机器视觉教学实验平台技术要求
人工智能课程大纲课程体系：《机器视觉技术》课程产品白皮书(2019V1.0)
《机器视觉技术》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1机器视觉技术........................................................ - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 -4.1实验设备........................................................... - 19 -4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 -5.1.1升级服务....................................................... - 28 -5.1.2师资培训....................................................... - 28 -1引言中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。
智能机器视觉系统的技术要求
智能机器视觉系统的技术要求智能机器视觉系统是一种基于计算机视觉和人工智能技术的智能化系统，它能够模拟人眼对图像进行分析和理解，从而实现对图像的识别、检测和处理。
智能机器视觉系统在工业生产、安保监控、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景，它的技术要求主要包括以下几个方面。
首先，智能机器视觉系统需要具备高精度的图像识别和分类能力。
这要求系统能够准确地识别和分类不同的图像对象、形状和颜色等特征。
为了提高识别和分类的准确性，系统需要具备强大的图像处理和特征提取算法，能够有效地处理图像中的噪声、干扰和变形等情况。
其次，智能机器视觉系统需要具备快速的图像处理和分析能力。
在实际应用中，图像的处理和分析需要在短时间内完成，因此系统的处理速度必须能够满足实时性的要求。
为了提高处理速度，系统需要采用高效的图像处理算法和并行计算技术，能够充分利用计算资源进行加速计算。
另外，智能机器视觉系统需要具备强大的目标检测和跟踪能力。
目标检测是指在图像中找到并标记出感兴趣的目标，而目标跟踪是指在连续的图像帧中跟踪目标的位置和运动轨迹。
为了提高目标检测和跟踪的准确性和稳定性，系统需要采用先进的目标检测和跟踪算法，能够在复杂的背景和光照条件下进行准确的目标识别和跟踪。
此外，智能机器视觉系统需要具备强大的人脸识别和表情识别能力。
人脸识别是指根据图像中的人脸特征进行身份确认，而表情识别是指根据人脸表情的变化进行情感分析。
为了提高人脸识别和表情识别的准确性，系统需要采用高精度的人脸识别和表情识别算法，能够在不同的光照、角度和表情条件下进行准确的人脸识别和表情分析。
最后，智能机器视觉系统需要具备自主学习和优化能力。
随着系统的使用和学习，系统需要能够通过对大量数据的学习和建模，逐渐提高自身的识别、检测和分析能力。
为了实现自主学习和优化，系统需要具备强大的机器学习和深度学习能力，并能够通过反馈机制不断改进和优化自身的性能。
综上所述，智能机器视觉系统的技术要求包括高精度的图像识别和分类能力、快速的图像处理和分析能力、强大的目标检测和跟踪能力、人脸识别和表情识别能力以及自主学习和优化能力。
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
亚为机器视觉通用平台 EVPS3.0 使用说明说明书
亚为机器视觉通用平台EVPS3.0使用说明武汉亚为电子科技有限公司2020.08特别声明：本平台为我司技术员友情提供的一个开源自学平台，仅供个人学习和研究使用，未经允许，不得作为商业用途或者另行转卖。
我司提供的密码只保证购买者本人正常使用。
程序不提供修改服务，不对客户具体的项目应用负责。
如需其他功能或二次开发，需与我司以项目的形式进行或请用户自行研发。
如发现bug，敬请告知，公司会及时修改完善，并可能做不定期升级，但不对具体用户负责。
★★★如有任何疑问，可加亚为测控售后QQ：3075964420。
欢迎各位用户和业内外人士技术上的交流和探讨。
