机器视觉图像处理系统实验室设备
机器视觉系列课程设计
机器视觉系列课程设计一、教学目标本课程旨在通过机器视觉系列课程的学习，让学生掌握机器视觉的基本概念、原理和应用。
具体目标如下：1.了解机器视觉的基本概念和原理。
2.掌握机器视觉的主要技术和应用领域。
3.熟悉机器视觉的基本算法和编程方法。
4.能够运用机器视觉技术解决实际问题。
5.具备进行机器视觉算法设计和编程的能力。
6.能够进行机器视觉系统的设计和调试。
情感态度价值观目标：1.培养学生对机器视觉技术的兴趣和热情。
2.培养学生对科技创新和智能化发展的认识和关注。
3.培养学生具备团队合作和创新思维的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括机器视觉的基本概念、原理、技术和应用。
具体安排如下：第1周：机器视觉概述1.1 机器视觉的基本概念1.2 机器视觉的发展历程1.3 机器视觉的应用领域第2周：机器视觉的基本原理2.1 图像处理基础2.2 特征提取和匹配2.3 机器视觉的算法概述第3周：机器视觉的主要技术3.1 计算机视觉3.2 图像识别与分类3.3 目标检测和跟踪第4周：机器视觉的应用案例4.1 工业自动化4.2 智能交通4.3 医疗影像分析三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，让学生掌握机器视觉的基本概念、原理和算法。
2.讨论法：通过分组讨论，培养学生的团队合作能力和创新思维。
3.案例分析法：通过分析实际应用案例，让学生了解机器视觉技术的应用领域和解决方案。
4.实验法：通过实验室实践，让学生动手操作和调试机器视觉系统，培养学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用《机器视觉》一书作为主要教材，系统介绍机器视觉的基本概念、原理和应用。
2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生深入学习和拓展知识。
3.多媒体资料：制作精美的PPT和教学视频，帮助学生更好地理解和掌握机器视觉技术。
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器人视觉系统(Robot Vision)简介
机器人视觉系统(Robot Vision)简介【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
机器视觉在智能化学实验室中的应用
机器视觉在智能化学实验室中的应用随着科技的不断发展和人们对高效、精准、自动化的实验室操作需求逐渐增加，机器视觉技术在智能化学实验室中的应用也越来越广泛。
本文将从机器视觉技术原理、应用场景、优势和未来发展等方面进行探讨，希望能为读者们对机器视觉技术在智能化学实验室中的应用提供一定的了解和思考。
一、机器视觉技术原理机器视觉技术是指通过计算机和相应的图像处理算法完成对物体、场景等视觉信息的自动感知、识别和判断的技术。
其基本原理是，通过相机、光源等设备采集实验室中各种物质和过程的图像信息，再将图像传输到计算机中，经过图像处理后获得所需的信息，实现对实验室操作的监测、控制或数据分析等功能。
二、机器视觉技术在智能化学实验室中的应用场景1.智能实验室安全监测：在智能实验室的搭建中，机器视觉技术可以通过对实验室内各种设施、物品、人员等信息进行实时监测，及时发现并排除实验室内可能存在的安全隐患。
2.药物研制过程智能监测：药物研制过程中往往需要密切监测各个步骤的实时数据和图像信息，通过机器视觉技术可以实现对试剂、试管等物质的分装、稀释、摇匀等动态监测，有效提高药物研制的质量和效率。
3.实验数据分析与判定：利用机器视觉技术的图像识别和处理能力，可以快速、自动地对实验图像数据进行分析和判定，减少人工干预对实验结果产生的干扰，提高实验数据的准确性和可靠性。
三、机器视觉技术在智能化学实验室中的优势1.高效性：利用机器视觉技术可以实现实验室操作的自动化和智能化，提高实验操作的效率和精度。
2.全面性：机器视觉技术能够对实验室操作的各个环节进行全方位的监测和控制，确保实验过程的无误和安全。
3.准确性：机器视觉技术能够通过对多维数据的处理和比对，迅速识别出实验中出现的问题，准确判定实验结果的合理性和可行性。
四、机器视觉技术在智能化学实验室中的未来发展随着人工智能技术的不断发展和实验室智能化程度的提升，机器视觉技术在智能化学实验室中的应用前景十分广阔。
机器视觉 实训室建设方案
机器视觉实训室建设方案1. 简介随着人工智能和机器学习的快速发展，机器视觉成为了一个重要的研究领域。
为了培养学生对机器视觉的理论和实践能力，建设一个合适的机器视觉实训室是必要和关键的。
本文将提出一个机器视觉实训室建设方案，包括硬件设备、软件工具和实训课程的设计。
