机器视觉测量综合实验
机器视觉 实验指导书 2010-2011-2(王海晖)
《机器视觉》实验指导书实验一电子元件插针引脚测量实验（一）实验类型：验证性实验（二）实验目的：通过该实验使得学生掌握如何建立被测量工件对象的基本检测步骤，包括工件定位、光源调整、焦距调节等图象测量，进而掌握工件尺寸测量可视化组态编程方法和技术，掌握如何对多插针相关尺寸参数同时测量的新方法，建立被测量插针的基本检测框架，进而扎实掌握插件多针尺寸、针间距及针宽度测量新技术，具备解决实际复杂插件多针参数视觉测量的技术难题。
（三）实验要求：熟练掌握：用Halcon平台测量的步骤学生分组人数：1人/组（四）实验内容：【实验内容】测量如图1-1 所示电子插件插针参数尺寸(a) (b)图1-1 ：开关（a）需要测量开关引脚的宽度及相互之间的距离。
（b）确定检测边缘的矩形感兴趣区。
【实验原理】1、单个相机的影像截取控制流程如a)所示，实验中，采用单相机采集图像，对应的图像处理算子类型为：open_framegrabber (Name, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', -1, 'default', -1, 'default', 'default', Board0, -1, -1, FGHandle0) grab_image (Image0, FGHandle0)2、算子说明：1）open_framegrabber函数功能：打开并设置一个图像采集器调用格式：open_framegrabber ( : : Name, HorizontalResolution, VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn, Field, BitsPerChannel, ColorSpace, Generic, ExternalTrigger, CameraType, Device, Port, LineIn : FGHandle )参数：Name--Halcon图像采集接口。
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。
视觉机器应用实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，了解并掌握视觉机器的基本原理和应用，提高对视觉机器处理技术的认识。
实验内容包括边缘检测、显著性检测、特征点检测和直线检测等，通过对比不同算法的优缺点，分析其在实际图像处理中的应用和局限性。
二、实验内容与步骤1. 边缘检测（1）选择图像数据：选取一张包含明显边缘结构的图像作为实验对象。
（2）Sobel边缘检测：使用Sobel算子对图像进行边缘检测，记录结果。
（3）Canny边缘检测：使用Canny算子对图像进行边缘检测，记录结果。
（4）比较两种方法的边缘检测效果，分析其差异。
2. 显著性检测（1）选择图像数据：选取一张包含不同显著性区域的图像作为实验对象。
（2）HC显著性检测：使用Python和OpenCV实现HC显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）基于最小方向对比度显著性检测：使用Python和OpenCV实现基于最小方向对比度显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
（4）基于最稳定区域显著性检测：使用Python和OpenCV实现基于最稳定区域显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
3. 特征点检测（1）选择图像数据：选取一张包含明显角点的图像作为实验对象。
（2）Harris角点检测：使用Python和OpenCV实现Harris角点检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）分析角点检测结果与实际图像特征之间的关系。
4. 直线检测（1）选择图像数据：选取一张包含直线的图像作为实验对象。
（2）哈夫变换直线检测：使用Python和OpenCV实现哈夫变换直线检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）对图像进行预处理（如边缘检测）以提高直线检测效果。