目录一、概述 (1)二、使用条件 (1)（一）适用对象 (1)（二）类型说明 (1)（三）相关下载 (2)三、系统简介 (5)（一）功能说明 (5)（二）使用方法 (5)（三）注意事项 (5)四、软件界面 (6)五、功能介绍 (7)（一）测距 (7)（二）放大 (8)（三）旋转 (9)（四）图像标注 (9)（五）图像裁剪 (10)（六）FFT变换 (10)（七）描边 (11)（八）直方图 (11)（九）边缘跟踪 (12)（十）对象素描 (12)（十一）颜色识别 (13)（十二）图片对比 (13)（十三）颜色增强 (14)（十四）字符识别 (14)（十五）几何匹配 (15)（十六）二维码识别 (16)（十七）条形码识别 (16)（十八）控制与采集 (17)（十九）目标跟踪 (17)（二十）目标计数 (18)六、异常处理 (2)（一）软件无法打开 (2)（二）界面错乱 (2)（三）软件无法运行 (2)亚为机器视觉通用平台EVPS3.0使用说明武汉亚为电子科技有限公司一、概述该平台基于LabVIEW2017开发，支持绝大部分国内外的相机。
国外的相机，基本上可以直接使用NI的IMAQdx驱动进行驱动，而国内的，很多都是提供DLL供LV调用。
EVPS机器视觉平台是利用机器代替人眼实现了自动测量和智能控制，目前已集成30大类自适应算法，并获得专利。
机器视觉作业指导书
机器视觉作业指导书一、引言机器视觉作业指导书旨在为学生提供关于机器视觉的基本概念、原理、方法以及实践技巧的指导。
通过本指导书的学习，学生将能够全面了解机器视觉的相关知识，并能够应用所学知识解决实际问题。
二、背景知识1. 机器视觉定义与应用领域机器视觉是指利用摄像机和计算机技术来模拟人类视觉的能力，并对图像或视频进行智能处理和分析的技术领域。
它在工业自动化、医疗诊断、交通管理、安防监控等领域有广泛的应用。
2. 机器视觉基本原理机器视觉基于数字图像处理和模式识别的基本原理，主要包括图像获取、预处理、特征提取、目标检测与跟踪等几个关键步骤。
学生需要掌握图像处理的基本概念和算法，以及常用的模式识别方法。
三、实验指导1. 实验一：图像获取与预处理1. 学生需要准备相机设备，并学会使用相机进行图像的拍摄。
2. 学生需要学习如何进行图像的预处理，包括去噪、增强、平滑等操作。
2. 实验二：特征提取与描述1. 学生需要学习如何从图像中提取出有效的特征，例如边缘、角点、纹理等。
2. 学生需要学习如何用数学描述特征，例如使用特征向量或者特征描述子等。
3. 实验三：目标检测与跟踪1. 学生需要学习目标检测与跟踪的基本概念和方法，例如使用模板匹配、机器学习等技术。
2. 学生需要通过实践掌握如何在图像或视频中检测和跟踪目标。
四、实验报告要求1. 实验目的与背景介绍学生需要在实验报告中清楚地陈述实验目的和所涉及的背景知识，并说明实验的重要性和应用前景。
2. 实验过程与结果分析学生需要详细叙述实验过程，并展示实验结果。
结果分析要求准确、有逻辑性，并结合实验目的进行解释和讨论。
3. 实验总结与心得体会学生需要总结实验的结果和经验，并在心得体会中反思和展望进一步的改进和研究方向。
五、参考资料在完成作业和实验报告的过程中，学生可以参考以下资料：1. 《机器视觉导论》李飞飞等著2. 《计算机视觉：模型、学习和推理》 Simon J. D，等著六、结语机器视觉作业指导书为学生提供了学习机器视觉的基本方法和实践技巧，希望学生通过实验实践和报告撰写的过程，能够深入理解机器视觉的原理和应用，并能够将所学知识应用于实际问题的解决中。
基于边缘计算的机器视觉 第3部分：技术要求
YD/T xxx-xxx 基于边缘计算的机器视觉第 3 部分：技术要求1 范围本文件规定了基于边缘计算的机器视觉的技术要求，包括功能框架、边缘侧功能要求、云侧功能要求、边缘硬件性能要求、网络要求、接口要求、系统功能要求等。
本文件适用于指导工业制造、安防、医疗、交通等领域基于边缘计算的机器视觉系统的设计、开发、测试。
2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 9813.3-2017 计算机通用规范第3部分：服务器GB/T 15412-2017 应用电视摄像机云台通用规范GB/T 30147-2013 安防监控视频实时智能分析设备技术要求GB/T 28181-2016 公共安全锁会拼监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求GB/T 30269.901-2016 信息技术传感器网络第901部分：网关：通用技术要求CUVA 006-2020 5G 超高清监控摄像机通用技术规范T/CMVU 001-2020 工业数字相机定义3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
机器视觉machine vision使用机器替代人眼实现检测，测量，识别。
