课程设计机器视觉报告
机械视觉实训报告范文(3篇)
第1篇一、实训背景与目的随着科技的飞速发展，机械视觉技术在工业自动化、机器人、安防监控等领域得到了广泛应用。
为了提高学生对机械视觉技术的理解与应用能力，本实训旨在通过理论学习和实践操作，使学生掌握机械视觉的基本原理、系统设计以及在实际工程中的应用。
二、实训内容1. 机械视觉基本原理- 光学成像原理- 数字图像处理基础- 图像识别与特征提取- 深度学习与机器学习在机械视觉中的应用2. 机械视觉系统设计- 系统架构设计- 摄像头选择与标定- 照明系统设计- 图像预处理与增强- 目标检测与跟踪3. 实践操作- 实验平台搭建- 软件编程与调试- 实验数据采集与分析- 实验结果验证与优化三、实训过程1. 理论学习- 通过课堂讲解、文献阅读等方式，系统学习机械视觉的基本原理、系统设计等相关知识。
- 掌握图像处理、模式识别、机器学习等基础理论。
2. 实验平台搭建- 选择合适的实验平台，如计算机视觉开发板、机器人等。
- 搭建实验环境，包括摄像头、光源、图像采集卡等硬件设备。
3. 软件编程与调试- 使用OpenCV、MATLAB等软件进行图像处理、特征提取等操作。
- 调试程序，确保程序运行稳定、准确。
4. 实验数据采集与分析- 设计实验方案，采集实验数据。
- 对采集到的数据进行预处理、增强、特征提取等操作。
- 分析实验结果，验证实验方案的有效性。
5. 实验结果验证与优化- 根据实验结果，对实验方案进行优化。
- 比较不同算法的性能，选择最优方案。
四、实训成果1. 理论知识掌握- 学生掌握了机械视觉的基本原理、系统设计等相关知识。
- 掌握了图像处理、模式识别、机器学习等基础理论。
2. 实践操作能力- 学生能够独立搭建实验平台，进行软件编程与调试。
- 能够对实验数据进行采集、处理和分析。
3. 创新能力- 学生在实验过程中，提出了多种优化方案，提高了实验效果。
- 结合实际应用，设计了具有创新性的实验方案。
五、实训总结1. 实训收获- 通过本次实训，学生对机械视觉技术有了更深入的理解，提高了实践操作能力。
机器视觉课课程设计
机器视觉课课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握机器视觉的基本概念、原理和应用，培养学生对机器视觉技术的兴趣和好奇心，提高学生的科学素养和创新能力。
具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解机器视觉的基本原理，掌握常见的机器视觉技术和应用，如图像处理、目标检测、人脸识别等。
2.技能目标：学生能够运用机器视觉技术解决实际问题，如编写简单的机器视觉程序，进行图像处理和目标检测等。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识到机器视觉技术在现代社会中的重要性，理解科技对人类生活的影响，培养正确的科技观念和价值观。
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、原理和应用。
具体安排如下：1.第一章：机器视觉概述，介绍机器视觉的定义、发展历程和应用领域。
2.第二章：图像处理，讲解图像处理的基本概念、原理和常用方法，如图像滤波、边缘检测、图像分割等。
3.第三章：目标检测，介绍目标检测的基本方法和技术，如滑动窗口法、特征匹配、深度学习等。
4.第四章：人脸识别，讲解人脸识别的基本原理和常用算法，如特征提取、模板匹配、神经网络等。
5.第五章：机器视觉应用，介绍机器视觉在现实生活中的应用案例，如自动驾驶、无人机、工业自动化等。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：教师讲解机器视觉的基本概念、原理和算法，引导学生理解并掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论实际案例，分析机器视觉技术在解决问题中的应用，培养学生的思维能力和团队协作精神。
3.案例分析法：分析具体的机器视觉应用案例，让学生了解机器视觉技术在现实生活中的重要性。
4.实验法：学生动手编写机器视觉程序，进行图像处理和目标检测等实验，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源本课程所需的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
具体如下：1.教材：选用《机器视觉》一书作为主要教材，为学生提供系统的机器视觉知识。
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。
机器视觉的应用课程设计
机器视觉的应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解机器视觉的基本概念，掌握其在实际应用中的原理和流程。
2. 学生能描述至少三种机器视觉技术的应用案例，并阐述其工作原理和关键功能。
3. 学生能运用已学的图像处理知识，分析并解决简单的机器视觉问题。
技能目标：1. 学生具备运用机器视觉软件进行基本图像捕捉、处理和分析的能力。
2. 学生能通过小组合作，设计并实施一个简单的机器视觉应用项目。
3. 学生能够运用批判性思维，评价机器视觉应用的优缺点，并提出改进方案。
情感态度价值观目标：1. 学生能够积极探究机器视觉技术在实际生活中的应用，培养对人工智能技术的兴趣和认识。
2. 学生在小组合作中，学会尊重他人意见，培养团队协作精神。
3. 学生能够关注机器视觉技术对社会生活的影响，认识到科技发展应遵循道德伦理原则，树立正确的科技价值观。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在帮助学生将所学的图像处理知识应用于实际项目中，提高学生的实践能力和创新能力。
学生特点：学生具备一定的图像处理知识基础，对新鲜事物充满好奇，喜欢动手实践。
