机器视觉系统教程-----谢彬芬
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。
机器视觉系统的图像识别算法教程
机器视觉系统的图像识别算法教程一、引言机器视觉系统是现代计算机科学和人工智能领域的重要分支之一，它通过模拟人类视觉系统的工作原理，将图像转化为计算机可以理解和处理的数据，从而实现图像的分析、识别和理解。
图像识别算法是机器视觉系统中的核心技术，本文将针对图像识别算法进行教程的介绍和讲解。
二、图像预处理在图像识别算法中，图像预处理是一个非常重要的步骤，它通过对图像进行一系列的处理操作，以提取出有用的特征信息并减少冗余的数据。
常见的图像预处理操作包括去噪、图像增强、边缘检测、尺度归一化等。
去噪操作可以通过滤波器的方式实现，常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器等。
图像增强操作可以通过直方图均衡化、灰度变换等实现，它可以增强图像的对比度和清晰度。
边缘检测可以通过应用Sobel算子或Canny算子等实现，它可以提取图像的边缘信息。
尺度归一化可以通过缩放图像的大小实现，这样可以使得不同尺寸的图像在进行后续处理时具有一致的特征和尺度。
三、特征提取特征提取是图像识别算法的关键环节之一，其目的是从预处理后的图像中提取出对于目标识别具有区分性的特征。
常见的特征提取方法包括灰度共生矩阵、梯度直方图、SIFT、HOG等。
灰度共生矩阵是一种基于灰度级的统计特征，它可以度量图像中不同灰度级的相互关系。
梯度直方图可以通过计算图像中像素点的梯度信息来表征图像的纹理特征。
SIFT（尺度不变特征变换）是一种具有旋转、尺度和平移不变性的特征提取算法，它可以在不同尺度和旋转角度下提取出稳定的特征点。
HOG（方向梯度直方图）是一种用于人体检测的特征提取方法，它可以通过计算图像中像素点的方向梯度来检测图像中的人体轮廓。
四、特征匹配特征匹配是图像识别算法中的核心环节之一，其目的是将目标图像中提取出的特征与数据库中的特征进行比较和匹配，以确定目标图像所属的类别或标签。
常见的特征匹配方法包括相关匹配、欧氏距离匹配、汉明距离匹配、支持向量机等。
相关匹配是一种基于相关性的匹配方法，它通过计算两个特征向量之间的相关系数来进行匹配。
机器视觉1PPT学习教案
Final Examination:
July 6, 2005
第1页/共14页
Course 1 Introduction
1.What is Computer Vision
Computer vision aims to recover useful information about a (3D) scene from its 2D projections (images).
6) 立体视觉 (Stereo) 7) 运动的理解与估值 (Motion)
8) 轮廓 (Contours) 9) 纹理 (Texture) 10) 图象光度学 (Shading) 11) 光流场 (Optic Flows) 12) 系统校准 (Calibration) 13) 曲线与曲面 (Curves and Surfaces) 14) 动态视觉 (Dynamic Vision) 15) 三维识别 (Object Recognition)
3. Perspective Projection —— pin-hole camera model
projection center (i.e., camera) is at the origin of scene coordinate system with optic axis of camera pointing to zaxis direction of coordinates
AX BY C 0 Let we use a vector n (A, B, C) to represent the image line L of l.
