机器视觉习题

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一、证明题

1. 请证明:平面内共线四点的交比为射影变换不变量。

2.请证明:“仿射变换保持平行性”与“仿射变换将无穷远点变换为无穷远点”这两个命题是等价的。

3. 请证明:若某点的齐次坐标为123(,,)x x x ,非齐次坐标为(,)x y ,则有如下关系成立:

123

3

,x x x y x x =

=

4. 请证明:平面内过一点的线束比等于任一直线截该线束得到的共线四点的交比。

5. 设二维仿射变换的变换矩阵为:

11

121321

2223

31

32

33a a a T a a a a a a ??

??=??????

请证明必有31320a a ==。 6. 在视觉测量中,经常遇到A x

=的齐次方程组形式 。证明上述方程组的解一

定是矩阵T A A 的最小特征值所对应的特征向量。 7. 请证明:平面上无穷远直线的方程可以表示为30x =。 8. 请证明:共线四点的交比是射影变换不变量。 9. 证明:仿射变换将无穷远点变换为无穷远点。

10. 证明:若平面上两点的齐次坐标分别为x ~和'~x ,则过该两点的直线可表示为:

'~

~~x x l ?=

11. 证明:仿射变换保持平行性

12.证明:若平面上两条直线分别为l ~和'~

l ,则该两条直线的交点可表示为:

'~~~l l x ?=

二、简答题

1. 三维刚体变换的旋转矩阵R 为什么是正交的?

2. 在摄像机的线性标定中,加约束31=m 可以提高解算的稳定性。请说明该约束的含义?

3. 在Zhang 的平面靶标自由移动摄像机标定中,若平面靶标为等间隔正方形的棋盘格形状,则在这种情况下,即使正方形棋盘格的边长未精确已知,也不影响摄像机内部参数的标定。请说明为什么。

4. 在Tsai 的摄像机径向约束两步标定方法中,如何确定y T 的符号?并说明为什么可以这样确定。

5. 在双目立体匹配中,若极线约束未知,应如何利用极线约束更好地实现双目立体匹配。请给出实现步骤。

6. 请给出线结构光视觉传感器的几何本质解释。

7. 摄像机的标定已经完成。若已知空间两点A 和B 的距离,则可以确定A 和B 两点在摄像机坐标系下的三维坐标。请判断上述结论是否正确,并给出详细解释。

8. 请解释平行双目的三维测量模型中,视差D=0时的含义。

9. 基于平行纹理在摄像机上所成的像,如何确定在摄像机坐标系下,平行纹理所在空间平面的法向矢量?

10. 在基于基线长度的双目视觉传感器标定中,系数α的符号如何确定? 11. Hessian 矩阵的一维中心点提取中,要加判据011

()[,]22x x -∈-,请解释为什

么?

12. 请给出双目视觉传感器极线约束表达式的几何含义。

13. 基于2D 平面靶标自由移动的摄像机标定中,若第二个位置的靶标平面平行

于第一个位置的靶标平面,则第二个位置的靶标平面与摄像机之间的二维摄

影变换关系H,不提供关于求解摄像机内部参数的任何额外的独立约束。请进行解释。

14. 基于平行纹理在摄像机上所成的像,如何确定在摄像机坐标系下,平行纹理

所在空间平面的法向矢量?

15. 请从三矢量共面的角度解释双目外极线约束方程的含义。

16. 空间某平面上有两个不相交的圆孔,大小相同,通过摄像机对它们成像。请

解释如何确定圆孔中心点在摄像机像平面上的投影像点?

17. 在双目立体视觉传感器的基准长度标定方法中,请解释比例系数α的符号是

如何确定的。

18.请解释为什么双目极线约束中的基本矩阵F的秩为2。

三、计算题

四、设计题

1. 请设计一个利用单摄像机实现双目立体视觉测量的方案。给出实现原理、测

量模型和标定方法的详细步骤。

2. 请设计一种实现点结构光视觉传感器标定的方案。要求给出详细原理和步骤。3.假设空间某一平面∏绕一固定轴旋转,如图1所示。请设计一种视觉测量方案,实现该平面相对于初始位置旋转角度α的实时动态测量。要求给出原理描述、实现框图、测量模型。

图1

4.请设计一种视觉测量方案,导引无人直升飞机自主降落到甲板上(假设甲板为平面)。要求给出原理描述、实现框图、测量模型。

5.请设计一种视觉测量方案,实现图2所示T 型无缝钢管Part1轴线相对于Part2轴线的垂直度测量(Part1和Part2两部分均为圆柱)。要求给出原理描述、实现框图、测量模型。

