基于机器视觉的测控技术87页PPT
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视觉测量第一章课件
围。
图像采集卡
图像采集卡是连接视觉传感器和计算机的桥梁，负责将传感器捕获的图像数据传输 到计算机中。
图像采集卡具有高传输速率和低延迟等特点，能够保证图像数据的实时性和准确性。
图像采集卡还具有图像预处理功能，可以对图像进行噪声抑制、对比度增强等操作， 提高图像质量。
计算机
计算机是视觉测量系统的数据处理中 心，负责存储、处理和分析图像数据。
视觉测量的应用领域
工业检测
医学影像分析
在制造业中，视觉测量广泛应用于产品检 测、质量控制和生产自动化等方面，如零 件尺寸测量、表面缺陷检测等。
在医学领域，视觉测量技术可用于医学影 像的分析和诊断，如X光片、CT和MRI等影 像的测量和分析。
农业领域
交通领域
在农业领域，视觉测量技术可用于农作物 的生长监测、产量预测等方面，如植物高 度、叶片面积等参数的测量。
利用深度相机获取深度信息，进行匹配。
基于灰度的匹配
利用灰度信息进行匹配，如SSD、NCC等算 法。
多模态匹配
结合多种特征进行匹配，提高匹配准确度。
测量算法
几何测量
基于几何原理进行测量，如距离、角 度、面积等。
运动学测量
利用机器人的运动学信息进行测量。
深度学习测量
利用深度学习算法进行测量，如语义 分割、目标检测等。
计算机还需要安装专业的视觉测量软 件，以便对图像数据进行处理、分析 和识别。
计算机需要具备强大的计算能力和存 储能力，能够快速处理大量的图像数 据。
软件系统
软件系统是实现视觉测量的关键， 包括图像处理、特征提取、目标
识别等功能。
软件系统需要具备友好的用户界 面和灵活的操作方式，方便用户
进行测量和调试。
图像采集卡
图像采集卡是连接视觉传感器和计算机的桥梁，负责将传感器捕获的图像数据传输 到计算机中。
图像采集卡具有高传输速率和低延迟等特点，能够保证图像数据的实时性和准确性。
图像采集卡还具有图像预处理功能，可以对图像进行噪声抑制、对比度增强等操作， 提高图像质量。
计算机
计算机是视觉测量系统的数据处理中 心，负责存储、处理和分析图像数据。
视觉测量的应用领域
工业检测
医学影像分析
在制造业中，视觉测量广泛应用于产品检 测、质量控制和生产自动化等方面，如零 件尺寸测量、表面缺陷检测等。
在医学领域，视觉测量技术可用于医学影 像的分析和诊断，如X光片、CT和MRI等影 像的测量和分析。
农业领域
交通领域
在农业领域，视觉测量技术可用于农作物 的生长监测、产量预测等方面，如植物高 度、叶片面积等参数的测量。
利用深度相机获取深度信息，进行匹配。
基于灰度的匹配
利用灰度信息进行匹配，如SSD、NCC等算 法。
多模态匹配
结合多种特征进行匹配，提高匹配准确度。
测量算法
几何测量
基于几何原理进行测量，如距离、角 度、面积等。
运动学测量
利用机器人的运动学信息进行测量。
深度学习测量
利用深度学习算法进行测量，如语义 分割、目标检测等。
计算机还需要安装专业的视觉测量软 件，以便对图像数据进行处理、分析 和识别。
计算机需要具备强大的计算能力和存 储能力，能够快速处理大量的图像数 据。
软件系统
软件系统是实现视觉测量的关键， 包括图像处理、特征提取、目标
识别等功能。
软件系统需要具备友好的用户界 面和灵活的操作方式，方便用户
进行测量和调试。
机器视觉测量技术图像采集(共35张PPT)
6.取景器:观看拍摄效果和编辑修改〔液晶〕. 7.接口功能：RS232、SCSI、USB、1394接口. 8.其他功能：自动测光、自动调焦、自动闪光、自拍.