2. 硬件设备2.1 电脑及计算平台机器视觉需要大量的计算资源，因此实训室应配备高性能的电脑和计算平台。
建议使用配备高性能CPU、大内存和强大显卡的台式机作为主要的计算平台。
同时，还需要考虑提供一些高性能服务器，用于分布式计算和处理大规模数据。
2.2 摄像设备实训室应配备多种类型的摄像设备，以便学生能够学习和实践不同场景和技术的机器视觉应用。
建议配备常见的USB摄像头、网络摄像头和高性能的工业相机等。
2.3 辅助设备除了电脑和摄像设备外，还需要一些辅助设备来支持实训活动。
例如，光源设备、标定板、图像采集卡等。
这些设备将为学生提供更多的实践机会，并帮助他们更好地理解机器视觉的原理和应用。
3. 软件工具3.1 开发环境为了方便学生进行机器视觉的开发和实验，实训室应提供适用的开发环境。
建议使用常见的集成开发环境（IDE），例如Python中的Anaconda、PyCharm等等。
这些开发环境不仅提供了方便的编辑和调试功能，还集成了许多机器学习和图像处理库。
3.2 机器学习工具在机器视觉实训中，机器学习是一个重要的内容。
实训室应提供一些常见的机器学习框架和库，例如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等。
学生可以通过这些工具来开展机器学习算法的实验和研究。
3.3 图像处理工具图像处理是机器视觉的核心技术之一。
实训室应提供一些图像处理工具，例如OpenCV和PIL等，以方便学生进行图像处理算法的实验和调试。
4. 实训课程设计4.1 基础知识讲解实训课程应该以基础知识的讲解为起点。
包括机器视觉的基本概念、图像处理和机器学习的基础知识等。
智能信息处理重点实验室
智能信息处理重点实验室智能信息处理重点实验室以学科发展趋势和区域产业布局为指引，长期规划基础研究方向，积极适应区域产业需求，坚持资源开放与创新驱动，学科建设、人才培养与服务地方并举，拟在视觉信息处理、系统模拟与优化、大数据分析与挖掘、智能信息系统设计四个方向上开展学术研究与工程实践。
通过建设，以视觉信息处理和系统模拟与优化两个方向为重点，在图像分析与模式识别、图像语义分割与标注、复杂系统模拟仿真与优化等方面形成一批有显著影响的学术研究成果，学科水平达到省内领先地位，力争跻身国家级平台。
瞄准城市管理、智慧交通、智慧农业、工业制造和大数据五大应用领域，促进实验室科研成果转移转化，推进智能信息处理技术与实体经济深度融合，产研协作，实施一批有良好社会效益、经济效益的工程实践项目，创建本区域智能信息处理技术创新联盟，提供技术服务，培育领军企业，切实推动区域内社会治理智能化与企业智能化升级，助力区域内人工智能产业创新孵化，形成省内示范引领。
实验室在本区域内有效落实国家《新一代人工智能发展规划》的战略决策部署，促进我省在智能信息处理领域的学科发展水平；为本区域尤其是宝鸡市“新型智慧城市”建设与“两化深度融合”发展提供技术、人才等支持，有效提升宝鸡市城市管理能力和治理水平，显著推进区域内农业、高端装备制造、新材料、大数据等产业发展升级；将深度激活宝鸡文理学院学科发展与实践创新潜能，有利于学校依托智能信息处理实验室，加强校内计算机科学与技术、数学、物理学、心理学、经济学、法学、社会学等相关学科的交叉融合，极大助力学校学科建设、人才培养和服务地方的能力和水平的提升，促进学校可持续发展。
智能信息处理重点实验室占地面积510平米，其中实验用房占地400平米，管理用房占地80平米，资料室占地30平米。
重点实验室配套设施包括计算机学院已建的云计算服务平台、智能信息处理实验室、虚拟现实实验室等。
云计算服务平台：于2015年3月搭建了云计算服务平台，占地面积80平米，该平台涵盖了网络、云软件、计算、存储四大类应用服务。
matlab机器视觉课程设计
matlab机器视觉课程设计一、教学目标本课程旨在通过MATLAB机器视觉的学习，让学生掌握机器视觉的基本原理和方法，能够运用MATLAB进行简单的图像处理和分析。
具体目标如下：1.理解机器视觉的基本概念和流程。
2.掌握MATLAB图像处理的基本函数和工具箱。
3.了解机器视觉在实际应用中的案例。
4.能够使用MATLAB进行基本的图像读取、显示和保存。
5.能够运用MATLAB进行图像滤波、边缘检测、特征提取等操作。
6.能够利用MATLAB实现简单的机器视觉算法。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和实践能力。
2.培养学生对机器视觉技术的兴趣和好奇心。
3.培养学生的团队合作意识和沟通能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括MATLAB机器视觉的基本原理和方法。