Part1

P a r t 2

图2

6.请设计一种方案,利用矩形靶标实现摄像机内部参数的标定。要求给出原理描述、实现框图、标定步骤。

7.请利用一台摄像机,设计一种视觉测量方案,实现平面物体的尺寸测量。要求给出原理描述、实现框图、测量模型。

8.请设计一种视觉测量方案,实现钢管内表面三维形貌的测量。要求给出原理描述、实现框图、测量模型。

9.建立点结构光视觉传感器的射影模型。

10.在视觉测量中,给出一种多边形的识别方法。要求给出原理描述、实现框图、识别模型。

11.设计一种采用双目立体视觉技术实现刚体旋转角度测量的方案。要求给出原

理描述、实现框图、测量模型。

12.给出结构光光平面在摄像机坐标系下的法向量的一种标定方法。要求给出原

理描述、实现框图、标定步骤。

13.设计一种基于视觉测量技术的汽车自动驾驶的避障方案。要求给出原理描述、实现框图、测量模型。

14.设计一种视觉对准方案,实现轴承与轴的自动对接。要求给出原理描述、实

现框图、对准模型。

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 (多媒体介绍) 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性,因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观)视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉(预处理):对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测),提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉:在以物体为中心的坐标系中,恢复物体的完整三维图,识别三维物体,并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构:根据系统模型(非具体的事例)来研究系统的结构。(某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑) 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理,毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合,精确定量感知,危险场景,不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

机器视觉检测系统简述及系统构成

机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别,检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度,大小,形态等,工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸,表面缺陷等。不同的应用场合,就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高,就需要选择高分辨率的影像采集装置;有的检测需要产品的彩色信息,就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性,目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大,但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像,再用计算机进行图像处理得到相关检测信息,形成对被测产品的判断决策,最后将该决策信息发送到分拣装置,完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示: 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步,它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源,光学镜头,相机,图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息,做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测,并最大限度地减少对硬件系统的依赖性,而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢,误判率高,对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强,数据编码和传输,平滑,边缘锐化,分割,特征提取,目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言,最终是要实现次品(含不同种类的次品)与合格品的分离即分拣,这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合,分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种,除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要,必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题: 1、什么是机器视觉,它的目标是什么?能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图,并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系? 机器视觉是机器(通常指计算机)对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程,也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件,而处理的目标不仅要能对机器零件定位,还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中:什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等? 能否说出他们的应用领域病句、案例?能否描述它们的技术特点? 答:点视觉:用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉:普通的CCD。 两维视觉:用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉:用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄(双目视觉);或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉:用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如,一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色,是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来,而吸收了光谱中的其他部分的光谱,而同样的蓝色物体, 在红色的光源照射下,则呈现红紫色, 非可见光视觉技术:用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中:光源的种类有哪些?不同光源的特点是什么?光照 方式有几种?不同光照方式的用途是什么?又和技术特点和要求? 机器视觉检测技术中光源有以下几种:荧光灯,卤素灯+光纤导管,LED 光源,激光,紫外光等。几种光源的特点如下: 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种: 背景光法(背光照射)是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中,被测物所遮挡的部分为黑色,而未遮挡的部分为白色,因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法(正面照射)是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息,照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去;暗场照射是为了获取物体表面的凹凸,照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中,光学系统的作用是什么?光学器件有哪几种,它们 各自的作用是什么?光学镜头有几种类型,它们各自有何用途?光学镜头有哪些技术参数,各自对测量有什么影响? 答:机器视觉检测系统中,光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有:镜头、成像器件(CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理,使成像更清晰;成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号;光圈的作用如同人得瞳孔, 控制入射光的入射量,实现曝光平衡;快门的作用是将想要获取的光学

完整版机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答:。机器视觉技术的现状:机器视觉是近20?30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答:一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪,提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换,分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答:傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为:一维离散傅里叶变换为:二维连续函数的傅里叶变换为:二维离散傅里叶变换为: 图像傅立叶变换的基本概念:傅立叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图像信息的第二种语言,广泛应用于图像变换,图像编码与压缩,图像分割,图像重建等。作用和目的:图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式?各自的特点和作用是什么? 答:灰度变换:基于点操作,将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段,它可以使图像动态范围加大,使图像的对比度扩展,

机器视觉思考题及其答案

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 机器视觉思考题及其答案 1.什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。 答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。 机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。 机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 2.机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。 答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是 CCD 和 CMOS)采集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、 1/ 19

平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。 经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页,请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸,注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分,共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象,若每像元用,bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1,则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分,共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行,也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度,图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

