机器视觉测量技术
机器视觉第5章 尺寸测量技术
直线拟合的哈夫变换方法
直线函数：y=px+q
图像空间XY：(x, y) 参数空间PQ：(p, q)
Y (x2, y2)
(x1, y1)
O
X
Q
q=-x1p+y1
q’
q=-x2p+y2
O
p’
P
点--线对偶性：
图像空间中共线的点，对应在参
数空间中相交的线。
参数空间中相交于一点的所有直
Hough变换的基本思想：依次检查图像上的每个棋子(特定 像素)。对每个棋子，找到所有包含它的容器(直线)，并 为每个容器的计数器加1。遍历结束后，统计每个容器 所包含的棋子数量。当图像上某个直线包含的特定像素 足够多时，就可以认为直线存在。
第5章 尺寸测量技术
L4
A L1
B L8
L6
L7
L2
L3
Hough变换时，依次对像素A、B进行处理
像素A的处理结果：L1、L2、L3、L4等直线的计数器加1； 像素B的处理结果：L2、L6、L7、L8等直线的计数器加1； 最终结果：除L2外，其余直线区域的计数器值均为1。
根据图像大小设定阈值T，规定若某个直线计数器内包含 的特定像素数量>T，则认为此直线存在。
第5章 尺寸测量技术
5.5 角度测量
在工业零件视觉检测的应用中，经常需要对工件中的一些 角度进行测量。
螺母正视图中每条边相互的夹角大小及是否相等 零件底面与侧面的垂直度检测
角度检测的关键是对所测角度的两条边线的提取，然后利 用斜率计算公式得到两条线的夹角。
可采用以上介绍的方法，得出两条直线方程
第5章 尺寸测量技术
Hough算法的改进
机器视觉测量技术
（5）视觉的选择性
听而不闻视而不见。依赖先验知识而取向。
（6）视觉的整体性
对部分感知之和而产生的一种整体知觉经验
（7）视觉的恒常性
亮度恒常性：黑布、白布各自一半在阳光下，一半在阴影中，我们仍然能够判定它为黑布白布。
大小恒常性：物体在视网膜上的象随距离而变化，但我们的感觉则并不是大小的变化而是距离的变化。（感觉到远方的牛仍然比近处的狗大）
2.6照明系统设计
第三章 光学图样的测量
3.1全息技术
3.2散斑测量技术
3.3莫尔条纹测量技术
3.4微图像测量技术
第四章 标定方法的研究
4.1干涉条纹图数学形成与特征
4.2图像预处理方法
4.3条纹倍增法
4.4条纹图的旋滤波算法
第五章 立体视觉
5.1立体成像
5.2基本约束
5.3边缘匹配
5.4匹域相关性
附：教学实验
1、视觉坐标测量标定实验
2、视觉坐标测量的标定方法。
3、视觉坐标测量应用实验
4、典型零件测量方法等。
第一章绪论
1.1概述
人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。
式中Ω0是入瞳对轴上点0所张的立体角，故轴外点像平面的辐照度为
上式说明：像面照度 与光学系统的相对孔径 的平面成正比，又和视场角θ的余弦的4次方成正比；
需要特别注意的是： ，这将严重影响像面照度的均匀性。但是，对于野外景物，它并不是朗伯体，而是各向均匀发光体，则 。
1.7视觉的空间知觉
人眼能在高和宽为2D空间上形成的视象得到一个3D视觉空间。
机器视觉第5章 尺寸测量技术
F a, b i2 yi axi b
i 1 i 1
n
n
2
极值原理：
F a F b
n n n n xi yi xi yi n ③ a i 1 i 1 i 1 2 xi yi axi b 0 2 n n i 1 2 n xi xi ② n i 1 i 1 2 yi axi b 0 1 n a n ① i 1 b yi xi n i 1 n i 1
第5章 尺寸测量技术
第5章 尺寸测量技术
尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业，包括 物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等都是典型的物件 待测几何参数。 传统尺寸测量精度低、速度慢、无法满足大规模自 动化生产的需要。 基于机器视觉的尺寸测量技术属于非接触性测量， 具有检测精度高、速度快、成本低、便于安装等优点。不 但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品作出在线 实时判定和分检。
2. 依次逐行检测至扫描结束。
3. 循环取得各点的标号，根据不同的标号，将像素加到对 应的数组。 4. 计算各个连通区域的面积及个数等。
第5章 尺寸测量技术
Hough算法的改进
基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法
首先通过边缘检测获得图像边缘，对边缘像素进行分 块处理，利用PCA得到所有掩膜范围内的主元方向，将 获得的局部方向信息映射到参数空间，侧重利用其统计 规律来模糊约束 Hough变换极角范围，达到减少运算量 和存储累计矩阵的目的。
直线间距离测量 线段长度测量
第5章 尺寸测量技术
5.1.1 距离测量
基本步骤：
1)对定位距离的两条直线进行识别和拟合。(关键步骤) 2)得到直线方程后，根据数学方法计算两线间的距离。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
基于机器视觉的尺寸测量应用综述随着科学技术的发展，机器视觉技术也在不断地向前发展，同时得到了广泛的应用。
在工业生产中，尺寸测量一直是一个重要的环节，而基于机器视觉的尺寸测量应用正是针对这一需求而发展起来的。