（4）分析哈夫变换在实际场景中的应用和局限性。
三、实验结果与分析1. 边缘检测通过对比Sobel算子和Canny算子的边缘检测结果，发现Canny算子具有更好的检测效果，能够有效抑制噪声，同时保留边缘信息。
视觉检测实训报告
一、实训背景随着工业自动化程度的不断提高，机器视觉检测技术在工业生产中的应用越来越广泛。
为了提高产品质量和生产效率，降低人工成本，我国各大企业纷纷引进视觉检测设备。
本实训旨在通过实际操作，使学生了解视觉检测的基本原理、设备配置及应用，掌握视觉检测系统的设计、调试和优化方法。
二、实训目标1. 理解视觉检测的基本原理和流程；2. 掌握视觉检测系统的硬件配置和软件应用；3. 学会使用视觉检测设备进行产品检测；4. 提高实际操作能力，为今后从事相关工作打下基础。
三、实训内容1. 视觉检测基本原理视觉检测系统主要由光源、相机、图像采集卡、图像处理软件和执行机构组成。
系统通过光源照亮被检测物体，相机捕捉图像，图像采集卡将图像传输到计算机，计算机通过图像处理软件对图像进行分析和处理，最后由执行机构进行相应动作。
2. 视觉检测设备配置（1）光源：根据被检测物体的表面特性和检测要求选择合适的光源，如白光、红外光、紫外光等。
（2）相机：根据检测精度和分辨率要求选择合适的相机，如CCD相机、CMOS相机等。
（3）图像采集卡：用于将相机捕捉的图像传输到计算机。
（4）图像处理软件：对图像进行预处理、特征提取、目标识别、定位和跟踪等操作。
（5）执行机构：根据检测结果进行相应动作，如剔除不良品、标记缺陷等。
3. 视觉检测系统设计（1）确定检测任务：根据产品特性和质量要求，明确检测任务，如尺寸测量、缺陷检测、外观检测等。
（2）选择检测方法：根据检测任务选择合适的检测方法，如基于模板匹配、基于特征匹配、基于机器学习等。
（3）搭建检测系统：根据检测方法和要求，搭建视觉检测系统，包括硬件配置和软件编程。
（4）系统调试与优化：对系统进行调试，确保检测精度和稳定性。
根据实际检测效果，对系统进行优化，提高检测效率和准确性。
4. 实训案例以某电子元件外观检测为例，具体步骤如下：（1）确定检测任务：检测电子元件的外观缺陷，如划痕、气泡、变形等。
机器视觉测量实验报告
a) 图像灰度变化
b) 图像灰度一阶导数 图 1 图像灰度变化与导数
c) 图像灰度二阶导数
Sobel 算子、 Prewitt 在传统边缘检测方法里， 基于一阶导数的边缘检测算子有 Robert 算子、 算子等。
三、 实验器材
MER-500-7UM 彩色数字相机, 镜头位 computar 8mm,单个像素尺寸 2.2x2.2 um；三脚架；
3 阈值分割
threshold(Hhm2,Region, 90, 255) connection(Region, ConnectedRegions)
4 最小外接圆形
get_image_size(ImagePart, Width, Height) edges_sub_pix(ImageWorld, Edges, 'canny', 1, 20, 40)
图 2 被测工件图像
3. 实验步骤： (1) 根据现场环境，选择合适的机架安放地点——光照强度适合、稳定，安装位置平坦。 (2) 利用扳手等工具，将三脚架、相机和镜头组装好。其中尽量保持相机镜头的中心线与 测量平面的法线平行； (3) 启动计算机，打开大恒图像采集软件。将相机与计算机连接。 (4) 在测量平面上放置白色背景（白纸） ，将标定板放在白色背景上，调整标定板的位置， 使得标定板完全落在相机视场内部，对标定板进行图像采集。 (5) 通过平移、旋转或改变其与成像平面的夹角改变标定板的位置，直至完成 15 次标定 板图像采集工作，得到部分标定板图像如图 3 所示。
六、数据分析处理
1. 游标卡尺实测面板圆形圆心 1 和 2 的距离 L1=16.68mm ；面板圆心 1 和 3 的距离 L2=26.80mm；面板圆心 2 和 3 的距离 L3=12.62mm； 利用 HALCON 软件标定后，测面板圆形圆心 1 和 2 的距离 L1’=18.7063mm；面板圆心 1 和 3 的距离 L2’=32.9384mm；面板圆心 2 和 3 的距离 L3’=14.7197mm； HALCON 软件测得值与游标卡尺测得值的绝对误差：