具体安排如下：1.MATLAB机器视觉概述：介绍机器视觉的基本概念、流程和应用领域。
2.MATLAB图像处理基础：学习MATLAB图像处理的基本函数和工具箱，包括图像读取、显示、保存等操作。
3.图像滤波：学习图像滤波的基本原理和算法，包括低通滤波、高通滤波、带阻滤波等。
4.边缘检测：学习边缘检测的基本原理和算法，包括Sobel算法、Canny算法等。
5.特征提取：学习特征提取的基本原理和方法，包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。
6.机器视觉应用案例：学习机器视觉在实际应用中的案例，如人脸识别、车牌识别等。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式。
具体方法如下：1.讲授法：通过讲解MATLAB机器视觉的基本原理和算法，使学生掌握相关知识。
2.案例分析法：通过分析机器视觉在实际应用中的案例，使学生了解机器视觉的应用价值。
3.实验法：通过实验操作，让学生亲手实践MATLAB图像处理和分析的操作，提高学生的动手能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，促进学生之间的交流与合作，培养学生的团队合作意识。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将准备以下教学资源：1.教材：《MATLAB机器视觉编程实战》等。
MV-LSEDP 机器视觉线扫描实验开发平台 产品手册说明书
MV-LSEDP机器视觉线扫描实验开发平台产品手册V5版【产品简介】机器视觉是“人工智能”的核心技术之一，其核心就是用“机器”代替“人眼”和“人脑”去观测和判断。
机器视觉是多学科技术的综合应用——图像处理、机械工程、自动控制、光学成像、光电信息工程、传感器、模拟与数字视频、计算机软硬件、通信工程、信号处理、类人智能、深度学习等。
一套完整的机器视觉检测系统，包括：图像获取（成像系统及光源）、图像预处理（获取图像兴趣区域）、数据处理、I/O通讯、执行机构等。
其中图像获取是基础，图像预处理及数据处理是灵魂，执行机构是功能体现。
实际项目中的绝大部分图像采集设备都采用面阵相机，但是在一些特殊应用中，可能会出现无法使用面阵相机的情况，这个时候就需要采用线扫描方案。
其相对于面阵相机来说，要考虑的因素会多一些，对于没有接触过线阵相机的用户来说，设计这样一套方案还是非常困难的。
维视图像最新推出的MV-LSEDP 线扫描实验开发平台结合了维视图像以往大量的线扫描案例，针对性解决“超大范围检测、超高速检测、圆柱面检测、反光体检测”等问题。
MV-LSEDP是基于线扫描采集图像的完整机器视觉检测系统，包括：线扫描相机、线阵光源、线阵镜头、往复式控制台、图像处理软件、IO模块等。
用户可以把设备直接放到生产现场代替人的工作，也可以利用丰富的二次开发接口，定制自己的线扫描检测系统。
MV-LSEDP搭载的MVIPS软件【功能特点】◆超高速检测——系统平台采用PLC控制的往复式运动平台，可以精确匹配线阵相机设置的行频。
配套的高速线阵相机，每秒最高可采集34000行图像。
可解决的问题：1)超高速运动物体抓拍2)大范围成像3)高精度检测◆大面积、高精度检测——采用线扫描相机的系统，水平分辨率最高可配置16K像素，行频可达12K Hz，非常适合一次需要拍摄较大范围且需要较高检测精度的项目。
可解决的问题：1)超大检测幅面2)超高检测速度3)高精度检测4)典型应用：玻璃检测、布匹检测◆类柱体表面检测——圆柱体对象的表面图像获取往往只能采用线扫描系统。
基于机器视觉技术的牛肉大理石花纹自动检测系统
基于机器视觉技术的牛肉大理石花纹自动检测系统郭爱玲;马世榜;刘伟;李艳辉【摘要】为实现牛肉大理石花纹自动分级,运用机器视觉技术开发了牛肉大理石花纹自动检测系统.阐述了检测系统的构成原理及功能,利用图像预处理和分割算法对牛肉大理石花纹进行提取,根据牛肉大理石花纹比率对牛肉进行分级.利用Matlab GUI组件开发了能够交互可视化的软件操作系统,实现了牛肉大理石花纹的自动快速分级.【期刊名称】《南阳师范学院学报》【年(卷),期】2017(016)006【总页数】5页(P13-16,47)【关键词】牛肉;大理石花纹;机器视觉;图像处理;检测系统【作者】郭爱玲;马世榜;刘伟;李艳辉【作者单位】南阳师范学院图书馆,河南南阳473061;南阳师范学院机电工程学院,河南南阳473061;南阳师范学院机电工程学院,河南南阳473061;南阳师范学院图书馆,河南南阳473061【正文语种】中文【中图分类】S237;TS251牛肉含有丰富的蛋白质、维生素及矿物质，是人类主要的肉食产品之一，是中国人的第二大肉类食品.