环境搭建
安装Visual Studio (Community版)
变量与数据类型
学习基本数据类型：int, double, bool等
运算符与表达式
掌握算术运算符、赋值运算符、比较运算符
流程控制
掌握if, else if, else 和 switch 语句
数组、字符串与类与对象
学习一维数组的声明和初始化
封装与属性
理解封装的概念。学习使用public, private访问修饰符。
继承与多态
理解继承（:）的概念。学习base关键字的使用
集合与泛型
学习常用集合类型，解泛型的概念和优势。
异常处理与文件I/O
学习如何使用try-catch-finally来处理异常
Windows窗体应用入门
了解Windows Forms应用程序
WinForms数据绑定与简单业务
学习如何将控件的数据与类的属性关联
定位与查找工具
CogPMAlignTool定位，CogBlobTool斑点分析
测量与检测工具
CogCaliperTool（卡尺工具 - 边缘检测之王），CogFixtureTool（坐标框架具）
几何创建与查找工具
CogCreate系列工具（几何创建）CogFind工具（几何查找）
相机选型和相机连接配置
相机选型，支架搭建，相机连接CogAcqFifoTool
图像形态学处理
形态学是处理Blob的利器。理解膨胀（扩大白色区域）、腐蚀（缩小白色区域）、开运算（去噪点）、闭运算（补洞）的作用。
字符识别 OCR
光学字符识别流程：图像预处理 -> 字符定位 -> 分割 -> 识别。学习训练字体（Font）和设置字符集的技巧。
二维码识别
学习读取一维条码和二维码（如DataMatrix, QR Code）。理解“静区”的重要性以及应对打光不佳、表面弯曲的策略。
C#集成基础
在Visual Studio中创建WinForms项目，添加VisionPro引用。拖放CogJobManager、CogDisplay控件
C#结果提取与参数控制
学习用C#代码从CogJobManager的结果中提取具体数据（如PMAlign的坐标、Caliper的测量值、OCR的文本、DataCode的字符串）。
C#深度集成开发
控件集成与界面设计，工具调用与结果提取，流程与逻辑控制
平台环境搭建
认识HDevelop（交互式开发环境）和Halcon的.NET库（用于C#集成）。
核心数据结构
1. HImage -> 相当于VisionPro的ICogImage;2. HRegion -> 相当于二值图、Blob区域;3. HXLD
(轮廓) ->
Halcon特色，表示亚像素精度的边缘、线、圆等。
“语法”与编程模式
Halcon是过程式的（一步步调用算子），而VisionPro是配置式的（配置工具属性）。学习算子的命名规律（gen_, create_, find_,
draw_,
get_）。掌握dev_开头的窗口控制算子。
图像采集与预处理
学习open_framegrabber连接相机（但实际C#项目中更多用官方提供的HalconDotNet库或第三方SDK采图）。
复习预处理算子：rgb1_to_gray, emphasize, mean_image等。
标定（复习与强化）
学习Halcon的标定流程：
find_calib_object（找标定板）->calibrate_cameras（计算参数）-> image_points_to_world_plane（坐标转换）。
模板匹配（王者归来）
基于形状的匹配 create_shape_model -> 类似CogPMAlignTool；
基于变形部件的匹配 create_deformable_model -> Halcon绝活，用于形变、柔软物体
Blob分析与形态学
threshold -> 分割，connection -> 连通域，select_shape ->
特征筛选。这一套组合拳相当于CogBlobTool。
形态学算子（opening_circle, closing_rectangle1）直接通用
测量与拟合
1. gen_measure_rectangle2 -> 创建测量句柄（定义找边区域）。
2. measure_pos -> 执行找边，返回边缘点。
3. fit_line_contour_xld -> 将找到的边缘点拟合成线。
OCR与二维码
OCR -> Halcon的OCR识别同样需要先训练字体或使用预训练的字体分类器。
"create_data_code_2d_model -> 创建二维码模型，find_data_code_2d ->
寻找二维码，相当于CogDataCodeTool。"
一维测量与缺陷检测
一维测量：measure_pairs -> 不仅可以找边，还可以找边对（如齿轮齿距）。
缺陷检测：学习使用频域滤波（fft_image, gen_gauss_filter）或纹理滤波（texture_laws）来处理复杂背景下的缺陷检测
C#项目集成基础
在Visual Studio中为项目添加HalconDotNet的引用（halcondotnet.dll）。
理解HOperatorSet（算子类）和HDevEngine（脚本引擎类）两种调用方式。
导出与调用HDevEngine
在HDevelop中将调试好的程序导出为.hdev脚本文件。
在C#中使用HDevEngine直接调用这个外部脚本文件，并传入/传出参数
导出与调用：导出C#代码
另一种方式：在HDevelop中，将程序导出为C#代码。你会得到一大段包含了所有算子的C#代码。可以直接复制粘贴到你的项目中。
参数交互与性能优化
学习如何在C#中动态修改Halcon算子的参数
图像采集与预处理
图像输入，相机采图，滤波去噪，对比度增强，色彩转换
传统视觉算法
Blob 分析，几何匹配 & 位置修正，测量，OCR/OCV
深度学习算法
图像分类，目标检测，语义分割，深度学习工作流学习
流程逻辑与通信控制
逻辑控制，通信与IO，数据管理与显示
环境搭建与插件安装
安装Python，配置VS Code及Python插件。核心： 学习使用pip和虚拟环境(python -m venv venv)。
Python语法速成
对比C#快速学习： 变量、列表(list)、字典(dict)、条件判断(if)、循环(for/in)。
函数与模块
Python函数、模块和文件操作，NumPy库学习（数组创建、操作、数学运算）。
OpenCV图像基础
OpenCV安装与图像基本操作（读取、显示、保存、像素操作）。
OpenCV图像处理操作
几何变换、滤波、形态学操作，边缘检测、轮廓检测、直方图
机器学习基础
机器学习基础概念和OpenCV中的机器学习模块（KNN、SVM）
OpenCV深度学习
使用OpenCV的DNN模块（加载预训练模型，进行图像分类）
深度学习框架
PyTorch入门（安装、基本操作），构建一个简单的CNN模型（用于手写数字识别）
深度学习框架实战
项目实战（使用预训练模型进行目标检测或人脸识别）
入门简单
岗位稳定性高
不可替代性强
发展方向多
工作相对轻松
年龄限制性低