本文将对基于机器视觉的尺寸测量应用进行综述，介绍其原理、技术特点以及应用情况。
一、基于机器视觉的尺寸测量原理基于机器视觉的尺寸测量是利用相机和图像处理技术来进行尺寸测量的一种方法。
其原理是通过摄像头采集被测物体的图像，然后通过图像处理算法来提取出物体的边缘、角点等特征，最终计算出物体的尺寸。
在这一过程中，需要考虑到相机的畸变、光照等因素对图像质量的影响，同时需要对图像进行校正和增强处理，以提高尺寸测量的精度和稳定性。
1. 高精度：基于机器视觉的尺寸测量可以实现高精度的测量，可以满足很多高精度测量的需求。
2. 非接触：与传统的尺寸测量方法相比，基于机器视觉的尺寸测量不需要接触被测物体，可以避免由于接触导致的误差。
4. 适用范围广：基于机器视觉的尺寸测量可以适用于不同形状、大小的物体，具有很强的通用性。
5. 灵活性强：基于机器视觉的尺寸测量可以对测量方法进行灵活的调整，适应不同的测量需求。
1. 工业制造领域：基于机器视觉的尺寸测量在工业制造领域得到了广泛的应用，可以用于对产品尺寸、形状的检测和测量，提高了生产线的自动化程度和产品质量。
2. 医疗领域：在医疗领域，基于机器视觉的尺寸测量可以用于医学影像的分析和测量，可以对各种病变进行定量的分析和评估。
3. 城市管理：在城市管理领域，基于机器视觉的尺寸测量可以用于交通监控、道路施工等方面，帮助管理部门进行城市规划和管理。
基于机器视觉的尺寸测量应用在各个领域都有着广泛的应用前景，其高精度、非接触、高效性、适用范围广和灵活性强等特点，使得其在工业制造、医疗、城市管理和农业等领域发挥了重要的作用。
随着科学技术的不断发展，相信基于机器视觉的尺寸测量应用将会得到更多的技术突破和应用创新。
基于机器视觉的尺寸测量方法
基于机器视觉的尺寸测量方法
机器视觉是一种通过摄像机、图像处理软件、计算机和人工智能技术来模拟人类视觉的技术。
在制造业中，机器视觉已经被广泛应用于尺寸测量，其高精度和高效率的特点使其成为自动化生产线上重要的测量手段。
基于机器视觉的尺寸测量方法是通过摄像机获取待测物体的影像，通过图像处理软件提取物体的轮廓或特征点，然后利用数学模型计算物体的尺寸。
这种方法不仅可以测量平面物体的尺寸，还可以对三维物体的长度、宽度、高度等尺寸参数进行测量。
在实际应用中，基于机器视觉的尺寸测量方法需要考虑以下几个方面：
1. 图像质量：图像质量直接影响测量精度，因此需要保证摄像机的分辨率、对比度、光线等条件都符合要求。
2. 物体表面的特征：在进行尺寸测量之前，需要对物体表面进行特征提取。
对于平面物体，可以直接提取物体的轮廓；对于三维物体，需要先通过立体匹配算法建立物体的三维模型，然后提取其特征点。
3. 计算模型：测量结果的精度和稳定性与计算模型密切相关。
因此需要根据实际应用场景选择适当的计算模型，并进行模型的优化和验证。
4. 测量环境：测量环境对测量精度也有一定的影响。
需要保证测量环境的稳定性和灰度均匀性，避免光照不均或者物体本身存在遮
挡等情况。
基于机器视觉的尺寸测量方法已经被广泛应用于汽车、航空、电子、医疗等领域。
随着机器视觉技术的不断发展和完善，基于机器视觉的尺寸测量方法将会更加精准和高效。
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距是利用图像处理和计算机视觉技术来实现测量目标物体与相机之间的距离。
其原理和方法可以分为以下几种：
1. 三角测距原理：利用视差（相邻图像上同一物体的位置差异）来计算物体的距离。
通过相机的双目或多目成像系统获取多个视角的图像，从而得到图像中目标物体的视差信息，通过视差与相机的基线长度之间的关系，可以计算出距离。
2. 结构光测距原理：结构光测距是利用投射特定结构的光斑模式，通过相机观测光斑的形变来计算物体距离的一种方法。
常见的结构光测距方法有二维结构光和三维结构光。
通过对物体投射结构光，然后用相机观测结构光形变的方式，计算出物体的距离。
3. 时间-of-flight（TOF）原理：TOF测距是利用物体反射光的时间延迟来计算物体的距离。
该方法通过在相机上安装一个发射器和一个接收器，发射器发射红外激光脉冲，接收器接收到反射回来的激光脉冲。
通过测量激光脉冲的时间延迟，可以计算出物体的距离。
4. 激光三角法原理：激光测距是利用激光束在空气中传播速度恒定的特性，通过测量激光束的反射时间或相位差来计算物体的距离。
该方法通过向物体发射一个脉冲激光束，然后用相机或接收器接收反射回来的激光束，通过测量激光束的时间或相位差，可以计算出物体的距离。
综上所述，机器视觉测距的原理和方法多样化，可以根据具体应用需求选择合适的测距方法。
基于机器视觉的机械检测与测量技术
基于机器视觉的机械检测与测量技术近年来，随着科技的不断进步，基于机器视觉的机械检测与测量技术在制造业中得到了广泛应用。
在传统的机械检测与测量中，往往需要人工参与，既费时又费力，且容易产生误差。
而通过引入机器视觉技术，可以实现自动化的检测与测量，大大提高了效率和准确性。
机器视觉是一种利用计算机和摄像机等设备对图像进行处理和分析的技术。
它通过模拟人类视觉系统的方式，识别和理解图像中的信息，并根据预设的算法进行相应的处理。
在机械检测与测量中，通过机器视觉技术可以实现对零件尺寸、形状、缺陷等进行快速而准确的检测与测量。
首先，机器视觉可以应用于零件尺寸的检测与测量。
传统的尺寸检测需要人工使用卡尺等工具进行，不仅浪费人力资源，而且容易产生误差。
