《机器视觉》chapter4-2012
机器视觉-初中语文阅读理解含答案
机器视觉1.机器视觉（1）过去 30 年的大多数时间中，计算机视觉技术向来难寻打破，像人脸辨别这样的简单任务，竟向来是领域内的难题。
但是近来几年，人工智能领域的深度学习技术，终于让计算机在诸多图像辨别任务中，开始媲美甚至超越人类。
好多企业已经将这些技术转变为产品，协助或代替人类达成各种各种的工作，比如自动驾驶卡车，或是依据医学影像诊疗疾病。
（2）深度学习领域近来几年来的发展，受益于一类被称作卷积神经网络（ convonlutionalneural network, 简称 CNN ）的网络构造。
以动物图像分类为例，固然人类也能够轻易差别猫和狗的照片，但CNN 的强盛之处在于，它更擅于学习并发现图像中隐蔽的重要线索，并由此做出推测。
（ 3）我们不需要特地给CNN 编程，使它认出图像中特定的特点——如动物耳朵的形状、大小等信息， CNN 会在学习过程中自己认出这些特点。
若是你需要训练CNN差别英格兰史宾格犬和威尔士史宾格犬，你只需准备数千张两种狗的照片。
CNN和其余深度学习网络不相同，有分层构造。
低层网络能辨别图像中的简单形状、边缘；高层网络则能学会复杂的抽象观点。
在这个例子中，高层网络能辨别耳朵、尾巴、舌头、皮毛等详细细节。
当训练达成后，CNN 能够轻易判断新图像上是哪一种动物。
（ 4）过去十年中，图形办理器（graphics processing unit ）和并行运算领域获得的打破，使得 CNN 成为可能。
此外，互联网所供给的海量数码图片对CNN 的成功十分重点。
（ 5）由深度学习驱动的计算机视觉系统，已浸透到生活的方方面面。
经过更好地检测行人，深度网络提高了自动驾驶技术的安全性；保险企业能够用深度网络评估车辆受损状况；应用在安保摄像头上时，CNN 能帮助系统剖析人群活动，让机场等公共地区更安全；深度学习技术还可以展望农作物产量、监测降雨量、实时发现植物传得病。
（6）用于视觉任务的的深度学习技术，在医疗领域相同有广阔的远景：能够帮助专家更快地剖析医学影像，还可以在缺乏医学影像专业人员时供给一些重点信息——如疾病挑选、诊疗、疾病监测、治疗成效剖析等。
机器视觉培训教程第四讲
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（2）
q 什么是几何特征： – 几何特征是在图像中，明暗交界处的边缘线或轮廓 – 几何特征分封闭式及开放式两种
封闭式几何特征 图像 开放式几何特征
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（3）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
第二节
图像处理与标定
内容提要
q 图像处理算法 q 视觉系统标定
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）
q q q q q 斑点分析 模板匹配 几何特征匹配 边缘检测 拟合测量工具
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）：斑点分析（3）
q标记联通区域 •将相连的像素组成相连区域，并给 每一块相连区域分配唯一的标记
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）：斑点分析（4）
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（4）：边缘检测（2）
q 基于边缘灰度变化曲线分析 原图像
差分峰值为边 缘点
灰度曲线
灰度差分 曲线
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（4）：边缘检测（3）
视觉iVu 2012
iVuPlus系列
邦纳视觉产品功能介绍（PLUS）
iVu系列图像传感器功能简介
iVu 系列图像传感器结合了光电传感器和智能相机的功能，可提供 强大的检测能力，解决各种复杂的应用。通过触摸屏和直观的界面 ，可以轻松快捷的设定检测参数，而不需要连接PC。
Match工具：360度全方位来确认被测部件， 标签和包装的完整性其中包括被测物的外形， 数字与字符的特征（标签，代码，商标，雕刻 ，喷码和图像的确认等）
应用实例
标签缺失
部件方向
说明书有无
日期码/批号检测
标签歪斜检测
注塑件成型检测
泡罩包装检测
瓶盖高度/歪斜检测
Pattern Verification
Area w/Motion Sensor
Red LED Back Light
邦纳视觉产品功能介绍（PLUS）
iVu系列图像传感器功能简介
SORT类别工具：可以保存多个 特征模板，从而对元件种类进行 划分
可以保存30个检测程序，允许通 过以太网或串口进行程序切换， 同时还可以通过以太网输出检测 图像
iVu一体式
Touch Screen
8-pin Euro (M12) female connector USB cordset
Infrared filters are pre-installed on infrared ring light models
Filter kits include 1 color filter and 2 sizes of filter rubber caps
Exploded View
Lens Filter Rubber Cap
Straight Models IVURD-MXK-803 IVURD-MXK-806 IVURD-MXK-815 IVURD-MXK-830 IVURD-MXK-850 Length 3 ft. / 1 m 6 ft. / 2 m 15 ft. / 5 m 30 ft. / 9 m 50 ft. / 16 m
2024 机器视觉试题与答案
2024 机器视觉试题与答案1. 问题：什么是机器视觉？答案：机器视觉是一种技术，利用计算机和相应的算法，使计算机可以获取、处理和解释图像或视频。
2. 问题：机器视觉在哪些领域有应用？答案：机器视觉广泛应用于许多领域，包括自动驾驶、工业自动化、医疗诊断、安全监控等。
3. 问题：请简要描述机器视觉的工作原理。