Since X x , Y y
We have, z
z
A x B y C 0 or Ax By Cz 0
机器视觉培训系列教程
机器视觉培训系列教程在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正逐渐在各个领域展现出其巨大的潜力和应用价值。
从工业生产中的质量检测，到医疗领域的疾病诊断，再到智能交通系统中的车辆识别，机器视觉都发挥着不可或缺的作用。
为了让更多的人能够掌握这一前沿技术，我们精心打造了这套机器视觉培训系列教程。
首先，让我们来了解一下什么是机器视觉。
简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉能力，能够从图像或视频中获取信息，并对其进行分析和理解。
这涉及到一系列的技术和知识，包括图像处理、模式识别、深度学习等。
在机器视觉系统中，图像采集是第一步。
这就像是我们的眼睛看到物体一样，需要有合适的设备来获取图像。
常见的图像采集设备有摄像头、工业相机等。
这些设备的性能和参数，如分辨率、帧率、感光度等，会直接影响到采集到的图像质量，进而影响后续的处理和分析结果。
接下来是图像处理环节。
这就像是对我们看到的图像进行“加工”，使其更清晰、更易于分析。
图像处理的方法有很多，比如灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
通过这些处理，可以去除图像中的噪声，突出有用的信息。
模式识别则是机器视觉的核心部分之一。
它要让机器能够识别出图像中的物体、形状、特征等。
这需要运用到各种算法和模型，比如基于特征的识别方法、基于模板匹配的方法等。
而深度学习的出现，更是为机器视觉带来了革命性的变化。
通过深度神经网络，机器可以自动学习图像中的特征和模式，大大提高了识别的准确性和效率。
那么，如何学习机器视觉呢？首先，要掌握扎实的数学基础。
机器视觉涉及到很多数学知识，如线性代数、概率论、微积分等。
这些数学知识是理解和运用机器视觉算法的基础。
其次，要学习编程语言。
Python 是目前机器视觉领域中最常用的编程语言之一，掌握Python 及其相关的库，如OpenCV、TensorFlow 等，对于实现机器视觉算法非常重要。
再者，要多实践。
通过实际的项目和案例，来加深对机器视觉技术的理解和应用能力。
机器视觉培训教程课件
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。
《机器视觉技术与应用》课程标准
4
结果；RectangleAffine 添加方法。
要
9
VS 中添加 Cognex 工具控件的方法。
2
内
容
10
可视化界面设计的方法与步骤。
2
11
手机中板螺丝钉有无检测：灰度阈值分割算法，
6
CogblobTool 等工具使用方法。
手机电池正反面识别
12
边缘特征；模板匹配；CogPMAlignTool 等工具的操作方
识别与区分、产品追溯码一维码和二维码识别以及光符识别等典型应
用。
（5）了解生产设备维护的流程和调试方法，体验手机电池引导抓取与
组装设备的调试过程。
（6）了解机器视觉技术的发展机遇以及今后的挑战。 （1）具有良好的职业道德和职业素养。 （2）能正确选择、使用、维护和保养各种光源、镜头和相机等设备。 （3）能够结合实际应用情况，选择正确合适的算法对图像进行处理和 分析。 （4）能够掌握机器视觉的典型功能，借助 VisionPro 实现物体定位、 测量、检测、识别等功能。 （5）能够熟练使用 VisionPro 等开发环境并解决工业生产中的实际问 题。 （1）具有良好自我学习和管理能力，能够快速学习新知识、新技术、 新工艺，具有良好的解决问题和分析问题的能力。 （2）具有一定创新能力，结合新技术注重培养学生的创新意识和创新 能力，能够针对现实问题提出不同的解决方法。 （3）具有一定的随机应变能力，能够及时排除、处理各种突发故障， 并且总结各种故障产生的原因。 （4）具有诚信品质和责任意识，为人诚实守信，工作认真负责，具有 较强的工作质量意识，勇于承担责任。 （1）引导学生感受与体验爱国情怀、民族认同感和自豪感； （2）激发学生的专业认同感，涵养学生爱岗敬业、实践创新的专业精 神； （3）激发学生科技兴国的职业责任感。
