机器视觉技术与应用实战 第十四章- 5-实训及其要求[5页]

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机器视觉应用实验报告

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。

机器视觉应用技术实验05图像边缘检测

机器视觉应用技术实验05图像边缘检测

实验5 图像边缘检测一、实验目的1.掌握图像边缘检测的方法。

2.掌握AiCam框架的部署和使用。

二、实验环境硬件环境:PC机Pentium处理器双核2GHz以上,内存4GB以上操作系统:Windows7 64位及以上操作系统开发软件:MobaXterm实验器材:人工智能边缘应用平台实验配件:无三、实验内容1.算法原理1.1 基本描述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。

图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。

图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。

本实验中使用的是canny边缘检测算子,除此之外还有Sobel、Laplacian算子等。

1.2 专业术语Canny边缘检测Canny边缘检测器由John F. Canny于1986年开发,是当今最流行的边缘检测方法之一,因为它非常强大和灵活。

该算法主要处理过程如下:1)降噪:原始图像像素通常会导致噪声边缘,因此在计算边缘之前减少噪声很重要在Canny边缘检测中,高斯模糊过滤器用于从本质上去除或最小化可能导致不良边缘的不必要细节。

2)计算图像的强度梯度:图像平滑(模糊)后,将使用Sobel核心进行水平和垂直过滤。

然后使用这些过滤操作的结果来计算每个像素的强度梯度3)抑制假边:在降低噪声和计算强度梯度后,这一步的算法使用一种称为边缘非最大抑制的技术来过滤掉不需要的像素(实际上可能并不构成边缘)。

为此,在正负梯度方向上将每个像素与其相邻的像素进行比较。

如果当前像素的梯度幅度大于其相邻像素,则保持不变。

否则,当前像素的大小设置为零。

4)滞后阈值:在Canny边缘检测的最后一步中,梯度幅度与两个阈值进行比较。

1.3 常用方法OpenCV实现Canny图像边缘检测方法如下:# image:原始图像# threshold1:阈值1 (minVal)# threshold2:阈值2 (maxVal)# 推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间edges = cv2.Canny(image, threshold1, threashold2)2.功能设计2.1 功能描述AiCam人工智能轻量化应用框架是一款面向于人工智能边缘应用的开发框架,采用统一模型调用、统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式,实现了嵌入式边缘计算环境下进行快速的应用开发和项目实施。

机器视觉技术与应用实战-机器视觉应用场景

机器视觉技术与应用实战-机器视觉应用场景
机器视觉应用场景
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉在工业的四大典型应用
检测类 占比61.8%(在线检测、离散检测、防呆监视等) 测量类占比12.8%(1D、2D、3D测量) 定位类 占比11.7%(定位引导、对位贴合等) 字符识别和读码 占比8.8%(一维码、二维码) 其他应用方向 占比4.7%
可以在线测量,就是在生产线上对产品进行检测,这样 可以及时地得到产品的测量信息,并实时反馈给生产设 备,来改进工艺、提高制造精度、降低废品率。
《机器视觉技术与应用实战》
四大典型应用 · 视觉测量(二)
传统人工测量
机器视觉3D高度差测量
常用高度规测量,需要实时记录测量点的数据、测 激光线扫:利用结构光在相机上的成像可通过三角关系
我国已成为全球最大的电子信息产品制造基地,智能终端、通信设备等多个领域的电子信息产 品产量位居世界前列。电子行业是机器视觉行业最大的下游应用领域,贡献了机器视觉近50%左右 的需求。
小到电容、连接器等元器件,大到手机 键盘、PC主板、硬盘等各个环节。
有手机产业链、平板产 业链、笔电产业链等。
《机器视觉技术与应用实战》
《机器视觉技术与应用实战》
机器人行业
机器人是自动执行工作的机器装置,既可以接受人类的指挥,也可以运行预先编排的程序,还 可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动,能够协助或取代人类的工作。
机器人打磨、机器人抛光、机器人装配、机器 人焊接、机器人贴膜、机器人上下料、机器人 码垛、机器人无序分拣、机器人有序引导、柔 性检测机器人等。
汽车制造行业
汽车制造业是生产各种汽车主机及部分零配件并进行装配的工业部门,主要包括汽车整车制造 行业、汽车零部件及配件行业等子行业。汽车行业贡献了机器视觉15%左右的需求,多个环节实现 无人化生产。

机器人视觉技术及应用章节练习题及答案(共8章)08 机器视觉系统项目实践习题答案

机器人视觉技术及应用章节练习题及答案(共8章)08 机器视觉系统项目实践习题答案

1机器人视觉系统实训平台由哪些模块组成?可以进行哪些视觉应用实训?
答:
机器人视觉系统实训平台由:协作机器人、模块化工作台、机器人移动导轨、轨迹示教模块、输送线模块、工具快换模块、拼图模块、自动托盘与仓储模块、视觉系统模块、电气实训模块模块组成;
可以进行:①视觉引导焊接实训;②视觉引导分拣实训;③视觉引导七巧板自动拼图实训;④视觉扫码入库实训,等实训项目。

