2018年机器视觉实验报告-范文模板 (13页)
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。
机器视觉及其应用实验报告
机器视觉及其应用实验报告
实验报告
摘要
本报告主要讲述了一种机器视觉的应用实验，分别介绍了实验的背景
及研究目的，以及实验过程中采用的相关技术和结果，以及实验的结论以
及局限性。
实验背景与目的
机器视觉是一种将图像处理技术，计算机视觉和人类视觉结合在一起，可以用计算机系统形式模拟人类对光学信息（如彩色图像）处理的能力。
它是机器人，工业机器，图像认证系统以及其他自动控制系统的关键技术。
本次实验的目的是通过机器视觉技术，完成图像处理，主要是完成人脸检测、行人检测、文本检测以及车牌检测，以及有关图像分类的实验。
实验过程
1、人脸检测：首先，将原始图像转换为灰度图像，然后使用Haar特
征或深度学习技术，以此来检测图像中的人脸，从而完成人脸检测；
2、行人检测：使用改进的HOG特征图，结合SVM算法，最终能够完
成行人检测；
3、文本检测：首先需要将原始图像转换为灰度图像，然后使用
Canny边缘检测、Hough直线检测算法，以此来检测图像中的文本；
4、车牌检测：首先需要将原始图像转换为灰度图像，然后使用KNN
算法或者深度学习技术，以此来检测图像中的车牌；。
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。
机器视觉实习报告模板
实习报告实习单位：XX有限公司实习时间：20XX年X月X日至20XX年X月X日实习岗位：机器视觉工程师一、实习单位简介XX有限公司成立于XX年，主要从事机器视觉技术的研发和应用。
公司拥有一支高素质的研发团队，致力于为客户提供高质量的机器视觉解决方案。
此次实习，我将在公司的机器视觉部门担任机器视觉工程师一职，参与公司的项目开发和实施。
二、实习目的和意义实习期间，我将通过实际操作，深入了解机器视觉技术的基本原理和应用，掌握相关软件和硬件的使用方法，提高自己的实践能力和解决问题的能力。
同时，实习为我提供了一个与专业理论知识相结合的机会，有助于我更好地理解课堂所学知识，并为今后的学习和工作打下坚实基础。
三、实习内容及收获1. 实习内容（1）参加公司内部培训，了解机器视觉基本原理、技术发展趋势和应用领域。
（2）参与项目开发，负责机器视觉系统的搭建、调试和优化。
（3）协助主管完成实验设计和数据分析，为项目提供技术支持。
（4）学习并掌握相关软件和硬件的使用，如OpenCV、MATLAB、Halcon等。
2. 实习收获（1）掌握了机器视觉基本原理，了解了各种视觉处理算法及其应用。
（2）学会了使用OpenCV、MATLAB、Halcon等软件进行机器视觉编程和实验。
（3）提高了自己的动手能力和团队协作能力，学会了如何在实际项目中解决问题。
（4）增加了对机器视觉行业的认识，为今后的学习和工作提供了方向。
四、实习总结通过这次实习，我对机器视觉技术有了更深入的了解，掌握了相关软件和硬件的使用方法，实践能力和解决问题的能力得到了很大提高。
同时，我也认识到了自己在专业知识和技能方面的不足，明确了今后的学习方向。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，充分发挥所学知识，为我国机器视觉行业的发展贡献自己的力量。
最后，感谢公司给予我的实习机会，感谢实习期间同事和主管的关心与帮助。
这次实习让我受益匪浅，将成为我人生中一段难忘的经历。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告
《机器视觉实验报告》
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能的重要组成部分，正逐渐成为各行各业的研究热点。
机器视觉技术的应用范围涵盖了工业生产、医疗诊断、智能交通等多个领域，其在提高生产效率、降低成本、改善生
活质量等方面具有巨大的潜力。
为了更好地了解机器视觉技术在实际应用中的表现，我们进行了一项机器视觉
实验。
实验的主要内容是利用机器学习算法对一组图像进行分类识别，以验证
机器视觉在图像识别领域的准确性和稳定性。
首先，我们搜集了一批包含不同物体的图像样本，并对其进行预处理，包括图
像去噪、尺寸统一等操作，以确保图像数据的质量和一致性。
接着，我们利用
卷积神经网络（CNN）作为机器学习算法的模型，对图像样本进行训练和学习，以建立图像分类的模型。
在实验过程中，我们发现机器视觉技术在图像分类识别方面表现出了令人满意
的结果。
经过训练和学习后，机器学习算法能够准确地对图像进行分类，识别
出图像中的不同物体，并且在一定程度上具有抗干扰能力，对于光照、角度等
因素的影响较小。
此外，我们还对机器学习算法进行了一系列的对比实验和性能评估，结果显示，该算法在图像分类识别的准确率和速度方面均具有较高的表现，表明机器视觉
技术在图像识别领域具有广阔的应用前景。
总的来说，通过这次机器视觉实验，我们深刻认识到了机器视觉技术在图像识
别领域的巨大潜力和优势，相信随着技术的不断进步和应用场景的拓展，机器
视觉技术将为人类社会带来更多的便利和创新。
机器视觉的未来可期，我们将继续深入研究和探索，不断推动机器视觉技术的发展，为人类社会的进步贡献力量。
