机器视觉实验报告
机器视觉应用实验报告
机器视觉应用实验报告
1. 实验背景
机器视觉是一种利用摄像头及图像处理技术进行实时观测和分析的
技术。
在工业、医疗、军事等领域有着广泛的应用。
本实验旨在探究
机器视觉在智能识别中的应用及效果。
2. 实验目的
通过实验验证机器视觉在智能识别中的应用效果，评估其准确性和
稳定性。
3. 实验内容
本次实验选择了人脸识别作为研究对象，使用机器视觉技术进行实
时人脸检测和识别。
首先，通过编写程序实现摄像头的拍摄和图像数
据的输入。
然后，利用机器学习算法对图像数据进行处理，提取人脸
特征并建立人脸数据库。
最后，实现对实时摄像头捕获的人脸进行识
别并输出结果。
4. 实验步骤
第一步：搭建实验环境，连接摄像头并测试摄像头的正常工作状态。
第二步：编写程序，调用机器视觉库进行人脸检测并显示检测结果。
第三步：准备人脸数据库，包含多个人脸图像及其对应的标签信息。
第四步：使用机器学习算法对人脸数据库进行训练，构建人脸识别
模型。
第五步：实现实时人脸识别功能，将识别结果显示在界面上。
5. 实验结果
经过实验，我们成功实现了实时人脸检测和识别功能。
机器视觉技
术能够准确地检测到摄像头捕获的人脸，并根据数据库信息进行识别。
在不同光照和姿态条件下，系统依然能够保持较高的准确性和稳定性。
6. 实验总结
本实验证明了机器视觉在人脸识别领域的强大应用潜力。
未来，机
器视觉技术将在更广泛的场景中得到应用，为人类社会带来更多的便
利和安全保障。
学习机器视觉实习报告
一、实习背景随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能的一个重要分支，其在工业自动化、安防监控、医疗诊断等多个领域的应用日益广泛。
为了更好地了解和掌握机器视觉技术，提高自身的实践能力和创新能力，我于2023年7月至9月在XX科技有限公司进行了为期三个月的机器视觉实习。
二、实习单位简介XX科技有限公司是一家专注于机器视觉研发和应用的高新技术企业，拥有雄厚的研发实力和丰富的项目经验。
公司主要业务包括机器视觉系统集成、视觉检测设备研发、视觉算法开发等。
在实习期间，我有幸参与了多个实际项目，与团队成员共同完成了从需求分析、方案设计到系统调试的全过程。
三、实习内容1. 理论学习实习期间，我系统学习了机器视觉的相关理论知识，包括图像处理、特征提取、目标检测、跟踪、识别等。
通过阅读专业书籍、参加线上课程和与导师讨论，我对机器视觉有了更深入的理解。
2. 项目实践（1）工业产品缺陷检测项目该项目旨在利用机器视觉技术对工业产品进行缺陷检测，提高生产效率和产品质量。
在项目中，我负责编写检测算法，实现产品缺陷的自动识别和分类。
通过实验验证，该算法具有较高的准确率和实时性。
（2）人脸识别项目该项目旨在利用人脸识别技术实现人员身份验证。
在项目中，我参与了人脸检测、人脸特征提取和匹配算法的研究与实现。
通过实验验证，该系统能够准确识别和验证人员身份。
3. 团队协作与沟通在实习过程中，我与团队成员保持密切沟通，共同解决问题。
通过参与项目讨论、撰写技术文档和汇报工作进展，我提高了自己的团队协作和沟通能力。
四、实习收获1. 技术能力提升通过实习，我掌握了机器视觉的基本原理和方法，熟悉了相关软件和工具的使用，提高了自己的编程能力和算法设计能力。
2. 实践经验积累在实习过程中，我参与了多个实际项目，积累了丰富的实践经验，为今后的工作打下了坚实的基础。
3. 团队协作与沟通能力通过与团队成员的密切合作，我学会了如何与他人沟通、协调和解决问题，提高了自己的团队协作和沟通能力。
视觉机械互动实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过视觉机械互动系统，探究计算机视觉技术在机械运动控制中的应用，实现对机械运动的实时检测、跟踪与控制。
通过实验，掌握视觉机械互动系统的基本原理、搭建方法及实验操作步骤，加深对计算机视觉与机械运动控制相互融合的理解。
二、实验原理视觉机械互动系统主要包括计算机视觉系统、机械运动控制系统和交互界面三部分。
计算机视觉系统负责捕捉机械运动过程中的图像信息，通过图像处理算法提取关键特征；机械运动控制系统根据提取的特征实现对机械运动的实时控制；交互界面则用于用户与系统之间的信息交互。
实验中，计算机视觉系统采用基于特征提取的方法，如边缘检测、轮廓提取等，对机械运动过程中的图像进行特征提取。
机械运动控制系统采用PID控制算法，根据提取的特征对机械运动进行实时控制。
交互界面采用图形界面，实现用户对机械运动的实时监控和参数设置。
三、实验设备与工具1. 实验设备：计算机、摄像头、机械臂、实验台等；2. 实验工具：摄像头支架、导线、连接器、编程软件等。
四、实验步骤及方法1. 系统搭建：将摄像头固定在实验台上，调整摄像头与机械臂的相对位置，确保摄像头能够清晰捕捉到机械臂的运动过程。
将摄像头连接到计算机，安装相应的图像采集和处理软件。
2. 图像采集：启动图像采集软件，实时捕捉机械臂的运动过程。
调整摄像头参数，如分辨率、帧率等，确保图像质量。
3. 图像处理：对采集到的图像进行预处理，如去噪、滤波等，提高图像质量。
然后采用边缘检测、轮廓提取等方法提取机械臂的关键特征。
4. 特征匹配：将提取的特征与预设的模型进行匹配，判断机械臂的运动状态。
5. 机械运动控制：根据匹配结果，采用PID控制算法对机械臂进行实时控制，实现精确运动。
6. 交互界面设计：设计图形界面，实现用户对机械运动的实时监控和参数设置。
五、实验结果与分析1. 实验结果：通过实验，成功搭建了视觉机械互动系统，实现了对机械运动的实时检测、跟踪与控制。
机器视觉课内实验
机器视觉课内实验报告（4次）学院：自动化班级：智能姓名：学号：目录实验一：一种摄像机标定算法的编程实现 (1)实验二：图像预处理算法的编程实现 (8)实验三：基于一阶微分算子的边缘检测 (14)实验四：基于二阶微分算子的边缘检测 (17)《机器视觉》课内实验报告(1)摄像机标定算法的编程实现智能科学与技术专业：班级：学号：姓名：实验时间：实验一MATLAB 编程实现基于直接线性变换的摄像机标定方法一、实验目的掌握摄像机标定方法的原理，采用直接线性变换方法，通过MATLAB 编程实现摄像机内参数和外参数的估计。
二、实验原理摄像机标定是指建立摄像机图像像素位置与场景点位置之间的关系，其途径是根据摄像机模型，由已知特征点的图像坐标求解摄像机的模型参数。
直接线性变换是将像点和物点的成像几何关系在齐次坐标下写成透视投影矩阵的形式：其中(u ，v ，1)为图像坐标系下的点的齐次坐标，(X,Y,Z)为世界坐标系下的空间点的欧氏坐标，P 为3*4的透视投影矩阵，s 为未知尺度因子。
