机器视觉培训课程中应该包含以下基础知识：
1. 数学基础：
线性代数：矩阵运算、向量运算、线性方程组等。
微积分：在优化算法中常用。
概率论和统计：用于处理不确定性和数据分析。
2. 编程语言：
Python：机器视觉领域常用的编程语言之一，简单易学、功能强大。
C++：需要掌握面向对象编程、STL标准容器等。
3. 图像处理和计算机视觉：
图像处理基础：图像获取、图像预处理（去噪、对比度增强、直方图均衡化等）。
计算机视觉算法：特征提取、匹配、三维重建等。
OpenCV库：图像读取、显示、存储、变换等操作。
4. 机器视觉相关库和工具：
Halcon：数字图像处理算法工具。
深度学习框架：如Pytorch、TensorFlow，用于模型训练、数据分析和可视化。
5. 机器视觉系统硬件知识：
工业相机：了解工业相机的发展史、CCD芯片和CMOS芯片的区别、相机的靶面尺寸与分辨率、相机的帧率与快门速度等。
视觉光源：了解机器视觉为什么需要光源、三种类型光源的介绍及LED特点、常用光源介绍（环形光源、同轴光源、背光源等）等。
6. 数据结构和算法：
图像处理算法：如滤波、锐化、平滑、边缘检测等。
基本数据结构和算法的学习也是必不可少的。
机器视觉培训课程应涵盖数学基础、编程语言、图像处理和计算机视觉、机器视觉相关库和工具、机器视觉系统硬件知识以及数据结构和算法等基础知识，以确保学员能够全面掌握机器视觉领域所需的基本技能。