2 在该视觉系统实训平台上装有两套视觉系统,各采用哪种安装方式,以及其作用?
答:
平台上包含两套工业相机,每套相机配有相对应的光源和镜头。

一个相机安装在输送线上,对输送线上的圆柱物料进行编号识别与位置测量。

另一个相机安装在机器人末端随机器人移动,对演示过程中七巧板物料进行颜色识别、面积识别,并针对样图效果进行摆放,另一方面相机识别货架上面的条码标识,将样图托盘对应入库。

3 简述本章4个项目实训中机器人与相机之间是如何配合应用的?
答:
机器人与相机视觉系统采用TCP/IP方式通讯,机器人作为client连接相机视觉系统服务器service;
机器人运行到拍照点执行脚本程序出发相机拍照进行图像处理;视觉系统根据编写好的流程处理图像信息,将处理结果打包成字符串发送给机器人;机器人通过脚本程序将数据进行解析,并赋值给机器人示教器变量;机器人通过在线编程使用相应的示教器变量实现项目功能。

机器视觉技术与应用实战-工业相机基础知识

机器视觉技术与应用实战-工业相机基础知识
《机器视觉技术与应用实战》
3.1.2 相机的靶面尺寸和分辨率
相机的靶面尺寸也叫做感光芯片尺寸或者传感器尺寸,图像传感器感光区域的面积大小。这个尺寸直接决定 了整个系统的物理放大率。如:1/3“、1/2”等。绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4:3 (H:V),数 字相机的长宽比例则包括多种:1英寸,2/3英寸,1/2英寸,1/3英寸,1/4英寸等,如图3.6所示。
相机成像原理
《机器视觉技术与应用实战》
3.1.1 CCD传感器芯片和CMOS传感器芯片
传感器是相机的核心部件,目前相机常用的感光芯片有CCD(Charge Coupled Device 电荷耦合器件)和 CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor 互补金属氧化半导体) 两类。 • CCD感光芯片:把光线转变成电荷,用电荷量表示信号大小,用耦合方式进行传送,所有的电荷全部经过一个 “放大器”进行电压转变,形成电子信号,所有的感光单位所产生的信号加在一起,就构成了一幅完整的画面。 • CMOS感光芯片:和CCD原理基本一样,只是处理光电转换的方法不一样,其每一个像素点都有一个单独的 放大器转换输出,能够在短时间内处理大量数据。
单一放大,噪点低
百万放大、噪点高
需要外加电压,功耗高
直接放大、功耗低
同样面积下高
感光开口小,灵敏度低
光电荷
电流
需要外加电路(三路电源)
单一电路
声噪低、分辨率高、动态范围大、颜 色还原好、灵敏度高、对比度高
功耗小;传输速度快;价格低;集成度高、体积小;帧率更高;片上 数字化、含片上处理功能;没有Blooming现象;直接访问单个像素; 高动态范围(120dB)
白平衡:是一个很抽象的概 念,最通俗的理解就是让白色 所成的像依然为白色,针对彩 色相机,白平衡就是针对不同 色温条件下,通过调整摄像机 内部的色彩电路使拍摄出来的 影像抵消偏色,更接近人眼的 视觉习惯。