消去s ，可以得到方程组:当已知N 个空间点和对应的图像上的点时，可以得到一个含有2*N 个方程的方程组： 三、实验步骤1 读取一幅图像并显示;2 检查内存（数组）中的图像;3 实现图像直方图均衡化;4 读取图像中像素点的坐标值;5 保存图像;6 检查新生成文件的信息;7 使用阈值操作将图像转换为二值图像; 8 根据RGB 图像创建一幅灰度图像; 9 调节图像的对比度;10 在同一个窗口内显示两幅图像;11 掌握Matlab 命令及函数，获取标定块图像的特征点坐标;12 根据DLT 摄像机标定方法原理编写Matlab 程序，估计摄像机内参数和外参数;⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⨯1143w w w Z Y X P v u s 0034333231142322213433323114131211=----+++=----+++u p uZ p uY p uX p p Z p Y p X p u p uZ p uY p uX p p Z p Y p X p w w w w w w w w w w w w 0=AL四、程序代码及实验结果显示代码：I=imread('C:\Users\w\12.jpg');imshow(I);whosfigure,I1=rgb2gray(I);figure,imshow(I1)imhist(I1);I2=histeq(I1);figure,imshow(I2)figure,imhist(I2)a=imread('C:\Users\w\12.jpg');imwrite(I1,'DSgray.jpg');imwrite(I2,'DSgrayeq.jpg');inf=imfinfo('C:\Users\w\12.jpg');level=graythresh(I2);bw=im2bw(I2,level);figure,imshow(bw)whosI3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[0 1]); figure,imshow(I3);a=imread('C:\Users\w\12.jpg');b=imread('DSgray.jpg');subplot(1,2,1),imshow(a);subplot(1,2,2),imshow(b);clear;xpot=[];ypot=[];imshow('C:\Users\w\12.jpg');hold on;n=input('Please input the number of pot:'); for i=1:n[x,y]=ginput(1);plot(x,y,'or');text(x+1,y+1,num2str(i));xpot=[xpot,x];ypot=[ypot,y];end[xpot;ypot][xw;yw;zw]a=[xw',yw',zw',ones([100 1]),zeros([100 4]),(-1)*xpot'.*xw',(-1)*xpot'.*yw',(-1)*xpot'.*zw',-1*xpot';zeros([1004]),xw',yw',zw',ones([100 1]),(-1)*ypot'.*xw',(-1)*ypot'.*yw',(-1)*ypot'.*zw',-1*ypot'];c=a(:,1:11);b=a(:,12);l=(-1)*(c'*c)^(-1)*c'*b;显示两幅图对比度调节均衡化直方图灰度图直方图二进制图图片信息：名称：12.jpg项目类型：JPG图像文件夹路径：C:\Users\w创建日期：2017年11月6日, 星期一 13:16修改日期：2017年11月6日, 星期一 13:16 大小：111KB分辨率：1024 x 638宽度：1024像素高度：638像素水平分辨率：72dpi垂直分辨率：72dpi位深度：24检查内存中的图像：Name Size Bytes Class AttributesI 638x1024x3 1959936 uint8 ans 2x15 240 doublei 1x1 8 doublen 1x1 8 doublex 1x1 8 doublexpot 1x15 120 doubley 1x1 8 doubleypot 1x15 120 doubleName Size Bytes Class AttributesI 638x1024x3 1959936 uint8 I1 638x1024 653312 uint8I2 638x1024 653312 uint8a 638x1024x3 1959936 uint8ans 2x15 240 doublebw 638x1024 653312 logicali 1x1 8 doubleinf 1x1 42720 structlevel 1x1 8 doublen 1x1 8 doublex 1x1 8 doublexpot 1x15 120 doubley 1x1 8 doubleypot 1x15 120 doublePlease input the number of pot:10ans =550.3592 391.7113 261.9085 521.5141 838.8099 921.7394 211.4296 117.6831 770.3028 957.7958463.7254 308.6831 146.4296 160.8521 283.4437 492.5704 460.1197 247.3873 113.9789 157.2465五、实验心得《机器视觉》课内实验报告(2)图像预处理算法的编程实现智能科学与技术专业：班级：学号：姓名：实验时间：实验二：图像预处理算法的编程实现一、实验目的掌握图像预处理的基本方法及其主要思想，编程实现直方图均衡化、直方图规定化和图像的锐化处理。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告
一、实验目的
本实验旨在探究机器视觉在图像识别和分析方面的应用，通过实际操作和数据分析，验证机器视觉技术的准确性和可行性。
二、实验装置与方法
1. 实验装置：使用具备机器视觉功能的摄像头和计算机软件。
2. 实验方法：
a. 首先，搜集一定数量的图像数据作为实验样本。
b. 接着，利用机器视觉软件对图像数据进行处理和分析。
c. 最后，对机器视觉技术的准确性和稳定性进行评估。
三、实验结果分析
通过实验数据的分析和比对，我们得出以下结论：
1. 机器视觉在图像识别方面具有较高的准确率，能够准确辨识不同物体和场景。
2. 机器视觉在图像分析方面具有较强的处理能力，能够提取图像特征和进行数据分析。
3. 机器视觉技术的稳定性较高，能够在复杂环境下正常工作并保持较高的准确性。
四、实验结论与展望
通过本次实验，我们验证了机器视觉技术在图像识别和分析方面的有效性和可靠性。
未来，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，机器视觉将会在更多领域展示出其强大的功能和潜力，为人类生活和工作带来更多便利和效益。
以上为机器视觉实验报告的内容，希望能够对您有所帮助。
视觉机器应用实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，了解并掌握视觉机器的基本原理和应用，提高对视觉机器处理技术的认识。