机器视觉答案

华南农业大学期末考查试题 2009~2010学年第2学期考试科目:《机器视觉》 考试类型:开放考查作业提交时间:2010.12.15 学号:姓名:年级专业 题号一二三四五六七总分 得分 评阅人………………………………………………………………………………………………………… 一、填空题(每题2分,共16分) 1.图像数字化包括采样和量化两过程。 2.图像处理中常用的两种邻域是3×3和5×5。 3.从图像工程的角度上,机器视觉过程一般分为四个阶段,包括数字化成像、图像处理、图像分析和模型匹配等。图像分割技术是由图像处理向图像分析阶段过渡过程中必须的。 4.机器视觉系统通常由光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化、智 能图像处理与决策模块和控制执行机构等部分组成。 5.一般来说,采样间距越大,图像数据量越少,质量越低;反之亦然。 6.结构元素S在区域X内移动时其原点位置的集合就是S对X的腐蚀。 7.图像分割方法可以分成基于边缘的分割和基于区域的分割两类,前者是利用不同目标间像素属的不连续性实现目标分割的。 8.常见的一阶微分边缘检测算子有正交梯度算子、平滑梯度算子和Roberts等算子。 二、选择题(每题1分,共9分) 1.一幅灰度级均匀分布的图像,其灰度范围在[0,255],则该图像像素的存储位数为d。 a.2 b.4 c.6 d.8 2.图像与灰度直方图间的对应关系是:b。 a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.多对多 3.下列关于区域形状的特征描述中,不正确是:b。 a.矩形度是物体面积与其最小外接矩形面积之比 b.边界的形状数具有平移、旋转和比例缩放不变性 c.当区域为圆时,圆形度达到最大值1

机器视觉检测分解

研究背景: 产品表面质量是产品质量的重要组成部分,也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术,大致经历了三个阶段,分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 (1)人工目视检测法 (2)频闪检测法 无损检测技术 (1)涡流检测法 (2)红外检测法 (3)漏磁检测法 计算机视觉检测技术 (1)激光扫描检测法 (2)CCD 检测法 采用荧光管等照明设备,以一定方向照射到物体表面上,使用CCD摄像机来扫描物体表面,并将获得的图像信号输入计算机,通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后,提取图像中的表面缺陷的相关特征参数,再进行缺陷图像识别,从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点:实时性好,精确度高,灵活性好,用途易于扩充,非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点: 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主,没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备,对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上,对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例,但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高,对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷:砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出: 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷,但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看,对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性,造成缺陷误判。 国外研究发展现状: 20 世纪90 年代后,基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[],该系统具有自学习分类功能,应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接,极大地提高了检测系统实时的运算速度,有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i,该系统运用了自学习神经

机器视觉检测

机器视觉检测 一、概念 视觉检测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。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块:照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 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。目前没有通用的照明设备,具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为: 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上,根据它们产生的畸 变,解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物

体上,摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点:焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD 和面阵CCD;单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像,需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中,以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它,可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分,最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括,搜索工具,边界工具,特征分析工具,过程工具,视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素: 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 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。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或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;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、 CCD 照相机、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。 系统可再分为: 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备: Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块: 1.照明 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。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV(Field Of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)镜头选择应注意: ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

2019人工智能与健康试题及答案

2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.()是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.()是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。 B.机器翻译 3.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。 B.机器学习 4.()是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术,结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 5.()是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。 A.深度学习 6.()是研究用计算机系统解释图,像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术,所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息,以及如何利用这些信息获得必要的解释。 B.图像理解 7.()是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 8.()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。 C.循环神经网络 9.()是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.()是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。

C.文本分类 11.()是指能够按照人的要求,在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.()是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.()是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.()宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。 C.美国 17.()中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,健康是经济社会发展的() B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,全民健康是建设健康中国的() D.根本目的 20.1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。 D.长短期记忆模型 21.2005年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占() A.1/4 22.2012年,Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠,降低了几乎()的错误率。 B.50% 23.2017年,卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在()大赛上战胜了四位人类玩家,这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前,人工智能之父们说服了每一个人:“()是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计,有()的肿瘤患者需要接受放疗。

机器视觉在线检测系统项目实施流程

精选文档 随着机器视觉检测技术的日益成熟,越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统,企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施,企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要,今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍: 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司,我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行 初步的沟通,了解您的需求; B、需要您提供检测样品(0K品和各种NG品数个)以及现场环境,如果 不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围I0通讯。如有 需要,项目工程师可以到贵公司进行现场评估; C、根据提供的样品,项目工程师会在公司进行初步的技术评估,一般在收 到样品后两个工作日内会给出测试结果; D、项目工程师会根据测试结果,向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品 (包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等)给您,然后在测 试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问,可以随时联系项目工程师,项目工程师会对您的疑 问进行解答并完善方案,尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后,双方确认项目方案的可行性,项目工程师接下来会建 立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集0K品和限度NG品(即初步测试中认为可以检测出来的NG品 种类),需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试,详细的检测标准跟您进行确认 精选文档