而利用机器视觉技术，可以通过摄像机对零件进行拍摄，并将图像传输到计算机进行处理和分析，从而得到尺寸的数据。
通过与预设的标准进行对比，可以快速准确地确定零件是否合格。
其次，基于机器视觉的技术可以用于形状的检测与测量。
在制造过程中，零件的形状是否符合设计要求是十分重要的。
传统的方法往往需要仪器测量或者人工判断，耗时耗力且容易受主观因素影响。
而利用机器视觉技术，可以通过对零件图像的处理和分析，提取出形状的特征，并与预设的形状进行对比。
这种方法不仅准确性高，而且效率也得到了极大提高。
此外，机器视觉在检测零件缺陷方面也有广泛的应用。
在制造过程中，零件的缺陷会严重影响产品的质量和使用寿命。
传统的人工检测往往需要经验丰富的检验员进行，既费时又容易出错。
借助机器视觉技术，可以通过对零件图像的分析，快速准确地检测出潜在的缺陷，并及时采取相应的措施。
特别是对于微小缺陷的检测，机器视觉技术更是具有独特的优势。
然而，基于机器视觉的机械检测与测量技术也存在一些挑战和局限性。
首先，对于材料特性或者光照条件的变化比较敏感，可能会引起误判。
其次，复杂的零件形状和结构可能会导致识别和测量的困难。
此外，机器视觉的算法和模型的建立也需要一定的时间和精力投入。
3D机器视觉技术测量原理有哪些
3D机器视觉技术测量原理有哪些3D机器视觉技术是一种通过摄像机、传感器和计算机算法来获取并分析三维物体形状和结构信息的技术。
它在工业自动化、计算机辅助设计、医疗领域等各个领域都具有广泛的应用。
以下是几种常见的3D机器视觉技术测量原理。
1. 立体视觉（Stereo Vision）立体视觉是最常见也是最直观的一种3D测量技术。
它通过两个或多个摄像机同时拍摄同一场景的不同角度图像，然后通过计算机算法对图像进行处理，推算出物体的深度信息。
这种方法适用于静态场景，可以测量物体的尺寸、形状和位置等。
2. 相位测量（Phase Measurement）相位测量是一种基于物体表面的纹理或结构的光学变化来获取物体三维形状的方法。
它通过光源照射物体，使用相机记录物体表面的相位变化，然后根据相位变化来推算物体的高度信息。
这种方法精度较高，通常用于测量物体表面的细节特征，比如凹凸不平的物体表面。
3. 结构光投影（Structured Light Projection）结构光投影是一种利用投影仪投射特定的光纹或光斑到物体表面上，通过相机记录被投射光纹或光斑的畸变情况，进而推算物体的三维形状的方法。
这种方法常见的有线条结构光和格雷代码结构光。
它适用于不同尺寸和形状的物体，测量速度较快且精度较高。
4. 飞行时间法（Time-of-Flight）飞行时间法是一种通过计算光线从光源到物体表面再反射回相机所需的时间来推算物体的距离的方法。
它通过发送一个短脉冲光束，记录光束与物体表面的相互作用时间，然后根据光的速度推算出物体的距离。
这种方法在测量远距离和大尺寸物体上具有优势，但由于光传播速度受环境和表面材料的影响，精度相对较低。
以上是几种常见的3D机器视觉技术测量原理。
根据不同的应用需求和实际场景，可以选择合适的测量原理来获取物体的三维形状和结构信息。
机器视觉技术在工程测量中的应用研究
机器视觉技术在工程测量中的应用研究随着科技的不断进步，机器视觉技术在各个领域得到广泛应用，其中工程测量领域更是受到了极大的推广和应用。
本文将介绍机器视觉技术在工程测量中的应用研究，包括机器视觉技术的基本原理、应用场景和技术特点，以及与传统测量技术的比较等方面的内容。
一、机器视觉技术的基本原理机器视觉技术是一种基于数字图像处理的技术，通过计算机视觉的技术手段来实现对特定场景下的对象进行识别、检测、跟踪和分类等操作。
机器视觉技术主要包含以下几个步骤：1.图像采集：通过相机或其他设备采集出特定场景下的图像。
2.图像预处理：对采集到的图像进行去噪、滤波、增强、变换等操作，以便于后续的特征提取和分析。
3.特征提取：通过计算机视觉算法，对图像中的特征点、轮廓线或其他固定特征进行识别和提取，以确定图像中的物体。
4.特征匹配：将所提取的特征与预设的模型进行比对，以实现对物体的定位和识别。
5.物体测量：通过所获得的图像信息和特征点数据，进行距离、面积、体积等参数的测量，从而实现对物体的精确定位和测量。
二、机器视觉技术的应用场景机器视觉技术在工程测量中得到了广泛的应用，特别是在制造和建筑等领域中，机器视觉技术可以替代繁琐和危险的传统测量方法。
具体应用场景包括：1.机器人制造：通过对机器人进行视觉测量，可以实现对机器人的实时监测和调整，以提高机器人的工作效率和精度。
2.工件加工和检测：通过对工件表面的图像进行测量，可以实现对工件的尺寸、形状、位置等参数的测量和检测。
3.道路建设和维护：通过对道路表面的图像进行测量，可以实现对道路的几何参数、坡度等进行测量和分析，以促进道路建设和维护的工作。
4.建筑工程：通过对建筑物表面的图像进行测量，可以实现对建筑物的结构、尺寸、破损情况等进行测量和分析，以保证建筑物的安全性和美观性。
三、机器视觉技术的技术特点相比于传统的测量方法，机器视觉技术具有以下几个显著的技术特点：1.非接触式测量：相比于传统测量方法中的接触式测量，机器视觉技术可以实现非接触式测量，从而提高测量的效率和精度。
机器视觉测量技术图像采集(共35张PPT)
彩色CCD 1、单管CCD彩色摄像机
机器视觉测术
分光棱镜 >>三色 >>3CCD接收 >> RGB信号
④按扫描方式：有面扫描和线扫描方式.