教学要求：注重理论与实践相结合，鼓励学生主动探索、合作学习，注重培养学生的实践能力和科技创新精神。
通过分解课程目标为具体的学习成果，使学生在完成课程后能够达到预定的知识、技能和情感态度价值观目标。
二、教学内容1. 机器视觉基础理论：- 介绍机器视觉的概念、发展历程及在我国的应用现状。
- 影像感知与图像处理基础知识回顾，如像素、分辨率、图像格式等。
2. 机器视觉技术与应用：- 分类介绍常见的机器视觉技术，如图像识别、目标跟踪、三维重建等。
- 分析典型应用案例，如工业检测、自动驾驶、医疗诊断等。
3. 机器视觉系统组成与工作原理：- 阐述机器视觉系统的硬件组成，如光源、镜头、相机、图像传感器等。
- 介绍机器视觉软件的功能、分类及选用原则。
4. 实践操作与项目设计：- 指导学生使用机器视觉软件进行图像捕捉、处理和分析。
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。
机器视觉实验报告
研究生课程论文机器视觉应用实验报告《机器视觉应用实验报告》姓名学号院系专业仪器仪表工程指导教师华南理工大学实验报告课程名称：机器视觉应用机械与汽车工程学院系仪器仪表工程专业姓名廖帆实验名称机器视觉应用实验日期指导老师一、实验目的自行搭建机器视觉测量系统，采集标定板、工件图像，利用图像处理软件进行标定、工件尺寸测量、工件缺陷检测。
主要目的有：1、根据被测工件，搭建机器视觉测量系统，选择成像系统软件，进行图像采集等实验。
掌握常规机器视觉测量原理、实验平台搭建、图像采集步骤；2、掌握成像系统软件常用操作，能够对图像进行简单处理，并编写简单相关程序尺寸测量、缺陷检测判定；3、对测量结果进行误差分析，进一步加深理解机器视觉测量过程中的关键因素。
二、实验原理机器视觉主要是利用机器实现代替人眼来做测量和判断等目的，因此机器视觉可以看作是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
该实验就是通过对选取的工件进行图像采集和图像分析处理以获得所需物体的尺寸、缺陷等信息，一个典型的机器视觉系统包括：相机(包括COMS相机和CCD相机)、光源、镜头、图像获取单元（图像采集卡等）、显示器、图像处理软件、通讯设备、输入输出单元等。
本次实验借助HALCON机器视觉软件，它是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的MachineVision软件。
它源自学术界，是一套图像处理库，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。
其中包含了各类滤波、色彩分析以及几何、数学变换、形态学计算分析、校正、分类、辨识、形状搜索等等基本的几何以及图像计算功能。
HALCON支持Windows，Linux和MacOS X操作环境，函数库可以用C，C++，C#，Visual Basic 和Delphi等多种普通编程语言开发，为工业检测上提供了高速、高精度、强有力的方法。
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。
机器视觉课程设计报告书
机器视觉课程设计对圆盘形零件I心与直径和矩形零件长与宽尺寸测量学生学院_______ 专业班级_____________________ 学号________________________ 学生_____________________指导教师_____________________2015年1月20日问题描述 (5)1. 1基本目标 (5)1.2基本要求 (5)程序及其算法 (5)2.1检测与计算圆半径的程序 (5)2.2检测与计算矩形长和宽的程序 (8)2. 2. 1打开摄像头程序 (8)2.2.2保存拍摄的照片程序 (9)2. 2. 3读取拍摄到的图片（读取文名字Current Image, jpg的图片） (9)2.2.4检测边上的点和计算长和高的函数 (9)2.2.5老师写的显示图片的函数 (13)运行结果 (14)小结 (15)1问题描述1.1基本目标显示一图片（包含一个矩形或一个圆），测量矩形的长宽或圆的直径。
完成得及格分，扩展有加分！要求图片1.2基本要求“机器视觉”考试结果要求独立在计算机上完成，建议使用Visual C++和OpenCV 实现一个具有视觉捕捉、图像显示、尺寸测量等功能的对话框程序，其中必须完成对圆盘形零件圆心与直径和矩形零件长与宽尺寸测量容。
在教师提供的基本框架程序基础上，修改、补充界面和功能。
2程序及其算法2.1检测与计算圆半径的程序思路：从图片中间横扫取点得M_Point[0], M_Point[l] （x坐标相加除2的圆心的x 坐标）中间纵向取点得M_Point[2], M_Point[3] （y坐标相加除2的圆心的y坐标）圆上四个点到圆心的距离（半径）取平均值，输出为半径。
显示图片程序如下：double c DialogTeclarn：：f MakeCircle(double e dThreshold){if(NULL==m_pIplImageSource){return 0；}〃定义变量存图像的宽，高，行像素int q__iWidth z:m_pIplImageSource->width；int q_iHeight=m_pIplImageSource->height；int q__iWidthStep=m_pIpl ImageSource->widthStep；uchar *q_pchDataImage=(uchar *)m_pIp11mageSource->imageData:CvPoint M_Point[4] = {}；//存放检索出的四个点循环检索//01纵扫for(int Cycle_Y=l；Cyc1e Y<q_iHeight；Cyc1e_Y++)if (e_dThreshold>q_pchDataImage[q_iWidth/2+q_iWidthStep*(Cycle_Y-l)J) { NLPoint[0].x=q_iWidth/2；M