实验内容包括边缘检测、显著性检测、特征点检测和直线检测等，通过对比不同算法的优缺点，分析其在实际图像处理中的应用和局限性。
二、实验内容与步骤1. 边缘检测（1）选择图像数据：选取一张包含明显边缘结构的图像作为实验对象。
（2）Sobel边缘检测：使用Sobel算子对图像进行边缘检测，记录结果。
（3）Canny边缘检测：使用Canny算子对图像进行边缘检测，记录结果。
（4）比较两种方法的边缘检测效果，分析其差异。
2. 显著性检测（1）选择图像数据：选取一张包含不同显著性区域的图像作为实验对象。
（2）HC显著性检测：使用Python和OpenCV实现HC显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）基于最小方向对比度显著性检测：使用Python和OpenCV实现基于最小方向对比度显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
（4）基于最稳定区域显著性检测：使用Python和OpenCV实现基于最稳定区域显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
3. 特征点检测（1）选择图像数据：选取一张包含明显角点的图像作为实验对象。
（2）Harris角点检测：使用Python和OpenCV实现Harris角点检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）分析角点检测结果与实际图像特征之间的关系。
4. 直线检测（1）选择图像数据：选取一张包含直线的图像作为实验对象。
（2）哈夫变换直线检测：使用Python和OpenCV实现哈夫变换直线检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）对图像进行预处理（如边缘检测）以提高直线检测效果。
（4）分析哈夫变换在实际场景中的应用和局限性。
三、实验结果与分析1. 边缘检测通过对比Sobel算子和Canny算子的边缘检测结果，发现Canny算子具有更好的检测效果，能够有效抑制噪声，同时保留边缘信息。
机器视觉实训报告
一、实训背景随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能领域的一个重要分支，已在工业、医疗、农业等多个领域得到广泛应用。
为了更好地了解机器视觉技术，提高自身实践能力，我参加了本次机器视觉实训课程。
通过本次实训，我对机器视觉有了更深入的认识，掌握了机器视觉的基本原理、常用算法以及实际应用。
二、实训内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 机器视觉基础知识学习- 了解机器视觉的定义、发展历程和分类。
- 学习图像处理的基本原理，包括图像的采集、预处理、特征提取和匹配等。
2. 机器视觉系统搭建- 学习搭建机器视觉系统所需的硬件设备，如光源、相机、镜头等。
- 掌握机器视觉系统的软件平台，如OpenCV、MATLAB等。
3. 图像处理与算法学习- 学习图像预处理方法，如滤波、阈值化、边缘检测等。
- 学习特征提取方法，如SIFT、SURF、ORB等。
- 学习图像匹配方法，如最近邻匹配、随机样本一致性（RANSAC）等。
4. 实际应用案例分析- 分析典型机器视觉应用案例，如人脸识别、车牌识别、物体检测等。
- 学习如何根据实际需求选择合适的算法和参数。
三、实训过程1. 理论学习- 通过查阅资料、阅读教材，掌握机器视觉基础知识。
- 参加实训课程，跟随老师学习图像处理与算法。
2. 实践操作- 使用OpenCV、MATLAB等软件进行图像处理实验。
- 搭建简单的机器视觉系统，进行图像采集、处理和分析。
3. 项目实践- 参与实际项目，如物体检测、人脸识别等，将所学知识应用于实际场景。
四、实训成果1. 理论水平提高- 通过本次实训，我对机器视觉有了更深入的理解，掌握了图像处理、特征提取和匹配等基本算法。
2. 实践能力提升- 通过实际操作，我熟悉了OpenCV、MATLAB等软件的使用，提高了编程能力和动手能力。
3. 项目经验积累- 参与实际项目，锻炼了团队合作能力和解决问题的能力。
五、实训总结本次机器视觉实训让我受益匪浅。
机器视觉进阶实验报告
一、实验背景随着科技的飞速发展，机器视觉技术作为现代工业自动化、智能化的重要手段，已经广泛应用于制造业、医疗、农业、交通等多个领域。
为了提高机器视觉系统的性能和适应性，本实验旨在对机器视觉技术进行进阶研究，探索其在复杂环境下的应用潜力。
二、实验目的1. 研究机器视觉在不同场景下的应用效果；2. 探索深度学习技术在机器视觉中的应用；3. 提高机器视觉系统的实时性和准确性；4. 分析机器视觉系统在复杂环境下的适应性。
三、实验内容1. 实验设备与环境- 主机：Intel Core i7-8700K CPU，16GB DDR4内存，NVIDIA GeForce RTX 3080显卡；- 摄像头：Basler acA640-100gm GigE工业相机；- 深度学习框架：TensorFlow；- 操作系统：Windows 10。
2. 实验步骤- 数据采集与预处理：采集不同场景下的图像数据，包括工业场景、医疗场景、农业场景等。
对采集到的图像进行预处理，包括去噪、归一化等操作。
- 特征提取与分类：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等，对预处理后的图像进行特征提取和分类。
- 实时检测与跟踪：实现机器视觉系统的实时检测与跟踪功能，对目标物体进行实时跟踪，并输出跟踪结果。
- 复杂环境适应性分析：在不同环境下测试机器视觉系统的性能，分析其在复杂环境下的适应性。
3. 实验方法- 图像采集：使用工业相机采集不同场景下的图像数据，确保图像质量。
- 数据预处理：采用图像去噪、归一化等预处理方法，提高图像质量。
- 深度学习模型训练：使用TensorFlow框架，构建卷积神经网络模型，对图像数据进行训练。
- 实时检测与跟踪：采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，实现目标物体的实时检测与跟踪。
- 复杂环境适应性分析：在不同光照、遮挡、运动等复杂环境下进行实验，分析机器视觉系统的性能。
四、实验结果与分析1. 图像采集与预处理实验采集了不同场景下的图像数据，经过预处理后，图像质量得到有效提升。
校园机器视觉实训报告
一、引言随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
为了提高学生的实践能力，我校特开设了校园机器视觉实训课程。
通过本课程的学习，学生能够掌握机器视觉的基本原理、系统搭建、图像处理方法以及在实际应用中的操作技巧。
以下是本次实训的报告。
二、实训内容1. 机器视觉系统搭建本次实训首先进行了机器视觉系统的搭建，包括硬件和软件两部分。
硬件部分主要包括：工业相机、光源、镜头、图像采集卡、计算机等。
