实训一 机器视觉技术
机械学机器视觉实训报告
一、实训背景随着科技的不断发展，机器视觉技术在工业生产、医疗、交通、安全等领域得到了广泛应用。
为了提高学生的实践能力，我校开设了机械学机器视觉实训课程。
本次实训旨在让学生了解机器视觉的基本原理、应用领域，并掌握机器视觉系统在实际工程中的应用。
二、实训目的1. 理解机器视觉的基本原理，掌握机器视觉系统在工业生产中的应用；2. 掌握机器视觉系统的硬件和软件配置；3. 学会使用机器视觉软件进行图像处理和识别；4. 提高学生动手实践能力，培养团队协作精神。
三、实训内容1. 机器视觉基本原理实训课程首先介绍了机器视觉的基本原理，包括图像采集、图像处理、特征提取、目标识别等环节。
通过学习，学生了解了机器视觉系统的组成、工作流程以及各个模块的功能。
2. 机器视觉硬件配置实训课程介绍了机器视觉硬件配置，包括摄像头、光源、图像采集卡、工控机等。
学生学习了如何选择合适的硬件设备，并了解了各个设备的性能指标。
3. 机器视觉软件操作实训课程介绍了机器视觉软件操作，包括图像采集、图像处理、特征提取、目标识别等。
学生学习了如何使用软件进行图像处理、特征提取和目标识别，并完成了相关实验。
4. 机器视觉系统在实际工程中的应用实训课程以实际工程案例为背景，让学生了解机器视觉系统在实际工程中的应用。
学生通过学习，掌握了如何将机器视觉技术应用于实际生产中，提高了工程实践能力。
四、实训过程1. 实训准备在实训开始前，学生需熟悉实训场地、设备、软件等，确保实训顺利进行。
2. 实训实施实训过程中，学生按照以下步骤进行：（1）了解实训内容，明确实训目的；（2）熟悉实训设备，掌握设备操作方法；（3）学习机器视觉基本原理，掌握机器视觉系统工作流程；（4）使用软件进行图像处理、特征提取和目标识别实验；（5）分析实验结果，总结经验教训。
3. 实训总结实训结束后，学生需撰写实训报告，总结实训过程中的收获和体会。
五、实训成果1. 学生掌握了机器视觉的基本原理和应用领域；2. 学会了使用机器视觉软件进行图像处理和识别；3. 提高了学生动手实践能力和团队协作精神；4. 为学生今后的学习和工作打下了基础。
机器视觉实训报告总结
机器视觉实训报告总结
机器视觉实训报告总结
本次实训利用机器视觉技术对小型实物进行定位、计算、识别及检测，实现对实物的自动抓取和识别。
一、实物抓取
1.采用预测定位技术，依据定位参照物，采用图像处理算法，识别定位目标，实现实物的快速定位。
2.采用模板匹配技术，通过辨识模板图像，把实物与模板图像的空间位置信息进行快速匹配，实现实物的精确定位。
二、计算技术
1.采用图像分割技术，对实物图像进行分割，获得图像的块状，进行计算和分析，实现实物的计算功能。
2.采用轮廓技术，对实物图像进行轮廓提取，实现实物的几何信息计算。
三、识别技术
1.采用特征技术，对实物图像进行特征提取，实现实物的识别功能。
2.采用模板匹配技术，通过辨识模板图像，实现实物图像的快速识别。
四、检测技术
1.采用图像处理技术，对实物图像进行形态学变换，实现实物的检测功能。
2.采用模板匹配技术，通过辨识模板图像，实现实物图像的快速检测。
总之，本次实训运用机器视觉技术，实现了实物的定位、计算、识别及检测，取得了较好的效果。
通过本次实训的学习，更加深入的理解了机器视觉技术的应用，让我们对机器视觉技术有了更加深刻的认识，有助于未来运用机器视觉技术解决工业上的实际问题。
机器视觉实习报告总结
一、实习背景随着科技的飞速发展，机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