Point[01. y=Cycle Y；for(int cyclelYuq_iHeight;cycle —Y 〉l;CycleY I —)亠if(e —dThreshold 〉尸pchDat 巴mage 〔尸iwidth、2+Fiwidthstep*(cycle —Y —1)」)MPoint =〕• x=q —iwidth 、2"M PointLl〕・ yucycleY 八)}for(int Cycle xul 八 Cyclex 〈q —iwidthnyclex++)亠if(eldThreshold〉q_pchDataImage 〔cyclelx+尸iwidrhstep*(qliHeight、2丄)〕)3M Point 「2〕• xucyclelx; M Point 「2,- •yuq —iHeight'2”)} for(i nt Cycle XHq —iwid thnycl ex 〉1" Cycle X I —)亠rdThreshold〉尸pchDat 巴mage 「cycle —x2iwidthstep*(q 」Height、2丄)(M Point 「3〕•xucyclelx一MPoint 一3- •y=q —iHeight、2")}(i n t H-?i〈4“ i ++)、、画娱初El{cvCircle(m_plplImageSource,M_Point[i],8,cvScalarAl1 (127),2)；}int Ridius=O t clear=O；int c i rc1e_y=abs(M Po i n111J. y+M Point I 0]. y)/2；int circ1e_x=abs(M Point[3]. x+M Point[2]. x)/2；float c=0,j=0;for (int i=0；i<4；i++){j=(M_Point[i]・ x-cirele x)*(M_Point[i]・ x-cirele x) + (M_Point[i]・ y-circle_y )*(M_Point[i]. y-circle_y)；c=c+sqrt(j)；}Ridius=c/4；//在窗口中显示长和高char chi[101,ch2[101；itoa(Ridius,chi,10)；itoa (clear,ch2t10)；SetDlgltemText(IDC LONG,chi);SetDlgltemText(IDC_SHORT,ch2)；CWnd *e_pCWndPicture=this->GetDlgItem(ID PICTURE DISPLAY)；fContro1ShowImage(m_pIplImageDisplay,e_pCWndPicture,m_pIplImageSource)； cvSavelmage( T("・//Result_Image・ jpg"),m_plplImageSource)；return 0；}2.2检测与计算矩形长和宽的程序思路：这个程序主要包括：打开摄像头-一保存图片(拍照)-一加载刚刚保存的图片-一找出点并计算长和高四个按钮，每一个按钮包含下面的一段代码，拍摄的图片保存为Currentimage, jpg,这里事先保存了一同名的图片，所以可以直接点击Load Image 读取。
《机器视觉》报告模板_课程综合实践报告
TDCQ大学20 －20 学年第学期《机器视觉》课程综合实践报告完善封面信息，报告双面打印，左侧2钉装订，报告打印前去掉此蓝/红色字体专业：学号：姓名：成绩：20 年月日目录（报告完成后可自动更新目录，并去掉此页的蓝色/红色文字）1 绪论（一级标题三号黑体） (1)1.1 课程综合实践的意义 (2)1.2 文献综述 (2)2 图像预处理与视觉特征提取 (3)2.1 ×××方法 (3)2.1.1 ×××方法 (3)2.1.2 ×××方法测试验证 (3)2.2 小结 (4)3 摄像机标定 (4)3.1 摄像机标定的原理（二级标题小三黑体） (5)3.1.1 摄像机模型（三级标题，四号宋体加粗） (5)3.2 实验结果及分析 (5)3.2.1 仿真条件（三级标题，四号宋体加粗） (5)3.2.2 实验结果及结果分析（三级标题，四号宋体加粗） (5)3.3 小结 (5)4 立体视觉匹配 (6)5 运动分析 (6)6 综合实践及测试 (6)总结 (6)参考文献 (7)特别注意：本报告的模板后续章节是按照绪论、各章实践作业和以无人车为载体的综合实践为顺序设置的章节内容。
在具体实施时可以不局限于这个形式，可以以“无人车机器视觉系统综合实践”为主线，从概述、系统方案设计、理论方法及测试验证、实践平台集成与测试和结论。
但无论哪种形式，后续“特别注意”中的细节要求都是相同的。
这也是重点考察逻辑性、规范性、可读性的标准。
1 绪论（一级标题三号黑体）特别注意：在形成报告时，删除所有提示的文字，即文中蓝色和红色字体、图或字符，各级标题的字号和字体如下：一级标题三号黑体二级标题小三号黑体三级标题四号宋体加粗文内标题小四号宋体加粗特别注意：正文为小四号宋体（中文）+Time New Roman（英文）字体，1.5倍行距；段首行空2字符；标点符号必须用中文标点符号，而且标点符号要合理使用；文中首次出现的英文缩写需给出英文全称；引用的参考文献要顺序引用，不许跳引和漏引；排版时每一页的页面底端不能留空白，当底端有图放不下时可以调整图的大小使图和图题放下或将图放置在下一页的页首处。
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。
课程设计机器视觉报告
目录摘要 (I)Abstract .......................................................................................................................... I I 1.概述 . (3)1.1 机器视觉 (3)1.2 数字图像处理 (3)1.3 MATLAB (4)1.4 课程设计任务 (4)2.边缘检测 (5)2.1边缘检测简介 (5)2.2检测方法 (5)2.3 边缘检测算子 (6)2.4 边缘检测仿真结果 (12)3.轮廓提取 (13)3.1基于边缘检测的轮廓提取 (13)3.2 基于HSV空间H的参数图像的轮廓提取 (14)4.实验小结 (15)参考文献 (15)附录：源程序代码........................................................................ 错误!未定义书签。