机器视觉 海康 教材
机器视觉海康教材
关于机器视觉的教材，以下是一些关于海康机器视觉的参考教材：
1. 《机器视觉原理与算法》（严超、朱连英等著）
该教材系统介绍了机器视觉的基本原理、图像处理与分析技术、目标检测与识别等内容，并结合海康机器视觉产品进行案例分析和实践操作。
2. 《计算机视觉：算法与应用》（Richard Szeliski著）
这是一本经典的机器视觉教材，涵盖了图像处理、特征提取、图像匹配等诸多关键技术，并提供了丰富的实例和案例进行实践。
3. 《机器视觉：最佳实践》（David Forsyth, Jean Ponce著）
这本教材提供了关于机器视觉的最佳实践和实践经验，介绍
了视觉任务的基本概念、模型建立和算法实现的方法。
除了以上教材，还可以通过浏览海康官方网站的技术文档和用户手册，了解海康机器视觉产品的详细功能和使用方法。
另外，关注机器视觉的学术圈和行业会议，阅读相关论文和研究报告也是学习机器视觉的重要途径。
机器视觉培训教程第三讲
机器视觉培训教程第三讲在前面两讲中，我们已经对机器视觉的基础知识和一些基本概念有了一定的了解。
这一讲，我们将更深入地探讨机器视觉在实际应用中的一些关键技术和要点。
首先，让我们来谈谈机器视觉中的图像采集。
图像采集是机器视觉系统的第一步，也是至关重要的一步。
就好像我们要做饭，首先得有食材一样，对于机器视觉来说，高质量的图像就是它的“食材”。
在图像采集过程中，相机的选择是关键。
不同类型的相机，比如面阵相机和线阵相机，适用于不同的场景。
面阵相机适合拍摄静态的物体或者场景，能够一次性获取整个图像；而线阵相机则更适合用于连续运动的物体，比如在生产线上快速移动的产品。
除了相机，镜头的选择也会影响图像的质量。
广角镜头能够拍摄更广阔的场景，但可能会导致图像变形；长焦镜头则可以聚焦在远处的物体上，但视野相对较窄。
所以，要根据具体的应用场景和需求来选择合适的镜头。
采集到图像后，接下来就是图像处理。
这就像是对我们采集到的“食材”进行加工。
图像处理包括图像增强、去噪、分割等操作。
图像增强是为了让图像中的特征更加明显。
比如说，通过调整对比度和亮度，让物体和背景的差异更加突出，这样机器就能更容易地识别出物体的轮廓和特征。
去噪则是去除图像中的干扰因素，就像把混在米中的沙子挑出来一样。
常见的去噪方法有均值滤波、中值滤波等。
图像分割是把图像分成不同的区域，每个区域具有相似的特征。
这有助于机器更准确地识别和分析物体。
然后，我们来聊聊特征提取。
特征提取就是从图像中提取出能够代表物体的关键信息。
这些特征可以是形状、纹理、颜色等。
形状特征可以是物体的轮廓、周长、面积等；纹理特征则描述了物体表面的质地和模式；颜色特征包括颜色的分布和色调等。
在实际应用中，我们需要根据物体的特点和任务的需求，选择合适的特征进行提取。
再来说说模式识别。
这是机器视觉中的核心部分，它的任务是根据提取的特征来判断物体属于哪一类或者识别出物体的具体信息。
模式识别的方法有很多，比如基于模板匹配的方法、基于统计学习的方法、基于深度学习的方法等。
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一、条件
1.采集卡、数据线、大恒相机
2.Halcon软件、Visual C++6.0、采集卡驱动程序
二、采图
1.在主机安装好采集卡，用数据线把相机和主机连接起来，然后安装采集卡驱动程序。
2.打开相机控制软件，
选择你需要拍照的相机
点击工具栏的连续采集，采集开始拍照（其实是定时触发相机拍照）
在画面单击右键，点击最佳
匹配，显示最大AOI（即相机分辨率）。
调节相机、光源、还有在相机控制软件设置显示需要的快门时间增益等其他参数，直到画面出现理想图像。