面扫描又分为逐行扫描和隔行扫描。
⑤按同步方式：内同步,外同步功能相机.
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术
CCD相机主要功能调节
1.同步方式选择：内同步 外同步〔外触发信号〕 电源同步〔电源完成垂直同步〕
2.自动增益控制： CCD信号的视频放大器，对不同照度 而随之改变增益，可使相机在较大的光照范围内进行 工作。
用于外表光滑的曲面检测
3、透射型
机器视觉测量技术
高明亮度 导光
4、同轴型
• 均匀照明反光外表
机器视觉测量技术
能。
MMC卡,SD卡,随机附带32M SD卡
电荷耦合器件 CCD
─在一幅图像上，在水平方向能够分辨出的黑白条数.
相干信号，光亮度高。
2、照明系统与工作间距：镜头到工作距离 >>照明系统到工作间距 >>光源到工作距离
断骨增高
兰花指
相对灵敏度用能使输出发生一级变化所需光子数表示。
4.电子快门：CCD仅输出快门开启时的光电荷信号，其 余时间那么被泄放。最短电子快门为1/1000 S.
4.阴影〔不均匀度〕：输入物理信号为常数而输出的数字形式不 为常数的现象。
5.象素形状：一般为正方形，但 也有其它形状。
6.频谱灵敏度：对不同频率辐 射的相对灵敏度。
机械制造行业的机器视觉检测技术
机械制造行业的机器视觉检测技术机器视觉检测技术是指利用计算机科学和人工智能等相关技术，以摄像机等图像采集设备作为输入，对图像信息进行处理、分析和判断，实现对目标物体的检测、识别和测量等任务的技术手段。
在机械制造行业中，机器视觉检测技术被广泛应用于产品质量检验、自动化生产等领域，为企业提供了高效、准确、可靠的质量控制手段。
下文将就机械制造行业中机器视觉检测技术的应用和发展进行探讨。
一、机器视觉检测技术在机械制造行业的应用1. 产品质量检测在机械制造行业中，产品质量一直是企业关注的焦点。
传统的质量检测方法通常需要依靠人眼进行视觉判断，容易受到主观因素的影响，而且工作效率低下。
而机器视觉检测技术能够通过对图像信息的处理和分析，准确地检测产品的尺寸、形状、表面缺陷等质量指标，大大提高了质量检测的准确性和效率。
2. 自动化生产随着机器视觉检测技术的不断发展，越来越多的机械制造企业开始将其应用于自动化生产线。
通过在生产过程中加入机器视觉检测系统，可以实现对产品的自动检测和分类，提高生产线的自动化程度和生产效率。
3. 制造工艺优化机器视觉检测技术还可以应用于机械制造行业的制造工艺优化。
通过对工件的图像信息进行分析和处理，可以及时发现和纠正制造过程中的问题，提高工艺的稳定性和可靠性。
4. 环境监测机器视觉检测技术还可以应用于机械制造行业的环境监测。
例如，通过对工厂内部环境的图像信息进行分析和处理，可以实现对温度、湿度、空气质量等环境参数的实时监测和控制，为企业提供一个良好的生产环境。
二、机器视觉检测技术在机械制造行业的发展趋势1. 精度和速度的提升随着科学技术的进步和计算机性能的提升，机器视觉检测技术的精度和速度将得到进一步的提升。
未来的机器视觉检测系统将能够更加准确地检测和测量目标物体的各项参数，同时实现更快的处理速度。
2. 智能化的发展机器视觉检测技术将会向着更智能化的方向发展。
随着人工智能技术的应用，机器视觉检测系统可以学习和识别更多的图像特征，并根据不同的需求进行自主的决策和判断，提高系统的自主性和智能化水平。
机器视觉在检测与测量中的应用研究
机器视觉在检测与测量中的应用研究随着科技的不断进步，机器视觉技术在各个领域中得到了广泛的应用。
其中，在检测与测量领域，机器视觉技术可以提供高效、准确、自动化的解决方案，取代传统的人工检测方法。
本文将对机器视觉在检测与测量中的应用进行研究。
一、机器视觉技术简介机器视觉是一种利用计算机和摄像机对图像进行识别、检测和测量的技术。
它可以模拟和实现人类的视觉系统，通过使用计算机算法来处理和解读图像数据，从而实现各种应用。
机器视觉具有高速处理、高精度测量、自动化和可靠性等优点，成为工业生产中不可或缺的一部分。
二、机器视觉在检测与测量中的应用1. 产品质量检测在制造业中，产品质量的控制对于企业的竞争力非常重要。
机器视觉技术可以应用于产品表面缺陷检测、产品尺寸测量以及物料检测等方面。
通过自动化的图像处理算法，机器视觉系统可以快速准确地检测出产品的缺陷，并实现自动分类和筛选，提高产品质量和生产效率。
2. 精度测量在制造业的生产过程中，对于零件尺寸的精确测量是必不可少的。
传统的测量方法需要人工操作，存在误差和不稳定性。
而机器视觉技术可以通过高精度的图像处理算法，实现对物体尺寸的自动测量，减少测量误差，提高生产效率。
3. 无损检测无损检测是指在不破坏被检测物体的情况下，通过观察物体内部和表面的缺陷和变化，来判断物体的质量和完整性。
机器视觉技术可以应用于无损检测领域，例如X射线检测、红外热成像检测等。
通过图像处理算法，机器视觉系统可以快速准确地识别缺陷，并提供相应的判别结果。
4. 自动导航在自动驾驶、机器人和无人机等领域中，机器视觉技术可以应用于自动导航系统中。