牛肉大理石花纹是指肌肉脂肪含量和分布数量，也叫脂肪杂交，根据行业标准NY/T676—2010规定由第11～13肋间背长肌横切面的肌内脂肪分布程度进行判断[1].牛肉大理石花纹是确定牛肉品质和等级的重要指标之一，目前肉品生产企业及消费者对牛肉大理石花纹的评价主要是由人工参照对比牛肉大理石花纹标准图版或由经过培训的分级人员根据经验直接判断进行分级.这种传统的分级评价方法，受评价人经验及主观因素影响大，并存在效率低、评价一致性差的缺点.机器视觉技术是近年发展起来的无损快速检测技术，国内外已经有应用于农畜产品的品质质量及分级检测的研究[2-5].国内外学者利用机器视觉和图像处理技术对牛肉大理石花纹检测评价分级进行了研究[6-8].吴海娟等[9]利用工业相机采集多幅牛肉眼肌切面图像，利用VC++ 进行图像处理，采用自适应阈值法和数学形态法，通过数理统计的算法识别大理石花纹，对大理石花纹进行分级.陈坤杰等[10]建立了牛肉大理石花纹等级判定的多元线性模型和多元多项式模型，模型预测正确率分别为75%和87.5%.周彤等[11]利用机器视觉技术提取反映大理石花纹的特征参数，建立主成分回归模型，对牛肉大理石花纹等级进行预测，预测相关系数为0.88.目前，国内外在牛肉大理石花纹提取、预测模型建立等方面的研究，已经取得了一定的成果，但大多处于实验室研究阶段，还没有真正应用于牛肉产品企业.本文在前人研究的基础上，为满足牛肉产品行业需要，利用机器视觉技术，建立牛肉大理石花纹自动检测系统，实现牛肉大理石花纹的无损快速检测.1.1 系统构成原理牛肉大理石花纹自动检测系统主要由硬件和软件构成，系统硬件示意图如图1所示，主要由传输带、样品检测传感器、样品、光源、屏蔽罩、相机、控制器、数据线和计算机构成.传输带主要起到传输待检测样品的作用，提高检测的效率；样品检测传感器是判断传输带上进入屏蔽罩是否有样品，样品是否需要检测，触发相机对样品进行图像信息采集；光源呈对称分布，为样品表面提供光亮，保证样品图像信息的清晰度，为防止样品表面反光，光源外罩采用磨砂面；屏蔽罩主要是构成一个独立空间，屏蔽外界光对图像信息的影响；相机是获取样品图像信息；控制器是通过传感器对相机进行触发控制；数据线是传输获取的图像信息，并与计算机进行通信；计算机是对获取的图像信息进行处理.系统工作原理图如2所示，当待检测样品放在传输带上进入屏蔽罩内，样品检测传感器检测装置检测到样品，通过控制器触发相机对样品进行拍照，获取样品的图像信息，同时控制器给计算机发出触发信号，通知计算机对相机获取的图像信息进行分析处理，根据在计算机中预置的处理程序及分级模型对样品进行分析计算，得出样品的大理石花纹等级结果并实时显示出来.1.2 系统功能系统功能如图3所示，主要包括图像实时采集显示、图像实时处理显示、检测结果实时显示和检测数据库生成与管理等模块构成.图像实时采集模块主要实时显示采集到的样品实际图像，便于实时监测样品采集情况；图像实时处理显示模块主要是对采集后的样品图像进行大理石花纹提取后图像的实时显示，有利于对处理后图像的监测；检测结果实时显示模块主要是经图像处理分析后计算出的大理石花纹比率及判断出的等级结果的实时显示.牛肉大理石花纹图像处理及分级过程如图4所示，主要由图像采集、图像预处理、大理石花纹提取、特征参数计算和分级结果组成.先对采集的图像进行预处理，再进行大理石花纹的提取，对提取的特征参数进行计算，根据分级模型对等级进行判断并输出结果.如图5所示是检测系统获取的牛肉图像，其基本特征包括黑色背景、背膘脂肪、附生肌、大理石花纹和背长肌.黑色背景是不反光的黑布作为背景材料，有利于图像的处理；背膘脂肪的特征是大块白色连通的区域，图像处理时需要去除的部分；附生肌是呈白色的结缔组织，非大理石花纹特征，需要去除的部分；背长肌是肌肉纹理，图像的颜色较深；大理石花纹是背长肌中间的白色脂肪纹理，呈细丝状，是图像处理重点需要提取的特征.2.1 图像预处理检测系统采集牛肉图像时会受到外界高频噪声信号的干扰，产生的噪声信号，影响大理石花纹真实特征信号的提取，需要对获取图像进行预处理.图像预处理的主要目的是消除图像中无关紧要的冗余数据，恢复或增强有用的数据信息，最大限度地简化需要的有用数据，从而增加特征提取、图像分割、识别等后续图像处理步骤的可靠性，以消除噪声对图像的影响，增强图像信息，为下一步的牛肉图像分割和大理石花纹的提取做准备.常用的图像预处理方法有图像滤波、几何变换、图像增强、图像复原等.本系统主要对采集的图像进行滤波处理和增强处理.滤波处理采用的是中值滤波，它是基于排序统计理论的一种数学方法，是一种非线性信号处理技术，在去除图像噪声的同时又能保留图像边缘的细节，能够简单有效地抑制图像中的噪声而对图像主要特征的输出几乎没有影响.图6(a)是中值滤波后的图像，与原图像相比经中值滤波后的图像，最大限度地保留了图像中的信息量，并且图像背景噪声明显减小.图像增强是利用数学算法对图像中感兴趣的特征区域进行增强，使图像变得清晰，增强图像的显示效果、质量和可读性.