为了更好地了解这一前沿技术，提高自己的实践能力，我于近期参加了一次为期一个月的机器视觉实习。
此次实习使我受益匪浅，不仅加深了对机器视觉理论知识的理解，还提升了实际操作技能。
二、实习内容1. 理论学习实习期间，我们首先进行了机器视觉理论的学习。
主要内容包括：（1）图像基础知识：像素、通道、坐标系等基本概念。
（2）图像预处理：图像增强、图像恢复、图像分割等预处理方法。
（3）OpenCV库的使用：完成图像操作、人脸识别、Haar特征及其级联分类器等。
（4）神经网络与卷积神经网络：概念、数学原理及其在图像处理中的应用。
（5）TensorFlow API的使用：搭建神经网络，实现图像识别、目标检测等功能。
2. 实践操作在理论学习的基础上，我们进行了实践操作。
具体内容包括：（1）图像预处理：使用OpenCV库对图像进行增强、恢复和分割。
（2）人脸识别：通过Haar特征及其级联分类器实现人脸识别。
（3）神经网络训练：使用TensorFlow API搭建神经网络，进行图像识别、目标检测等任务。
（4）开发环境迁移：将开发环境转移到Linux系统上，熟悉Ubuntu操作。
三、实习收获1. 理论知识方面通过实习，我对机器视觉的理论知识有了更加深入的理解。
例如，了解了图像处理的基本原理，掌握了OpenCV库的使用方法，学习了神经网络与卷积神经网络的原理及其在图像处理中的应用。
2. 实践操作方面在实践操作过程中，我学会了使用OpenCV库进行图像处理，实现了人脸识别等功能。
同时，通过TensorFlow API搭建神经网络，提升了图像识别、目标检测等任务的实现能力。
3. 思维方法方面实习过程中，我学会了如何将理论知识应用于实际操作，培养了独立思考和解决问题的能力。
此外，通过与团队成员的沟通交流，提升了团队协作能力。
4. 系统操作方面将开发环境迁移到Linux系统上，使我熟悉了Ubuntu操作，为以后的工作打下了基础。
机器视觉认知实习报告
一、实习背景随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能的一个重要分支，已经在各个领域得到了广泛应用。
为了深入了解机器视觉技术，提高自己的实践能力，我参加了为期一个月的机器视觉认知实习。
本次实习旨在通过理论学习和实践操作，全面掌握机器视觉的基本原理、应用领域以及开发流程。
二、实习内容1. 理论学习（1）图像处理基础实习初期，我学习了图像处理的基本概念，包括像素、分辨率、灰度图、彩色图等。
通过对图像的预处理、增强、恢复等操作，我掌握了图像处理的基本方法，如滤波、锐化、阈值分割等。
（2）机器视觉原理在了解了图像处理的基础上，我进一步学习了机器视觉的基本原理，包括边缘检测、特征提取、图像识别等。
通过学习，我对图像识别的流程有了清晰的认识，并了解了常用的机器视觉算法，如Sobel算子、Canny算子、Hough变换等。
（3）深度学习与神经网络为了更好地理解机器视觉，我学习了深度学习与神经网络的基本概念。
通过对卷积神经网络（CNN）的学习，我了解了神经网络在图像识别中的应用，并掌握了TensorFlow等深度学习框架的使用。
2. 实践操作（1）图像预处理在实习过程中，我使用OpenCV等工具对图像进行预处理，包括灰度化、滤波、锐化等操作。
通过实践，我掌握了图像预处理的基本技巧，提高了图像质量。
（2）图像识别我利用机器视觉算法对图像进行识别，包括边缘检测、特征提取、图像识别等。
通过实践，我掌握了常用的图像识别算法，并提高了图像识别的准确率。
（3）深度学习应用在实习过程中，我使用TensorFlow等深度学习框架搭建了简单的神经网络模型，并应用于图像识别任务。