边缘检测程序......................................................................... 错误!未定义书签。
轮廓提取程序......................................................................... 错误!未定义书签。
基于HSV空间H参数的图像轮廓提取 ............................... 错误!未定义书签。
摘要机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。
它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。
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。
机器视觉课程设计
机器视觉课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握机器视觉的基本概念、原理和应用，培养学生对机器视觉技术的兴趣和认识，提高学生在实际问题中运用机器视觉知识的能力。
知识目标：使学生了解机器视觉的基本原理、技术方法和应用领域；掌握机器视觉系统的基本构成和操作方法。
技能目标：培养学生运用机器视觉知识分析、解决实际问题的能力；训练学生进行机器视觉系统设计和实验的能力。
情感态度价值观目标：激发学生对机器视觉技术的兴趣，培养学生的创新精神和团队合作意识，使学生认识到机器视觉技术在现代社会中的重要作用。
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、图像处理技术、特征提取和匹配、机器视觉系统的设计与应用等。
1.机器视觉基本概念：介绍机器视觉的定义、发展历程和应用领域。
2.图像处理技术：包括图像的数字化、图像增强、边缘检测、图像分割等。
3.特征提取和匹配：介绍特征提取的方法、特征匹配的算法及其应用。
4.机器视觉系统的设计与应用：讲解机器视觉系统的基本构成、工作原理和应用案例。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。
1.讲授法：通过讲解机器视觉的基本概念、原理和应用，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生针对实际问题进行讨论，培养学生的思考能力和团队协作精神。
3.案例分析法：分析机器视觉领域的实际案例，使学生更好地理解理论知识。
4.实验法：安排实验室实践环节，让学生动手设计、搭建和调试机器视觉系统。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《机器视觉导论》等国内外优秀教材。
2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果，供学生拓展阅读。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，以丰富教学手段，提高教学质量。
4.实验设备：搭建机器视觉实验平台，为学生提供实际操作的机会。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用多种评估方式相结合的方法。
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。
机器视觉训练课程设计
机器视觉训练课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解机器视觉的基本概念，掌握视觉感知在机器人技术应用中的作用和重要性。
2. 学会运用图像处理的基本方法，如滤波、边缘检测和特征提取等，对图像进行分析和理解。
3. 掌握机器学习的基本原理，并运用到视觉识别算法中，实现对物体分类和检测。
技能目标：1. 能够运用编程软件和视觉处理库，完成简单的图像处理和机器视觉任务。
2. 培养学生的团队协作能力，通过项目实践，学会与团队成员沟通、分工和协作。
3. 培养学生的问题解决能力，使学生能够针对实际问题，提出合理的视觉解决方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对人工智能和机器人技术的兴趣，激发学生的学习热情和创新意识。
2. 增强学生的信息意识，让他们认识到机器视觉在现实生活中的广泛应用和价值。
3. 引导学生树立正确的价值观，了解机器视觉技术对社会发展和人类生活的积极影响。
本课程针对高中年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将课程目标分解为具体的学习成果。
在教学过程中，注重理论与实践相结合，以项目为导向，让学生在动手实践中掌握机器视觉的相关知识，提高解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，为学生未来在人工智能领域的发展奠定基础。
二、教学内容本课程依据课程目标，科学系统地组织以下教学内容：1. 机器视觉基础理论：包括视觉感知、图像处理和机器学习等基本概念，涉及课本第二章相关内容。
2. 图像处理技术：滤波、边缘检测、特征提取等基本方法，对应课本第三章内容。
3. 机器视觉算法：介绍常用的视觉识别算法，如支持向量机、神经网络等，结合课本第四章相关内容。