牛肉图像在拍摄过程中受光照、表面水渍等自身特性的影响，造成图像在拍摄和转化过程中质量下降，影响进一步的分析，通过图像增强能够使图像变得更加清晰.直方图均衡增强法是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法，能够有效地对图像的不均匀性进行修正，大大增强图像的可读性.图6(b)是用直方图均衡增强法对中值滤波后图像再进行增强的效果.从图6可以看出，对比度有了明显的提高，牛肉大理石花纹纹理间显示更加的清晰.2.2 大理石花纹提取选取大理石花纹比率作为评价大理石花纹丰富程度的特征参数指标，对大理石花纹进行评价.大理石花纹比率，即大理石花纹总面积与有效肌肉面积的比值.根据图5牛肉图像特征，背膘脂肪是图像中最大的脂肪联通区域，背长肌是最大的肌肉联通区域，大理石花纹是夹杂在背长肌中间的，要提取大理石花纹，计算出大理石花纹比率，首先需要把整个牛肉从背景中分离开，再除去联通的脂肪区域，把大理石花纹从肌肉组织中提取出来.背景分离采用大津法[12]进行分割，把图像分割为大理石花纹及背膘脂肪的目标类和背景及肌肉的背景两大类，分割后图像如图7(a)所示，牛肉全面积二值图像如图7(b)所示.通过区域生长方法再对从背景中分割出的牛肉图像进行分割，分别分割出背膘脂肪和大理石花纹，如图7(c)和7(d)所示.计算图7(b)(c)(d)白色像素面积，分别得到整块牛肉面积、背膘脂肪面积和大理石花纹面积.整块牛肉面积与背膘脂肪面积作减法运算即可得到有效肌肉面积，大理石花纹面积与有效肌肉面积的比值，即可计算出牛肉大理石花纹的比率指标，实现大理石花纹的提取及比率的计算.2.3 分级方法按照牛肉等级行业标准NY/T676—2010分级标准，大理石花纹等级共分为五个等级：1级、2级、3级、4级和5级.文献[13]是根据牛肉大理石花纹的1级、1.5级、2级、3级、3.5级和4级，把牛肉按7个等级进行分级，最低检测正确率为87.5%，文献[11]采用多个指标把牛肉分为1级、2级和3级，总体预测正确率为91.2%.本文根据企业实际需求，参考文献[14-15]的分级方法，根据大理石花纹比率大小，参照行业分级标准，把牛肉分为S级、A级和B级共3个等级，即当牛肉大理石花纹比率大于11%时，评定为S级，当牛肉大理石花纹比率大于4%小于11%时，评定为A级，当牛肉大理石花纹小于4%时评定为B级.S级样品的大理石花纹极丰富，A级样品的大理石花纹丰富，B级样品的大理石花纹较少或几乎没有.为验证分级预测结果的准确性，取34个样品，由专业分级员进行分级，其中S级7个，A级12个，B级14个，由分级系统对样品进行预测分级，各个级别的样品预测分级结果如表1所示，S级正确率为87.5%，A级正确率为91.7%，B级正确率为92.9%，总体分级正确率为91.2%.可视化编程有VC++、VB、C#等多种高级编程语言，Matlab是当今应用较广泛的科学计算软件之一，它具有强大的矩阵计算、符号运算和数据可视化功能，同时也提供了图形用户界面(GUI)的设计和开发功能，界面友好，直观易懂，已经在图像处理系统的开发上得到一定的应用[16-17].利用Matlab的GUI组件进行检测系统软件的开发，只需要用鼠标或键盘来激活相应控件，就能实现预定的功能.利用Matlab的GUI进行检测系统的开发，可以充分利用软件自身封装的多种图像处理函数，通过创建控件对象，编写相应的回调函数，实现系统的算法集成和交互可视化功能，开发效率高，系统维护方便.检测系统界面如图8所示.应用机器视觉技术开发出了牛肉大理石花纹检测系统，阐述了检测系统的构成原理、系统功能及实现方法.通过图像预处理和分割提取算法，实现了牛肉大理石花纹的提取，应用Matlab的GUI模块开发了检测系统的软件，总体分级正确率达到91.2%，实现了牛肉大理石花纹的快速、准确分级，可应用于生产实际的牛肉大理石花纹在线无损快速分级.【相关文献】[1] 牛肉等级标准NY/T 676-2010 [S].2003.[2] OHALI A Y. Computer vision based date fruit grading system: Design and implementation[J]. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences,2011,23(1):29-36.[3] RAZMJOOY N, MOUSAY B S,SOLEYMANI F. A real-time mathematical computer method for potato inspection using machine vision[J]. Computers and Mathematics with Applications,2012,63:268-279.