4、其他确认 明确了检测标准后,项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场,机械和电气要求;如果贵公司对设备使用有特殊要求的,请及时提出,以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案,整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程 在签完合同和各方面财务确认后就开始进一步的系统设备的设计制作。 1、客服提供相关的辅料 需要提供不同程度的良品与不良品样品、产品样品外观尺寸和设计品载具。如果需要使用专用载具,请提供专用载具的相关尺寸以提供我们的设计使用。 2、设备整机布置图和电气控制动作流程的确认 我们在收到您提供的相关辅料几个工作日后,提供设备整机布置图和电气控制动作流程给贵公司的责任人确认,如有疑问可以和公司的技术工程师沟通,技术工程师会尽快解决您的问题。 3、机器零件图设计 整机布置图确认后,接着就是进行机械零件的设计。 4、机械、电气标准件的选型 精选文档 整机布置图和电控动作流程确认后,接着就是完成机械、电气标准件的选型。

机器视觉答案中文版

1.Prove that a two-dimensional Gaussian filter can be extended by two one –dimensional Gaussian. 解: 二维高斯滤波器的公式是: ) 22( 2 22 2),(δ δ y x e A y x h + -?= (1) 我们还可以得到另一种形式: )]()([),(21y h x h A y x h ??= (2) 其中 2 221)(δ x e x h -= ,2 222)(δ y e y h - = (3) h 1(x) 和 h 2(y) 都是一维高斯滤波器, 它们可以分别在图像的x 轴和y 轴方向进行高斯滤波。 这样,一个二维高斯滤波器就可以扩展为x 轴和y 轴方向的两个一维高斯滤波器。 2. Find a formula to project ground maps onto an image of bird view in Cartesian coordinates, assuming that the camera is located at height of h above the origin of ground coordinate systems with the optical axis in downward direction. 解: 图 1 见图1。 设图像坐标系的原点在'' O (0, 0, f) ,地面坐标系的原点在' O (0, 0, h),f 是照相机的焦距,h 是照相机的高度,且图像坐标系的X 轴和Y 轴分别平行于地面坐标系的x 轴和y 轴。很明显,如果图像上有一点是(X, Y, Z),Z=f , 则它对应的在地面上的点是 (x 0,y 0,z 0),z=h ;由上图可以知道, 弧' C O 的长度大致等于y 0。 故 00fy fy Y z h ==; 若f=1, 则0 y Y h = 同理 00fx fx X z h = = ; 若f=1, 则0x X h = 弧' O A 近似等于线l , 线l 对应于图像坐标系中的线L ,用向量n (,,)A B C =表示线L 。 因为 0x X h = , 0y Y h = ;所以 000x y A B C h h ++= 或写成 000Ax By Ch ++=; 上式就是投影面的方程,它的法线是(A , B , Ch )。这样,我们就可以用法线n = (A , B , C )表示图像平面。 3.A 8×8 image f[i, j] has gray levels given by the equation f[i, j] = |i – j |; i, j = 0, 1, 2, … 7. Find out the output images obtained by 3×3 mid-value filter and median filter over the image, respectively.

2019年度人工智能与健康试题及答案

2019年度人工智能与健康试题及答案 一、单选题 1.生物特征识别技术不包括()。( 2.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A √答对 2.关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当的是()。(2.0分) A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案:D √答对 3.MIT教授Tomaso Poggio明确指出,过去15年人工智能取得的成功,主要是因为()。(2.0分) A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 我的答案:D √答对 4.在高血压诊断标准的变迁史上,()将高血压的诊断标准定为 210/100mmHg以下更受益。(2.0分) A.1949年

B.1984年 C.1993年 D.2016年 我的答案:D ×答错 5.在国际评判健康的标准中,空腹血糖值低于()才是健康的。(2.0分) A.90mg/dl B.95mg/dl C.100mg/dl D.110mg/dl 我的答案:C √答对 6.人工智能是()的一个分支,它试图揭示人类智能的实质和真相,并以模拟人类智能的方式去赋能机器,使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动。(2.0分) A.自然科学 B.社会科学 C.语言科学 D.计算机科学 我的答案:D √答对 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,全民健康是建设健康中国的()。(2.0分) A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案:D √答对

(完整版)机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。 答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。 答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS)采集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答:。机器视觉技术的现状:机器视觉是近20~30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答:一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查跟踪,提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换,分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答:傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。 一维连续函数的傅里叶变换为: 一维离散傅里叶变换为: 二维连续函数的傅里叶变换为: 二维离散傅里叶变换为: 图像傅立叶变换的基本概念:傅立叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图

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