机器视觉_实验
实验二多边形边长测量一、实验目的1．掌握哈夫变换方法检测直线的基本原理和步骤。
2．. 复习VB/VC/Matlab的基本概念、基本语法和编程方法，并熟练使用VB/VC/Matlab编写遗传算法程序。
二、实验设备微机三、实验原理距离测量基本步骤：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。
两种经典的直线拟合（检测）算法：最小二乘法、哈夫(霍夫)变换法直线函数：y=ax+b，a、b是待定常数。
Hough变换[Hough，1962]是一种利用图像全局特征将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方法。
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。
点--线对偶性：图像空间XY中共线的点，对应在参数空间PQ中相交的线。
参数空间PQ中相交于一点的所有直线，在图像空间XY里都有共线的点与之对应。
结论：在PQ平面上相交直线最多的点，对应在XY平面上的直线就是解。
假设：1）图像上的直线是一个容器；2）直线上的点（图像中的特定像素）是放在容器中的棋子。
由于图像上任一像素可以同时属于多根直线，即可看成每个棋子（像素）可以同时放在多个容器中（直线）。
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。
具体步骤：将r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]。
1[0, 359]。
此时，M是一个n行360列的二维矩阵。
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。
面向工业的机器视觉检测实验报告
面向工业的机器视觉检测实验报告一、实验背景在现代工业生产中，产品质量的检测和控制是至关重要的环节。
传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性难以保证。
随着机器视觉技术的不断发展，其在工业检测领域的应用越来越广泛。
机器视觉检测系统具有非接触、高精度、高速度、自动化等优点，能够有效地提高生产效率和产品质量。
本次实验旨在研究机器视觉检测技术在工业生产中的应用，评估其检测效果和性能，并为实际应用提供参考依据。
二、实验目的1、了解机器视觉检测系统的组成和工作原理。
2、掌握机器视觉检测系统的搭建和调试方法。
3、研究机器视觉检测技术在工业产品检测中的应用，包括缺陷检测、尺寸测量、形状识别等。
4、评估机器视觉检测系统的检测精度、速度和稳定性。
5、分析机器视觉检测技术在工业应用中存在的问题和挑战，并提出改进措施和建议。
三、实验设备和材料1、机器视觉检测系统：包括相机、镜头、光源、图像采集卡、计算机等。
2、实验样品：选择了一批具有代表性的工业产品，如电子元件、机械零件、塑料制品等。
3、检测工具：如卡尺、千分尺等，用于对比和验证机器视觉检测结果。
四、实验原理机器视觉检测技术是通过相机获取被测物体的图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和处理，提取出有用的信息，如物体的形状、尺寸、颜色、纹理等，从而实现对物体的检测和识别。
其基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、目标识别和检测结果输出等。
五、实验步骤1、系统搭建（1）根据实验需求选择合适的相机、镜头和光源，并进行安装和调试，确保能够获取清晰、高质量的图像。
（2）将相机通过图像采集卡与计算机连接，安装好驱动程序和图像处理软件。
2、图像采集（1）将实验样品放置在检测平台上，调整相机的位置和角度，使样品能够完整地出现在相机的视野中。
（2）设置合适的曝光时间、增益和帧率等参数，采集多幅图像。
3、图像预处理（1）对采集到的图像进行去噪、增强、二值化等预处理操作，提高图像的质量和对比度。
机器视觉测量实验报告