机器视觉及其应用实验报告

机器视觉及其应用实验报告

机器视觉及其应用实验报告机器视觉是一门利用计算机视觉技术进行图像处理和分析的学科。

通过机器视觉,计算机可以模拟人类感知视觉信息的过程,并基于此进行图像处理、目标检测、物体识别等应用。

本次实验的目标是研究机器视觉的基础概念及其应用,并通过Python编程实现一个实例。

本次实验基于Python语言和OpenCV库进行图像处理和分析。

首先,我们学习了机器视觉的基础概念,包括图像获取、图像处理和图像分析。

图像获取是指利用摄像头或其他设备获取图像数据。

图像处理是指对采集到的图像进行滤波、边缘检测、图像增强等操作,以便更好地识别和分析图像内容。

图像分析是指利用图像处理的结果进行目标检测、物体识别、运动跟踪等应用。

然后,在实验中我们使用Python编程语言和OpenCV库对图像数据进行处理和分析。

我们通过读取图像数据文件,加载图像数据,并利用OpenCV库的各种函数实现图像的滤波、边缘检测和图像增强等操作。

同时,我们还实现了简单的目标检测和运动跟踪算法。

具体来说,我们使用高斯滤波器对图像进行模糊处理,使用Sobel算子进行边缘检测,使用直方图均衡化方法进行图像增强,以及使用Haar级联检测器进行目标检测。

最后,我们通过实验结果验证了机器视觉的应用价值。

我们发现,通过图像处理和分析,计算机可以实现对图像的高效处理和分析,从而达到识别目标、检测运动等目的。

这些应用可以广泛应用于人脸识别、车牌识别、电子游戏等方面。

综上所述,本次实验研究了机器视觉的基础概念及其应用,并通过Python编程实现实例。

通过本次实验,我们对机器视觉有了更深入的了解,并通过实践掌握了图像处理和分析的相关技术。

机器视觉技术与应用实战-机器视觉基本概念

机器视觉技术与应用实战-机器视觉基本概念

《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的特点与优势
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触观测技术,同 样具有高精度和高速度的性能。非接触无磨损,消除了接触观 测可能造成的二次损伤隐患。机器视觉系统可提高生产的柔性 和自动化程度。
《机器视觉技术与应用实战》
性能
灰度分辨力 空间分辨力
效率 速度 精度 可靠性 重复性 信息集成 环境 成本
《机器视觉技术与应用实战》
图像处理技术
海量图像信息被高速、实时、智能的 分析利用,大大提高了人的判决速度, 越来越接近人的智慧程度,助推工业 生产中信息处理的快和准。
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性—传统加工制造车间
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性—智能制造车间
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性
核心关键技术
1、机器视觉与多种技术融合逐步深入,将成为提升产 业自动化水平的重要抓手。 2、企业加速布局机器视觉产业化应用,将以智能视觉 为核心推动智慧工厂建设。
《机器视觉技术与应用实战》
智能识别、智能测量、智能检测、智能互联
中国制造2025
德国工业4.0
智能制造



视觉技术

信息不再是单一维度的简单数据,而是 广域立体的海量数据,在速度、尺寸、 光谱等维度大大突破人眼极限,满足未 来相当长时间更加精密、更加高速的制 造和质量要求。
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉与计算机视觉区别(二)
类别
精度级别
区别
机器视觉
μm级至mm级
主要侧重“量”的分析,如通过视觉去测量零件的各种尺寸,又如检测产品 是否有缺陷等,对准确度和处理速度要求都比较高。

《机器视觉技术与应用》课程标准

《机器视觉技术与应用》课程标准

4
结果;RectangleAffine 添加方法。

9
VS 中添加 Cognex 工具控件的方法。
2


10
可视化界面设计的方法与步骤。
2
11
手机中板螺丝钉有无检测:灰度阈值分割算法,
6
CogblobTool 等工具使用方法。
手机电池正反面识别
12
边缘特征;模板匹配;CogPMAlignTool 等工具的操作方
识别与区分、产品追溯码一维码和二维码识别以及光符识别等典型应
用。
(5)了解生产设备维护的流程和调试方法,体验手机电池引导抓取与
组装设备的调试过程。
(6)了解机器视觉技术的发展机遇以及今后的挑战。 (1)具有良好的职业道德和职业素养。 (2)能正确选择、使用、维护和保养各种光源、镜头和相机等设备。 (3)能够结合实际应用情况,选择正确合适的算法对图像进行处理和 分析。 (4)能够掌握机器视觉的典型功能,借助 VisionPro 实现物体定位、 测量、检测、识别等功能。 (5)能够熟练使用 VisionPro 等开发环境并解决工业生产中的实际问 题。 (1)具有良好自我学习和管理能力,能够快速学习新知识、新技术、 新工艺,具有良好的解决问题和分析问题的能力。 (2)具有一定创新能力,结合新技术注重培养学生的创新意识和创新 能力,能够针对现实问题提出不同的解决方法。 (3)具有一定的随机应变能力,能够及时排除、处理各种突发故障, 并且总结各种故障产生的原因。 (4)具有诚信品质和责任意识,为人诚实守信,工作认真负责,具有 较强的工作质量意识,勇于承担责任。 (1)引导学生感受与体验爱国情怀、民族认同感和自豪感; (2)激发学生的专业认同感,涵养学生爱岗敬业、实践创新的专业精 神; (3)激发学生科技兴国的职业责任感。

机器视觉技术与应用实战 第九章- 3-视觉定位与对位 实训及其要求[5页]

机器视觉技术与应用实战 第九章- 3-视觉定位与对位 实训及其要求[5页]

第九章实训课实训产品:实训要求:(1)检测内容:精准地将电池的上密封边缘中心坐标定位出来,并判断电池极耳是否弯曲,电池极耳左右密封边缘是否平行。

(2)产品大小:110mm*60mm(3)安装高度:≤300mm(4)精度要求:≤0.3mm(5)检测速度:1pcs/s(6)通讯方式:TCP/IP网络通讯实训目的:1、能按要求进行相机、镜头、光源选型;2、能独立完成相机、镜头、光源的连接与图像采集;3、理解检测流程及算法逻辑,学会使用直线卡尺工具及参数设置4、学会使用TCP通讯实训报告:1、分析硬件选型的原理;2、总结在实训过程中碰到的问题,以及如何解决这些问题;实训课课堂教学模式实训课在教学内容和教学目的上与文化课、专业课有显著的区别。

