机器视觉基础培训第二期
机器视觉培训系列教程之基础入门培训
![机器视觉培训系列教程之基础入门培训](https://img.taocdn.com/s3/m/3901d72af4335a8102d276a20029bd64783e622a.png)
机器视觉培训系列教程之基础入门培训第一节:机器视觉的概念和应用机器视觉是一种用于模拟人眼视觉系统的技术,它可以让机器像人一样“看”和“理解”周围的环境。
机器视觉的应用非常广泛,包括工业自动化、智能制造、无人驾驶、智能医疗等领域。
它可以帮助我们实现自动化生产,提高生产效率和产品质量;可以帮助机器人在复杂环境中实现导航和操作;可以帮助交通管理部门进行智能监控和交通管制。
通过机器视觉技术,我们可以让机器更好地适应人类生活和工作的需求,实现智能化、便捷化和高效化。
第二节:机器视觉技术的原理机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。
图像采集是指通过摄像头等设备获取环境的图像信息;图像处理是指对采集到的图像进行处理和分析,包括去噪、滤波、边缘检测等操作;图像识别是指通过图像处理技术对图像中的目标进行识别和分类。
这三个方面相互配合,共同构成了机器视觉技术的基本原理和方法。
第三节:机器视觉的技术方法机器视觉的技术方法主要包括特征提取、对象识别、目标跟踪等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息,如颜色、纹理、形状等;对象识别是指通过对特征点进行匹配和分类,识别出图像中的对象;目标跟踪是指通过对图像序列的处理和分析,实现对目标的实时监测和跟踪。
这些方法在机器视觉技术中起着非常重要的作用,对于实现各种应用场景具有至关重要的意义。
第四节:机器视觉的发展趋势机器视觉技术正以前所未有的速度和规模发展,未来的发展趋势主要包括深度学习、云端计算、多传感器融合等方面。
深度学习是指通过建立多层神经网络模型对图像进行识别和分类,实现更加精准和智能的图像处理;云端计算是指通过云平台实现图像数据的存储和计算,实现更加灵活和便捷的信息处理;多传感器融合是指通过多种传感器对环境进行多维度、多层次的感知,实现更加全面和深入的信息获取。
这些发展趋势将进一步推动机器视觉技术的发展,为各种应用场景提供更加全面、智能和便捷的解决方案。
机器视觉培训
![机器视觉培训](https://img.taocdn.com/s3/m/75da3a48eef9aef8941ea76e58fafab068dc446a.png)
04
机器视觉的通信与集成
• 基于特征点的识别算法:特征点检测、特征点匹配、三维重建等 • 特征点检测:在图像中检测出物体的特征点,如角点、边缘点等 • 特征点匹配:将检测到的特征点与参考特征点进行匹配,计算匹配度,实现物体的识别和定位 • 三维重建:通过匹配的特征点,计算物体的三维坐标,实现三维场景的重建
• 基于深度学习的方法:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等 • 卷积神经网络(CNN):适用于图像识别、分类等任务,具有高准确率、高效率等优点 • 循环神经网络(RNN):适用于时序数据处理,如语音识别、视频处理等任务
DOCS SMART CREATE
机器视觉培训教程
CREATE TOGETHER
DOCS
01
机器视觉的基本概念及应用领域
机器视觉的定义与原理
机器视觉是一种模拟人类视觉系统的 技术
机器视觉的基本原理包 括图像采集、图像处理
和图像分析
• 通过计算机分析和处理图像数据 • 实现对物体、场景的识别与理解
机器学习与深度学习在机器视觉中的应用
• 机器学习在机器视觉中的应用:特征选择、模型优化、决策输出等 • 特征选择:通过机器学习算法,从原始特征中筛选出对识别结果影响较大的特征 • 模型优化:通过机器学习算法,优化识别模型,提高识别准确率 • 决策输出:通过机器学习算法,根据识别结果进行决策,实现智能化应用
《机器视觉基础》课件
![《机器视觉基础》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/cbc16146b42acfc789eb172ded630b1c59ee9b1c.png)
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用,能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步, 负责将目标物体转化为数字图像,以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像,以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论,对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型,利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性,能够处理一些复杂的视觉任务,如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ,对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理,机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品,并自动剔除或进行分类,从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用,有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