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。
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。
机器视觉 课件
应用场景
在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。
优点与局限性
能够准确检测出图像中的几何形状，但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。
霍夫变换算法介绍
霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法，如直线、圆等。
A
B
C
D
特征匹配算法介绍
特征匹配算法通过提取图像中的特征点，并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。
优点与局限性
阈值分割算法简单、快速，适用于背景和前景对比度较大的情况，但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。
阈值选择
阈值的选择是阈值分割算法的关键，常用的方法有Otsu's方法、迭代法等。
应用场景
广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。
边缘检测算法介绍
常见算子
优点与局限性
应用场景
01
02
03
04
优点与局限性
能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像，但对于特征点较少的图像效果较差。
应用场景
在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。
特征提取方法
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
04
CHAPTER
机器视觉实践应用
机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品，检测其尺寸、外观、表面缺陷等，确保产品质量。
机器视觉可以帮助无人驾驶汽车识别道路标志、交通信号等，实现自主导航。
05
CHAPTER
机器视觉发展趋势与挑战
3D视觉技术
3D视觉技术在近年来取得了显著进展，通过获取物体的三维信息，能够实现更复杂、更精准的视觉分析。
深度学习算法
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的算法被应用到机器视觉领域，提高了图像识别、目标检测、语义分割等任务的准确性和源自率。机器视觉 课件目录
在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。
优点与局限性
能够准确检测出图像中的几何形状，但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。
霍夫变换算法介绍
霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法，如直线、圆等。
A
B
C
D
特征匹配算法介绍
特征匹配算法通过提取图像中的特征点，并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。
优点与局限性
阈值分割算法简单、快速，适用于背景和前景对比度较大的情况，但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。
阈值选择
阈值的选择是阈值分割算法的关键，常用的方法有Otsu's方法、迭代法等。
应用场景
广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。
边缘检测算法介绍
常见算子
优点与局限性
应用场景
01
02
03
04
优点与局限性
能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像，但对于特征点较少的图像效果较差。
应用场景
在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。
特征提取方法
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
04
CHAPTER
机器视觉实践应用
机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品，检测其尺寸、外观、表面缺陷等，确保产品质量。
机器视觉可以帮助无人驾驶汽车识别道路标志、交通信号等，实现自主导航。
05
CHAPTER
机器视觉发展趋势与挑战
3D视觉技术
3D视觉技术在近年来取得了显著进展，通过获取物体的三维信息，能够实现更复杂、更精准的视觉分析。
深度学习算法
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的算法被应用到机器视觉领域，提高了图像识别、目标检测、语义分割等任务的准确性和源自率。机器视觉 课件目录
测控技术简介PPT课件
测控技术简介ppt课件
• 引言 • 测控技术的发展历程 • 测控系统的基本组成 • 测控技术的应用实例 • 测控技术的未来展望
01
引言
什么是测控技术
测控技术定义
测控技术是一种综合性的应用技术， 涉及测量、控制和信息技术等多个领 域，主要用于实现各类工程和生产过 程的智能化、自动化和信息化。
测控技术重要性
空间内进行测量和控制。
03
测控系统的基本组成
传感器
传感器概述
传感器是测控系统中的前端装置，能 够感知被测量的变化，并将其转换为 可处理和传输的电信号。
传感器分类
按照工作原理，传感器可分为电阻式、 电容式、电感式、压电式、光电式等 多种类型。
传感器特性
传感器的特性包括线性度、灵敏度、 迟滞、重复性、漂移等，这些特性直 接影响测量精度和稳定性。
04
测控技术的应用实例
工业自动化生产中的测控技术
总结词
实现生产过程的自动化和智能化
详细描述