在教学内容方面,实训课以传授操作技能为主,在教学目的上,以学生对知识的实践运用为主,实训课是以文化课、专业课主教学内容为基础而指导实践的,其课堂教学不同于传统的理论教学形式,应体现其自身的教学规律、特点及组织形式。

在教学实践过程中,如何抓好实训课的教学环节,我们认为,实训课教学结构按照组织教学、精讲示范、学生操作、巡回指导、实训总结五个环节进行设置。

这五个环节不仅各具教学功能,而且环环紧扣,层层深入,形成了一个完整的教学过程。

一、组织教学(2分钟)组织教学的目的在于使学生做好上课前物质和精神上的准备。

从教学场景上使学生精神饱满,注意力集中,保证实训课顺利进行,组织教学不仅在课的开始阶段进行,而且要贯穿全课始终,维持好实训课的秩序,使学生处于实训的正常状态。

二、精讲示范(10分钟)精讲示范是决定实训课成败的一个关键环节。

1.精讲(5分钟)。

主要内容是:精讲实训操作技能的有关的操作要领,做到精而不散。

回顾本节实训的理论要求、依据。

将所用工具、仪器设备、原材料备好备齐,按规定要求放置。

实训目的、要达到的目标。

首先讲清本次实训的目的要求,要达到的目标,其次讲清仪器、工具的正确使用方法和操作规范。

机器视觉实训报告

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。

机器视觉的最佳实践和应用

机器视觉的最佳实践和应用

机器视觉的最佳实践和应用机器视觉是一种利用计算机技术模拟人类视觉进行图像分析和处理的技术,现在被广泛应用于各个领域。

随着硬件和软件技术的不断发展,机器视觉在工业、医疗、安防、智能交通等多个领域的应用越来越广泛。

但是,在实际应用中,我们发现机器视觉技术存在许多挑战和难点。

如何提高识别精度和速度、解决环境光线变幻、避免误判等问题,都是机器视觉研究和开发中需要面对的难题。

最佳实践一:数据集的构建机器视觉的成功应用离不开数据集的构建,只有准确、鲁棒、丰富的数据才能让机器视觉算法得到充分挖掘和训练。

数据集的质量和数量是机器视觉应用的一个重要保证,因此需要投入大量人力和物力进行构建和优化。

构建一个好的数据集需要考虑以下几个方面:1. 涵盖不同场景和环境。

机器视觉算法需要适应不同场景和环境下的图像,因此需要构建多样化的数据集,例如白天、晚上、室内、室外等不同光照和背景环境。

2. 包含大量样本。

数据集应该包含充足的训练和测试样本,样本数量的多少会对机器视觉算法的准确性和鲁棒性产生直接影响。

3. 具有丰富的标签信息。

标签信息为机器视觉算法提供了数据和真实信息,标签的质量和丰富度直接影响机器视觉算法的性能。

4. 统一标准。

构建数据集的过程也需要有统一的标准和规范,这样可以保证数据集的可重复性和可比性。

最佳实践二:算法选型和优化在机器视觉中,算法的正确选取和优化至关重要。

不同的场景和应用需要不同的算法。

目前比较常用的机器视觉算法包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、决策树等。

算法选型需要结合具体的业务需求,同时能够在实际应用中保证算法的准确性和速度,简化算法复杂度。

在算法优化方面,主要有以下几个方面需要考虑:1. 数据预处理和增强。

在数据集中,数据经常被噪声、光照变化、缺失等问题影响,预处理和增强技术可以使得图像更容易被算法正确处理。

机器人视觉技术及应用章节练习题及答案(共8章)01 机器视觉技术概述习题答案

机器人视觉技术及应用章节练习题及答案(共8章)01 机器视觉技术概述习题答案

1、机器视觉是一项综合技术包括_图像处理_、机械工程技术、_控制__、电光源照明、光学成像、传感器、_模拟与数字视频技术_、__计算机软硬件技术_等。

2、相对人类视觉,机器视觉在_速度_、感光范围_、观测精度_、环境要求等方面都存在显著优势,特别在有害环境下或_重复性工作_下。

3、机器视觉是机器人_自主行动_的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察_、_识别_以及_判断_等功能,对于_人工智能_的发展具有极其重要的作用。

4、从原理上机器视觉系统主要由三部分组成:_图像的采集_、_图像的处理和分析_、_输出或显示_。

5、—个典型的机器视觉系统应该包括_光源__、_光学系统_、_图像捕捉系统_、图像数字化模块、_数字图像处理模块_、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