机器视觉培训教程课件
![机器视觉培训教程课件](https://img.taocdn.com/s3/m/68c874b6c9d376eeaeaad1f34693daef5ff71319.png)
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合,从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步,多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合,充分发挥各自的优势,提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步,高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性,从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来,深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息,而高效率算法则能加快图像处理的速度,减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度,提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图,增强图像的对比度,使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节,提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点,用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法,用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符,具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点,能够实现快速、实时的图像处理和分析,提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战,如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等,需要不断的技术创新和突破。
机器视觉基础知识培训课件
![机器视觉基础知识培训课件](https://img.taocdn.com/s3/m/712260a2b9f67c1cfad6195f312b3169a551ea45.png)
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分,为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器,获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析,识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物, 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号,便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶,提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控,广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征,利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理,提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ,以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域,提高安全性和便利性。
机器视觉培训教程
![机器视觉培训教程](https://img.taocdn.com/s3/m/dd0ef013c950ad02de80d4d8d15abe23492f0358.png)
机器视觉培训教程第一点:机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支,它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分,我们将介绍机器视觉的基础理论,包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理:图像处理是机器视觉的基本环节,主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息,提取出有用的特征。
1.2 特征提取:特征提取是机器视觉中的关键步骤,它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
1.3 目标检测:目标检测是机器视觉中的一个重要任务,它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类:图像分类是机器视觉中的应用之一,它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。
第二点:机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛,涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分,我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例,以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测:机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛,它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数,提高生产效率,降低人工成本。
2.2 自动驾驶:机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物,自动驾驶系统可以做出相应的决策,保证行驶的安全性。
2.3 安防监控:机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面,机器视觉系统可以有效地发现异常情况,提高安防效果。
2.4 医疗诊断:机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
机器视觉培训教程第二讲梁学军终稿
![机器视觉培训教程第二讲梁学军终稿](https://img.taocdn.com/s3/m/cf639b242f60ddccda38a03f.png)
第一节 工业镜头
二、镜头的分类(1)
按照等效焦距分为 广角镜头 等效焦距小于标准镜头(等效焦距为50mm)的镜头。特点 是最小工作距离短,景深大,视角大。常常表现为桶形畸变。 中焦距镜头 焦距介于广角镜头和长焦镜头之间的镜头。通常情况下畸变 校正较好。 长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。工作距离长,放大比大,畸变 常常表现为枕形状畸变。 等效焦距计算方法: 实际焦距×43mm 镜头成像圆的直径
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第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念(7)
镜头的调制传递函数MTF
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第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
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第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念(10)
系统的调制传递函数MTF
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第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
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第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第二节 工业相机
一、工业相机的基本概念(3)
分辨率(Resolution) 模拟制式相机的分辨率取决于传感器上像素的数目以及后期 处理电路的质量,数字相机的传分辨率则直接取决与传感 器上像素的数目。
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机器视觉基础培训第二期
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Insight Explore Demo照明技术•照明可以提高图像对比度•照明可以使被测物图像更清晰•照明可以使周围环境的灯光干扰降到最小圆顶散射同轴散射暗视场背光源照明技术第一步定位1.用鼠标单击选中单元格A2,输入汉字“定位”。
图1所示。
2.打开工具栏菜单:图案匹配FindPatterns,双击FindPatterns。
图2所示。
3.选中模板区域和搜寻区域,模板区域如图3检测框位置所示。
注意演示过程向客户介绍,利用FindPatterns定位后,图像可以在一定范围内移动和转动,不影响检测。
第二步寻找圆1.用鼠标单击选中单元格A9。
2.打开工具栏菜单:FindCircle,双击FindCircle。
图5所示。
3.双击圆环,图6所示。
4.用鼠标拖动圆环,即检测框,结果图7所示。
5.圆环移到合适位置,按回车键,进入图5所示界面,点击确定,图8所示。
注意1.拖动检测框时,要向客户介绍和日本产品的区别(对日本产品有了解的客户),1).无FindCircle功能。
2).鼠标拖动检测框远比手柄方便。
2.简单介绍其他边工具。
相对引用第三步尺寸换算1.鼠标选中G9。
2.打开函数菜单:图形EditFloat,双击EditFloat,图9所示。