答案：机器视觉的工作原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别。
图像首先被采集，并进行预处理以去除噪声和增强图像质量。
然后，通过特征提取算法提取图像的特征，最后利用分类识别算法将图像分类为不同的目标或对象。
4. 问题：什么是图像采集？答案：图像采集是指通过摄像机或其他图像传感器来获取现实世界中的图像或视频，并将其转换为数字信号，以供计算机处理。
5. 问题：图像预处理的目的是什么？答案：图像预处理的目的是对采集到的图像进行处理，以去除噪声、增强对比度和颜色，并使图像适合后续的特征提取和分类识别算法的处理。
6. 问题：特征提取的作用是什么？答案：特征提取是将图像中与所关注的目标或对象相关的信息提取出来，并将其表示成计算机可以理解和处理的形式。
这些特征可以是颜色、形状、纹理等。
7. 问题：分类识别算法是如何将图像分类为不同的目标或对象的？答案：分类识别算法利用之前学习得到的模型和特征，对输入的图像进行分类预测。
这些算法可以是传统的机器学习算法，如支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)等，也可以是深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)等。
8. 问题：机器视觉中常用的评估指标有哪些？答案：机器视觉中常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1分数等。
这些指标用于评估分类算法对图像分类的准确性和性能。
9. 问题：机器视觉在自动驾驶中的应用有哪些？答案：机器视觉在自动驾驶中可以用于道路检测、车辆检测和识别、交通标志识别等任务，以帮助车辆实现自主导航和智能驾驶。
10. 问题：机器视觉技术的发展趋势是什么？答案：机器视觉技术的发展趋势包括更高的准确率和鲁棒性、更快的处理速度、更小的硬件成本、更广泛的应用领域等。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告
《机器视觉实验报告》
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能的重要组成部分，正逐渐成为各行各业的研究热点。
机器视觉技术的应用范围涵盖了工业生产、医疗诊断、智能交通等多个领域，其在提高生产效率、降低成本、改善生
活质量等方面具有巨大的潜力。
为了更好地了解机器视觉技术在实际应用中的表现，我们进行了一项机器视觉
实验。
实验的主要内容是利用机器学习算法对一组图像进行分类识别，以验证
机器视觉在图像识别领域的准确性和稳定性。
首先，我们搜集了一批包含不同物体的图像样本，并对其进行预处理，包括图
像去噪、尺寸统一等操作，以确保图像数据的质量和一致性。
接着，我们利用
卷积神经网络（CNN）作为机器学习算法的模型，对图像样本进行训练和学习，以建立图像分类的模型。
在实验过程中，我们发现机器视觉技术在图像分类识别方面表现出了令人满意
的结果。
经过训练和学习后，机器学习算法能够准确地对图像进行分类，识别
出图像中的不同物体，并且在一定程度上具有抗干扰能力，对于光照、角度等
因素的影响较小。
此外，我们还对机器学习算法进行了一系列的对比实验和性能评估，结果显示，该算法在图像分类识别的准确率和速度方面均具有较高的表现，表明机器视觉
技术在图像识别领域具有广阔的应用前景。
总的来说，通过这次机器视觉实验，我们深刻认识到了机器视觉技术在图像识
别领域的巨大潜力和优势，相信随着技术的不断进步和应用场景的拓展，机器
视觉技术将为人类社会带来更多的便利和创新。
机器视觉的未来可期，我们将继续深入研究和探索，不断推动机器视觉技术的发展，为人类社会的进步贡献力量。
机器视觉
机器视觉的应用
各种球类运动分析 矿业、森林业、农业、自然资源和 生态环境检测 三维物体重构 城市规划设计 远程教育、多媒体教育 远程手术
机器视觉的主要研究内容
输入设备 低层视觉 中层视觉 高层视觉 体系结构
与机器视觉有关的会议
1. 2. 3. 4. 5.
国际计算机视觉会议（ICCV） 国际模式识别会议（ICPR） 国际计算机视觉与模式识别会议 （CVPR） 欧洲计算机视觉会议（ECCV） 亚洲计算机视觉会议（ACCV）
视觉过程的第二阶段
中期视觉或中层视觉（middle level）：由 输入图像和要素图恢复各点离观察者的距 离（场景深度）、 可见表面上各点的法线 方向、轮廓、深度上的不连续点、表面法 向上的不连续点等有关场景的2.5维图。 实现的途径：立体视觉（ stereo vision)、 测距成像（range fingder)、运动估计 (motion estimation)、明暗特征、纹理特征 等所谓从X恢复形状的估计方法。系统标 定、系统成像模型等研究一般也在这个层 次上进行。
解决问题的可能途径
主动视觉（active vision） 面向任务的视觉（task-oriented vision） 基于知识、基于模型的视觉 （knowledge-based, model-based vision） 多传感器信息融合 集成视觉
机器视觉和其他学科领域的关系 （1）——图像处理 ——图像处理
人工智能（artificial intelligent, AI）的许多技 术在机器视觉的各个方面起着重要作用，被 认为是人工智能的一个分支，涉及智能系统 的设计和智能计算的研究。在图像处理和特 征提取后，用仍哦能够智能方法对场景特征 进行表示、分析和理解。其三个过程是：感 知（将外界信息转换成信号并表示为符号）、 认知（对符号进行操作）和行动（将符号转 成影响外界的信号）。
《机器视觉》复习资料整理总结
《机器视觉》复习资料整理总结1.机器视觉的概念：利用成像系统代替人类的视觉作为输入，由计算机代替大脑完成处理和解释。
2.机器视觉的最终目标：使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
3.机器视觉的特点：机器视觉系统具有高效率、高度自动化等特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。