6、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、人机接口技术等。

(完整版)机器视觉及其应用实验报告.doc

(完整版)机器视觉及其应用实验报告.doc
DOUBLE::;
"Radial distortion coefficient";
Sx:sx:7.40120921533656e-006;
DOUBLE:0.0:;
"Width of a cell on the sensor";
Sy:sy:7.4e-006;
DOUBLE:0.0:;
"Height of a cell on the sensor";
1与
22
分别表示左、右摄
T
R、T
像机与世界坐标系的相对位置。
假定空间中任意一点在世界坐标系、
左摄像机坐标系和右摄像机坐标系下的
非齐次坐标分别为xw、x1、x2,则有:
x1
R1xw
T1, x2
R2xw
T2
(2-30)
消去xw,得到:
x2
R2R1
1x1
T2
R2R1
1T1
(2-31)
两个摄像机之间的位置关系R0、T0可以用以下关系式表示:
1h2
(2-25)
设BBiblioteka 1B12B13B ATA1
B21
B22
B23
B31
B32
B33
(2-26)
可知B矩阵是一个 对阵 矩阵 ,所以可以写 成一 个六维向量形 式:
b B11, B12, B22, B13, B23, B33。设H中的第i列向量为i
i1
i 2
i3
T
,那么可以将
h
h
, h
, h
公式(2-24)改写为:
像像素坐标(u,v)之间的关系。最终实现利用计算机采集得到的二维图像来恢复待测物体的三维信息的目的。

机器视觉及其应用技术 考试试题 (1)[3页]

机器视觉及其应用技术 考试试题 (1)[3页]

机器视觉技术及应用 A卷姓名______________一、填空题(每空1分,共16分)得分______________1.机器视觉可以做引导、___________、检测、___________四类应用。

2.PMAlign工具的训练图案特征中的黄线表示__________特征,绿线表示__________特征。

D即感光元器件,是由一组矩阵式元素组成,它的功能是将光信号转化为_____________。

4.相机能看到的最小特征即为一个__________________。

5.8bit图像灰度值范围是____________,________表示黑,________表示白。

6.景深______________________________________________________7.光在感光元件上感光的过程称为_________________时间。

8.物距(WD)的定义是_________________________________________________9.CogCaliperTool的边缘模式有______________和______________。

10.光源的视场分为_________________、___________________。

二、不定项选择题(每题4分,共24分)()1、什么样的滤镜可以消除金属产品上的眩光A、低通滤镜B、紫外滤镜C、偏振滤镜D、中性密度滤镜()2、影响视野大小的因素有A、物距B、像距C、成像面大小D、被拍物体大小()3、以下关于感光元件描述正确的是A、CCD:噪点多、图像效果较差、价格便宜B、CCD:噪点少、图像效果较好、价格高C、CMOS:噪点多、速度快、价格便宜D、CMOS:噪点多、速度快、价格高()4、下面哪些方法可以减少PMAlign工具运行时间A.增大接受阈值B.减小粗糙粒度数值C.增大对比度阈值D.增加缩放比例()5、某款镜头的最大兼容CCD尺寸是1/2"靶面,以下哪些靶面的相机可以使用该款镜头A.1 inchB.1/3 inchC.1/2 inchD.8.8*6.6mm()6、拍摄目标尺寸为50*30mm,拍摄距离为200mm,选用的相机是SCA640-74fm 1/2”CCD,可以选用下面那个镜头:A.M0814-MP2B.M2514-MP2C.M5028-MP2D.M1614-MP2二、英汉翻译 (共8分)Caliper____________ Blob______________ Calibration_________________ Measurement___________ RunParams_____________Accept throwhold___________四、问答题:(共22分)1、画出下面光源的光路图。