《机器视觉应用实验报告》姓名黄柱汉学号 3院系机械与汽车工程学院专业仪器仪表工程指导教师全燕鸣教授2015年04月16日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黄柱汉实验名称机器视觉应用实验日期2015.4.16 指导老师全燕鸣一、实验目的主要目的有以下几点：1.实际搭建工业相机、光源、被摄物体图像获取系统，自选Labview或Matlab、Halcon、Ni Vision软件平台，用打印标定板求解相机外参数以及进行现场系统标定；2.进行一个具体实物体的摄像实验，经图像预处理和后处理，获得其主要形状尺寸的测量（二维）3.进行一个具体实物体的摄像实验，经图像预处理和后处理，识别出其表面缺陷和定位。
二、实验原理“机器视觉”是用机器代替人眼来进行识别、测量、判断等。
机器视觉系统是通过摄像头将拍摄对象转换成图像信号，然后再交由图像分析系统进行分析、测量等。
一个典型的机器视觉系统包括照明、镜头、相机、图像采集卡和视觉处理器5个部分。
HALCON是在世界围广泛使用的机器视觉软件，拥有满足各类机器视觉应用的完善开发库。
HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。
HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi语言访问。
另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件，具有良好的跨平台移植性和较快的执行速度。
本实验包括对被测工件进行尺寸测量和表面缺陷检测。
尺寸测量是通过使用机器视觉来对考察对象的尺寸、形状等信息进行度量；缺陷检测是通过机器视觉手段来分析零部件信息，从而判断其是否存在缺陷。
尺寸测量和表面缺陷检测均可以通过边缘检测来实现。
图像边缘是指其周围像素灰度后阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域，基元与基元之间。
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。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告目录一实验名称 (2)二试验设备 (2)三实验目的 (2)四实验内容及工作原理 (2)（一）kinect for windows (2)（二）手持式自定位三维激光扫描仪 (3)（三）柔性三坐标测量仪 (9)（四）双面结构光 (10)总结与展望 (14)参考文献 (16)《机器视觉》实验报告一、实验名称对kinect for windows、三维激光扫描仪、柔性三坐标测量仪和双面结构光等设备结构功能的认识。
二、实验设备kinect for windows、三维激光扫描仪、柔性三坐标测量仪、双面结构光。
三、实验目的让同学们对机器视觉平时所使用的仪器设备以及机器视觉在实际运用中的具体实现过程有一定的了解。
熟悉各种设备的结构功能和操作方法，以便于进行二次开发。
其次，深化同学们对机器视觉系统的认识，拓宽同学们的知识面，以便于同学们后续的学习。
四、实验内容及工作原理(一)kinect for windows1.Kinect简介Kinectfor Xbox 360，简称Kinect，是由微软开发，应用于Xbox 360 主机的周边设备。
它让玩家不需要手持或踩踏控制器，而是使用语音指令或手势来操作Xbox360 的系统界面。
它也能捕捉玩家全身上下的动作，用身体来进行游戏，带给玩家“免控制器的游戏与娱乐体验”。
2012年2月1日，微软正式发布面向Windows系统的Kinect版本“Kinect for Windows”。
2.硬件组成Kinect有三个镜头[1]，如图1-1所示。
中间的镜头是RGB 彩色摄影机，用来采集彩色图像。
左右两边镜头则分别为红外线发射器和红外线CMOS 摄影机所构成的3D结构光深度感应器，用来采集深度数据（场景中物体到摄像头的距离）。
彩色摄像头最大支持1280*960分辨率成像，红外摄像头最大支持640*480成像。
Kinect还搭配了追焦技术，底座马达会随着对焦物体移动跟着转动。
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：。
基于机器视觉的工业质量检测实验报告