3.鼠标选中H8,输入字符。
即’R(mm),图10所示。
4.半径尺寸换算:鼠标选中窗口左上角相对引用符号双击D9输入*双击G9 回车。
图11所示。
5.周长尺寸计算参考过程4,图12所示。
注意1.演示过程介绍EditFloat作用。
2.在演示过程4中,要介绍相对引用和绝对引用的区别3.介绍可测量尺寸种类多,并且简单方便。
第四步复制,剪切,固定插入1.双击A9,在固定处绝对插入C4-E4,即pattern坐标,图13所示。
2.按住鼠标左键选中A9-E9,单击左键,选择复制。
根据要找圆的个数,选中A10-A13,粘贴即完成复制,图14所示。
3.分别双击A10-A13,把检测框移到相对应圆的位置,图15所示。
2024年工业机器视觉行业培训资料
![2024年工业机器视觉行业培训资料](https://img.taocdn.com/s3/m/9a273a7af011f18583d049649b6648d7c1c708ba.png)
智能交通信 号
根据实时交通情 况调整信号灯
交通数据分 析
通过数据分析优 化交通管理策略
道路监控
监测道路交通情 况,提高交通安
全
未来展望
随着工业机器视觉技术的不断发展和普及,其在 各个领域的应用将更加广泛。未来,工业智能制 造和智能交通系统将更加智能化、高效化,为人 类生活带来更多便利和安全保障。
机器视觉系统包括图 像采集、预处理、特 征提取、目标识别等 多个组成部分。了解 机器视觉系统各部分 的功能和相互关系, 是掌握机器视觉技术 的基础。
图像处理基础
图像增强
增加图像的质量 和清晰度
边缘检测
检测图像中物体 的边缘
滤波
去除图像中的噪 声
机器学习与深度 学习
机器学习和深度学习 是机器视觉技术的核 心,包括监督学习、 无监督学习、卷积神 经网络等。学习机器 学习和深度学习算法, 可以提高机器视觉系 统的识别准确度和鲁 棒性。
技能培训重点
算法原理
深度学习、神经 网络
系统集成
软硬件配合、系 统调试
工程实践
项目管理、团队 协作
应用开发
编程语言、开发 工具
● 05
第5章 未来发展趋势
人工智能与机器 视觉融合
人工智能和机器视觉 的融合将推动机器视 觉技术的智能化和自 动化发展,拓展其应 用领域。未来工业机 器视觉将与人工智能 技术更紧密地结合, 实现更高效的生产和 管理。
● 04
第4章 机器视觉培训内容
图像采集与预处 理
图像采集和预处理是 机器视觉的基础,包 括相机选型、参数设 置、去噪等内容。掌 握图像采集与预处理 技术,是学习和应用 机器视觉的第一步。
特征提取与目标识别
机器视觉的基础知识培训
![机器视觉的基础知识培训](https://img.taocdn.com/s3/m/c08dc3b5bed5b9f3f80f1c49.png)
1、机器视觉的相关概念
1.1.机器视觉的定义:
机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智 能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。
机器 (Machine)
视觉 (Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉就是用机 器代替人眼来做测 量和判断
功能目标
主要解决需要人眼进行工件的定位、测 赋予智能机器人视觉、实现对于外界位
量、检测等重复性劳动
置信息、图像信息的识别与判断
硬件需求
要求较高、需要对工业相机的帧频、分 除特殊情况,大部分对于相机或摄像头
辨率等指标依据需求筛选
的要求并不高
算法需求 往往侧重于精确度的提高
更加复杂,侧重于采用数学逻辑或深度 学习进行物体的标定与识别
3、机器视觉系统基本构成
典型系统由以下组成: • 待测目标 • 光源 • 镜头 • 相机 • 图像采集卡 • 图像处理软件 • 输入输出板卡 • 工业电脑
“嵌入”
4、机器视觉系统应用分类
作为一种给机器人带来视觉功能的关键技术,机器视觉应用广泛。从工业视觉到计 算机视觉,从人机交互到自动驾驶,从虚拟现实到物体自动识别,机器视觉都能担 当着重要角色。
4.4.识别: ➢ 识别:读码
4、机器视觉系统应用分类
4.4.识别: ➢ 识别:读码
4、机器视觉系统应用分类
4.4.识别: ➢ 识别:颜色
5、机器视觉系统软、硬件
5.1.相机:
• 相机分类 按芯片技术:CCD相机和CMOS相机 按靶面类型:面阵相机和线阵相机 按输出模式:模拟相机和数字相机 按颜色:彩色相机和黑白相机 按是否带处理器:智能相机和非智能相机
机器视觉基础知识培训课件
![机器视觉基础知识培训课件](https://img.taocdn.com/s3/m/761760b87d1cfad6195f312b3169a4517623e51f.png)
FOV:100MM
500 象素
象素值 = 0.2 MM
实用精品PPT课件
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七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
#1:高系统精度
• 视野(FOV) - 让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说,FOV越小越“好”。 - 相机分辨率相同视野越小系统精度越高 - 视野相同相机分辨率越高系统精度越高
实用精品PPT课件