[4] 毛璐,赵春江,王开义,等.机器视觉在农产品物流分级检测中的应用[J].农机化研究，2011(7)：7-13.[5] JACKMANA P,SUN D W,ALLENH P. Recent advances in the use of computer vision technology in the quality assessment of fresh meats[J]. Trends in Food Science & Technology,2011(4):185-197.[6] 赵文杰，刘木华，张海东.基于数学形态学的牛肉图像中背最长肌分割和大理石纹提取技术研究[J]. 农业工程学报，2004,20(1)：144-146.[7] 陈坤杰，姬长英. 基于图像运算的牛肉大理石花纹分割方法[J]. 农业机械学报，2007,38(5)：195-196.[8] 贾渊，姬长英，汤晓艳.基于计算机视觉的牛肉分级技术综述[J].农业工程学报, 2004(5): 47-50.[9] 吴海娟，彭增起，沈明霞，等. 机器视觉技术在牛肉大理石花纹识别中的应用[J].食品科学，2011,32(3):10-13.[10] 陈坤杰，吴贵茹，於海明，等.基于分形维和图像特征的牛肉大理石花纹等级判定模型[J].农业机械学报，2012,43(5)：147-151.[11] 周彤，彭彦昆. 牛肉大理石花纹图像特征信息提取及自动分级方法[J]. 农业工程学报，2013,29(15)：286-293.[12] 李牧，闫继宏，朱延河，等. 一种改进的大津法在机器视觉中的应用[J].吉林大学学报(工学版)，2008,38(4)：913-918.[13] 郭辉，彭彦昆，江发潮，等. 手持式牛肉大理石花纹检测系统[J]. 农业机械学报，2012,43(S1)：207-210.[14] 杨伟龙, 彭彦昆, 江发潮，等. 牛肉大理石花纹分级系统软件设计[J].食品安全质量检测学报，2012,3(6)：608-612.[15] 汤晓艳, 徐幸莲, 钱永忠, 等. 中国牛肉大理石花纹等级图谱的改进研究[J]. 中国农业科学, 2006, 39(10): 2101-2106.[16] 兰红，田进，李淑芝，等. 基于Matlab GUI的图像处理平台设计[J]. 江西理工大学学报，2014,35(3)：79-84.[17] 王兆文，李浩，黄都，等. 基于Matlab/GUI的汽油机缸内直接喷雾图像处理方法[J]. 农业机械学报，2013，44(9)：19-23.。
机器视觉与图像处理
机器视觉与图像处理一、介绍机器视觉和图像处理是一个快速发展的领域，已经成为当今所有领域中不可或缺的一部分。
随着时间的推移，越来越多的技术被开发出来，这最终导致了在这个领域中的巨大应用。
本文将介绍机器视觉和图像处理的定义、应用以及相关技术。
二、机器视觉的定义机器视觉可以被定义为一种技术，该技术可以将图像信号转换为有意义的信息。
这种信息可以被用来辨别不同的对象、检测错误、进行排序、分类、跟踪等各种任务。
这种技术是使计算机能够理解和提取丰富的信息，和人类视觉类似。
三、机器视觉的应用机器视觉的应用涵盖了很多领域，如医疗、能源、安全、石油和天然气、农业和生物学。
下面是一些机器视觉被广泛应用的领域的实例：1、医疗：机器视觉能够帮助医生在MRI和CT等影像学检查中确诊和筛选疾病，例如癌症、肿瘤等。
2、能源：机器视觉可以用于检测管道和设备的裂纹，这有助于提高安全性，并防止泄漏和事故的发生。
3、安全：机器视觉已经在许多安全系统中得到了广泛应用，如安全摄像头、安保门禁等。
4、石油和天然气：机器视觉可以用于检测管道和油井是否有渗漏，这可以提高能源生产的效率，降低失误率。
5、农业：机器视觉能够对农场或果园进行监测，检测植物的生长情况，检测病虫害以及检测作物的成熟程度。
6、生物学：机器视觉可以帮助生物学家自动分类和鉴定各种不同的细胞和组织，它可以用于现场检查或实验室检查，从而有助于提高研究的准确度和效率。
四、图像处理的定义图像处理是对图像进行操作以提取信息或优化图像的方法。
这种处理可以被用于许多领域，如数字摄影、印刷、电影和离散信号处理等。
五、图像处理的应用1、数字摄影：图像处理可以用于数码相机的后期处理，使照片的色彩、对比度、曝光等更好地呈现。
2、印刷：图像处理可以用于在印刷操作中增加对比度，提高颜色的饱和度或减少噪声，从而获得更优质的印刷品。
3、电影：图像处理可以用于电影后期制作，从而改变电影的外观和感觉。
4、离散信号处理：图像处理可以被用于数字信号处理中，如图像压缩、功率谱、频率过滤器等。
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。
机器视觉工程师实习报告
机器视觉工程师实习报告一、实习背景与目的随着科技的飞速发展，机器视觉技术在工业自动化、质量控制、智能识别等领域的应用日益广泛。