机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。
4 机器视觉应用：基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统。
金属板表面自动控伤系统。
汽车车身检测系统定位设备光学检测（检测物体内部有无异物划伤）4.机器视觉系统组成包括（典型的机器视觉系统）：图像采集单元（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台），图像处理分析单元（工业控制机、图像处理分析软件、图形交互界面），执行单元（电传单元、机械单元）。
5.光源作用：用于被检测对象照明，突出对象的重要特征而抑制不必要特征。
6.互补光：色相间距离角度180度左右的色彩为互补色5.常见的光源：LED，荧光灯，卤素灯，氙灯，钠灯，。
大部分机器视觉照明采用LED补：热辐射光源：白炽灯，卤钨灯；气体放电光源：汞灯，钠灯，氙灯；LED发光二极管；激光光源，光纤激光器，自由电子激光器。
6.光源的种类：环形光源，Dome灯，条形灯，同轴灯等。
7.打光的方式：直接照射，背光照射，散射照射，暗场照射，低角度暗场照射，碗状光照明，同轴光照明等8.光源的作用：1.将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大；2.尽量消隐不感兴趣部分；3.提高信噪比，利于图像处理； 4.减少因材质、照射角度对成像的影响。
9.镜头焦距：是指镜头光学后主点到焦点的距离，是镜头的重要性能指标。
镜头焦距的长短决定着拍摄的成像大小，视场角大小，景深大小和画面的透视强弱。
当对同一距离远的同一个被摄目标拍摄时，镜头焦距长的所成的象大，镜头焦距短的所成的象小。
根据用途的不同，照相机镜头的焦距相差非常大，有短到几毫米，十几毫米的，也有长达几米的。
机器视觉final
人类的视觉不仅要识别物体的形状和颜色，
而且要随时地作用于物体，
例如，伸手拿一本书，躲开汽车或障碍物，把
足球踢入球门等，这一切活动都需要判断我们
与被作用物体的距离．
立体知觉就是指这种判断物体距离或深度
的感觉．正常的双眼视觉都可以提供高度
的立体感．外界目标在视网膜上的象是二
维的，而且同一物体在左右眼的视网膜上
应着光谱中的红、绿、蓝区域．实验进一步表明，
当三种颜色按一定比例同时刺激人眼时，会产生各
种颜色感觉．其中有一种比例会使得颜色感觉完全
消失，只有亮度感觉．这就是所谓的色觉三变量性
(tri-variance of color vision )，说明颜色只取决于三
个基本的输入量，这也是色觉三基色原理的基础．
的成像有着微小的差异，比如，用你的手
轮流遮挡你的左、右眼，会发现同一个物
体在左右眼中的位置是不同的．
实际上，这种不同为立体视觉提供了最基本
的信息—视差(disparity)．[Julesz 1960]首次
使用随机点立体图对作为刺激研究了立体视
知觉，如图，
这种刺激图形排除了所有单眼视觉引入的第
image)，其中的每一个波段称为一个通道．比如，气
象卫星获取的云图，其波段是红外波段；扇形束Ｂ型
超声诊断仪输出的图像，其波段是超声波段．
场景或物体的颜色是由照射光源的光谱
成分、光线在物体上反射和吸收的情况
决定的．
比如，一个蓝色物体在日光下观察呈现
蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光
反射出来，而吸收了光谱中的其它部分
体的收缩可改变晶体的屈光力，使外界的对象能在视网上形
成清楚的影像．
机器视觉识别技术书籍
机器视觉识别技术书籍
1. 《机器视觉的魔法书》：这本书就像一把神奇的钥匙，能打开机器视觉世界的大门！比如自动驾驶中，车辆就是靠机器视觉来识别道路和障碍的，是不是很厉害？
2. 《探秘机器视觉识别》：哎呀呀，这可是带你深入了解机器视觉秘密的宝书呀！就像我们通过眼睛看世界，机器视觉也在帮各种设备去观察和理解，多有意思啊！
3. 《机器视觉识别技术全知道》：哇塞，读了这本书，你会恍然大悟，原来机器视觉识别无处不在啊！像手机的人脸识别，不就是靠它嘛！
4. 《深入浅出机器视觉识别》：嘿，这本书真的能让你轻松搞懂机器视觉识别呢！就跟你学走路一样，一步一步就熟练啦，比如说在工业生产中，它能精准检测产品质量。
5. 《机器视觉识别的魅力之旅》：哇哦，跟随这本书来一场魅力之旅吧！想想机器人通过机器视觉识别来完成各种任务，多神奇啊，这本书会告诉你其中的奥秘哟！
6. 《畅读机器视觉识别的宝藏》：哈哈，这可是一本宝藏书籍呀！它会让你惊叹于机器视觉识别的强大，像智能安防里全靠它保障我们的安全呢！
我的观点结论：这几本关于机器视觉识别技术的书籍都非常棒，能让人深入了解和沉浸在这个神奇的领域里，值得一读！。
《机器视觉技术：基础及实践》笔记
《机器视觉技术：基础及实践》阅读札记目录一、机器视觉技术概述 (2)1.1 机器视觉的定义 (3)1.2 机器视觉技术的发展历程 (4)1.3 机器视觉技术的应用领域 (6)二、机器视觉技术的基础知识 (7)2.1 光学成像原理 (9)2.2 图像处理基本算法 (10)2.3 视觉检测方法 (12)2.4 机器学习在机器视觉中的应用 (13)三、机器视觉技术的实践应用 (14)3.1 自动驾驶汽车视觉系统 (16)3.2 工业自动化生产线视觉检测 (17)3.3 医学影像分析 (18)3.4 物联网中的视觉识别技术 (20)四、机器视觉技术的挑战与未来发展趋势 (21)4.1 技术挑战 (22)4.2 应用拓展 (24)4.3 伦理与法律问题 (25)五、结语 (26)5.1 机器视觉技术的影响与价值 (28)5.2 对未来研究的展望 (29)一、机器视觉技术概述机器视觉技术是一门跨学科的综合性技术，它结合了计算机、光学、图像处理、人工智能等多个领域的知识，通过计算机来模拟人的视觉功能，实现对目标物体的检测、识别、测量、定位等任务。
在当今自动化、智能化快速发展的背景下，机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
机器视觉技术是通过光学系统获取目标物体的图像，然后通过计算机对图像进行处理、分析和理解，从而得到所需信息的一门技术。
