rilevamento delle immagini
Tipi di telecamere, sensori di immagini e tecniche per catturare immagini di alta qualità

modulo #5
Preelaborazione e miglioramento delle immagini
Rimozione del rumore, correzione delle distorsioni e miglioramento delle caratteristiche delle immagini per l'analisi

modulo #6
Sogliatura e segmentazione
Separazione degli oggetti dallo sfondo, tecniche di sogliatura e segmentazione basata sulla regione

modulo #7
Estrazione e rappresentazione delle caratteristiche
Estrazione di caratteristiche significative dalle immagini, analisi di forma, colore e texture

modulo #8
Riconoscimento e classificazione degli oggetti
Tecniche per il riconoscimento di oggetti, algoritmi di classificazione e prestazioni valutazione

modulo #9
Deep Learning per la visione artificiale
Introduzione al deep learning, alle reti neurali convoluzionali (CNN) e al transfer learning

modulo #10
Reti neurali convoluzionali (CNN) per la classificazione delle immagini
Progettazione e addestramento di CNN per attività di classificazione delle immagini

modulo #11
Rilevamento e localizzazione di oggetti
Rilevamento e localizzazione di oggetti all'interno di immagini, finestra scorrevole e tecniche di proposta di regione

modulo #12
Registrazione e mosaicatura delle immagini
Allineamento e combinazione di più immagini, registrazione basata su caratteristiche e intensità

modulo #13
Visione stereo e ricostruzione 3D
Calcolo delle informazioni sulla profondità da immagini stereo, triangolazione e ricostruzione di modelli 3D

modulo #14
Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e analisi delle immagini dei documenti
Estrazione di testo dalle immagini, analisi del layout dei documenti e tecniche OCR

modulo #15
Analisi ed elaborazione delle immagini mediche
Applicazioni della visione artificiale nell'imaging medico, segmentazione delle immagini ed estrazione di caratteristiche

modulo #16
Ispezione di qualità e rilevamento dei difetti
Automated ispezione visiva, rilevamento di anomalie e controllo di qualità mediante visione artificiale

modulo #17
Robotica e visione artificiale
Integrazione della visione artificiale con la robotica, il servoazionamento visivo e la presa

modulo #18
Sorveglianza e monitoraggio
Applicazioni della visione artificiale nella sorveglianza, nel tracciamento di oggetti e nel riconoscimento di attività

modulo #19
Visione artificiale per veicoli autonomi
Tecniche di visione artificiale per la percezione, la localizzazione e il controllo nei veicoli autonomi

modulo #20
Visione artificiale per l'agricoltura e la lavorazione alimentare
Applicazioni della visione artificiale in agricoltura, fenotipizzazione delle piante e lavorazione alimentare

modulo #21
Visione artificiale per il controllo di qualità nella produzione
Ispezione visiva automatizzata, rilevamento di difetti e controllo di qualità nella produzione

modulo #22
Visione artificiale per la vendita al dettaglio e l'e-commerce
Applicazioni della visione artificiale nella vendita al dettaglio, riconoscimento dei prodotti e gestione dell'inventario

modulo #23
Visione artificiale per applicazioni sanitarie e biomediche
Applicazioni della visione artificiale in sanità, imaging biomedico e diagnosi medica

modulo #24
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera in Machine Vision

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