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七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤1:
检测项目 条款
检测项目条款 • 条款名称及详细说明
客户需求
系统精度 要求
系统速度 要求
系统工作 空间要求
系统精度要求
• 详细记录每项条款的精度 要求
系统速度要求
• 清楚了解整个系统的速度要求
• 对于设备制造商,还需要了解 整个设备的工作流程
三维深度信息
实用精品PPT课件
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#6:影子的利用——最不直接的测量
待测物高度信息
待测物长度信息
实用精品PPT课件
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#7:彩色的考虑
光
色
的
彩
三
三
原 色
原 色
光的三原色:红、绿、蓝;色彩三原色:青、紫、黄。 世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成 三原色的色光叠加为白光。如:日光 三原色的色彩叠加为黑色。
49
七、机器视觉系统搭建
小结
• #1:获得完美图象的6大要素及控制因素 高系统精度。控制因素:视野、相机分辨率。 清晰成象。控制因素:镜头、光源 避免畸变。控制因素:镜头 保持待测物体在成象中大小一致。控制因素:视野、拍照角度、待测物位置 反差最大化。控制因素:光源、镜头 恰当的照明与曝光。控制因素:光源、镜头
学习机器视觉的基础知识和技能
![学习机器视觉的基础知识和技能](https://img.taocdn.com/s3/m/ac7494c550e79b89680203d8ce2f0066f533640f.png)
学习机器视觉的基础知识和技能第一章:机器视觉简介机器视觉是研究如何使计算机能够“看”的一门学科。
它利用计算机视觉、模式识别和图像处理等技术,将图像或视频信号转化为可理解的数据并进行分析。
机器视觉被广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像分析等领域。
1.1 机器视觉的发展历程机器视觉的发展可以追溯到上世纪60年代,当时国际上的研究者开始尝试将图像转化为数字信号进行处理和分析。
随着计算机硬件和算法的不断进步,机器视觉的应用范围也不断扩大。
1.2 机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过图像采集设备获取图像,然后通过图像处理算法对图像进行分析和处理,最后得到所需的信息。
图像采集设备可以是相机、摄像机等,图像处理算法可以包括边缘检测、图像分割、特征提取等。
第二章:机器视觉的关键技术机器视觉的关键技术包括图像预处理、目标检测、目标跟踪和目标识别等。
2.1 图像预处理图像预处理是指对图像进行去噪、平滑、增强等操作,以便更好地进行分析和处理。
常用的图像预处理方法包括灰度化、降噪、直方图均衡化等。
2.2 目标检测目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位感兴趣的目标物体。
常用的目标检测方法包括滑动窗口、卷积神经网络等。
2.3 目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中追踪一个或多个运动目标的位置。
常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、相关滤波等。
2.4 目标识别目标识别是指识别图像中的对象属于哪一类别。
常用的目标识别方法包括支持向量机、深度学习等。
第三章:机器视觉的应用领域机器视觉的应用领域非常广泛,涉及到工业自动化、智能交通、智能安防、医学影像等多个领域。
3.1 工业自动化机器视觉在工业自动化中扮演着重要角色,可以用于产品质量检测、物体定位等。
例如,可以通过机器视觉系统检测产品表面缺陷、尺寸偏差等问题,提高生产效率和产品质量。
3.2 智能交通机器视觉在智能交通领域的应用非常广泛。
通过图像识别技术,可以实现交通监控、车辆自动驾驶等功能。
机器视觉培训2篇
![机器视觉培训2篇](https://img.taocdn.com/s3/m/bf26146dec630b1c59eef8c75fbfc77da369975c.png)
机器视觉培训2篇机器视觉培训(一)机器视觉是一种利用计算机和摄像机等设备来模拟人类视觉处理模式的技术。
它可以实现多种目标识别、图像分割和目标跟踪等功能,被广泛应用于工业、医疗、军事等领域。
如果你对机器视觉感兴趣,可以考虑参加一些相关的培训课程,以下是一些常见的机器视觉培训内容及课程介绍。
1. 图像处理基础培训这种培训针对的是图像处理初学者和从事图像处理相关工作的从业人员。
课程内容包括数字信号处理、图像预处理、特征提取、分类和识别等基础知识。
培训结束后,学员将能够掌握图像处理的基本原理和方法,并能够独立地完成一些简单的图像处理任务。
2. 机器视觉算法培训这种培训针对的是已经掌握图像处理基础知识的人员,重点培训机器视觉识别、分类、跟踪和检测等算法知识。
课程内容包括SVM、神经网络、决策树和HOG等常见算法,同时还会讲解实际应用中的问题和解决方案。
培训结束后,学员将能够处理一些具有一定难度的机器视觉问题。
3. 三维重建培训这种培训的目的是让学员掌握三维重建的基本原理和方法,并能够在实际应用中应用。