通过摄像机捕捉道路或环境的图像，机器视觉系统可以对道路、障碍物和标志等进行实时识别和分析，从而实现自动导航和避障功能。
5. 医学检测与诊断机器视觉技术在医学领域中也有着广泛的应用。
比如，通过分析医学图像，如X光片、磁共振图像等，机器视觉系统可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
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。
基于机器视觉的高精度测量技术研究
基于机器视觉的高精度测量技术研究随着现代科技的不断发展，机器视觉的应用范围也越来越广泛。
其中，基于机器视觉的高精度测量技术是较为热门的一个领域。
本文将对这一领域进行探讨，从原理、应用以及未来发展等方面来介绍机器视觉在高精度测量方面的应用。
一、基本原理基于机器视觉的高精度测量技术是通过图像处理技术实现的。
在这个过程中，需要摄像头采集被测物体的图像后，通过对图像数据进行分析，提取出各种几何信息，如位置、边缘、线段、角度等。
然后，再通过数学模型进行计算，得到被测物体的精度信息。
由于机器视觉涉及到多个学科的知识，包括图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习等，因此其测量精度往往比传统的测量方法要高。
二、应用领域基于机器视觉的高精度测量技术在很多领域都有着广泛的应用。
以下是其中一些常见的应用领域：1、工业制造领域。
机器视觉技术可以用于机器人的智能控制，实现自动化生产流程。
同时，在装配、质量检测、测量等方面也可以发挥很大的作用，提高产品质量和准确度。
2、医疗健康领域。
机器视觉在医学影像分析、疾病诊断等方面应用广泛。
例如，可以利用机器视觉技术对医学图像进行分析，帮助医生准确地识别疾病。
3、文化遗产保护领域。
机器视觉可以用于文物的修复和保护。
通过对文物进行扫描，可以将其数字化，并进行三维建模，这有助于对文物进行精细的修复和保护。
三、未来发展随着机器视觉技术的不断发展，其在高精度测量方面的应用也将不断扩展。
以下是一些未来的发展趋势：1、技术智能化。
当前，机器视觉在某些领域已经可以取代人工进行测量。
而未来，随着更多的机器学习和人工智能技术的应用，机器视觉将变得更加智能化，能够实现更加复杂的测量任务。
2、应用范围广泛化。
未来，机器视觉将在更多的领域得到应用，如智能家居、无人驾驶、智能城市等。
这些应用将促进机器视觉技术的发展和应用。
3、云端应用。
目前，机器视觉在大多数情况下都是通过本地计算机进行处理的。
而未来，随着云计算技术的发展，机器视觉可以通过云端进行处理，并将结果储存在云端。
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。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
基于机器视觉的尺寸测量应用综述近年来，随着机器视觉技术的发展，尺寸测量应用在工业生产、质检和物流等领域得到了广泛应用。
基于机器视觉的尺寸测量应用可以实现对物体的自动化测量，大大提高了测量的精度和效率。
本文将对基于机器视觉的尺寸测量应用进行综述，包括测量原理、技术方法以及应用案例等方面的内容。
一、测量原理基于机器视觉的尺寸测量应用的原理是通过摄像机和图像处理算法来测量物体的尺寸。
具体而言，测量过程包括以下几个步骤：1.图像采集：通过摄像机对待测物体进行拍摄，获取物体的图像。
2.图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测等，以便后续的尺寸测量算法能够对图像进行准确的分析。
3.特征提取：根据待测物体的特征，使用图像处理算法提取物体的特征点或轮廓线。
4.特征匹配：将提取到的特征点或轮廓线与预设的模板进行匹配，从而确定物体在图像中的位置和姿态。
5.尺寸计算：根据物体在图像中的位置和姿态，结合摄像机的参数以及相机和物体之间的距离关系，计算出物体的实际尺寸。
二、技术方法1.基于轮廓线分析的尺寸测量：通过对物体的轮廓线进行分析和测量，确定物体的尺寸。
该方法适用于物体形状规则的测量，但对于复杂形状的物体，精度可能会有所降低。
3.基于相位测量的尺寸测量：通过对物体的光学形貌进行相位测量，可以实现高精度的尺寸测量。
该方法适用于要求较高精度的尺寸测量，但设备成本和测量时间较高。
三、应用案例基于机器视觉的尺寸测量应用在许多领域都有广泛应用，以下是一些典型的应用案例：1.工业生产：在制造业中，尺寸测量应用可用于产品的质检和工艺控制。
对汽车零部件的尺寸进行测量，以确保产品的质量和一致性。
2.电子元器件：在电子制造业中，尺寸测量应用可用于半导体芯片和电子元器件的尺寸测量，以确保产品的准确性和可靠性。
3.物流仓储：在物流仓储领域，尺寸测量应用可用于对货物的尺寸进行测量，以便进行物流配送和货物管理。
4.医疗领域：在医疗领域，尺寸测量应用可用于对人体器官和病灶的尺寸进行测量，以辅助医学诊断和手术规划。
2024 机器视觉 标定与测量
2024 机器视觉标定与测量2024年的机器视觉标定与测量方面的最新进展，将在以下内容中进行阐述。