软件部分主要包括：图像采集软件、图像处理软件、机器视觉开发平台等。
2. 图像采集与处理在搭建好机器视觉系统后，我们进行了图像采集与处理实验。
具体步骤如下：（1）打开图像采集软件，设置相机参数，如分辨率、帧率等。
（2）调整光源，确保光线均匀照射到被测物体上。
（3）调整镜头焦距，使被测物体清晰。
（4）通过图像采集卡将相机采集到的图像传输到计算机。
（5）使用图像处理软件对采集到的图像进行处理，如灰度化、滤波、边缘检测等。
3. 目标识别与定位在图像处理的基础上，我们进行了目标识别与定位实验。
具体步骤如下：（1）对图像进行预处理，如去噪、二值化等。
（2）利用特征提取算法（如SIFT、SURF等）提取图像特征。
（3）使用机器学习算法（如KNN、SVM等）对目标进行分类。
（4）根据分类结果，对目标进行定位。
4. 实际应用案例本次实训还选取了实际应用案例，如人脸识别、车牌识别、机器人路径规划等。
通过这些案例，学生能够了解机器视觉技术在现实生活中的应用，并掌握相应的解决方法。
三、实训成果通过本次实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了机器视觉系统的搭建方法。
2. 熟悉了图像采集与处理流程。
3. 学会了目标识别与定位方法。
4. 熟悉了机器视觉在实际应用中的解决方案。
四、实训总结1. 机器视觉技术在各个领域具有广泛的应用前景，通过本次实训，学生能够了解并掌握机器视觉的基本原理和应用方法。
2. 实训过程中，学生积极参与，遇到问题能够相互讨论、共同解决，提高了团队合作能力。
面向工业的机器视觉检测实验报告
面向工业的机器视觉检测实验报告一、实验背景在现代工业生产中，产品质量的检测和控制是至关重要的环节。
传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性难以保证。
随着机器视觉技术的不断发展，其在工业检测领域的应用越来越广泛。
机器视觉检测系统具有非接触、高精度、高速度、自动化等优点，能够有效地提高生产效率和产品质量。
本次实验旨在研究机器视觉检测技术在工业生产中的应用，评估其检测效果和性能，并为实际应用提供参考依据。
二、实验目的1、了解机器视觉检测系统的组成和工作原理。
2、掌握机器视觉检测系统的搭建和调试方法。
3、研究机器视觉检测技术在工业产品检测中的应用，包括缺陷检测、尺寸测量、形状识别等。
4、评估机器视觉检测系统的检测精度、速度和稳定性。
5、分析机器视觉检测技术在工业应用中存在的问题和挑战，并提出改进措施和建议。
三、实验设备和材料1、机器视觉检测系统：包括相机、镜头、光源、图像采集卡、计算机等。
2、实验样品：选择了一批具有代表性的工业产品，如电子元件、机械零件、塑料制品等。
3、检测工具：如卡尺、千分尺等，用于对比和验证机器视觉检测结果。
四、实验原理机器视觉检测技术是通过相机获取被测物体的图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和处理，提取出有用的信息，如物体的形状、尺寸、颜色、纹理等，从而实现对物体的检测和识别。
其基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、目标识别和检测结果输出等。
五、实验步骤1、系统搭建（1）根据实验需求选择合适的相机、镜头和光源，并进行安装和调试，确保能够获取清晰、高质量的图像。
（2）将相机通过图像采集卡与计算机连接，安装好驱动程序和图像处理软件。
2、图像采集（1）将实验样品放置在检测平台上，调整相机的位置和角度，使样品能够完整地出现在相机的视野中。
（2）设置合适的曝光时间、增益和帧率等参数，采集多幅图像。
3、图像预处理（1）对采集到的图像进行去噪、增强、二值化等预处理操作，提高图像的质量和对比度。
机器视觉测量实验报告
机器视觉测量实验报告
实验名称：机器视觉测量实验
实验组织：大学机械学院
实验时间：2024年6月5日
实验目的：本次实验旨在探究如何使用机器视觉技术来准确地测量物体的尺寸及形状。
实验步骤：
1、实验准备：首先在实验室准备机器视觉测量系统，包括一台摄像机、一台显示器、一台运动控制器和一台定位台，实验参数的设置，比如检测区域、检测方法、测量时间等；
2、样本准备：用于测量的物体以及所需要的校准器；
3、编写程序：编写测量程序，根据实验参数设置检测区域以及检测方法；
4、测试：运行测试程序，输出测量数据，并分析显示结果；
5、数据分析：将测量结果进行评价和分析，结果说明机器视觉技术对准确测量物体尺寸及形状有较好的效果。
实验结果：本次实验测量的物体均是圆柱体，大部分尺寸充分符合要求，最大偏差仅在0.02毫米以内，表明机器视觉技术在这方面的准确性很好。
结论：本次实验证明，采用机器视觉技术进行物体尺寸及形状测量是一种可行的方法，机器视觉测量系统的测量精度可满足大部分应用需要。
建议：本次实验仅局限于圆柱体测量。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告目录一实验名称 (2)二试验设备 (2)三实验目的 (2)四实验内容及工作原理 (2)（一）kinect for windows (2)（二）手持式自定位三维激光扫描仪 (3)（三）柔性三坐标测量仪 (9)（四）双面结构光 (10)总结与展望 (14)参考文献 (16)《机器视觉》实验报告一、实验名称对kinect for windows、三维激光扫描仪、柔性三坐标测量仪和双面结构光等设备结构功能的认识。
二、实验设备kinect for windows、三维激光扫描仪、柔性三坐标测量仪、双面结构光。
三、实验目的让同学们对机器视觉平时所使用的仪器设备以及机器视觉在实际运用中的具体实现过程有一定的了解。
熟悉各种设备的结构功能和操作方法，以便于进行二次开发。
其次，深化同学们对机器视觉系统的认识，拓宽同学们的知识面，以便于同学们后续的学习。
四、实验内容及工作原理(一)kinect for windows1.Kinect简介Kinectfor Xbox 360，简称Kinect，是由微软开发，应用于Xbox 360 主机的周边设备。
它让玩家不需要手持或踩踏控制器，而是使用语音指令或手势来操作Xbox360 的系统界面。
它也能捕捉玩家全身上下的动作，用身体来进行游戏，带给玩家“免控制器的游戏与娱乐体验”。
2012年2月1日，微软正式发布面向Windows系统的Kinect版本“Kinect for Windows”。
2.硬件组成Kinect有三个镜头[1]，如图1-1所示。
中间的镜头是RGB 彩色摄影机，用来采集彩色图像。
左右两边镜头则分别为红外线发射器和红外线CMOS 摄影机所构成的3D结构光深度感应器，用来采集深度数据（场景中物体到摄像头的距离）。
彩色摄像头最大支持1280*960分辨率成像，红外摄像头最大支持640*480成像。
Kinect还搭配了追焦技术，底座马达会随着对焦物体移动跟着转动。
机器视觉社会实践报告(2篇)