4. 实践项目：设计具有实际意义的机器视觉项目，如人脸识别、物体检测等，涵盖课本第五章实例。
教学内容安排和进度如下：第一周：机器视觉基础理论，图像处理技术；第二周：机器视觉算法，实践项目一；第三周：实践项目二，讨论与改进；第四周：总结与展示，成果评价。
本教学内容注重理论与实践相结合，确保学生在掌握基本知识的同时，能够通过实践项目锻炼实际操作能力。
机械设计机器视觉实训报告
一、引言随着科技的不断发展，机器视觉技术在工业领域的应用越来越广泛。
机械设计作为制造业的基础，与机器视觉技术相结合，可以大大提高生产效率和质量。
为了更好地了解和掌握机器视觉在机械设计中的应用，我们开展了为期两周的机器视觉实训。
以下是我对实训过程的总结和心得体会。
二、实训目的1. 熟悉机器视觉的基本原理和应用领域；2. 掌握机器视觉系统的搭建、调试和应用；3. 将机器视觉技术应用于机械设计，提高设计效率和质量；4. 培养团队协作和创新能力。
三、实训内容1. 机器视觉基本原理及硬件设备介绍实训期间，我们学习了机器视觉的基本原理，包括图像采集、图像处理、图像识别等。
同时，我们还了解了常见的机器视觉硬件设备，如摄像头、光源、图像采集卡等。
2. 机器视觉系统搭建与调试在老师的指导下，我们搭建了一个简单的机器视觉系统，包括摄像头、光源、图像采集卡和计算机等。
通过调试，我们掌握了系统搭建和调试的基本方法。
3. 机器视觉应用实例分析实训过程中，我们分析了多个机器视觉应用实例，包括产品检测、尺寸测量、缺陷检测等。
通过对实例的学习，我们了解了机器视觉在机械设计中的应用价值。
4. 机器视觉与机械设计相结合我们将机器视觉技术应用于机械设计，通过编写程序实现产品的检测、尺寸测量等功能。
在实训过程中，我们学会了如何将机器视觉技术融入到机械设计中，提高设计效率和质量。
四、实训过程及心得体会1. 实训过程（1）熟悉机器视觉基本原理和硬件设备：通过学习，我们掌握了机器视觉的基本原理和常用硬件设备，为后续实训奠定了基础。
（2）搭建和调试机器视觉系统：在老师的指导下，我们成功搭建了一个简单的机器视觉系统，并进行了调试。
（3）分析机器视觉应用实例：通过分析多个实例，我们了解了机器视觉在机械设计中的应用价值。
（4）将机器视觉应用于机械设计：我们编写程序实现产品的检测、尺寸测量等功能，提高了设计效率和质量。
2. 心得体会（1）理论知识与实践相结合：通过实训，我们深刻体会到理论知识与实践相结合的重要性。
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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目录摘要 (I)Abstract .......................................................................................................................... I I 1.概述 . (3)1.1 机器视觉 (3)1.2 数字图像处理 (3)1.3 MATLAB (4)1.4 课程设计任务 (4)2.边缘检测 (5)2.1边缘检测简介 (5)2.2检测方法 (5)2.3 边缘检测算子 (6)2.4 边缘检测仿真结果 (12)3.轮廓提取 (13)3.1基于边缘检测的轮廓提取 (13)3.2 基于HSV空间H的参数图像的轮廓提取 (14)4.实验小结 (15)参考文献 (15)附录：源程序代码........................................................................ 错误!未定义书签。
边缘检测程序......................................................................... 错误!未定义书签。
轮廓提取程序......................................................................... 错误!未定义书签。
基于HSV空间H参数的图像轮廓提取 ............................... 错误!未定义书签。
摘要机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。
它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。
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。
这些包括深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。
而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。
本实验对机器视觉系统中的底层技术——边缘检测和轮廓提取算法进行设计和实验。
针对一幅图像，利用边缘检测算子（如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子、Kirsch算子和Marr算子）检测出图像的边缘，然后采取轮廓提取算法得到封闭的二值图像轮廓。