机器视觉标定与测量是指通过计算机视觉技术对图像或视频进行处理和分析，以实现定位、计量、检测、识别等目标的过程。
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，机器视觉标定与测量在各个领域都得到了广泛应用，并取得了许多重要的研究成果和工程实践结果。
首先，针对相机标定方面的问题，研究者们提出了一种基于深度学习的相机标定方法。
这种方法通过训练一个深度神经网络模型，可以自动从输入的图像中学习相机的内外参数，并且在标定过程中能够实时地校准相机的参数，从而提高了标定的精度和效率。
其次，为了解决三维空间中物体的测量问题，研究者们提出了一种基于结构光的三维形状测量方法。
通过将结构光投射到被测物体上，利用相机对物体表面反射的结构光进行拍摄和分析，可以恢复出物体的三维形状信息。
这种方法可以广泛应用于工业制造、医学影像等领域，具有高精度和非接触测量的特点。
此外，为了提高机器视觉标定与测量的准确性和鲁棒性，研究者们还提出了一种基于多模态数据融合的方法。
通过融合多种不同模态的数据，如颜色、纹理、深度等信息，可以更准确地进行标定和测量，同时还可以提高系统的鲁棒性，使其在复杂环境下也能够正常工作。
综上所述，2024年的机器视觉标定与测量方面将会取得更多的突破和进展。
通过基于深度学习的相机标定方法、基于结构光的三维形状测量方法以及基于多模态数据融合的方法，机器视觉系统的标定和测量能力将大大提升，为各个领域的应用提供更精确、高效的支持。
另外，2024年还有一些新的研究方向和技术趋势在机器视觉标定与测量领域正在兴起。
其中之一是深度学习在标定和测量方面的应用。
深度学习已经在图像处理和计算机视觉领域取得了巨大的成功，通过训练大规模的神经网络模型，可以实现对图像和视频中物体的自动标定和测量。
这种方法不仅能够提供更高精度的结果，还能够在复杂的场景和变化的环境下具备更强的鲁棒性。
机器视觉辅助测量技术研究
机器视觉辅助测量技术研究一、引言随着工业自动化和数字化程度的不断提升，机器视觉技术的应用越来越广泛。
在制造业中，机器视觉辅助测量技术是一项非常重要的技术。
本文将从机器视觉辅助测量技术的基本原理、系统构成以及应用案例等方面进行探讨。
二、机器视觉辅助测量技术的基本原理机器视觉辅助测量技术是指利用计算机视觉技术，通过对被测对象的成像数据进行数字化分析和处理，获得对所测量目标尺寸、形状、位置和姿态等方面的精确测量结果的一种技术。
其基本原理是：通过摄像机和光源采集被测物体的影像，然后通过图像处理、特征匹配、三角重建等计算机视觉技术进行数学计算和分析，以获得测量结果。
其中，关键技术包括相机标定、图像处理和特征点匹配等。
三、机器视觉辅助测量技术的系统构成机器视觉辅助测量系统主要由硬件和软件两大部分组成。
硬件主要包括像机、光源、光栅、计算机等设备。
软件主要包括图像处理软件、算法实现软件和用户界面软件。
具体来说，机器视觉辅助测量系统由以下几个部分组成：1.图像采集：采集被测目标的影像。
2.图像处理：对被测目标的影像进行处理和分析，包括图像预处理，如去噪、增强、滤波等；特征提取，如边缘提取、角点提取等；目标检测和识别等。
3.数学建模：将分析和处理后的图像数据转化为数学模型，以便进行测量和分析。
4.计算和分析：通过图像处理和数学建模，获得被测目标的尺寸、形状、位置、姿态等信息。
5.输出结果：将测量结果输出到显示器、打印机或计算机等设备中。
四、机器视觉辅助测量技术的应用案例机器视觉辅助测量技术在制造业中的应用非常广泛。
下面介绍几个实际应用案例：1.机械加工业：在精密加工中，机器视觉技术可以实现自动测量和自动校正，提高产品的精度和稳定性。
例如，在机床上加装视觉传感器进行平面度、垂直度和直线度等精度测量。
2.汽车制造业：机器视觉技术在汽车工业中的应用非常广泛。
例如，在汽车车身的生产过程中，可以利用机器视觉技术对涂装层厚度、涂覆区域和涂层成分等进行测量和分析，以保证汽车外观质量。
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机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学2007.3目录第一章绪论1.1 概述1.2 机器视觉的研究内容1.3 机器视觉的应用1.4 人类视觉简介1.5 颜色和知觉1.6 光度学1.7 视觉的空间知觉1.8 几何基础第二章图像的采集和量化2.1 采集装置的性能指标2.2 电荷藕合摄像器件2.3 CCD 相机类2.4 彩色数码相机2.5 常用的图像文件格式2.6 照明系统设计第三章光学图样的测量3.1 全息技术3.2 散斑测量技术3.3 莫尔条纹测量技术3.4 微图像测量技术第四章标定方法的研究4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法4.3 条纹倍增法4.4 条纹图的旋滤波算法第五章立体视觉5.1 立体成像25.2 基本约束5.3 边缘匹配5.4 匹域相关性5.5 从 x 恢复形状的方法5.6 测距成像第六章标定6.1 传统标定6.2 Tsais 万能摄像机标定法6.3 Weng ’ s 标定法6.4 几何映射变换6.5 重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件(多媒体介绍第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计9.2 图像传感器设计9.3 图像处理分析9.4 图像识别分析附:教学实验1、视觉坐标测量标定实验2、视觉坐标测量的标定方法。