它的核心在于将图像转换为可被计算机识别的数字信号，并利用算法对这些信号进行处理，提取出有用的信息。
机器视觉技术的发展经历了多个阶段，早期的机器视觉主要依赖于传统的图像处理技术，处理速度较慢，且对复杂场景的处理能力有限。
随着计算机技术的快速发展，特别是人工智能技术的崛起，机器视觉技术得到了极大的提升，现在的机器视觉系统可以处理更复杂、更精细的图像，识别准确率也有了显著提高。
机器视觉技术已经广泛应用于工业、农业、医疗、安防、交通等多个领域。
在工业领域，机器视觉技术被广泛应用于产品检测、识别、定位、测量等方面，可以提高生产效率，降低人工成本。
如何进行机器视觉的图像处理和识别技术
如何进行机器视觉的图像处理和识别技术Introduction：机器视觉技术的发展，已经在各行各业得到了广泛的应用。
其中图像处理和识别是最基础的技术。
针对此类技术，本文将会从算法的分类、图像预处理流程、特征提取、分类器构建和模型优化等方面，一一阐述机器视觉的图像处理和识别技术。
Chapter 1：算法的分类图像处理和识别技术的算法种类多样，主要分为传统方法和深度学习方法。
传统方法包括阈值分割、边缘检测、形态学操作等。
深度学习方法则包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
在实际应用中，传统方法因为其简单快速，在某些场景下仍然有着不可替代的作用。
而深度学习方法则主要得益于其强大的自适应学习能力，在处理复杂任务时表现更好。
Chapter 2：图像预处理流程在进行图像处理和识别之前，需要对原始图像进行预处理。
首先，要将图像数据转化为数字信号，通常使用RGB颜色通道或灰度图像。
其次，为了减少噪声干扰，需要对图像进行滤波操作，常用的滤波方式包括高斯滤波、中值滤波等。
最后，为了使算法更有效，还需要对图像进行标准化、正则化等处理。
Chapter 3：特征提取特征提取是整个图像处理和识别过程中最重要的一步。
它能够将原始图像转化为易于分析的特征向量。
常用的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
深度学习方法则通常使用一些预训练的卷积神经网络来进行自动特征提取。
Chapter 4：分类器构建将提取出来的特征向量进行分类可以得到图像的识别结果。
常用的分类器有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forests）等。
这些分类器都可以使用一些常用的优化算法，如牛顿法、梯度下降法等，使得分类器在训练集上更加准确。
Chapter 5：模型优化除了以上各项技术，如何对模型进行优化也是图像处理和识别的重要方面。
主要优化手段有数据扩增、迁移学习、正则化等。
其中，数据扩增是最简单有效的方法之一，可以通过使用镜像翻转、旋转、缩放等对原始数据进行扩增，减少过拟合的可能性。
机器视觉基础ppt课件
1394a 400Mbps
1394b 800Mbps
4.5m
4.5m
1.易用，价格低，多相 机 2.传输距离远，实际线 缆可达到17.5m，光纤传 输可达100m 3.有标准DCAM协议 4.CPU占用最低
1.长距离传输线缆价格 稍贵
GigE 1000Mbps
Ethernet 100Mbps
100m
频闪灯； 运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大
的优势； 可根据客户的需要，进行特殊设计。
22
光源
两种常见正向打光方式
暗视野
亮视野
23
光源
两种常见正向打光方式
亮视野
暗视野
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光源
低角度
25
光源
前向光
26
照明光源
27
光源
背光
28
光源
照射物
白色光 (混合色)
蓝色
28
38
48
58
68
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee RoaPdixeSluite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
42
9500 |
图像增强
• 较少多余的干扰 • 提高被测的特征点或者边缘 • 可能占用宝贵的检测时间 • 方法…
6
9500 |
灰度
• 灰度像素深度 转换光亮度级别成可测量信号级别 0 – 255 (0 – 黑, 255 – 白) 部分软件使用百分比表示方法(0-100%)
纯白 = 2550 23 82
0 1 6 8 8 9 4 7 15 89 94
机器视觉实用教程+目录
机器视觉实用教程目录版权声明 (12)读者利益 (12)感谢 (12)前言 (13)第一章机器视觉概述 (14)1.1 机器视觉的概念 (14)1.2 机器视觉的优点 (14)精度高 (15)连续性 (15)稳定性 (15)性价比高 (15)生产效率高 (15)灵活性 (15)1.3 机器视觉的发展史 (16)机器视觉的发展历程 (16)机器视觉产品的发展 (17)机器视觉的发展趋势 (18)1.4 机器视觉领域的主要厂商 (19)国外厂商 (19)国内厂商 (19)1.5 机器视觉系统类型 (20)1.6 机器视觉系统特点 (20)1.7 机器视觉系统构成 (21)1.8 机器视觉的主要应用范围 (22)电子与半导体 (23)制药 (23)工业包装 (24)汽车制造 (25)印刷 (26)食品饮料 (27)医学应用 (27)其他工业应用 (28)1.9机器视觉概述课后习题 (29)第二章基础光学 (32)2.1 为什么学习基础光学 (32)2.2 常用单位 (32)2.3 电磁波谱与光 (32)2.4 三大光学现象 (35)2.5 三大光学基本定律 (39)2.6 全反射 (41)2.7 辐射度量 (41)2.8 光度量 (42)2.9 照度 (45)2.10 色度 (48)2.11 均匀颜色空间 (65)2.12 CIE均匀色度空间 (66)2.13 孟塞尔表色系统 (70)2.14 基础光学课后习题 (72)第三章专业名词中英文对照与解释 (75)3.1 镜头专业名词 (75)3.2 相机专业名词 (78)面阵相机专业名词一 (78)面阵相机专业名词二 (80)线阵相机（Line