2024 机器视觉与应用课程

2024      机器视觉与应用课程

2024 机器视觉与应用课程2024年机器视觉与应用课程介绍机器视觉与应用是计算机科学与技术领域中的一门重要课程。

本课程旨在通过教授学生机器视觉的基本原理和应用技术,培养学生在计算机视觉领域的研发能力和工程实践能力。

在本课程中,学生将学习图像处理、模式识别、机器学习等基础知识,并掌握常见的机器视觉算法和应用技术。

课程内容包括但不限于以下方面:1. 图像处理基础:学习数字图像的表示与处理方法,了解图像的基本特征提取和增强技术。

2. 特征提取与描述:学习常见的特征提取方法,如边缘检测、角点检测、纹理描述等,以及特征描述方法,如SIFT、SURF 等。

3. 目标检测与识别:学习目标检测的基本原理和常用算法,如Haar特征、HOG特征和深度学习方法等。

4. 物体跟踪与运动分析:学习基于特征匹配和运动向量估计的物体跟踪方法,以及运动分析的应用技术。

5. 三维重建与摄像机几何:学习基于多视图几何的三维重建方法,了解摄像机的投影模型和参数标定技术。

6. 计算机视觉应用:介绍机器视觉在智能交通、工业检测、医学影像等领域的应用案例,培养学生解决实际问题的能力。

通过本课程的学习,学生将能够理解机器视觉的基本原理,掌握常用的视觉算法和工具,能够应用机器视觉技术解决实际问题。

课程采用理论教学与实践操作相结合的教学方法,鼓励学生进行实际项目实践和研究,提高他们的编程能力和团队合作能力。

课程考核方式包括平时作业、实验报告和期末项目。

希望通过本课程的学习,能够培养出具备扎实的机器视觉基础知识和实际应用能力的人才,为社会和行业发展做出贡献。

此外,本课程还将注重学生的实践能力培养。

学生将有机会参与项目实践,运用所学知识解决实际问题。

通过完成实际项目,学生将能够更好地理解机器视觉技术在现实世界中的应用,并提高解决实际问题的能力。

课程还将引导学生进行小组合作项目,培养学生的团队合作精神与沟通能力。

学生将在小组中共同完成一个机器视觉应用项目,通过合作解决实际问题,学习团队协作,并分享经验与成果。

机器视觉应用技术实践

机器视觉应用技术实践

机器视觉应用技术实践随着科技的不断进步,机器视觉技术越来越成熟,应用也越来越广泛。

机器视觉技术主要是通过图像处理和模式识别等方法,使机器能够感知、识别和理解视觉信息。

在工业、医疗、交通、安防等领域,机器视觉技术正逐渐成为生产和管理的重要工具。

本文将从几个应用场景入手,介绍机器视觉技术在实践中的应用。

一、工业自动化在工业生产中,机器视觉技术被运用到各个领域中去,如质量检测、装配、包装等等。

其中一个关键的应用领域就是表面缺陷检测。

在此领域中,机器视觉技术可以使用以往手工检测方法无法实现的高速、高精度、稳定性好的方法,大大提高了生产效率和产品质量。

例如,在日本,对于生产的电子元器件,必须通过外观检测来判断是否有缺陷,这类外观检测既需要高精度、高速度,还需要能快速区分小缺陷和无缺陷的产品,因此机器视觉技术在此应用场景具有很大的优势。