基于机器视觉的工业质量检测实验报告一、引言在现代工业生产中，产品质量检测是至关重要的环节。
传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性难以保证。
随着机器视觉技术的不断发展，其在工业质量检测中的应用越来越广泛。
本实验旨在研究基于机器视觉的工业质量检测方法，并对其性能进行评估。
二、实验目的本实验的主要目的是验证机器视觉技术在工业质量检测中的可行性和有效性，具体包括以下几个方面：1、检测产品表面的缺陷，如划痕、裂纹、污渍等。
2、测量产品的尺寸和形状参数，如长度、宽度、高度、圆度等。
3、识别产品的颜色和图案，确保其符合设计要求。
4、比较机器视觉检测与传统人工检测的效率和准确性。
三、实验设备和材料1、机器视觉检测系统工业相机：分辨率为 2000 万像素，帧率为 60fps。
镜头：焦距为 16mm，光圈范围为 F14 F16。
光源：环形白色 LED 光源，亮度可调节。
图像采集卡：支持高速数据传输。
计算机：配置为英特尔酷睿 i7 处理器，16GB 内存，512GB 固态硬盘。
2、被检测产品金属零件：包括螺丝、螺母、垫片等。
塑料制品：如塑料瓶、塑料盖等。
电子元件：如电路板、芯片等。
3、传统检测工具卡尺：精度为 002mm。
放大镜：倍数为 10 倍。
四、实验方法1、图像采集将被检测产品放置在检测平台上，调整相机的位置和角度，确保能够清晰地拍摄到产品的表面。
打开光源，调节亮度和角度，使产品表面的光照均匀。
使用图像采集卡将相机拍摄的图像传输到计算机中。
2、图像处理对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、灰度化等操作，以提高图像的质量。
采用图像分割算法将产品从背景中分离出来。
运用特征提取算法提取产品表面的缺陷、尺寸、形状、颜色和图案等特征。
3、检测算法基于提取的特征，使用机器学习算法（如支持向量机、决策树等）或深度学习算法（如卷积神经网络）对产品进行分类和识别，判断其是否存在质量问题。
机器视觉检测实习报告
一、实习背景随着我国智能制造的快速发展，机器视觉检测技术作为自动化检测的重要手段，得到了广泛的应用。
为了更好地了解机器视觉检测技术，提高自己的实际操作能力，我于2023年7月至9月在XX科技有限公司进行了为期两个月的实习。
二、实习单位及岗位实习单位：XX科技有限公司实习岗位：机器视觉检测工程师三、实习内容1. 了解机器视觉检测技术的基本原理实习期间，我首先学习了机器视觉检测技术的基本原理，包括图像采集、图像处理、特征提取、目标识别等。
通过学习，我掌握了机器视觉检测系统的基本构成和各个模块的功能。
2. 参与项目实施在实习期间，我参与了公司某项目的实施，该项目主要针对手机屏幕的缺陷检测。
我负责以下工作：（1）协助工程师搭建机器视觉检测系统，包括硬件设备的选择和调试；（2）编写图像处理程序，对采集到的图像进行处理，提取特征；（3）设计目标识别算法，实现对手机屏幕缺陷的自动检测；（4）对检测结果进行分析，提出优化建议。
3. 参与日常维护实习期间，我还参与了机器视觉检测系统的日常维护工作，包括设备保养、软件升级等。
四、实习收获1. 提高了实际操作能力通过实习，我熟练掌握了机器视觉检测技术的实际操作，提高了自己的动手能力。
2. 丰富了专业知识实习期间，我学习了机器视觉检测技术的基本原理和应用，丰富了自身的专业知识。
3. 培养了团队协作精神在实习过程中，我与其他同事共同完成了项目实施，培养了良好的团队协作精神。
4. 提升了沟通能力实习期间，我需要与工程师、技术人员等进行沟通，提高了自己的沟通能力。
五、实习总结1. 机器视觉检测技术在制造业中的应用越来越广泛，具有很高的应用价值。
2. 机器视觉检测系统的搭建和实施需要具备一定的专业知识和技术能力。
3. 团队协作和沟通能力在机器视觉检测项目中至关重要。
4. 持续学习和实践是提高自己专业能力的关键。
六、建议1. 企业应加强对机器视觉检测技术的宣传和培训，提高员工的专业素养。
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。
机器视觉综合实训总结报告
一、引言随着科技的不断发展，机器视觉技术在工业、农业、医疗、安防等多个领域得到了广泛应用。