课程内容包括三维扫描、点云数据处理和三维建模等知识。
培训结束后,学员将能够应用三维重建技术,处理三维点云数据,并生成三维模型。
总之,机器视觉是一个应用广泛的技术领域,有着广阔的市场前景。
参加一些机器视觉培训课程将使你更加了解这个技术,掌握实用的技能,并能够针对实际问题提出解决方案。
机器视觉培训(二)机器视觉是一种集成计算机视觉、模式识别和机器学习等多种技术的综合性领域,被广泛应用于工业自动化、医学影像、智能车载和无人机等领域。
如果你对机器视觉感兴趣,可以考虑参加一些相关的培训课程,以下是一些常见的机器视觉培训内容及课程介绍。
1. 深度学习在机器视觉中的应用培训这种培训的目的是将深度学习技术应用于机器视觉中,并掌握实际应用中的技能。
课程内容包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习等知识,同时还会讲解具体的应用案例和解决方案。
机器视觉培训教程第二讲1
![机器视觉培训教程第二讲1](https://img.taocdn.com/s3/m/c468e35dcd1755270722192e453610661ed95abe.png)
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第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念:
异步触发(Reset&Restart):通常情况下相机是不间断地拍照的-- 无的放矢。当CCD相机处于异步触发方式时,相机并不是以固定时钟连 续扫描和输出连续信号。而是在收到一个触发信号后,再开始扫描输出 新的一帧信号。
CCD的基本工作原理是,当然光子撞击到硅原子上时,会产生 自由电子。再将这些自由电子收集在一起形成信号。
感光单元 (CCD Pixcel)
工作原理
第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
六、相机基本成像原理:
CCD的电荷存储器,能够存储一定量的电子。将电子释放出来 之后所形成的电流,便可以量化地代表感光面上某点的明暗信息。
显微镜头 物体成像与物体物理大小相对比率。如1:1、1:2镜头。
远心镜头 无畸变镜头
第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
三、镜头的成像原理及各参数间关系:
光圈
(相当于水龙头开 关,开得越大,所
需时间越短)
光线 (相当于水)
工作距离
(距离越远,所需 时间越长)
光线强度
(相当于水压,水 压越大,所需时间
四、相机的基本概念:
CCD传感器的灵敏度: 上面是一个典型的CCD图像传感器对于不同光谱的响应
曲线。
第二讲:机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念:
• 信号格式 模拟图象信号的格式包括:复合视频信号,Y/C分离信号,RGB分量信 号。绝大多数周边设备都能够兼容这些信号格式。通常情况下对于彩色 视频信号,Y/C分离传输的方式优于复合视频传输的方式,RGB分量传 输的方式又优于Y/C分离传输方式。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
![机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)](https://img.taocdn.com/s3/m/70ac303125c52cc58ad6be2f.png)
系统精度 获取最佳视野 镜头畸变对系统精度的影响 镜头分辨率对系统精度的影响
纵深成象 待测物纵深方向的成象是否在镜头景深范围之内
其他 超大、超小物体检测
Байду номын сангаас
第三讲:机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头2:常见镜头
是将待测区域与背景明显区分开 将运动目标“凝固”在图象上 增强待测目标边缘清晰度 消除阴影 抵消噪光 灯源是一个视觉应用开始工作的第一步 适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率
第三讲:机器视觉系统综合基础知识
二、灯源分类:
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他(激光、紫外光等)
• CCTV镜头
• 专业摄影镜头
• 远心镜头
第三讲:机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头3:常见镜头对比
CCTV镜头 专业摄影镜头
远心镜头
价格
低
中
高
分辨率
低
中
高
(20L/MM)
(40^80L/MM)
畸变
高
中
低
焦距选择范围 使用灵活性
广泛
25MM/75MM/50 MM
高
广泛
25MM/75MM/50 MM
五、如何选择光源#2:亮场——最直接的照明
高角度照明
第三讲:机器视觉系统综合基础知识
五、如何选择光源#3:暗场——适合光滑表面的照明
低角度照明
第三讲:机器视觉系统综合基础知识
五、如何选择光源#4:结构光法——最简便的三维测量
激光或线性光源
固定角度照射
三维深度信息
人工智能机器视觉师的岗位培训(精)
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开发环境和工具选择建议
开发环境
编程语言