通过实践，我了解了深度学习在图像识别中的应用，并提高了自己的编程能力。
三、实习收获通过本次实习，我收获颇丰：1. 理论知识：我对机器视觉的基本原理、应用领域以及开发流程有了全面的认识，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
2. 实践能力：通过实际操作，我掌握了图像处理、图像识别、深度学习等机器视觉技术的应用，提高了自己的实践能力。
机器视觉毕业实习报告两篇
机器视觉毕业实习报告两篇第一篇本篇报告主要介绍在XXX公司实习期间的工作内容和个人学习成果。
在实习期间，我主要参与了一个机器视觉项目，负责数据处理、模型建立和图像识别等方面的工作。
通过这次实习，我深入了解了机器视觉领域相关的知识和技能，并将其应用于实践中，取得了一定的成果。
机器视觉技术是人工智能领域中一个重要的分支，它主要利用计算机自动处理图像和视频数据来实现对物体、场景、动作等的分析和识别。
在工业生产、环境监测、自动驾驶等领域中都有广泛的应用。
在实习期间，我参与了一个机器视觉项目，主要是进行人脸识别，为公司推出一款智能人脸门禁系统。
在项目中，我主要负责以下三个方面的工作：数据处理、模型建立和图像识别。
1. 数据处理数据处理是机器学习、深度学习中数据预处理部分。
考虑到人脸数据初始图像往往是大雨不同角度、光照、遮挡等多种背景的影响，为了提高算法的鲁棒性和准确性，我主要进行了以下工作：（1）人脸检测。
采用了OpenCV的Haar Cascade分类器对每一张输入的原始图像进行人脸检测，如果原始图像存在人脸，则将人脸部位的图像进行剪切，用于后续处理。
（2）人脸对齐。
由于不同人的面部特征可能存在差异，因此我使用了dlib库中的人脸关键点检测算法，在人脸检测的基础上，提取面部各基准点坐标信息，进行图像对齐，使得所有人脸图像在特征分布上一致，数据结构更加清晰，易于后续图像处理和算法分析。
2.模型建立在数据处理完成后，我使用Python语言搭建一个人脸识别模型，并测试其准确率和速度。
为了提高模型的精度，我进行了以下工作：（1）特征提取。
我使用了卷积神经网络（CNN）进行人脸特征提取，提高识别准确性。
（2）模型优化。
我使用了正则化、批量标准化、数据增强等技术，优化模型的训练过程，提高其泛化能力、稳定性、收敛速度等方面的值03.图像识别最后，我将训练好的模型应用于人脸识别，并测试其性能。
具体而言，我使用训练好的模型对一系列测试图像进行识别，评估其准确率、召回率和F1值等指标。
学习机器视觉实习报告
一、实习背景随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能的一个重要分支，其在工业自动化、安防监控、医疗诊断等多个领域的应用日益广泛。
为了更好地了解和掌握机器视觉技术，提高自身的实践能力和创新能力，我于2023年7月至9月在XX科技有限公司进行了为期三个月的机器视觉实习。
二、实习单位简介XX科技有限公司是一家专注于机器视觉研发和应用的高新技术企业，拥有雄厚的研发实力和丰富的项目经验。
公司主要业务包括机器视觉系统集成、视觉检测设备研发、视觉算法开发等。
在实习期间，我有幸参与了多个实际项目，与团队成员共同完成了从需求分析、方案设计到系统调试的全过程。
三、实习内容1. 理论学习实习期间，我系统学习了机器视觉的相关理论知识，包括图像处理、特征提取、目标检测、跟踪、识别等。
通过阅读专业书籍、参加线上课程和与导师讨论，我对机器视觉有了更深入的理解。
2. 项目实践（1）工业产品缺陷检测项目该项目旨在利用机器视觉技术对工业产品进行缺陷检测，提高生产效率和产品质量。
在项目中，我负责编写检测算法，实现产品缺陷的自动识别和分类。