为了提高我国机器视觉技术水平，培养一批具备实践能力的专业人才，我们开展了为期一个月的机器视觉综合实训。
本文将对本次实训进行总结，分析实训过程中的收获与不足，为今后类似实训提供参考。
二、实训内容与过程1. 实训内容本次实训主要围绕以下几个方面展开：（1）机器视觉基础知识：学习机器视觉基本概念、图像处理、图像采集与传输等。
（2）OpenCV库应用：学习OpenCV库的基本功能，如图像处理、几何变换、特征提取、目标检测等。
（3）机器人视觉系统搭建：了解机器人视觉系统的组成，学习如何搭建简单的机器人视觉系统。
（4）实际项目案例分析：分析实际应用案例，如产品检测、缺陷检测、目标跟踪等。
（5）综合实训项目：分组完成一个综合实训项目，运用所学知识解决实际问题。
2. 实训过程（1）理论学习：首先，我们通过查阅资料、课堂讲解等方式，学习了机器视觉的基本知识和OpenCV库的应用。
（2）实践操作：在理论学习的基础上，我们开始进行实践操作。
通过编写代码，完成图像处理、几何变换、特征提取等任务。
（3）项目案例分析：分析实际应用案例，了解机器视觉在各个领域的应用。
（4）综合实训项目：分组完成一个综合实训项目，运用所学知识解决实际问题。
在项目过程中，我们遇到了很多困难，但在老师和同学的帮助下，我们逐渐克服了困难，最终完成了项目。
三、实训收获与体会1. 理论知识与实践相结合通过本次实训，我们深刻体会到理论知识与实践操作相结合的重要性。
在实训过程中，我们不仅掌握了机器视觉的基本知识，还学会了如何运用这些知识解决实际问题。
2. 团队协作与沟通在综合实训项目中，我们分组完成了一个实际项目。
在这个过程中，我们学会了如何与团队成员沟通、协作，共同解决问题。
3. 问题解决能力在实训过程中，我们遇到了很多困难，如代码编写错误、算法优化等。
通过不断尝试、总结经验，我们提高了自己的问题解决能力。
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。
化工机器视觉实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本实验旨在通过运用机器视觉技术，对化工产品进行质量检测，验证机器视觉在化工行业中的应用效果，提高产品质量检测的效率和准确性。
二、实验原理机器视觉技术是利用图像处理、计算机视觉、模式识别等技术，通过图像摄取设备（如摄像头）捕捉被测物体的图像，然后通过图像处理和分析，对物体的形状、颜色、尺寸、纹理等特征进行提取和识别，实现对产品的质量检测。
三、实验设备与材料1. 机器视觉系统：包括工业相机、光源、图像采集卡、图像处理软件等。
2. 化工产品样品：如化工原料、化工产品、包装物等。
3. 标准尺寸模板：用于尺寸测量和校准。
四、实验步骤1. 样品准备：将待检测的化工产品样品按照实验要求进行分类和摆放。
2. 设备安装：将工业相机、光源、图像采集卡等设备按照实验要求进行安装和调试。
3. 图像采集：通过工业相机采集化工产品样品的图像。
4. 图像处理：使用图像处理软件对采集到的图像进行预处理，如去噪、灰度化、二值化等。
5. 特征提取：从预处理后的图像中提取化工产品样品的形状、颜色、尺寸、纹理等特征。
6. 模式识别：根据提取的特征，对化工产品样品进行质量分类和判断。
7. 结果分析：对比实验结果与标准样品，分析机器视觉检测的准确性和可靠性。
五、实验结果与分析1. 实验结果：通过机器视觉技术对化工产品样品进行检测，成功识别出不同类型的缺陷，如裂纹、杂质、尺寸偏差等。
2. 结果分析：（1）机器视觉检测具有较高的准确性和可靠性，能够有效识别出化工产品样品的缺陷。
（2）与人工检测相比，机器视觉检测具有更高的效率和精度，能够满足化工行业对产品质量检测的要求。
（3）实验结果表明，机器视觉技术在化工行业具有广泛的应用前景。
六、实验结论1. 机器视觉技术在化工产品质量检测中具有显著优势，能够提高检测效率和准确性。
2. 机器视觉技术在化工行业具有广泛的应用前景，有望替代传统的人工检测方法。
3. 在实际应用中，需要进一步优化机器视觉系统，提高检测速度和稳定性。
机器视觉创新综合试验
机器视觉创新综合实验一、介绍：机器视觉系统的特点是提高生产的自动化程度。