作为一名机器视觉工程师实习生，我有幸参与了公司的一项重要项目，旨在通过机器视觉技术实现对产品质量的自动检测和分类。
通过这次实习，我不仅积累了丰富的项目经验，还进一步理解了机器视觉技术的核心概念和实际应用。
二、实习内容及过程在实习期间，我主要参与了以下几项工作：1、需求分析与方案设计：我与团队成员一起分析了项目的需求，提出了基于机器视觉技术的解决方案。
通过对比各种算法和模型，我们最终选择了一种深度学习算法，用于产品的质量检测和分类。
2、数据采集与预处理：我负责收集和整理了大量的产品数据，并进行了预处理。
预处理包括图像增强、去噪、分割等步骤，以确保输入到模型中的数据质量。
3、模型训练与优化：我利用Python编程语言和深度学习框架TensorFlow，实现了所选择的算法模型。
通过训练和优化模型，我们提高了模型的准确性和鲁棒性。
4、系统集成与测试：我将训练好的模型集成到公司的生产线上，进行了实地测试。
测试结果表明，我们的机器视觉系统能够有效地识别产品缺陷，提高了生产效率和质量。
三、实习收获与感悟通过这次实习，我不仅学习了机器视觉技术的实际应用，还领悟到了以下几点：1、理论与实践相结合：在学习机器视觉理论知识的基础上，通过实际项目将理论知识应用到实践中，加深了对理论知识的理解。
2、团队合作的重要性：在项目中，我与团队成员紧密合作，共同解决问题。
这让我深刻体会到团队合作的力量和沟通的重要性。
3、技术更新与学习：机器视觉技术不断发展，要求我们不断学习和掌握新的技术和方法。
通过这次实习，我意识到只有不断学习和实践才能跟上技术发展的步伐。
4、问题解决能力：在项目中遇到的问题让我意识到问题解决能力的重要性。
通过分析问题、寻找解决方案以及不断尝试和调整参数，最终成功解决问题。
这让我更加明白在工作中要具备灵活的思维方式和解决问题的能力。
机器人视觉系统实训报告
一、引言随着科技的飞速发展，机器人技术逐渐成为工业自动化领域的重要分支。
机器人视觉系统作为机器人感知外界环境的关键技术，其在工业生产、物流搬运、医疗辅助等领域的应用日益广泛。
为了深入了解机器人视觉系统的原理与应用，我们进行了为期一周的实训，以下是对本次实训的总结报告。
二、实训目的与内容1. 实训目的（1）掌握机器人视觉系统的基本原理和组成；（2）熟悉机器视觉软件的操作和图像处理方法；（3）了解机器人视觉系统的应用场景和案例；（4）培养动手实践能力和团队协作精神。
2. 实训内容（1）机器人视觉系统基本原理：学习机器人视觉系统的组成、工作原理和常用算法；（2）机器视觉软件操作：掌握机器视觉软件的使用方法，包括图像采集、处理、特征提取等；（3）图像处理方法：学习图像处理的基本方法，如滤波、边缘检测、形态学操作等；（4）机器人视觉系统应用案例：了解机器人视觉系统在工业生产、物流搬运、医疗辅助等领域的应用案例；（5）动手实践：通过搭建机器人视觉系统，进行图像采集、处理、特征提取等操作，实现机器人视觉系统的基本功能。
三、实训过程1. 实训环境本次实训在XXX实验室进行，实验室配备了机器人视觉系统实训平台，包括工业机器人、视觉检测系统、基础工作台、PC平台等。
2. 实训步骤（1）熟悉实验室环境和设备，了解机器人视觉系统实训平台的结构和功能；（2）学习机器人视觉系统的基本原理，包括组成、工作原理和常用算法；（3）学习机器视觉软件的使用方法，包括图像采集、处理、特征提取等；（4）学习图像处理的基本方法，如滤波、边缘检测、形态学操作等；（5）搭建机器人视觉系统，进行图像采集、处理、特征提取等操作；（6）测试机器人视觉系统的基本功能，如物体识别、定位、跟踪等；（7）分析实验结果，总结实训经验。
四、实训成果通过本次实训，我们取得了以下成果：（1）掌握了机器人视觉系统的基本原理和组成；（2）熟悉了机器视觉软件的操作和图像处理方法；（3）了解了机器人视觉系统的应用场景和案例；（4）培养了动手实践能力和团队协作精神。
2024 机器视觉与labview区别
2024 机器视觉与labview区别2024年，机器视觉和LabVIEW之间存在着一些区别。
机器视觉指的是一种通过使用计算机算法和技术来使机器具备通过图像或视频输入和处理来模拟人类视觉的能力。
机器视觉的应用领域非常广泛，包括自动驾驶、工业自动化、医疗诊断、安全监控等。
相比之下，LabVIEW是一种图形化编程语言和开发环境，主要用于数据采集和控制的应用。
LabVIEW具有直观的图形化用户界面，具备强大的数据处理和分析能力，对于实验室和科学研究领域非常常用。
LabVIEW是一种基于数据流编程模型的语言，可以通过拖拽和连接不同的图形化元素来建立程序的功能。
在功能上，机器视觉主要侧重于图像处理和识别，可以通过各种算法和技术来实现目标检测、图像分割、人脸识别等功能。