scan) (81)3.3 总线采集卡专业名词 (84)3.4 光源专业名词 (85)3.5 光源控制器专业名词 (87)3.6 软件专业名词 (88)3.7 专业名词课后习题 (93)第四章光源 (95)4.1 光源概述 (95)4.2 为什么要使用光源 (95)目的 (95)重要性 (95)4.3 光源种类 (96)高频荧光灯 (97)光纤卤素灯 (98)氙气灯 (98)LED光源 (99)光源参数比较 (100)4.4 LED光源的优势 (101)4.4 LED光源的种类及照射原理 (102)环形光源 (102)环形无影光源 (103)条形光源 (104)方形无影光源 (105)面光源（背光源） (106)平面无影光源 (106)圆顶无影光源 (107)同轴光源 (108)同轴平行光源 (108)线光源 (109)点光源 (110)聚光光源 (111)非标光源 (112)4.5 LED光源的颜色 (112)4.7 光源对成像的影响 (113)4.8 照明光源的照射方式 (115)直射光 (115)漫射光（扩散光） (115)偏光光 (116)平行光 (117)4.9 照明技术 (117)反射照明 (117)明视野与暗视野照明 (118)折射照明 (120)透射照明 (121)颜色和补色 (123)4.10 打光方法 (129)单向照明 (129)掠射 (131)漫射 (133)环形照射、四面照射 (136)同轴（平行）光照射 (136)背光照射 (138)结构光照射 (140)颜色的选择 (141)选择背景 (142)4.11 光源配件的使用 (143)偏光器(Polarizer) (143)滤光片（Filter） (145)光线控制膜(Light control film) (145)4.12 电源控制器的选择 (148)LED的伏安特性 (148)常亮、可控、频闪 (150)4.13 选择合理的光源 (150)被测物体的特征 (150)工作距离 (151)视场大小 (151)安装方式 (151)光源颜色 (151)4.14 光源细节 (151)无影光源与有影光源 (151)光源角度 (153)高角度、低角度、零度 (154)面光源 (155)光源亮斑 (155)漫射板对照明的影响 (160)同轴（平行）光 (162)第五章镜头 (165)5.1 什么是光学镜头 (165)5.2 镜头的分类 (165)球面镜头 (166)非球面镜头 (172)针孔镜头 (174)鱼眼镜头 (175)固定光圈定焦镜头 (176)手动光圈定焦镜头 (177)自动光圈定焦镜头 (177)手动光圈变焦镜头 (178)自动光圈电动变焦镜头 (179)电动三可变镜头 (180)长焦镜头 (180)标准镜头 (181)焦距转换率 (182)微距镜头（marco lens） (184)广角镜头 (184)折射式望远镜头 (185)反射式望远镜头 (185)C型镜头 (186)CS型镜头 (187)2/3’镜头 (188)1/2’镜头 (188)5.3 镜头的机械参数 (188)5.4 光学参数 (189)焦距 (189)相对孔径 (191)光圈 (191)视场角 (193)放大倍率 (194)景深 (195)工作距离 (196)法兰焦距 (197)广角 (197)长焦 (197)自动对焦 (198)定焦 (198)光学变焦 (198)镜片组 (198)对焦 (199)镜头材质 (200)屈光度 (200)分辨率 (201)镀膜 (208)5.5 光学基础-透镜成像 (210)凸透镜成像 (210)凹透镜成像 (211)5.6 像差 (214)球差 (215)彗差 (216)像散 (218)场曲 (219)畸变 (220)色差 (222)5.7 工业镜头的常见种类 (223)CCTV镜头 (223)远心镜头 (223)显微镜头 (227)线阵镜头 (229)变焦镜头 (229)5.8 镜头选型 (230)选择因素 (230)镜头焦距的计算 (231)镜头各参数间的相互影响关系 (231)5.9 镜头细节研究与验证 (232)光圈对成像质量的影响 (232)不同光圈不同景深验证 (236)不同光圈对图像亮度的影响 (242)相同工作距离不同焦距镜头对视野的影响 (243)镜头中间与边缘的分辨率验证 (243)镜头焦距对畸变的影响 (246)5.10镜头课后习题 (248)第六章相机 (251)6.1 相机概述 (251)6.2 相机成像流程 (252)6.3 CCD的工作原理 (252)6.4 CMOS的工作原理 (253)6.5 CCD与CMOS的区别 (254)6.5 黑白相机成像原理 (258)6.6 彩色相机成像原理-3CCD (258)分色棱镜 (260)6.7 彩色相机成像原理-拜尔模式 (261)色彩插值 (262)6.8 工业相机的分类 (264)模拟相机 (264)彩色相机 (266)黑白相机 (267)面阵相机 (267)线阵相机 (267)CCD相机 (267)CMOS相机 (271)USB2.0相机 (271)USB3.0相机 (271)1394A相机 (272)1394B相机 (272)GigE相机 (273)Camera Link相机 (274)直接显示工业相机 (274)智能相机 (275)6.9 各种相机接口比较 (277)6.10 工业相机与民用相机的比较 (279)6.11 工业相机的参数 (280)分辨率 (282)像元尺寸 (283)传感器尺寸 (283)传感器类型 (285)卷帘快门 (285)全局快门 (288)逐行扫描 (289)隔行扫描 (290)采集速度 (291)输出颜色 (292)数据位数 (292)信噪比 (292)动态范围 (293)灵敏度 (294)光谱响应 (294)同步方式 (295)数据输出接口 (297)可编程控制 (297)镜头接口 (297)6.12 工业相机的选择 (297)分辨率 (297)颜色 (298)传感器类型 (298)传感器尺寸 (298)相机镜头接口 (298)相机输出接口 (298)6.13 工业相机细节探讨 (299)相机分类 (299)相机数据输出接口 (299)相机的分辨率 (303)采集速度 (304)相机的图像传感器 (305)相机快门分类 (305)卷帘式快门影响-运动与静止物体成像对比 (305)全局快门影响-运动与静止物体成像对比 (306)快门速度对图像质量的影响 (306)快门速度对亮度的影响 (308)相机驱动 (308)相机属性参数 (309)不同增益时的比较验证 (311)视频模式 (311)不同视频模式时的图像对比 (312)彩色相机 (314)6.14 相机课后习题 (315)第七章总线与采集卡 (317)7.1 总线 (317)7.2 总线按功能和规范分类 (317)(1) 片总线(Chip Bus, C-Bus) (317)(2) 内总线(Internal Bus, I-Bus) (318)(3) 外总线(External Bus, E-Bus) (318)7.3机器视觉涉及的总线接口（外总线） (318)7.4 PCI (318)PCI介绍 (318)PCI的主要应用 (320)7.5 PCI-E (321)PCI-E介绍 (321)PCI-E主要应用 (323)7.6 PXI/PXI-E (323)7.6 USB (324)USB介绍 (324)USB的主要应用 (326)7.7 1394火线 (326)1394介绍 (326)1394主要应用 (327)7.8 GigE千兆以太网/10GigE万兆以太网 (327)GIGE介绍 (327)GIGE主要应用 (328)7.9 Camera Link (328)Camera Link介绍 (328)Camera Link主要应用 (329)7.10 ThunderBolt (329)ThunderBolt雷电接口介绍 (329)7.11 CoaXPress (330)CoaXPress介绍 (330)为什么选择CoaXPress (331)CoaXPress接口特点 (331)相关接口技术比较 (331)7.12 CAN控制器局域网络 (332)CAN介绍 (332)CAN主要应用 (333)7.13 RS232串口 (334)RS232介绍 (334)串口的主要应用 (335)7.13 Parallel并口 (335)并口介绍 (335)并口的主要应用 (336)7.14 IIC（I2C） (336)IIC介绍 (336)IIC总线特征 (336)IIC主要应用 (337)7.15 图像采集卡 (337)7.16 图像采集卡分类 (337)7.17 常见的图像采集卡 (337)7.18运动控制卡 (337)7.19 I/O卡 (338)7.20 总线与采集卡课后习题 (339)第八章常用软件使用与图像处理 (341)8.1 NI MAX基本使用 (341)8.2 NI Vision Assistant视觉助手基本使用 (342)8.3 NI视觉助手图像处理函数 (344)8.4 NI视觉助手彩色处理函数 (345)8.5 NI视觉助手灰度处理函数 (346)8.6 NI视觉助手二值处理函数 (347)8.7 NI视觉助手机器视觉处理函数 (348)8.8 NI视觉助手识别处理函数 (349)8.9 NI视觉助手常用工具说明 (350)8.10 Vison Builder for AI(VBAI)基本使用方法 (351)8.11 VBAI获取图像 (352)8.12 VBAI增强图像 (353)8.13 VBAI寻找特征 (354)8.14 VBAI测量特征 (355)8.15 VBAI识别零件 (356)8.16 大恒相机自带DEMO使用 (357)8.17 映美精相机IC Capture使用 (360)8.18 SENTECH相机DEMO使用 (361)8.19 AVT相机安装驱动、更换驱动、使用不同软件采集图像 (362)8.20 图像处理细节探讨 (375)图像处理的根本需求 (375)理论上最好的对比度图 (376)实际上的对比度 (376)对比度的定义 (377)理论上的对比度值 (378)实际上的对比度值 (378)滤波 (379)Contrast对比度、反差 (379)查找表（Lookup Table） (380)二值化 (381)膨胀与腐蚀 (382)常规参数用法 (383)标定校准calibration (385)彩色图像 (386)颜色平面的抽取 (388)图像缓存 (389)多种算法之间的取舍 (389)多线程图像处理 (390)8.21 常用软件使用与图像处理课后习题 (390)第九章机器视觉配件 (391)9.1 滤光片Filter (391)滤光片分类 (391)滤光片原理 (395)滤光片作用 (395)特点 (395)波长 (395)9.2 偏振片 (396)光的偏振 (396)偏振现象的发现 (398)光的偏振度 (398)产生偏振光的方法 (398)偏振光的应用 (398)在摄影镜头前加上偏振镜消除反光 (398)生物的生理机能与偏振光 (399)汽车使用偏振片防止夜晚对面车灯晃眼 (399)偏振片概述 (399)偏光片分类 (401)偏光片的组成 (401)偏光镜效果 (402)9.3 棱镜与分光片 (403)分光片概述 (403)分光片在机器视觉中的应用 (405)9.4 光学模组 (407)光学模组原理图 (408)光学模组的组成 (408)应用实例 (409)9.5 漫射板 (411)漫射板概述 (411)漫射板的应用 (411)9.6 延长线 (412)9.7 延长管 (412)9.8 实验架与实验平台 (413)9.9 标定板 (414)标定的含义 (414)标定的主要作用 (414)什么是标定板（Calibration Target） (414)常见标定板种类 (415)相机标定原理参考 (416)机器视觉中的标定 (416)9.10 近摄镜与扩倍镜 (416)第十章机器视觉案例 (419)10.1机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用 (419)概述 (419)优点 (419)主要功能需求 (419)主要检测指标 (419)检测系统需求分析 (420)检查系统示意 (420)检测系统主要模块 (421)可检查的缺陷 (423)系统特点 (423)10.2 机器视觉在印刷包装行业中的应用 (424)概述 (424)人工检测存在的问题 (424)印刷包装行业的机器视觉应用现状 (425)在线检测和离线检测 (425)离线检测系统：小幅尺寸检查机 (425)离线检测系统：大幅尺寸检查机 (427)离线检测系统：复卷检查机 (428)检查机可检测的缺陷 (429)在线检测系统 (431)10.3 机器视觉在智能交通领域中的应用 (434)概述 (434)采集模式 (435)原理示意图图 (436)10.4 金属轴尺寸检测 (436)检测内容 (436)检测要求 (437)系统硬件 (437)安装条件 (437)机构设计目标 (439)检测结果示意 (440)样机展示 (440)10.5 机器视觉应用领域 (441)附录课后习题答案 (442)机器视觉概述考卷 (442)机器视觉基础光学考卷 (445)机器视觉专业名词考卷 (447)机器视觉光源考卷 (448)机器视觉镜头考卷 (449)机器视觉相机考卷 (451)机器视觉总线采集卡考卷 (453)。