在工业生产中,机器视觉还可以用于物流包装中自动化部署、货品入库、如何执行复杂的搬运工作等方面。

在这些应用场景中,机器视觉技术可以实现高速、高效率的物流,减少人工成本,提高生产效率。

二、医学影像处理医疗领域是机器视觉技术的另一个重要应用领域,特别是在医学影像处理方面。

机器视觉技术可以实现对医学影像的分割、识别、分类、分析等处理,从而帮助医生进行更加精准地诊断和治疗。

举例来说,肺部结节的诊断和治疗一直是医学中的一个难题。

针对这个问题,机器视觉可以实现对患者肺部CT影像的自动分析,检测患者是否可能有恶性肺结节,或者是否存在多发肺结节。

这将极大提高肺癌的早期治疗成功率。

三、安防领域机器视觉技术在安防领域中也扮演着重要的角色。

在传统的安防方案中,需要人力监控,成本高、效率低,还不能够保证全天候监控,难以适应特别是大量视频数据的分析需求。

机器视觉技术通过智能开发算法和方法,可以实现对安防现场监控、可疑行为监测、人脸识别等功能,使得安防工作更加科学、高效。

例如,设备配备有人脸识别功能的智能安防系统,可以有效查出陌生人进出场所的情况。

机器视觉技术的实践应用

机器视觉技术的实践应用

机器视觉技术的实践应用机器视觉技术(Machine Vision)是一种利用计算机,通过对数字图像进行分析和处理来获取信息的技术。

该技术在近年的应用上得到了迅速的发展,广泛应用于自动化生产、智能物流、智能家居等领域。

本文将对机器视觉技术的实践应用进行探讨。

一、自动化生产随着科技的不断发展和进步,制造业的工艺不断创新,自动化生产已成为一种趋势。

在生产中,装配、检测等环节的自动化实现需要依赖机器视觉技术。

比如,在汽车制造中,检测车辆外观问题需要精准快速有效地完成,而传统的视觉检测方法需要手动加载参数、甚至进行人工辅助判断,这种方法比较耗时,造成制造效率低下。

而通过机器视觉技术,可以实现对车辆外观的自动化检测,降低了人力成本,提高了生产效率。

二、智能物流机器视觉也应用在智能物流领域。

智能物流是指运用物联网等先进技术,以提高物流效率和质量为目标,并通过优化物流资源、降低物流成本实现增长的物流业务。

在这个领域中,机器视觉技术可以应用于多种环节。

比如,对物流箱内部进行视觉检测,自动完成集货、装车等工作流程,提高物流效率。

并且,由于机器视觉技术的高速性和高精度,可以显著减少货损率,提高物流效益。

三、智能家居智能家居是目前比较受欢迎的场景之一。

机器视觉技术可以应用在智能家居中,以保证家居安全、省电节能等方面优化居住环境。

应用机器视觉技术,智能家居可以自动感知环境,通过智能判断,及时地做出相应决策。

例如,在智能照明中,通过机器视觉技术,可以感知环境的亮度,以灵活、自动化的方式调节家居光照,实现智能节能。

总之,机器视觉技术的应用,不仅在生产领域有较为成熟的实践,而且在其他领域也有着广泛的应用。

其中,自动化生产、智能物流、智能家居等领域的实际应用表明,机器视觉技术将更加深入地改变我们的生活、工作方式。

这是一种高调而简单的技术,我们可以期待其在理论、实践上在未来的应用中展现出更好的表现。

机器视觉实验指导书

机器视觉实验指导书

机器视觉软件HALCON实验指导书目录实验1 HALCON 概述,应用范例实验2 HDevelop介绍,操作编程范例实验3 HALCON编程接口,高级语言编程实验4 HALCON数据结构,采集硬件接口实验5 HALCON采集硬件配置,图像采集实验6 HALCON二维测量,配准测量与识别定位实验7 HALCON一维测量,尺寸测量实验8 HALCON三维测量,3D重建测量实验1 HALCON 概述,应用范例实验2 HDevelop介绍,操作编程范例1 邮票分割文件名: stamps.dev第一个例子进行文件分析任务。

图5.1展示了部分邮票目录页。

它描述了两种不同的邮票:以图形描述为主和以文字描述为主。

为了使用这个例子,必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。

你可能使用OCR编程方式,你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。

于是另一项任务必须要进行预处理:对所有的邮票进行转化(例如,把邮票转化为灰色有价值的纸),这样就可以使用OCR处理邮票的剩余部分了。

当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。

这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。

●一般而言,特征提取有如下步骤:邮票比纸要黑。

●邮票包含图像的部分不重叠。

●邮票具有最大最小尺寸。

●邮票是长方形的。

图 5.1: Mi c he l图表的部分页.如果直接使用属性清单而非编程,任务会变得很简单。

可惜由于语言的含糊,这是不可能的。

所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。

使用HDevelop语法,一个通常的程序看起来如下:dev_close_window ()read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’)get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height)dev_open_window (0, 0,Width/2, Height/2, ’black’, WindowID)dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1)dev_set_draw (’fill’)threshold (Catalog, Dark, 0, 110)dev_set_colored (6)connection (Dark, ConnectedRegions) fi l l_u p(ConnectedRegions, RegionFillUp) select_shape(RegionFillUp, StampCandidates, ’area’,’and’, 10000, 200000)select_shape (StampCandidates,Stamps, ’compactness’, ’and’, 1, 1.5)smallest_rectangle1 (Stamps, Row1, Column1, Row2, Column2)dev_display (Catalog)dev_set_draw (’margin’)dev_set_line_width (3)disp_rectangle1 (WindowID, Row1, Column1, Row2, Column2)由于一些为止的操作符合不熟悉的语法,这个程序咋看起来会很晦涩。

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第十四章实训课
实训产品:
实训要求:
1、测量出3个产品的R、G、B分量;
2、把RGB分量值显示到软件界面上;
3、测量速度≤300ms/pcs;
4、视野范围≤50mm*40mm;
5、光源安装距离≥100mm且≤300mm;
实训目的:
1、能按要求进行相机、镜头、光源选型;
2、能独立完成相机、镜头、光源的连接与图像采集;
3、学会面阵相机、图像采集、几何定位、彩色识别、彩色分析、显示文本、保存数
据、保存图像等工具的使用;
实训报告:
1、分析硬件选型的原理;
2、总结在实训过程中碰到的问题,以及如何解决这些问题;
实训课课堂教学模式
实训课在教学内容和教学目的上与文化课、专业课有显著的区别。

在教学内容方面,实训课以传授操作技能为主,在教学目的上,以学生对知识的实践运用为主,实训课是以文化课、专业课主教学内容为基础而指导实践的,其课堂教学不同于传统的理论教学形式,应体现其自身的教学规律、特点及组织形式。