第1篇一、引言随着科技的飞速发展，机器视觉技术作为一种新兴的智能感知技术，已经在工业、医疗、农业、安防等多个领域得到了广泛应用。
为了深入了解机器视觉技术的实际应用和发展前景，我们组织了一次为期两周的社会实践活动。
本次实践旨在通过实地考察、与企业交流、动手操作等方式，深入了解机器视觉技术的应用现状和未来发展趋势。
二、实践背景1. 技术发展现状：近年来，随着计算机视觉、深度学习等技术的快速发展，机器视觉技术取得了显著的进步。
特别是在图像识别、目标检测、场景重建等方面，已经取得了突破性成果。
2. 应用领域广泛：机器视觉技术已广泛应用于工业自动化、医疗诊断、农业监测、安防监控等多个领域，极大地提高了生产效率、降低了成本，并提高了人类生活质量。
3. 实践意义：通过本次社会实践，我们希望深入了解机器视觉技术的实际应用，提高自身对这一领域的认识，为今后的学习和工作打下坚实基础。
三、实践内容1. 实地考察：我们首先参观了某知名机器视觉企业，了解了企业的发展历程、产品线、技术优势等。
在企业研发部门，我们观摩了机器视觉系统的研发过程，并亲自操作了一些机器视觉设备。
2. 企业交流：我们与企业技术人员进行了深入交流，探讨了机器视觉技术在各领域的应用案例，以及未来发展趋势。
同时，我们还了解了企业在人才招聘、培养等方面的需求。
3. 动手操作：在实践过程中，我们亲自参与了机器视觉系统的搭建、调试和测试。
通过动手操作，我们掌握了机器视觉系统的基本原理和操作方法，提高了自己的实践能力。
四、实践成果1. 技术认识：通过本次实践，我们对机器视觉技术有了更深入的了解，掌握了机器视觉系统的基本原理和操作方法。
2. 应用案例：我们了解了机器视觉技术在工业、医疗、农业、安防等领域的应用案例，为今后从事相关工作积累了宝贵经验。
3. 实践能力：通过动手操作，我们的实践能力得到了锻炼，为今后的学习和工作打下了坚实基础。
五、实践总结1. 技术优势：机器视觉技术在提高生产效率、降低成本、提高人类生活质量等方面具有显著优势。
机器视觉实验报告书
一、实验名称基于机器视觉的物体识别与跟踪系统二、实验目的1. 了解机器视觉的基本原理和常用算法。
2. 掌握图像采集、预处理、特征提取、识别和跟踪的基本方法。
3. 培养动手能力和编程能力，提高实际应用机器视觉技术解决实际问题的能力。
三、实验内容及工作原理1. 实验内容本实验主要包括以下内容：（1）图像采集：使用摄像头采集待识别物体的图像。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，提高图像质量。
（3）特征提取：提取图像中物体的特征，如颜色、形状、纹理等。
（4）物体识别：利用机器学习算法对提取的特征进行分类，实现物体识别。
（5）物体跟踪：根据识别结果，对物体进行实时跟踪。
2. 工作原理（1）图像采集：通过摄像头将物体图像转换为数字图像，然后存储到计算机中。
（2）图像预处理：对图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，去除噪声，突出物体特征。
（3）特征提取：根据需要识别的物体类型，选择合适的特征提取方法。
如颜色特征、形状特征、纹理特征等。
（4）物体识别：利用机器学习算法对提取的特征进行分类，实现物体识别。
（5）物体跟踪：根据识别结果，实时更新物体位置，实现物体跟踪。
四、实验步骤1. 准备实验设备：摄像头、计算机、图像采集软件等。
2. 编写图像采集程序：使用OpenCV等图像处理库，实现图像采集功能。
3. 编写图像预处理程序：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理。
4. 编写特征提取程序：根据需要识别的物体类型，选择合适的特征提取方法。
5. 编写物体识别程序：利用机器学习算法对提取的特征进行分类。
6. 编写物体跟踪程序：根据识别结果，实时更新物体位置。
7. 实验验证：使用实际物体进行实验，验证系统性能。
五、实验结果与分析1. 实验结果本实验成功实现了基于机器视觉的物体识别与跟踪系统。
通过图像采集、预处理、特征提取、识别和跟踪等步骤，系统能够准确识别和跟踪物体。
2. 实验分析（1）图像预处理：图像预处理是提高物体识别准确率的关键步骤。
机器视觉相关实验报告
一、实验目的1. 理解机器视觉图像分割的基本概念和常用算法。
2. 掌握利用OpenCV库进行图像分割的方法和技巧。
3. 通过实验验证不同分割算法的效果，为实际应用提供参考。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发环境：PyCharm4. 库：OpenCV 4.0.0.21三、实验内容1. 图像分割概述图像分割是将图像分割成若干个互不重叠的区域，每个区域代表图像中的一个目标。
常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
2. 实验步骤（1）导入OpenCV库```pythonimport cv2import numpy as np```（2）读取图像```pythonimage = cv2.imread('test.jpg')```（3）阈值分割```python# 设定阈值threshold_value = 127# 二值化_, binary_image = cv2.threshold(image, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)```（4）边缘检测```python# Canny边缘检测edges = cv2.Canny(image, 50, 150)```（5）区域生长```python# 设置种子点seed_points = [(10, 10), (100, 100)]# 设置区域生长参数newseed = Truelabel = 1num_labels = 0labels = np.zeros_like(image)labels.dtype = np.uint8for point in seed_points:if newseed:newseed = Falselabels[point] = labelnum_labels += 1label += 1# 定义区域生长函数def region_grow(seed, label, labels, image, threshold):x, y = seedneighbors = [(x + 1, y), (x, y + 1), (x - 1, y), (x, y - 1)]for x, y in neighbors:if (x, y) not in seed_points and (x, y) in range(image.shape[0]) and (y, x) in range(image.shape[1]):if abs(image[y, x] - image[seed[1], seed[0]]) < threshold:labels[y, x] = labelseed_points.append((x, y))# 对种子点进行区域生长for seed in seed_points:region_grow(seed, label, labels, image, 20)```（6）显示分割结果```pythoncv2.imshow('Binary Image', binary_image)cv2.imshow('Edges', edges)cv2.imshow('Labels', labels)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```四、实验结果与分析1. 阈值分割效果：阈值分割能够将图像分割成前景和背景两部分，但对于复杂背景的图像，效果可能不太理想。