通过实验验证，该算法具有较高的准确率和实时性。
（2）人脸识别项目该项目旨在利用人脸识别技术实现人员身份验证。
在项目中，我参与了人脸检测、人脸特征提取和匹配算法的研究与实现。
通过实验验证，该系统能够准确识别和验证人员身份。
3. 团队协作与沟通在实习过程中，我与团队成员保持密切沟通，共同解决问题。
通过参与项目讨论、撰写技术文档和汇报工作进展，我提高了自己的团队协作和沟通能力。
四、实习收获1. 技术能力提升通过实习，我掌握了机器视觉的基本原理和方法，熟悉了相关软件和工具的使用，提高了自己的编程能力和算法设计能力。
2. 实践经验积累在实习过程中，我参与了多个实际项目，积累了丰富的实践经验，为今后的工作打下了坚实的基础。
3. 团队协作与沟通能力通过与团队成员的密切合作，我学会了如何与他人沟通、协调和解决问题，提高了自己的团队协作和沟通能力。
机器视觉技术实习报告总结
机器视觉技术实习报告总结在过去几个月的实习期间，我有幸参与了机器视觉技术的研究和应用项目。
在这个过程中，我不仅加深了对机器视觉技术的理解，还学会了如何将理论知识应用于实际问题。
以下是我在实习期间的学习和收获总结。
首先，我了解了机器视觉技术的基本原理和主要组成部分。
机器视觉技术是通过计算机算法和人工智能技术来实现对图像和视频的分析和处理。
它主要包括图像采集、预处理、特征提取、图像识别和目标跟踪等环节。
在实习过程中，我学习了如何使用相机和其他传感器进行图像采集，以及如何对图像进行预处理，如滤波、去噪、增强等。
此外，我还了解了如何提取图像中的关键特征，如边缘、角点、纹理等，并学会了使用各种机器学习算法进行图像识别和目标跟踪。
其次，我参与了多个机器视觉应用项目的开发和实施。
其中一个项目是工业产品质量检测系统。
在这个项目中，我负责编写图像处理算法，对生产线上的产品进行图像采集和分析，检测产品中的缺陷和异常。
通过使用边缘检测和形态学处理等算法，我成功地识别出了产品中的裂纹、气泡等缺陷，并输出了检测结果。
另一个项目是智能交通监控系统。
在这个项目中，我负责开发目标跟踪算法，对道路上的车辆进行实时跟踪和检测。
通过使用深度学习和目标检测算法，我成功地实现了对车辆的实时检测和跟踪，并输出了车辆的速度、位置等信息。
在实习过程中，我还学习了如何使用各种机器视觉库和工具，如OpenCV、TensorFlow等。
这些库和工具为我的研究工作提供了极大的便利，使我能够更加高效地进行图像处理和模型训练。
同时，我还了解了如何进行模型评估和优化，如交叉验证、超参数调整等。
这些经验对我今后的工作和学习具有很大的帮助。
最后，实习期间的合作和交流使我深刻认识到团队协作和沟通能力的重要性。
在与导师和同事们的合作中，我学会了如何分工合作、解决问题和分享经验。
此外，我还参加了多次学术会议和研讨会，与业内专家和同行进行了交流和讨论。
这些经历不仅拓宽了我的视野，还激发了我对机器视觉技术的浓厚兴趣。
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。
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实训一机器视觉技术
（一）机器视觉技术
1.目标→图像摄取装置（CMOS和CCD）→图像信号→图像处理系统→数字化信号
2.机器视觉系统组成部分：光源、镜头、相机、图像处理单元、图
象处理软件、监视器、输入/输出控制单元。
3.特点：提高生产的柔性和自动化程度。
4.应用：生产流水线的检测系统（汽车零件、纸币印刷质量）、智能
交通管理系统、金相分析、医疗图象分析、无人机、机器人等。