在教学实践过程中,如何抓好实训课的教学环节,我们认为,实训课教学结构按照组织教学、精讲示范、学生操作、巡回指导、实训总结五个环节进行设置。

这五个环节不仅各具教学功能,而且环环紧扣,层层深入,形成了一个完整的教学过程。

一、组织教学(2分钟)
组织教学的目的在于使学生做好上课前物质和精神上的准备。

从教学场景上使学生精神饱满,注意力集中,保证实训课顺利进行,组织教学不仅在课的开始阶段进行,而且要贯穿全课始终,维持好实训课
的秩序,使学生处于实训的正常状态。

二、精讲示范(10分钟)
精讲示范是决定实训课成败的一个关键环节。

1.精讲(5分钟)。

主要内容是:精讲实训操作技能的有关的操作要领,做到精而不散。

回顾本节实训的理论要求、依据。

将所用工具、仪器设备、原材料备好备齐,按规定要求放置。

实训目的、要达到的目标。

首先讲清本次实训的目的要求,要达到的目标,其次讲清仪器、工具的正确使用方法和操作规范。

核对材料、器械等是否准备充足。

实训步骤,讲清关键操作技能和技巧、安全事项,引导学生在实训中树立认真、刻苦、一丝不苟的精神和掌握提高实训效率的方法。

讲解时应切忌理论的重复和对实训内容的复述,内容应简明扼要,有
针对性、启发性和指导性。

(5)安全要求及其它注意事项。

2.示范(5分钟)主要内容是:教师给学生做示范,让学生仔细观察动作要领。

教师讲解以后,再进行示范演示,对容易出现问题的地方一定再提醒全体学生注意并演示正确的操作和提出防止不良操作的方法。

示范时分解动作可放慢节奏,让学生看清老
师的每一个操作细节,为学生的模仿操作打下基础。

重点内容边做边给学生讲解。

必要时老师可运用事先设计好的挂图、投影、多媒体课件等现代化教学手段辅助教学。

操作难点示范,并让学生模仿。

教师针对这一过程,应多动手反复给予示范演示,使学生按规范动作去进行操作,逐步掌握技能的要领、技巧。

三、学生操作(20分钟)
本环节是实训课的中心环节,是培养学生独立操作能力、掌握新
操作技能、提高操作熟练程度的关键所在。

要求安排足够的时间让学生按要求独立动手操作,学生操作时间不少于实训课的三分之二。

在教师的指导下,学生动手操作,训练技能可釆用以下几种形式:
先合后分法。

在实训课中,先把学生分组操作。

10分钟后老师作出评价、指导,再分开训练,培养独立操作的能力。

分步实训法。

根据实训内容,把一堂课的实训时间分为2—3步,每步一个要求,教师巡回指导。

做完一步,教师评价指导后,再进行第二步训练,教师检查后,再进行第三步训练。

这样循序渐进,一步一个“脚印”,一步一项技能,便于学生接受。

四、巡回个别指导(10分钟)
(1)巡回指导是老师对学生操作过程进行的全面检查和指导。

目的
是帮助学生排除操作中的种种障碍,保证学生掌握正确的操作方法。

巡回指导的主要内容有:安全指导——检查仪器的使用情况,排除安全隐患;操作指导——检查和指导学生的姿势,操作过程和操作方法; 质量指导——检查学生完成实训的质量;应急指导——在实训过程中,教师应随时检查、及时发现问题,立即进行具体指导,确保实训的顺利进行,提高教学质量。

教师在巡回指导中必须做到''五到〃,即心到、眼到、腿到、口到、手到。

学生自评纠错法。

学生个人操作5分钟后,两两交换,检查其操作是否正确,并将错误纠正过来,对学生的指导重启发,不要包办代替,要允许失败和鼓励学生重做。

锻炼学生的自查能力。

巡回指导的方法。

釆用个别指导和集体指导相结合的方式进行。

集体指导是指在训练过程中对学生出现普遍性问题,由教师把全班学生集中起来进行讲解或技术上的指导。

个别指导是在训练过程中对学
生出现的特殊问题,教师根据知识掌握及技能操作中的个别差异而进行的指导。

五、实训总结(3分钟)。

主要内容是:(1)对学生的训练情况作出评价,肯定成绩,指出不足(2)总结出本节实训的要点和关键。

实训总结教师在''讲、演、作、导〃的基础上对这节课进行归纳、总结,既要重视成功的经验,又要重视失畋的教训,肯定成绩,指出不足,对出现的问题进行必要的分析,给学生以正确的、完整的认识,对操作过程中碰到的一些重要环节,关键技能点进行适时点拨,总结出注意事项,同时要求学生做好实训报告。

总之,在实训课教学中在紧紧围绕上述五步进行。

并使整个实训课贯彻:训前准备要充分,训中讲解少而精现场示范分解清,学生操作应规范巡回指导须到位,训后总结要及时。

综上所述,实训课教学环节在实训过程中,因专业不同操作难易程度不同,实训课时安排也不尽相同,教无定法,没有统一刻板的模式,
各位老师应根据具体专业的教学内容创造性地灵活运用,从而充分体现''教为主导,学为主体〃的教学思想,真正提高实训课的教学质量。

补充:抓住四个关键
1.实训准备。

准备是否充分,对学生技能训练能否达到要求至关重要。

实训指导教师要拿出多于实训课2至3倍的时间和精力,做好各项准备。

从物质上,要准备好场地、原材料、各种器械、教具等。

从思想上,要设计好各个教学环节,熟练掌握各环节的要求。

训前预测。

根据技能训练的内容和要求,教师要预测训练过程中学生的理论基础、技能掌握情况及容易出现的错误,做到有的放矢,提高驾驭实训课的能力。

示范效果。

教师示范操作是否符合要求、是否熟练、水平高低直接影响学生实训的效果。

要求教师在平时要加强基本功训练,具备高级工以上的技能水平,特别是本节课的示范操作,要提前做几遍,做到规范熟练,应用自如。

学法指导。

在实训课中,更应体现对学生学习方法的指导,引导学生积极思索,认真模仿,规范操作。

特别是技术要点和操作难点,更应强化指导,让学生学会、学好。

要求学生既要严格程序、认真细致,又要大胆泼辣,积极主动,并鼓励学生在掌握基本技能的同时,学会创新,尽快达到应有的技能水平。

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