机器视觉实验实训总结报告
一、实验背景随着科技的发展，机器视觉技术已经广泛应用于工业、医疗、农业、交通等多个领域。
为了更好地掌握这一技术，我们开展了为期一个月的机器视觉实验实训。
本次实训旨在通过理论学习和实际操作，深入了解机器视觉的基本原理、应用领域及实验方法，提高我们的实践操作能力和创新能力。
二、实验目的1. 理解机器视觉的基本原理，包括图像采集、图像处理、图像分析和模式识别等环节。
2. 掌握常用的机器视觉软件和硬件，如MATLAB、OpenCV、Halcon等。
3. 通过实际操作，提高对机器视觉系统的搭建、调试和优化能力。
4. 培养团队协作精神，提高创新思维和解决问题的能力。
三、实验内容本次实训主要包括以下内容：1. 理论课程：介绍了机器视觉的基本概念、发展历程、应用领域及常用算法等。
2. 实验课程：- 图像采集：学习如何搭建机器视觉系统，包括光源、镜头、相机等硬件设备的选型和配置。
- 图像处理：掌握图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取等基本操作。
- 图像分析：学习图像分类、目标检测、物体跟踪等算法。
- 模式识别：了解机器学习、深度学习等在机器视觉领域的应用。
四、实验过程1. 前期准备：查阅相关资料，了解机器视觉的基本原理和应用领域，熟悉实验设备。
2. 理论学习：参加理论课程，学习机器视觉的基本知识，为实验操作打下基础。
3. 实验操作：- 图像采集：搭建实验平台，进行图像采集，观察图像质量，调整设备参数。
- 图像处理：运用MATLAB、OpenCV等软件，对采集到的图像进行处理，提取特征。
- 图像分析：实现图像分类、目标检测、物体跟踪等功能，验证算法效果。
- 模式识别：尝试使用机器学习、深度学习等方法，提高图像识别的准确率。
五、实验成果1. 成功搭建了多个机器视觉实验平台，包括图像采集、图像处理、图像分析和模式识别等环节。
2. 掌握了MATLAB、OpenCV等常用软件的使用方法，能够独立完成图像处理和分析任务。
机器视觉测量实验报告
机器视觉测量实验报告
一、实验背景
本次实验是实验机器视觉测量系统的性能，可以通过测量产品特征来确定产品的质量。
二、实验原理
机器视觉测量系统是自动化测量技术，其实验原理是利用机器视觉及其控制系统精准地获取产品表面形状及相关特征，并通过视觉软件的运算算法完成特征量的测量和判定工作，采用机器视觉测量系统可比传统的测量准确性和精准度提高许多。
三、实验设备
本次实验中用到的设备包括：
1）机器视觉测量系统：由光源、CCD成像模组、照明电源、控制卡和相关软件组成的机器视觉测量系统，可以精准地检测出产品表面形状及相关特征。
2）视觉软件：视觉软件是控制系统的核心部分，提供了检测算法，按照相应的检测算法完成对特征值的量测和判定，获得更加准确的测量结果。
3）实物样品：用于机器视觉测量系统检测的实物样品，根据具体情况定义不同的产品特征来检测实物样品的质量。
四、实验步骤
1.根据检测要求，选取实物样品，放置在视觉测量系统的检测位置：
2.确定检测算法，设置照明电源，找出最佳的检测条件：。
机器视觉测量实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过机器视觉技术，了解和掌握机器视觉测量系统的基本原理和操作方法，掌握图像采集、图像处理、特征提取和尺寸测量的过程。
通过实验，加深对机器视觉技术在工业生产中的应用的理解。
二、实验设备1. 机器视觉测量系统：包括工业相机、光源、图像采集卡、控制计算机等。
2. 实验样品：不同尺寸和形状的工件。
3. 图像处理软件：如MATLAB、OpenCV等。
三、实验原理机器视觉测量系统通过图像采集设备获取物体的图像，然后利用图像处理技术对图像进行处理，提取出物体的特征信息，进而实现对物体尺寸的测量。
实验中主要涉及以下原理：1. 图像采集：通过工业相机获取物体的图像，图像采集过程中需要注意曝光时间、分辨率等因素。
2. 图像处理：对采集到的图像进行预处理，如灰度化、滤波、二值化等，以去除噪声和干扰。
3. 特征提取：从处理后的图像中提取出物体的特征信息，如边缘、角点、形状等。
4. 尺寸测量：根据提取的特征信息，利用几何关系计算出物体的尺寸。
四、实验步骤1. 样品准备：将不同尺寸和形状的工件放置在实验平台上，确保样品与相机平行。
2. 光源设置：根据样品的特性选择合适的光源，如背光、侧光等，以提高图像质量。
3. 图像采集：通过工业相机获取样品的图像，并将图像传输到控制计算机。
4. 图像处理：对采集到的图像进行预处理，如灰度化、滤波、二值化等。
5. 特征提取：从处理后的图像中提取出物体的特征信息，如边缘、角点、形状等。
6. 尺寸测量：根据提取的特征信息，利用几何关系计算出物体的尺寸。
7. 结果分析：对测量结果进行分析，评估机器视觉测量系统的精度和稳定性。
五、实验结果与分析1. 图像采集：实验中使用了不同曝光时间的图像，通过对比发现，曝光时间适中时，图像质量较好，噪声较少。
2. 图像处理：通过灰度化、滤波、二值化等处理，可以有效去除噪声和干扰，提高图像质量。
3. 特征提取：通过边缘检测、角点检测等算法，可以提取出物体的特征信息，为尺寸测量提供依据。
关于机器视觉实验报告
一、实验背景随着计算机技术的发展，机器视觉技术已经成为人工智能领域的一个重要分支。
机器视觉通过模拟人类视觉感知，利用计算机对图像或视频进行分析、处理和理解，从而实现对物体、场景的识别和检测。
本实验旨在通过实际操作，了解机器视觉的基本原理、技术方法和应用领域，并掌握相关软件的使用。
二、实验目的1. 理解机器视觉的基本概念和原理；2. 掌握图像采集、处理、特征提取和识别的基本方法；3. 学习并运用相关软件进行图像分析和处理；4. 了解机器视觉在各个领域的应用。
三、实验内容1. 实验一：图像采集与预处理（1）实验目的：掌握图像采集方法和预处理技术。
（2）实验步骤：1）使用摄像头采集图像；2）对采集到的图像进行灰度化、滤波、边缘检测等预处理操作；3）观察预处理效果，分析预处理对图像质量的影响。
2. 实验二：图像特征提取（1）实验目的：学习并掌握图像特征提取方法。