（二）机器视觉实训系统
大恒DHLAB-BASE-PY-AF型平移式机器视觉教学实验平台
组成部分：相机安装模块、光源安装模块、平台方形载板、运动控制面板
由组成部分可推测，在机器视觉系统识别物体时，相机的焦距、光源的种类、光圈的大小、曝光时间的长短、载板移动速度的大小都将会对获取图像产生不同的影响。
平台：速度可调；手动或自动运动模式；
摄像头：紧凑型数字摄像机
感光元件：1/1.8”CCD；分辨率为1628（H）x 1236（V）；像素尺寸4.4um x 4.4um。
（三）实训内容
【1】一维条码检测
1. 条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符，在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到广泛的应用。
2. 摄像机位置离检测平面大概47cm，光源离检测平面约36cm。
3. 实验步骤如下：
①放置条形码在载物平台上，使其处于镜头正下方；
②调整焦距、改变光圈大小，使物体清晰，对比度高、明暗适中；
③利用计算机软件控制相机对物体成像；
④通过改变曝光量、增益、光源、载物台移动速度，观察成像结果并加以比较。
⑤结果如下：
条形码A 不开光圈、无速度曝光量增益识别结果
1000 0 没有图像
2500 0 不能识别
60000 0 正确识别
60000 5 正确识别
60000 6.4 错误识别
60000 7 没有图像条形码B 不开光圈、无速度曝光量增益识别结果
60000 2 没有图像
60000 6.4 正确识别
60000 20 错误识别
35000 6.4 不能识别
40000 6.4 正确识别
开光圈曝光量增益识别结果
60000 6.4 没有图像
2000 6.4 正确识别
速度曝光量增益识别结果
小60000 6.4 正确识别
中60000 6.4 错误识别
大60000 6.4 错误识别
⑥部分截图
⑦思考题
a.想要调整平台移动速度，可以使用平移平台控制面板[速度调整]
部分，打开速度调整按钮，旋转旋钮，控制速度。
b.更换其他条形码，必须再次经过调焦、找到合适位置、适合曝光
量、适合增益，才能够正确识别。
否则会出现错误识别或不能成像的结果。
【2】二维码检测
1.二维码为黑白相间、粗细不同的点阵图形，通过大大小小不同的
黑白的点来存储信息。
2.检测系统、实验步骤同【1】
3.结果：曝光量很小时，系统也能够识别；增益数在实验过程中均
大于3。
4.讨论加光源对识别结果的影响：
未补光补光
即在此实验中，光源的补充与否并没能直接影响识别精度。
只要在实验过程中，注意到曝光量、增益、光圈大小、光源补否之前相互协调，就能够使系统精准检测识别到二维码的内含信息。
讨论改变触发模式对识别结果的影响:
平移平台在移动的过程中，能够受到触发模式的控制。
当改动触发模式为“Line0”时，平台在移动经过磁铁标定点时，系统相机自动拍照并只在此时拍照。
此时拍照得到的图像较为清晰，识别准确度提高。
5.思考题
a.其他二维码
即系统能够识别如微信、系统自动生成的一些二维码。
只是在进行识别前，需要记得调焦、调整曝光量等数据，使系统能够成清晰的像，只有这样，才能精准识别。
b.编写识别指定二维码的Halcon程序。
在经过学习原有二维码识别的程序代码后，分析得知只需将过程中的“识别”语句改为相应的新二维码信息，既可以实现识别功能。
语句改为：M1:=‘wangxiaohan’
识别功能实现截图如下：
c.倾斜旋转二维码，系统能够识别。
【3】字符识别
1.此项实验需要使系统识别特定字符。
此字符已由Halcon算子程序