3、视觉坐标测量应用实验4、典型零件测量方法等。
3第一章绪论1.1 概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。
智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。
智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。
人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。
机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。
机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。
1.2 机器视觉的研究内容1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等数字化设备2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。
3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。
系统标定4 高层视觉:在以物体为中心的坐标系中,恢复物体的完整三维图,识别三维物体,并确定物体的位置和方向。
5 体系结构:根据系统模型(非具体的事例来研究系统的结构。
(某时期的建筑风格—据此风格设计的具体建筑1.3 机器视觉的应用工业检测—文件处理,毫微米技术—多媒体数据库。
许多人类视觉无法感知的场合,精确定量感知,危险场景,不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。
1 零件识别与定位4生产线机器人足球赛2 产品检验外形、表面、装配位置、超声探测内部裂纹和气孔3 移动机器人双目识别恢复场景。
无人驾驶汽车4 遥感图像分析航空摄影、气象卫星、资源卫星航空摄影:利用普通摄影机航拍。
制图、制导用气象卫星:红外成像、气象云图海洋资源:合成孔径雷达,获取海辰形象。
找矿农作物调查,自然灾害测报,生态环境检测。
5 医学图像分析X 射线、 CT (Computer Tomography 、核磁共振 MRI (magnetic resonance imaging ,超声成像。
作用:(1图像增强、标记、染色(2专家系统,自动研制6 安全鉴别、监视跟踪车辆识别、车牌号识别人脸、眼底、指纹、表情7 其他体育运动分析:游泳5制衣(人体扫描影视制作1.4 人类视觉简介1 人眼所能看到的光谱范围,只是电磁波辐射范围的很小的一部分,为 380nm -780nm ,可见光谱2 人眼的构造角膜占表面的 1/6具有屈光作用晶状体、玻璃体等都有屈光作用视网膜:杆状细胞(暗3 视觉信息处理(1 亮度 (2 形状(3运动(4颜色(5深度感(6通道(7并行人眼对运动物体特别敏感锥状细胞有三种,分别对 430、 540、 570,敏感,构成了三基色原理的基础。
深度感因视差而产生视觉过程:(1视觉的时间特性视觉在时间上有累积效应对一般的物体进行观察时,接收光的总能量E 与物体可见面积、表面宽度 L 和时间距 (观察时间长度 T 成正比。
另外:人对光的感觉有潜伏期,多次闪光会导致闪烁的知觉。
降龙十八章(2视觉的空间特性小而弱的光点单独呈现时可能看不见, 但当多个连在一起作为一个大的光点时同时呈现时便能看见了。
视觉度表示人所能看到景物细节的准确性。
认知觉察定位觉察:检测在视野中的某个给定物体是否存在定位:对两物体相对位置精确辨别的能力解像:对一视觉形状各组成部分之间距离的辨别能力认知:综合的能力和方法,包括明度识别,一定的解像力和定位能力。
(3形状知觉:轮廓、图形、背景轮廓:轮廓把物体与视野中的其它部分区分开来,轮廓不等于形状。
轮廓只是边界,是局部概念,而形状则是全体概念。
主观轮廓:主观轮廓产生的必要条件是有些不完整的因素出现将它完整起来就有一种把它变成简单和稳定正规图案的倾向。
(4视觉的相对性视觉感知的结果不仅仅取决于刺激本身,还与经验对比有关系。
(早晨、中午的太阳哪个更近前景与背景:前景:视觉关心的主体。
背景则是与前景相关联的其它刺激视觉知觉的对比:(1前景和背景可相互置换 (2前景受背景的影响(5视觉的选择性听而不闻视而不见。
依赖先验知识而取向。
(6视觉的整体性对部分感知之和而产生的一种整体知觉经验 (7视觉的恒常性亮度恒常性:黑布、白布各自一半在阳光下,一半在阴影中,我们仍然能够判定它为黑布白布。