此时，需要记下相机序列号、快门时间以及单位，还
有增益的数值，及相机分辨率，这是都是后续VC编程需要的参数。
记完参数以后，点击停止采集
然后保存图像，至此，整个采图过程已经完成。
三、Halcon
1.用Halcon打开刚刚保存的图片，并作需要的算法处理。
本次教程为了简单，算法只是
在刚刚拍照的图片上显示Message，
2.效果
3.认为效果没有问题时，即可把程序导出成C++文件。
四、用VC做界面
1.打开VC6.0，新建一个TEST名的MFC AppWizard（exe），点击OK
2.选择基于Dialog，直接点击Finish
3.如下显示：
4.把Dialog上不需要的控件删除，在控件栏上选择Picture和Buttom两个控件
增添到Dialog上，命名ID分别是IDC_VISION \ IDC_BTN_TRIGGER,并重新布局控件位置以及尺寸大小。
注意Picture控件的宽和高尺寸比例一定要跟刚刚上面获得的相机分辨率对应比例一样，否则显示图像比例失真。
完成后效果如下：
5.至此，本次示范例程的整个框架已经完成，接下来就是插入代码，然让它工作。
6.找到StdAfx.h，把下面代码写进去，注意相机
序列号和尺寸必须与你正在使用的一样，否则程序启动不了。
7.找到StdAfx.cpp，，把刚刚在StdAfx.h定义的disp_message，
写上函数体
8.接下来将李工封装好的相机类以及Halcon类导入到程序里面。
首先把
复制到TEST的文件夹里面，如下
9.然后在VC程序里面点击菜单栏的Project—Add To Project—Files，找到TEST的文件夹，并把刚刚复制的相机类和Halcon类的头文件和CPP文件导入至程序里面。
此时，你会发现，已经成功添加两个类。
10.然后分别找到相机类的cpp文件和Halcon的cpp文件，包含"stdafx.h"
"TEST.h"这两个头文件，注意是"TEST.h"不是"TESTDlg.h"
11.然后把相机控制和Halcon的运行需要Dll和lib文件，以及对应的头文件，拷贝到TEST目录下
如下：
上面的Dll，Lib和头文件一般在安装目录里面可以找到。
12.然后在VC程序里面点击菜单栏的Project—Add To Project—Files，找到TEST的文件夹，文件类型选择.lib，把图示的5个lib文件导入去
如下：即成功导入。
此时编译，没有报错，
但程序还不能使用，因为没有把不同的类连接起来。
13.找到头文件TESTDlg.h，包含相机类的头文件和Halcon类的头文件，
在TESTDlg类定义内加入以下内容：
14.然后在TESTDlg.cpp文件里面，把OnSnapFinish（）和GetPicFromCamera（）两个成员函数的函数体写进去。
15.找到TESTDlg的初始化函数，初始化函数上面在BEGIN_MESSAGE_MAP与END_MESSAGE_MAP之间加入如下代码。
然后在初始化函数里面添加以下内容
16.为软触发Buttom添加一个响应函数
17.编译一下成功通过，启动程序，按下软触发，成功拍照。
有时候相机不响应或者显示图像很黑，原因是，相机类里面的相机增益和快门时间跟你刚刚拍照时的参数差异比较大，解决方法是直接在相机类文件修改参数
18.为安全起见，使用完程序要释放相机，重载Distory函数，在窗口销毁时，自动释放相
机资源。
19.打开在halcon导出的Test.Cpp文件，找到action函数，你会发现所有你刚刚在halcon写的算法都在这函数上，而且导出代码基本上跟原来的是一样。
并且找到你刚刚写的核心Halcon算法，
20.返回VC程序，在Halcon类的头文件里定义你本次功能需要的函数名
21.在halcon类的cpp文件里定义该函数的函数体，主要把刚刚导出的核心代码写进去。
22.然后回到相机拍摄完成相应函数。
调用刚刚插入的函数即可。
23.编译运行程序，点击软触发，效果如下：
说明已经完成本次程序。