LabVIEW则更侧重于数据采集和控制，可以通过各种传感器和仪器来获取数据，并进行实时分析和控制。
另外，机器视觉通常需要专门的硬件设备来实现高性能的图像处理和计算能力，比如高分辨率的相机和图像处理器。
而LabVIEW则可以在通用的计算机上运行，不需要额外的专门硬件。
综上所述，2024年的机器视觉和LabVIEW在应用领域和功能上有一定的区别。
机器视觉主要用于图像处理和识别，LabVIEW则更适合于数据采集和控制。
两者在硬件设备要求上也有所差异。
这些区别使得机器视觉和LabVIEW在不同的应用场景中具备各自的优势和特点。
此外，机器视觉和LabVIEW在软件开发和使用上也有所不同。
机器视觉领域一般使用编程语言如Python、C++和MATLAB等来实现算法和图像处理任务。
开发人员通常需要具备计算机视觉和图像处理的专业知识，以设计和实现高效的算法和模型。
而LabVIEW 则是一种可视化编程语言，无需编写大量的代码，开发人员可以通过图形化界面来搭建程序，简化了开发流程，尤其适合那些对编程不太熟悉的科学研究人员。
此外，机器视觉的发展还受到人工智能和深度学习的影响。
基于机器视觉的实验室智能消毒机器人的设计
基于机器视觉的实验室智能消毒机器人的设计
吕文涛;徐晓宁;姚婷婷
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2022(35)11
【摘要】设计一款基于视觉识别技术实现路径规划的实验室智能消毒机器人。
其凭借灵活的麦克纳姆轮底盘,以摄像头识别为主导,与漫反射传感器相结合的避障系统,搭配水泵式消毒液自动喷洒装置。
能够在复杂的实验室环境中安全、精确、高效地进行消毒工作。
同时,实验室负责人能够使用配套的微信小程序远程操控消毒机器人,检查消毒情况与进程,实现人机交互。
【总页数】3页(P65-66)
【作者】吕文涛;徐晓宁;姚婷婷
【作者单位】天津理工大学电气工程与自动化学院;天津理工大学化学化工学院【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.基于机器视觉的智能手语识别翻译器设计与实现——评《机器人学、机器视觉与控制:MATLAB算法基础》
2.基于机器视觉的智能手语识别翻译器设计与实现——评《机器人学、机器视觉与控制:MATLAB算法基础》
3.人工智能基于机器视觉智能投篮机器人的设计与研究
4.基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计研究
5.基于ARM及机器视觉的智能药品运送机器人系统设计与研究
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机器视觉图像处理系统实验室设备
机器视觉图像处理系统在我国起步较晚，最早只是用于工业领域，如工业检测、图像分析处理、尺寸测量、定位等等，国内的机器视觉厂商只限于代理一些国外工业相机、工业镜头、机器视觉光源的硬件产品及一些现成的机器视觉软件，难有集成度很高的的机器视觉产品出现，经过近十几年的不断探索与潜心研究，维视图像公司目前的机器视觉硬件及系统集成能力都已达到国内先进，与国际大品牌不相上下。
伴随着机器视觉技术的高速发展，机器视觉技术迅速进入科研领域，有大批的高校已开设开设或即将开设专门的机器视觉课程，进行专门的研究，为我国培养机器视觉软硬件人才，但由于机器视觉涉及面很广，用途相当广泛，更重要的是这种技术发起于企业，高校对于如何开展机器视觉教学、科研等工作没有可参照的依据和现成的机器视觉图像处理系统实验室设备。
一直以来专业的机器视觉图像处理系统实验室设备在我国仍处于空白，如何能让机器视觉的前沿技术快速全面的得到广大学生的认识、学习、应用、研究、发展，成为摆在我们面前的一大难题，维视图像根据自身十多年的研发和推广经验，深入高校调研，听取师生意见，聘请知名教授作为机器视觉图像处理系统实验室设备的专业顾问，指导编写实验指导书，使产品更加符合高校的教育教学要求。
先后推出了很多适合高校机器视觉教学、科研的实验室设备、机器视觉系统及机器视觉平台，涵盖运动控制，图像处理，三维立体扫描，结构光立体视觉，双目立体视觉，模拟工业现场、工业检测等方面，拥有上百种实验项目。
维视图像机器视觉图像处理系统实验室设备具有跨度大、集成度高、设计专业、稳定性高的优势，是适合本科、研究生、博士生不同阶段的实验的最佳选择。
维视机器视觉图像处理系统实验室设备具体如下：
机器视觉教学研究开发平台实验室设备整体解决方案内容：
一、机器视觉创新教学实验室设备
二、机器视觉运动控制实验室设备
三、双远心光学系统研究开发平台实验室设备
四、嵌入式机器视觉图像处理实验室设备
五、机器视觉双目实验研发平台
六、激光三维扫描实验室设备
维视图像愿和大家一起，共同学习，为我国的机器视觉技术发展做出贡献！。