建议选择稳定的操作系统,如Windows或 Linux,并安装必要的开发工具和库。
推荐使用C或Python等编程语言,这些语 言在机器视觉领域有广泛的应用。
开发工具
图像处理库
可以选择使用Visual Studio、Eclipse等集 成开发环境(IDE),也可以使用CMake等 构建工具。
参与学术交流活动
积极参加学术会议、研讨会等学术交 流活动,与同行专家进行深入交流和
讨论,拓宽自己的学术视野。
阅读专业文献
定期阅读机器视觉领域的学术论文和 技术报告,了解最新研究进展和技术 动态。
实践项目经验分享
通过参与实际项目并分享经验,不断 提升自己的实践能力和技术应用水平 。
THANKS
感谢观看
ห้องสมุดไป่ตู้
文档编写与整理
编写项目文档,包括需求文档、设计 文档、测试文档等,方便项目成员查 阅和了解项目情况。
06
行业应用前景及职业发展规划建 议
行业应用前景分析
智能制造领域
随着工业4.0和智能制造的推进,机器视觉技术在自动化生 产线、质量检测、工业机器人等领域的应用越来越广泛,
为制造业的转型升级提供了有力支持。
常见图像处理算法
如滤波算法、边缘检测算法、二值化 算法等,用于去除噪声、提取边缘、 分割图像等。
计算机视觉与人工智能关系
计算机视觉在人工智能中的地位
计算机视觉是人工智能领域的重要分支,是实现人工智能感知和理解外部环境 的关键技术之一。
计算机视觉与人工智能的相互促进
计算机视觉为人工智能提供了强大的图像处理能力,而人工智能的发展也推动 了计算机视觉技术的进步,如深度学习在图像识别、目标检测等方面的应用。
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Insight Explore Demo
照明技术
•照明可以提高图像对比度
•照明可以使被测物图像更清晰•照明可以使周围环境的灯光干扰降到最小
圆顶散射
同轴散射
暗视场背光源
照明技术
第一步定位
1.用鼠标单击选中单元格A2,输入汉字“定位”。
图1所示。
2.打开工具栏菜单:图案匹配FindPatterns,双击FindPatterns。
图
2所示。
3.选中模板区域和搜寻区域,模板区域如图3检测框位置所示。
注意
演示过程向客户介绍,利用FindPatterns定位后,图像可以在一定范围内移动和转动,不影响检测。
第二步寻找圆
1.用鼠标单击选中单元格A9。
2.打开工具栏菜单:FindCircle,双击FindCircle。
图5所示。
3.双击圆环,图6所示。
4.用鼠标拖动圆环,即检测框,结果图7所示。
5.圆环移到合适位置,按回车键,进入图5所示界面,点击确定,图8所示。
注意
1.拖动检测框时,要向客户介绍和日本产品的区别(对日本产品有了解的客户),1).无FindCircle功能。
2).鼠标拖动检测框远比手柄方便。
2.简单介绍其他边工具。
相对引用
第三步尺寸换算
1.鼠标选中G9。
2.打开函数菜单:图形EditFloat,双击EditFloat,图9所示。
3.鼠标选中H8,输入字符。
即’R(mm),图10所示。
4.半径尺寸换算:鼠标选中窗口左上角相对引用符号双
击D9输入*双击G9 回车。
图11所示。
5.周长尺寸计算参考过程4,图12所示。
注意
1.演示过程介绍EditFloat作用。
2.在演示过程4中,要介绍相对引用和绝对引用的区别
3.介绍可测量尺寸种类多,并且简单方便。
第四步复制,剪切,固定插入
1.双击A9,在固定处绝对插入C4-E4,即pattern坐标,图13所示。
2.按住鼠标左键选中A9-E9,单击左键,选择复制。
根据要找圆的个数,选中A10-A13,粘贴即完成复制,图14所示。
3.分别双击A10-A13,把检测框移到相对应圆的位置,图15所示。
4.按住鼠标左键选中A3-E13,单击左键,选择剪切。
粘贴到A15,图16所
5.打开一张旋转有角度的图像,检测无错误出现。
图17所示。
注意
1.向客户具体演示复制和剪切的不同。
2.介绍因为尺寸换算中选用相对引用,复制后逻辑自动变化,使找多个
圆非常方便,介绍相对引用和绝对引用的不同。
第五步点到点距离
1.打开函数菜单:图形图像PlotCross,图18所示。
2.做出五个圆的圆心,以十字显示,图19所示。
3.打开函数菜单:几何测量Point to Point,测量各圆心之间的
距离,图20所示。
注意
1.主要介绍PlotCross和Point to Point,简要介绍图像和测量其他工具。
2.要强调我们产品工具的丰富性。
第六步线到圆距离
1.打开函数菜单:图形EditLine,作出一条直线,图19所示。
2.打开函数菜单:图形PlotCircle,作出五个圆,图20所示。
3.打开函数菜单:几何测Line to Circle,测量线到圆距离,图
21所示。
4.打开有角度的图像,检测无错误出现。
图22所示。
注意
1.强调可以在软件界面任意作出直线和圆。
2.向客户介绍日本产品没有这些功能(对日本产品有了解的客户),多种工具组合可以更好的实现检测。
图23
1.打开函数菜单:图形
控件Button 。
2.打开函数菜单:图形
控件Checkbox 。
3.打开函数菜单:图形
控件Dialog 。
4.打开函数菜单:图形
Listbox 。
5.
打开
函数菜单:
图形MessageBox 。
6.打开函数菜单:图形
Wizard 。
图23所示。
第七步操作界面
注意
1.这些工具和VB 类似,可以作出很友好,很容易操作的界面,日本产品做不到。
2.向客户介绍按钮的作用。
3.最后打开已作好的程序。