在一些不适合人工作的危险环境下或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量生产过程中，人工视觉检测产品效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和自动化程度。
在现代化生产中，人们广泛的将机器视觉系统广泛地用于工况监测、成品检验和质量控制等领域。
本实验模拟机器视觉系统在生产实践中的多种应用，深化同学对机器视觉系统的认识。
二、涉及内容：光电检测、信息光学、数字图像处理三、实验原理（1）机器视觉系统的基本构成及工作原理：一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（包括CCD相机和 COMS 相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
1)照明系统照明是影响机器视觉系统输入的重要因素 ,它直接影响输入数据的质量和应用效果。
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。
2）图像传感系统机器视觉的图像传感器一般包括三个部分：镜头，摄像机，图形采集卡。
一般来说，图像传感器实施对景物图像的采集；图形采集卡承担着对摄像机所采集图像的前置处理任务，是图像传感器与主处理器之间的链接“桥梁” 。
3）图像处理系统机器视觉系统的图像处理系统软件主要包括计算机操作系统及其应用软件、图像处理算法软件、控制软件等。
其中，图像处理算法软件是机器视觉系统中最为关键的软件，因为它反映出对不同被测对象图像特征检测的核心思想（数学模型）。
实际上图像处理算法的涉及范围十分广阔，根据应用目的的不同，可包括摄像机标定算法、图像输入处理、图像滤波、边缘检测、特征提取、图像匹配、深度识别。
（ 2）图像采集设备的研究1）、远心光路远心光路就是孔径光阑位于光学系统焦点处的光路。
在测量仪器中，远心光路的作用是非常明显的，因为它大大降低了因系统离焦而引起的测量误差。
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机器视觉测量综合实验
——OCR识别
一、实验目的
1、了解机器视觉系统的组成。
2、掌握相机标定、分辨率测量等系统参数测量方法。
3、掌握机器视觉基本应用原理和方法。
二、实验原理
OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
OCR识别的原理是计算机对图像进行版面分析、处理和模式识别。
图像版面分析是指通过对图像文字的预处理，文字图像的分割和坐标定位；文字模式识别是通过检测暗、亮的模式，放大图像确定其形状特征并进行提取和判断，最终通过图像黑白点二进制与字符编码进行匹配，根据最相近的匹配度将文字图像特征进行文字的转换。
通过扫描仪设备将纸质的期刊、学位等文献数据进行扫描，再人工通过鼠标在图像文字区域进行画框，选择特定区域进行文字识别，然后对版面字切分、归一化等。
文字识别主要使用了黑白二值法，将文字颜色取反，也就是白变成黑，黑变成白，以单字图像区域分为上下两部分，这种方式将每个字都可以划分为不同区域，将不同区域的反选区域用二进制的方式进行转换，将每个文字区域划分后生成一个二进制编码，我们预先对每个标准的文字进行二进制编码存放到数据库中，用OCR文字识别完的结果与标准数据库中的二进制编码进行比对，从而选择最接近的二进制编码文字，最终得到文字识别结果。
三、实验仪器
CMOS相机，远心成像镜头，机器视觉创新综合实验测试板，机器视觉实验平台及相关软件，相关机械调整部件等。
四、实验内容
1．装配平台各器件，其中光源只打开条形光源，镜头选择物象双方远心镜头GCO-230205。
打开实验软件程序，选择“采集模块”，单击“采集图像”，在软件中观察COMS相机采集图像的效果，调整COMS相机参数以获得最佳图像效果。
2．将机器视觉创新综合实验测试板水平地放在机器视觉平台上。
选取实验测试板上字母区域，保证在软件界面中观察的字母排列保持水平。
点击“保存图像”保存多种不同排列字母。
3．选中软件主界面上的“OCR识别”，单击“读图”读入之前保存的数字图像，单击“数字识别”。
若读取的是字母内容的图片，则单击“字母识别”。
单击后鼠标变为十字形，选取图片上所有内容，右击鼠标结束选取，即可得到识别的信息。
五、实验结果
字母识别：
数字识别：。