机器视觉(内部资料)
1.机器视觉的概念？国外商用的现状和目前主要在哪几个行业领域应用的比较多（描述下）？➢机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
➢在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。
电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。
机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
➢在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。
例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。
2.机器视觉概念最先起源于什么时候？最近有无重要人物有过关于机器视觉（或者智能视觉、计算机视觉）方面的讲话或观点？➢机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。
当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。
➢2015年8月，在英特尔开发者大会上，首席执行官布莱恩·科兹安尼克宣布，该公司正在与谷歌的“探戈项目”合作给安卓智能手机带来深度感知能力，台上的一个演示视频显示了配备英特尔RealSense摄像头的手机如何在短短几秒钟内完成对客厅的3D 扫描。
机器视觉资料
技术感悟AI技术：计算机视觉、图像处理、机器学习、深度学习、语音识别、自然语言理解、无人驾驶、生物识别、多模态融合等；AI应用：安防、医疗、交通、零售、媒体、汽车、自动驾驶、城市大脑、教育、金融、反诈、农业、广告、机器人、工业制造等；视觉应用：图像识别、视频处理、信息提取、文字识别、辅助诊疗、工业视觉、SLAM、图像分割、特征提取、语义分割、场景理解等传感器：单目相机、双目相机、多目相机、RGBD相机、线结构光、面结构光、TOF相机、红外相机、近红外相机、微光相机、单线激光雷达、多线激光雷达、毫米波雷达、激光测距仪、夜视仪、热成像仪等；机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断.从文字意义上讲，“机器”就是仪器设备，“视”即为可视化服务，“觉”具备反馈交互的能力。
那么了解了机器视觉是什么以后，在来谈，机器视觉是什么专业。
其实准确来说，机器视觉是一个很大的行业，由机械自动化+仪器仪表+软件编程+光学方案设计组成。
比如，学机械自动化专业，图像算法专业等都可以从事机器视觉。
机器视觉里面包括视觉开发，视觉应用，这些是需要机械自动化专业和图像算法类专业的人才才能胜任。
更具体的讲，机器视觉是什么专业，要从他所技术谈起，机器视觉技术包括图像处理、机械工程技术、传感器、模拟与数字视频技术、控制、电光源照明、光学成像、计算机软硬件技术，所以，只要专业对到以上那几种，都是可以从事机器视觉，不过，机器视觉中，图像算法专业的比较多。
机器视觉一二级学科分别是：0811控制科学与工程；081104模式识别与智能系统，机械、机电、自动化等相关专业；或者0812计算机科学与技术-81203计算机应用技术。
一般来说，机器视觉所涵盖的专业领域如下：1、电气工程：用于机器视觉系统中硬件和软件的设计。
2、工程数学：图像处理技术的基础。
3、物理：照明系统设计的基础。
4、机械工程：机器视觉系统最广泛的应用。
第一章 机器视觉概述
4）索引图像 每一像素的颜色由存储在矩阵中该像素的灰度值
作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到
矩阵元素值域为[0,255]，则MAP矩阵的大小为256×3
工业相机≠普通相机
相机的像素数所能决定的是拍摄图片分辨率，而图片分
辨率越高，只代表了图片尺寸越大，并不能说明图片越清 晰。
➢ 工业相机的性能强劲，稳定可靠，结构紧凑，连续工作时间长，环境适应性强， 一般的普通相机做不到这些。
➢ 工业相机的快门时间特别短，能清晰地抓拍快速运动的物体，而普通相机抓拍 快速运动的物体非常模糊；
➢连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产 品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自 动化程度；
机器视觉的优点
➢对象选择范围广
视觉方式所能检测的对象十分广泛，可以说是对对象不加选择。在一些不适合于人 工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工 视觉。
机器视觉的优点
➢安全可靠
视觉的最大优点是与被观测的对象无接触，因此对观测与被观测者都不会产生任何 损伤，十分安全可靠，这是其他感觉方式无法比拟的。机器视觉不知疲劳、始终如 一地观测，可以广泛地用于长时间恶劣的工作环境。在一些不适合于人工作业的危 险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。
➢生产效率高