测控技术在工业自动化生产中发挥着关键作用，通过传感 器、控制器等设备，实现对生产过程的实时监测和控制， 提高生产效率、降低能耗，并确保产品质量。
总结词
提高生产过程的可靠性和安全性
详细描述
测控技术能够及时发现生产过程中的异常情况，如设备故 障、温度异常等，并采取相应的措施进行预警或自动处理 ，有效提高生产过程的可靠性和安全性。
随着工业4.0和智能制造的快速发展， 测控技术在提高生产效率、产品质量 和降低能耗等方面发挥着越来越重要 的作用。
测控技术的应用领域
工业自动化
测控技术在工业自动化领域的 应用广泛，如智能制造、机器
人、自动化生产线等。
航空航天
在航空航天领域，测控技术用于 精确测量和控制飞行器的各种参 数，保障安全和稳定运行。
• 引言 • 测控技术的发展历程 • 测控系统的基本组成 • 测控技术的应用实例 • 测控技术的未来展望
01
引言
什么是测控技术
测控技术定义
测控技术是一种综合性的应用技术， 涉及测量、控制和信息技术等多个领 域，主要用于实现各类工程和生产过 程的智能化、自动化和信息化。
测控技术重要性
空间内进行测量和控制。
03
测控系统的基本组成
传感器
传感器概述
传感器是测控系统中的前端装置，能 够感知被测量的变化，并将其转换为 可处理和传输的电信号。
传感器分类
按照工作原理，传感器可分为电阻式、 电容式、电感式、压电式、光电式等 多种类型。
传感器特性
传感器的特性包括线性度、灵敏度、 迟滞、重复性、漂移等，这些特性直 接影响测量精度和稳定性。
04
测控技术的应用实例
工业自动化生产中的测控技术
总结词
实现生产过程的自动化和智能化
详细描述
测控技术在工业自动化生产中发挥着关键作用，通过传感 器、控制器等设备，实现对生产过程的实时监测和控制， 提高生产效率、降低能耗，并确保产品质量。
总结词
提高生产过程的可靠性和安全性
详细描述
测控技术能够及时发现生产过程中的异常情况，如设备故 障、温度异常等，并采取相应的措施进行预警或自动处理 ，有效提高生产过程的可靠性和安全性。
随着工业4.0和智能制造的快速发展， 测控技术在提高生产效率、产品质量 和降低能耗等方面发挥着越来越重要 的作用。
测控技术的应用领域
工业自动化
测控技术在工业自动化领域的 应用广泛，如智能制造、机器
人、自动化生产线等。
航空航天
在航空航天领域，测控技术用于 精确测量和控制飞行器的各种参 数，保障安全和稳定运行。
机器视觉第5章 尺寸测量技术 PPT
目的是给图像中每个连通的区域分配一个唯一的标记值， 以判定区域中的物体是否是独立的，以及区域中的物体是 否只是噪声。
5.2.1 基于区域标记的面积测量
具体步骤： 1. 将图像二值化，对二值图像，从左到右，从上到下，依
次检验每个像素，如果发现某像素值为0，则依次检测该 点的右上、正上、左上、左前共4个点的像素值，判断其 是否与已标示区域连通，并标示物体，将物体的像素值 改为该像素所在区域的标号。
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时，矩阵M置为0。
直线拟合的哈夫变换方法
2. 遍历图像，对像素(xi, yi) ，将的所有量化值和像素坐
标(xi, yi)，依次代入直线的极坐标方程，计算r的值， 根据当前r、，将对应的累加器加1，即： M[r][]=M[r][]+1。
3. 分析M[r][]，如果M[r][]T，就认为存在一条有意义 的线段，(r,)是该线段的拟合参数。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间， 实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性，所以受噪声和 边界间断的影响较小，比较鲁棒(Robust)。
Hough变换常用来对图像中的直线和圆进行识别。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
直线拟合的哈夫变换方法
直线拟合的哈夫变换方法
具体步骤：
1. 将r空间量化，得到二维矩阵M[r][]；
根据极坐标表示法，r是直线到原点的距离。设图像的对 角线长度为n，固定左上角为原点，则r的取值范围为[0, n]。
令以1度为增量，则的取值范围为[0, 359]。
此时，M是一个n行360列的二维矩阵。
矩阵中任一元素M[r][]所存储的值就是图像中由参数(r,)
5.2.1 基于区域标记的面积测量
具体步骤： 1. 将图像二值化，对二值图像，从左到右，从上到下，依
次检验每个像素，如果发现某像素值为0，则依次检测该 点的右上、正上、左上、左前共4个点的像素值，判断其 是否与已标示区域连通，并标示物体，将物体的像素值 改为该像素所在区域的标号。
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时，矩阵M置为0。
直线拟合的哈夫变换方法
2. 遍历图像，对像素(xi, yi) ，将的所有量化值和像素坐
标(xi, yi)，依次代入直线的极坐标方程，计算r的值， 根据当前r、，将对应的累加器加1，即： M[r][]=M[r][]+1。
3. 分析M[r][]，如果M[r][]T，就认为存在一条有意义 的线段，(r,)是该线段的拟合参数。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间， 实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性，所以受噪声和 边界间断的影响较小，比较鲁棒(Robust)。
Hough变换常用来对图像中的直线和圆进行识别。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
直线拟合的哈夫变换方法
直线拟合的哈夫变换方法
具体步骤：
1. 将r空间量化，得到二维矩阵M[r][]；
根据极坐标表示法，r是直线到原点的距离。设图像的对 角线长度为n，固定左上角为原点，则r的取值范围为[0, n]。
令以1度为增量，则的取值范围为[0, 359]。
此时，M是一个n行360列的二维矩阵。
矩阵中任一元素M[r][]所存储的值就是图像中由参数(r,)