大小恒常性:物体在视网膜上的象随距离而变化,但我们的感觉则并不是大小的变化而是距离的变化。
(感觉到远方的牛仍然比近处的狗大形状恒常性:直线投影为一点,通过经验加以矫正颜色恒常性:在相当宽的光明变化条件中,能够感受到颜色的恒常。
(8视觉的组织性相似性接近性封闭性封闭轮廓更容易够成图形。
连续性按列按行三列点列一条直线和曲线的多次交汇,心理上倾向于连续。
(9错视现象高度(10眼球微动现象1.5 颜色和知觉牛顿用三棱镜研究白光的折射,就此便发现白光可被分解成一系列从紫到红的连续光谱。
从而证明白光是由不同颜色的光线相混合而形成的, 而这些光实际上是不同频率的电磁波。
(1无颜色白灰黑黑白系列颜色(2有颜色除黑白系列之外的各种颜色色觉的产生: 光源的光反射或透射视网膜人脑解释物体均匀的反射各种光白色物体只反射某种或某几种颜色彩色CIE 国际明度委员会R :700nm (570G :546.1nm (540 光的三基色B :435.8nm (430 二基色叠加形成三补色颜料的三基色正是光的三补色。
人眼的锥状细胞有三种,分别对 430, 540, 570光谱敏感。
设三种刺激量分别为:X 、 Y 、 Z 则:Z Y Z Yy ++= , Z Y X X x ++=, Z Y X Zz ++=为刺激量的比例系数,称为色系数。
可见:x+y+z=1CIE1931色度图○ 1 三色比例系数 x 、 y 、 z 均大于零。
○ 2 Y的数值正好是彩色光亮度。
○ 3 x=y=z 表示标准白光。
这样:Hering 方格错觉⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R 5943. 50565. 000601. 05907. 40. 11302. 17517. 17689. 2 Z ( Y ( X (○ 1 每一点对应一种颜色。
○ 2 色度图边界上二点代表纯颜色。
○ 3 连接两端点直线上的点可由二端点颜色合成。
3端点三角形内的颜色可由三端点颜色合成。
3基色不能组合出所有的颜色。
补色律:两个以适当比例混合能得到白色或灰色的颜色,互称为补色。
中间色律:两个非补色混合,便产生一个新的中间色或混合色,色调的混合比例确定。
代替律:如颜色X+Y>>B , A+B>>C 则有 A +X +Y >>C颜色模型① RGB 模型 (面向显示器、打印机等硬设备规划为单位正方体则所有 RGB 的值在 [0, 1]R = 700 nmG =546.1 nmB =435.8 nm根据不同需要提出了:RGB 、 CMY 、 XYZ 、YIQ 、 HSV (HIS标准白色的 RGB 光通量r φ、G φ、B φ为:r φ:G φ: B φ = 1:4.5907:0.0601这样把光通量为 1Lm 的红色, 4.5079流明的绿光, 0.0601流明的蓝光作为三基色的单位基色量。
这样某彩色光通量(C = R(R +G(G +B(B(C 表示光的明亮程度,其色度只取决于 R 、 G 、 B 之间的比例关系。
∴合B G R R r ++= , B G R G g ++= , BG R B b ++= r 、 g 、 b 为色度坐标, r + g + b = 1② CMY各种光也都可以用 CMY 三基色混合而成。
RGB, 由黑白,增色过程。
CMY ,由白黑,减色过程。
(绘图,打印机颜料。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Y M C 111 ④ YIQ 保证彩色电视和黑白电视的兼容。
NTSC(国际电视系统协会。
Y 对应于 XYZ 中的 Y ,为亮度信息。
选择三色的基色量为 R=0.299, G=0.587, B=0.114∴ Y=0.299R+0.587G+0.114B规定:I =0.74(R -Y -0.27(B -YQ=0.48(R -Y + 0.41(B -Y综合有:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Q I Y 312. 0523. 0211. 0322. 0274. 0596. 0114. 0587. 0299. 0 这里 RGB 为 NTSC 制式 RGB⑤ HIS 模型H :色调。
混合光谱中的主要波长。
S : 饱和度。
一定色调的纯度。
纯光谱色是完全饱和,加入反光饱和度逐渐减小。
I : 密度、亮度(与反射率成正比RGB 到 HIS 转换(31B G R I ++= ], , [min(31B G R BG R S ++-= (( (22B G G R G R BR G R H --+--+-=HIS 转到 RGB]1, 0[, ∈I S ]1, 0[, , ∈B G R1(S I B -=∈H [0, 120°]I R =[60cos(cos 1H H S -+ ] (3R B I G +-=发光强度定义:光源 1210540⨯Z H 的单色光,在指定方向辐射强度为 W1.6 光度学光度学:研究光的强弱的学科。