关键词：机器视觉、数字图像处理、边缘检测、轮廓提取AbstractMachine vision system is to use machines instead of human eyes to make all kinds of measurement and judgment. It is an important branch of computer science, which combines optical, mechanical, electronic, computer software and hardware technology, involves the computer, image processing, pattern recognition, artificial intelligence, signal processing, optic-mechanical integration, and other fields. The rapid development of image processing and pattern recognition techniques such as, also greatly promote the development of machine vision.Edge detection is the basic problem in image processing and computer vision, edge detection is to identify the purpose of the digital image brightness changes in the obvious points. Significant changes in image attributes usually reflect the properties of the important events and changes. These include the depth direction of the discontinuous, surface discontinuity, material properties and scene illumination changes. Edge detection is image processing and computer vision, especially a research field in feature extraction.Image edge is one of the most basic characteristics of the image, often carrying an image most of the information. The image edge in irregular structure and the not smooth phenomenon, which exists in the abrupt change point of the signal, these points are given the location of the image contour, the contour is often what we need in image edge detection is very important to some of the characteristics of the conditions, this requires us to the edge of an image detection and extract it.The experiment on the machine vision system, the underlying technology in edge detection and contour extraction algorithm to carry on the design and experiment. For an image, using edge detection operator (such as Robert operator, Sobel operator, Prewitt operator, Laplace operator, Kirsch operator and Marr operator) to detect the image edge, and then to get closed contour extraction algorithm of binary image contour.Keywords: machine vision, digital image processing, edge detection and contour extraction1.概述1.1 机器视觉机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
1.2 数字图像处理数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
自从1986年John Canny提出了最优边缘检测算子的三条准则并推导出了一个近似实现。
但是在实际中，真正实现这一目标尚有较大的难度。
这是因为：（1）实际图像一般都含有噪声，并且噪声的分布信息业是未知的，同时噪声和边缘都属于高频信息，在进行滤波的同时，虽然能够在一定程度上抑制噪声，却也丢失了边缘信息。
（2）由于场景、光照条件的边缘等原因，同一场景在不同光照条件下得到的边缘可能也是不同的，设置的阈值也可能是不同的。
针对这些问题，如何进行改进，并得到较理想的边缘检测算子是有必要的。
另一方面，轮廓提取技术是图像分割、目标区域识别区域行状提取等图像分析处理领域十分重要的基础。
寻求非接触、精度高、具有综合分析能力的识别方法来代替人工目测，解决图像表面的模式识别和测量问题，是图像加工行业面临的一大难题，也是值得我们长期探讨的科研课题1.3 MATLABMATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。
高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。
可用于科学计算和工程绘图。
新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。
同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。
另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。