规定为“HALCON”，出现其他字符不可识别。
2.实验过程如【1】中的①-④。
3.实验数据、截图补充如下：
曝光量增益识别结果
5000 0 正确识别
5000 3 正确识别
20000 0 正确识别
右遮挡10000 0 不能识别
下遮挡10000 0 错误识别
角遮挡10000 0 错误识别
4.思考题：对物体遮挡后，系统不能够100%准确识别字符。
如上图
所示，遮挡部分字符串或者遮挡下方、边角，都可能使系统不能
精确识别字符，还可能会产生错误识别除字符外的物体。
【4】一维测量
1.本实验测量普通芯片的管脚间距。
2.实验步骤：
①置条形码在载物平台上，使其处于镜头正下方；
②调整焦距、改变光圈大小，使物体清晰，对比度高、明暗适中；
③利用计算机软件控制相机对物体成像；
④划定“匹配区域”，此步骤是为了在实际应用中，使相机在多个零件中，能够通过匹配区域的特征，识别出需要测量的零件（即芯片）。
⑤划定“测量区域”，此步骤是为了在识别了特定零件后，在该零件的固定测量区域内才进行测量，而不是无范围的胡乱测量。
⑥相机采集后自动生成测量数据，此数据为像素单位。
如需得知确切管脚间距，要换算成标准长度单位。
⑦额外测量直尺间距，为单位换算做准备。
3.实验结果截图
速度慢速度快
静止直尺
4.思考题
a.更换其他芯片，并不能够检测成功。
因为其“匹配区域”并不重
合，所以系统不能识别芯片并进行测量。
b.测出来的数据单位是像素。
在进行了直尺间距测量后，可大致估
计1mm代表此实验中的单位“1”，因此可以得到管脚间距的公制长度值。
【5】二维测量
1.对所给实验工件测量板的图形进行测量。
可以通过系统得到的数
据有圆的直径和矩形的面积。
2.保持相机与平台距离为47cm。
加固背光源。
3.实验步骤同实验【4】，必须划定匹配区域和测量区域。
4.实验结果截图：
5.测量过程中，有时会因为测量区域划定不规范或者测量区域与匹
配区域重合时，导致系统无法识别且测定。
6.思考题：测量数据仍为像素，可与【4】方法相同，通过建立标准
长度单位与实验中所得像素数据匹配公式，再对实验数据进行换算得到真实的长度单位数据。
【6】三维形状匹配
1.对实验所给工件进行测量匹配。
可以通过系统得到三维工件在图
像中的位置，并得到工件在相机坐标系中的坐标和姿态。
2.实验步骤补充：设置匹配参数；加载形状模型；完成3D形状匹配。
3.实验结果截图：
4.思考题：
a.遮挡工件，不能准确测量。
b.旋转工件，并不是任何角度都可以测量得到正确结果。
【7】木材分类系统
1.本实验用来检测木板的种类。
2.实验流程：
①木材模板创建：通过对各类木板的材质进行训练，使系统“记忆”被测物的特征，能够在识别过程中对所给木板的材质进行对比检测。
②完成训练后，将任意木板放置在平移台上，使系统对木板材质进行识别。
如能够在“材质库”中匹配到合适材质，显示正确类别；如不能匹配，则无法显示或者出现错误识别。
3.实验结果截图：（均能正确识别）
4.思考题：光照改变会影响匹配精度。
有时过于强的光照，木材表
面可能反光严重，会使系统判别错误，匹配成其他材质。
下面三幅图为同一块木板，因光照强度不同，而被系统匹配不同材质。
（四）实训心得
1. 实验过程中如需讨论某些参数对于结果的影响，一定要做到只改变讨论量，其他变量保持不变；
2. 实验数据要通过多次实验结果平均后取得，为的是排除偶然误差；
3. 光学实验中对于光学系统的构成、光路的设计、透镜应用等方面格外注意，本实验相机的成像过程，就需要对于透镜焦距的知识有所掌握。
4. 考虑问题要全面，实验过程中要顾及多种变量对于结果的影响，通过多次调试，使系统达到最佳效果时，再进行最终数据的采集。