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。
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机器视觉实验报告
实验报告
课程名称：
班级：
姓名：
学号：
实验时间：
实验一
一．实验名称
Matlab软件的使用
二．实验内容
1.打开MATLAB软件，了解菜单栏、工具栏、状态栏、命令窗口等；
2.了解帮助文档help中演示内容demo有哪些；
3.找到工具箱类里面的Image Processing工具箱，并进行初步学习，为后续实验做准备。
三．实验原理：
通过matlab工具箱来进行图像处理
四．实验步骤
1. 双击桌面上的matlab图标，打开matlab软件
2. 了解菜单栏、工具栏、状态栏、命令窗口等
如下图1-1所示
图 1-1
3. 了解帮助文档help中演示内容demo有哪些；
步骤如下图1-2
图1-2
打开help内容demo后，里面的工具箱如图所示。
图1-3
4. 找到工具箱类里面的Image Processing工具箱，并进行初步学习，为后续实验做准备。
找到并打开Image Processing工具箱，窗口如图1-4 ，图1-5所示
图 1-4
图 1-5
五.实验总结和分析
通过实验前的理论准备和老师的讲解，对matlab有了一定认识，在实验中，了解了实际操作中的步骤以及matlab中的图像处理工具箱及其功能，为后续的学习打下了基础，并把理论与实际相结合，更加深入的理解图像处理。
实验二
一．实验名称
图像的增强技术
二．实验内容
1.了解图像增强技术/方法的原理；
2.利用matlab软件，以某一用途为例，实现图像的增强；
3.通过程序的调试，初步了解图像处理命令的使用方法。
三．实验原理：
通过matlab工具箱来进行图像处理，通过输入MATLAB可以识别的语言命令来让MATLAB执行命令，实现图像的增强。
四.实验步骤及结果
1.双击MATLAB图标打开MATLAB软件；
2.单击help/Demos打开帮助中的演示；
3.找到Image Processing工具箱中的图像增强，如图2-1所示
图 2-1
4.点击Contrast Enhancement Techniques和Contrast Enhancement Techniques即对比度增强技术，结果如图2-1
所示
图 2-2
5.图中有4个步骤，然后按照这四个步骤一步一步的进行即可得到理想的图像。
：阅读两种灰度图像：pout.tif和tire.tiff。
同时读取索引RGB图像：shadow.tif。
程序如下：pout = imread('pout.tif');
tire = imread('tire.tif');
[X map] = imread('shadow.tif');
shadow = ind2rgb(X,map); % convert to truecolor
Step 2: Resize Images：为了使图像比较容易，调整大小的图像，以具有相同的宽度。
通过缩放的高度保存其长宽比。
Step 3: Enhance Grayscale Images 使用默认设置，比较以下三种方法的效果：* imadjust增加图像的通过映射的输入强度图像的值，以使得，在默认情况下，数据的1％是饱和的，在输入数据的低和高强度的新值的对比度。
* histeq进行直方图均衡化。
它增强图像的由在强度图像变换的值，使得输出图像的直方图大致指定直方图（均匀分布默认）匹配对比度。
* adapthisteq执行对比度限制的自适应直方图均衡。
不像histeq，它作用于小数据区（瓦），而不是整个图像。
每个瓦片的对比度被增强，使得每个输出区的直方图大致指定直方图（均匀分布默认情况下）相匹配。
对比度增强可以以避免扩增这可能是存在于图像中的噪声的限制。
pout_imadjust = imadjust(pout);
pout_histeq = histeq(pout);
pout_adapthisteq = adapthisteq(pout);
imshow(pout);
title('Original');
figure, imshow(pout_imadjust);
title('Imadjust');
结果如图2-3所示
图2-3
figure, imshow(pout_histeq);
title('Histeq');
figure, imshow(pout_adapthisteq);
title('Adapthisteq'); 结果如图2-4所示图2-4
输入以下程序得到如图2-5所示的
tire_imadjust = imadjust(tire);
tire_histeq = histeq(tire);
tire_adapthisteq = adapthisteq(tire); figure, imshow(tire);
title('Original');
figure, imshow(tire_imadjust);
title('Imadjust');
图 2-5
输入以下程序得到如图2-6所示的：figure, imshow(tire_histeq);
title('Histeq');
figure, imshow(tire_adapthisteq);。