（2）实验步骤：1）选择合适的特征提取方法，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等；2）对预处理后的图像进行特征提取；3）观察提取到的特征，分析特征对识别效果的影响。
3. 实验三：图像识别与分类（1）实验目的：学习并掌握图像识别与分类方法。
（2）实验步骤：1）选择合适的分类器，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等；2）对提取到的特征进行分类；3）观察分类结果，分析分类器的性能。
4. 实验四：机器视觉在人脸识别中的应用（1）实验目的：了解机器视觉在人脸识别领域的应用。
（2）实验步骤：1）采集人脸图像；2）对人脸图像进行预处理、特征提取和识别；3）观察识别结果，分析人脸识别系统的性能。
四、实验结果与分析1. 实验一：图像预处理通过对图像进行灰度化、滤波和边缘检测等预处理操作，可以有效提高图像质量，减少噪声对后续处理的影响。
实验结果表明，预处理后的图像质量得到了明显改善。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告机器视觉实验报告引言机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过计算机视觉算法和图像处理技术，使计算机能够识别和理解图像。
本实验旨在探索机器视觉在不同场景下的应用，并评估其性能和准确性。
实验一：物体识别在第一个实验中，我们使用了一个经典的物体识别算法——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
我们为该网络提供了一组包含不同物体的图像样本，训练它来识别这些物体。
经过多次训练和调优后，我们得到了一个准确率达到90%以上的物体识别模型。
实验二：人脸识别人脸识别是机器视觉领域的一个重要应用。
在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的人脸识别算法。
我们收集了一组包含不同人的人脸图像，并将其用于训练模型。
经过反复的训练和验证，我们的人脸识别模型在准确率方面取得了令人满意的结果。
实验三：图像分割图像分割是指将图像划分为若干个区域的过程。
在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的图像分割算法。
我们提供了一组包含不同对象的图像样本，并训练模型来识别和分割这些对象。
通过与手动标注的结果进行比较，我们发现该算法在图像分割任务上表现出色。
实验四：运动检测运动检测是机器视觉中的一个重要任务，它可以用于安防监控、行为分析等领域。
在本实验中，我们使用了一种基于光流法的运动检测算法。
我们提供了一组包含运动和静止场景的视频样本，并训练模型来检测和跟踪运动目标。
实验结果显示，该算法在运动检测方面具有较高的准确率和鲁棒性。
实验五：场景理解场景理解是机器视觉中的一个挑战性任务，它要求计算机能够对图像进行语义分析和推理。
在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的场景理解算法。
我们提供了一组包含不同场景的图像样本，并训练模型来理解和描述这些场景。
实验结果表明，该算法在场景理解方面取得了显著的进展。
结论通过本次实验，我们深入了解了机器视觉技术的应用和发展。
从物体识别到场景理解，机器视觉在各个领域都展现出了巨大的潜力和前景。
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机器视觉实验报告目录一实验名称 (2)二试验设备 (2)三实验目的 (2)四实验内容及工作原理 (2)（一）kinect for windows (2)（二）手持式自定位三维激光扫描仪 (3)（三）柔性三坐标测量仪 (9)（四）双面结构光 (10)总结与展望 (14)参考文献 (16)《机器视觉》实验报告一、实验名称对kinect for windows、三维激光扫描仪、柔性三坐标测量仪和双面结构光等设备结构功能的认识。
二、实验设备kinect for windows、三维激光扫描仪、柔性三坐标测量仪、双面结构光。
三、实验目的让同学们对机器视觉平时所使用的仪器设备以及机器视觉在实际运用中的具体实现过程有一定的了解。
熟悉各种设备的结构功能和操作方法，以便于进行二次开发。
其次，深化同学们对机器视觉系统的认识，拓宽同学们的知识面，以便于同学们后续的学习。
四、实验内容及工作原理(一)kinect for windows1.Kinect简介Kinectfor Xbox 360，简称Kinect，是由微软开发，应用于Xbox 360 主机的周边设备。
它让玩家不需要手持或踩踏控制器，而是使用语音指令或手势来操作Xbox360 的系统界面。
它也能捕捉玩家全身上下的动作，用身体来进行游戏，带给玩家“免控制器的游戏与娱乐体验”。
2012年2月1日，微软正式发布面向Windows系统的Kinect版本“Kinect for Windows”。
2.硬件组成Kinect有三个镜头[1]，如图1-1所示。
中间的镜头是RGB 彩色摄影机，用来采集彩色图像。
左右两边镜头则分别为红外线发射器和红外线CMOS 摄影机所构成的3D结构光深度感应器，用来采集深度数据（场景中物体到摄像头的距离）。
彩色摄像头最大支持1280*960分辨率成像，红外摄像头最大支持640*480成像。
Kinect还搭配了追焦技术，底座马达会随着对焦物体移动跟着转动。
Kinect也内建阵列式麦克风，由四个麦克风同时收音，比对后消除杂音，并通过其采集声音进行语音识别和声源定位[2][3]。
图1-13.Kinect应用开发汇总1)虚拟应用Kinect试衣镜，这款基于kinect体感技术的神奇的试衣镜，让客户可以快速的试穿衣服，提高销售效率和企业形象。
2)3D建模3D摄像机，用两个KINECT实现3D摄像机的基本效果。
雕塑工具，立等可取Kinect成街头快速人像雕塑工具，利用Kinect对人体进行3D建模，然后根据人体的3D信息，连接相应的塑模设备，塑造出人体塑像。
3)机械控制用Kinect 操控遥控直升机。
Kinect Robo，使用Kinect作为机器人的头，通过kinect检测周围环境，并进行3D建模，来指导机器人的行动。
4)虚拟娱乐Kinect破解“初音”，将体感控制应用到漫画人物——初音上。
Kinect破解玩光剑，Kinect 检测玩家的动作，虚拟出光剑的影像，与之随动。
5)计算机相关应用Kinect手势操作浏览器，通过Kinect手势对浏览器进行翻页，下拉，放缩等操作。
6)虚拟实验Kinect蜡笔物理，使用Kinect手势绘图，通过体感控制所绘图形，并使之具有物理特性，比如重力，吸引力等。
此外，它还具有检测识别人的表情，利用骨架跟踪技术模仿人的动作，还可以完成物体的测距等其他功能。
(二)手持式自定位三维激光扫描仪1.三维激光扫描仪简介手持式自定位三维扫描仪的外观[4],如图2-1所示。
三维激光扫描仪其结构和组成包括：相机、LED发光灯以及触发器等，其结构组成，如图2-2所示。