边缘计算edge computing在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储或应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
时间敏感网络time-sensitive network一种更可靠的、低延迟、低抖动的以太网，由IEEE 802.1 任务组开发的一套数据链路层协议规范定义。
基于边缘计算的机器视觉EC-MV系统machine vision system based on edge computing综合计算技术、图像处理技术、模式识别、人工智能、信号处理、物联网、大数据、边缘计算等技术实现边缘计算与机器视觉的融合应用，替代人眼，提升识别系统，检测系统，控制系统的效率。
校园机器视觉实训报告
一、引言随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
为了提高学生的实践能力，我校特开设了校园机器视觉实训课程。
通过本课程的学习，学生能够掌握机器视觉的基本原理、系统搭建、图像处理方法以及在实际应用中的操作技巧。
以下是本次实训的报告。
二、实训内容1. 机器视觉系统搭建本次实训首先进行了机器视觉系统的搭建，包括硬件和软件两部分。
硬件部分主要包括：工业相机、光源、镜头、图像采集卡、计算机等。
软件部分主要包括：图像采集软件、图像处理软件、机器视觉开发平台等。
2. 图像采集与处理在搭建好机器视觉系统后，我们进行了图像采集与处理实验。
具体步骤如下：（1）打开图像采集软件，设置相机参数，如分辨率、帧率等。
（2）调整光源，确保光线均匀照射到被测物体上。
（3）调整镜头焦距，使被测物体清晰。
（4）通过图像采集卡将相机采集到的图像传输到计算机。
（5）使用图像处理软件对采集到的图像进行处理，如灰度化、滤波、边缘检测等。
3. 目标识别与定位在图像处理的基础上，我们进行了目标识别与定位实验。
具体步骤如下：（1）对图像进行预处理，如去噪、二值化等。
（2）利用特征提取算法（如SIFT、SURF等）提取图像特征。
（3）使用机器学习算法（如KNN、SVM等）对目标进行分类。
（4）根据分类结果，对目标进行定位。
4. 实际应用案例本次实训还选取了实际应用案例，如人脸识别、车牌识别、机器人路径规划等。
通过这些案例，学生能够了解机器视觉技术在现实生活中的应用，并掌握相应的解决方法。
三、实训成果通过本次实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了机器视觉系统的搭建方法。
2. 熟悉了图像采集与处理流程。
3. 学会了目标识别与定位方法。
4. 熟悉了机器视觉在实际应用中的解决方案。
四、实训总结1. 机器视觉技术在各个领域具有广泛的应用前景，通过本次实训，学生能够了解并掌握机器视觉的基本原理和应用方法。
2. 实训过程中，学生积极参与，遇到问题能够相互讨论、共同解决，提高了团队合作能力。
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机器视觉教学实验平台技术要求
一、实验装置硬件技术要求
1.任意工件的图像动态采集；
2. USB动态图像采集接口，100万像素分辨率；
3.被采集物体图像大小、市场角、物距、焦距可调；
4.强抗干扰白色环形前光源；
5.高低速模拟圆形转盘可调；
6.外触发定点图像采集。
二、实验装置软件性能要求
1.具有脚本程序组态功能，提供200个库函数；
2.具有视频显示、代码编辑、结果显示、参数设置四个组态界面窗口；
3.具有工业检测虚拟仪器界面组态功能，包括画线、按钮、显示屏等；
4.具有与VC++语言的接口功能；
5.纸质和电子版机器视觉实验指导说明。
三、要求开设的创新实验目录
1.机器视觉系统组态实验、
2.多xx尺寸测量实验、
3.焊点缺陷检测实验、
4.零件分类识别实验、
5.血管造影处理实验、
14."多面积尺寸测量实验
1
5."多圆弧检测实验
1
6."喷码字符识别实验1
7."开关状态识别实验1
8."粒子识别统计实验1
9."交叉阻挡跟踪实验2
0."自命题图像采集实验2
1."多光照图像融合实验2
2."花瓶三维重构实验2
3."车牌号码识别实验2
4."三维重构研究性实验2
5."缺陷检测试验
2
6."视觉硬件组态实验
6.交通流动态跟踪实验、
7.算法验证研究性实验、
8.自命题零件检测实验、
9.篮球目标跟踪实验、
1
0."耳环与齿轮识别实验、1
1."多聚焦图像融合实验、1
2."划痕检测实验、
1
3."自命题算法研究实验、。