机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及 加工控制信息集成。尤其是在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效 率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度， 易于实现信息集成。
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(a) 原始图像
(b)高斯噪声
滤波
是一种图像增强技术。可以增强一些特征而去除另一些特
征。可以实现图像的光滑、锐化和边缘检测。
是一种邻域操作，输出图像的像素值是对输入图像相应像
素的领域值进行一定的处理而得到的。
• 线性滤波：对输入图像相应像素的领域进行线性算法操作
• 非线性滤波：对输入图像相应像素的领域进行非线性算法操作
4.2.1 线性滤波器
(１) 均值滤波器
每一个像素值用其局部邻域内所有值的均值置换
h[ i , j ] 1 M
( k , l ) N
f [k , l ]
其中，M是邻域N内的像素点总数。
在像素点[i, j]处取3×3邻域，得:
h[ i , j ] 1 9
k i 1 l j 1
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线 性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对去除服从正态分布的噪声 是很有效的。 2 x 一维零均值高斯函数为： 2 2
g( x) e
其中，高斯分布参数σ决定了高斯滤波器的宽度。 常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。
(i j ) 2
2 2 2
计算灰度均匀度的公式为：
V
V
f (i , j ) (
2
f (i , j ) ) / N
2
(f
ij
f)
2
举例
V
f (i , j ) (
2
f (i , j ) ) / N
2
０ １ ０ ０ ０ ０
１ １ 1
０１ ００
V 3/4
１１ ０１
V 3/4
００ ００
V 0
i 1
j 1
f [ k , l ].
均值滤波器可以通过卷积模板的等权值卷积运算实现。
3×3窗口
7×7窗口
邻域 N 的大小控制着滤波程度，对应大卷积模板的 大尺度邻域会加大滤波程度。作为去除大噪声的代价，大 尺度滤波器也会导致图像细节的损失。 去除了高频成分和图像中的锐化细节。
(２)
高斯平滑滤波
第
4
章
图 像 预 处 理
Chapter 5 Image Processing
引 言
对机器视觉系统来说，所用的图像预处理方法并不考 虑图像降质原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出， 衰减其不需要的特征，故预处理后的输出图像并不需要去 逼近原图像。这类图像预处理方法统称为图像增强。 图像增强技术主要有两种方法：空间域法和频率域法。 空间域方法主要是在空间域内对图像象素直接运算处理； 频率域方法就是在图像的某种变换域，对图像的变换值进 行运算，如先对图像进行付立叶变换，再对图像的频谱进 行某种计算(如滤波等)，最后将计算后的图像逆变换到空间 域。
4.1 直方图修正
许多图像的灰度值是非均匀分布的，其中灰度值集中在一 个小区间内的图像是很常见的。直方图修正是一种通过重新分 布各灰度值来增强图像对比度的方法．一般来说，直方图修正 能提高图像的主观质量，因此在处理艺术图像时非常有用。
把在灰度区间 [ a , b ] 内的像素 点映射到区间 [ z 1 , z k ] 。
０１ ０１
V 1
由上面计算可见，分布越均匀，V值越小。 取最小均匀度对应域的均值作为该像素点的新的灰度值。
3×3模板
7×7模板
将二维计算退化为一维计算。卷积是服从结合律和交 换律的，卷积次序可以颠倒。
采用两个水平卷 积模板组合完成
4.2.2 非线性滤波器
均值滤波和高斯滤波运算的主要问题：有可能模糊图像 中的尖锐不连续部分。
（1）中值滤波器： 用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值， 该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘 细节，这是因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的 值。
z z k z1 ba ( z a ) z1
推广：图像的大多数像素 灰度值分布在[a,b]区间
•分段函数变换
•连续函数灰度变换
•直方图均衡化举例1
•直方图均衡化举例2
4.2 滤波器
常见的噪声： • 椒盐（Salt & Pepper）噪声：含有随机出现的黑白强度值。 • 脉冲噪声：只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度 值（负脉冲噪声）。 • 高斯噪声：含有强度服从高斯或正态分布的噪声。例如摄像 机的电子干扰噪声。
例如，取 3 3 函数窗，计算以点 [i , j ] 为中心的函数 窗像素中值步骤如下：
① 按亮度值大小排列像素点 ② 选排序像素的中间值作为点 [i , j ] 的新值。
3 3 模板
7 7 模板
均值滤波的平滑功能会使图像边缘模糊，而中值滤波 在去除脉冲噪声的同时也将图像中的线条细节滤除掉。
（2） 边缘保持滤波器
边缘保持滤波器是在上述两种滤波器的基础上发展的一 种滤波器，该滤波器在滤除噪声脉冲的同时，又不致于使图 像边缘十分模糊。
对灰度图像的每一个像素点[i,j]取适当大小的一个邻域（ 如3×3邻域），分别计算[i,j]的左上角子邻域、左下角子邻域 、右上角子邻域和右下角子邻域的灰度分布均匀度，然后取最 小均匀度对应区域的均值作为该像素点的新的灰度值。
g [i , j ] e
σ ＝1
7×7
σ ＝2 13×13
σ ＝3 19×19
σ ＝4 25×25
σ 越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好。通 过调节平滑程度参数σ ，可在图像特征过分模糊(过平滑) 与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突 变量(欠平滑)之间取得折衷。
高斯函数的可分离性