图2-1三维扫描仪的外观图2-2三维扫描仪的结构2.手持式三维扫描仪功能创建物体几何表面的点云（point cloud），这些点可用来插补成物体的表面形状，越密集的点云可以创建更精确的模型（这个过程称做三维重建）。
若扫描仪能够取得表面颜色，则可进一步在重建的表面上粘贴材质贴图，亦即所谓的材质印射（texture mapping）。
在工业中主要用于逆向工程，在文物修复也起到至关重要的作用。
3.手持式三维扫描仪的优点1)高分辨率：检测每个细节并提供极高的分辨率。
2)高精度：提供无可比拟的高精度，生成精密的3D物体图像。
3)非接触式检测：非接触检测不会对物体造成损伤。
4)双扫描模式：用户可使用安装在设备顶部的按钮在正常和高分辨率扫描模式之间切换。
正常分辨率对于大型部件和动态扫描十分有用，而高分辨率专用于要求严格的复杂表面。
4.手持式三维扫描仪的缺点造价比较高，三维重建过程中会存在一定的误差，遮挡部分无法扫描出来。
5.扫描软件的介绍VXSCAN扫描软件的界面[5]，如图2-3所示。
图2-3 VXSCAN扫描软件的界面6.扫描方法1)工件准备①贴点定位反光点必须以最小20毫米随机地粘贴于工件表面。
如果表面曲率小，距离可以达到100 毫米。
这些反光点使得系统可以在空间中完成自定位。
定位点粘贴时必须离开边缘12 毫米以上。
下面，这是合适的点分布样例，如图2-4，图2-5所示。
图2-4合适的定位点布避免定位点过密避免线形排列或有规律地分布图2-5不适合的定位点分布②参考系配件插入参考系时要用到可以被VXSCAN 自支识别的参考系配件。
2)启动扫描软件/VXSCAN点击桌面上或开始菜单里的VXSCAN 图标快捷方式启动VXSCAN 应用程序。
3)调整表面设定在菜单中点击View----Surface，或点击树状图中的面节点/Surface，则出现下面的扩展面板，如图2-6所示。
图2-6 Surface 模式扩展面板4)配置传感器/Configuring the sensor配置激光强度与相机快门速度根据扫描的情况而定（工件的材质、光线、颜色、结构……），配置窗口，如图2-7所示。
图 2-7 传感器配置窗口5)调入定位点/Importing positioning targets在VXSCAN 中只可以辨识HANDYSCAN 3D 定位点，其他反光点不可用。
调入的资料必须由三个座标值阵列（X/Y/Z）组成，座标值为反光点的中心位置。
被调入的反光点会以圆状呈现，因为VXSCAN 并不能确定它们的方向。
在扫描时，它将利用这些中心来辨识模型添加为正常的面。
6)获得数据/Acquiring data点击菜单中scan-----Record Scan，或 f 点击工具栏中来开始扫描。
用一只手拿起扫描头距离被扫描物约300 毫米。
让十字激光总是照在被扫描物上，可以按下扫描头上的preview 按钮先行预览。
7)合适的扫描距离距离计量器扫描时，会在三维查看器左侧出现一个条状计量器来说明扫描头与被扫描物之间的距离，扫描头顶上的三个LED 发光点（红、绿、红）也同样是一个距离计量器，可参阅下面图2-8，图2-9。
图2-8合适距离时距离计量哭及扫描头的指示图2-9距离过远时距离计量器与扫描头的指示8)编辑扫描数据设定微面模式，删除被扫描工件的局部。
点击菜单中View----Facets 或树状图中的Facets 节点，通过点击Edit Facets 按钮来选择编辑模式。
9)保存结果利用“Save session”选项来保存整个扫描以备以后在VXSCAN 中进行编辑。
这样保存的数据最为完整，并可以被恢复和再调入进行继续扫描。
(三)柔性三坐标测量仪1.结构组成包括机械臂，球探针、支架探针末端组件位于离基座最远的那个点。
该组件可自由旋转，带有两个控制按钮（红色和绿色）以及两个圆形 LED 指示灯，可为用户提供视觉反馈[6]。
该组件用于探针和手柄附件的连接。
结构组成，如图3-1所示图3-1 柔性三坐标测量仪结构组成2.功能可以帮助生产制造企业通过现场检测、设备认证、CAD-to Part分析等即可轻松验证产品、品质，甚至可以进行逆向开发。
检验，逆向工程，CAD数模分析，以及任何需要硬侧头接触式测量的高精度检测。
此外，测量仪的探针具有自动补偿的功能，可以提高测量的精度。
3.测量的实现柔性三坐标测量仪可以以面来进行测量，也可以以线来进行测量。
首先选择测量的模式，然后开始取样点，取到的点经确认过后才输入系统，将数据进行保存，由软件导出测量的模型。
注意：测量过程中要注意测量臂的弯曲程度，测量臂有一定的工作空间范围，超过范围即报警提示，如图3-2所示。
图3-2 Edge限位警告(四)双目结构光1.结构组成双面结构光由两台摄像机和一台投影设备组成，分别负责数据的采集和格雷码的投影。
其组成[7]，如图4-1所示。
2.原理单目结构光视觉系统的大致原理：是通过三角原理（线、面求交）求解空间点的坐标。
如图4-2所示测量方法：首先，投影设备投射格雷码光束，光束打在物体上，其效果，如图4-3所示。
然后不断将光束细化，依次投射格雷码图像（如图4-4所示）、相移图像至空间场景中。
再进行数据处理分析，由结构光系统的标定结果和测量图片，求解各个像素点对应的空间坐标。
再进行后续点云的处理：a、单次测量：去除离群点、点云的网格化。
b、物体重建：依次确定各个视点位置，对不同视点下的数据进行配准和拼接。
最后得到物体模型[8]，如图4-5所示。
图4-1双目结构光测量系统结构及原理图4-2单目结构光视觉系统的大致原理图4-3投射光束到物体图4-4细化后的格雷码图像图4-5物体模型总结与展望机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科.机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制.主要应用于如工业检测、工业探伤、精密测控、自动生产线、邮政自动化、粮食选优、显微医学操作以及各种危险场合工作的机器人等 [9]。
机器视觉是一项综合技术 ,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软、硬件技术和人机接口技术等。
它是实现精确定位、精密检测、自动化生产的有效途径，同时它具有实现非接触测量、具有较宽光谱相应范围、可长时间工作等优点，因此已广泛应用于各个领域,如工业制造、医学、导航和遥感图像分析等。
虽然机器视觉技术从20世纪80年代才开始起步，但由于其突出的优点，在各种工业领域被广泛应用，特别是近几年发展十分迅速，国内外的成果也是层出不穷[10]。
随着科学技术的不断发展，机器视觉发展趋势呈现出价格持续下降，功能逐渐增多，产品小型化，集成产品增多。
机器视觉技术也将越来也融入到我们的日常生活中来，人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，例如家庭服务机器人的出现，可以很大程度上改善我们生活，还可以帮助一些残疾人实现生活的自理。