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

5."多圆弧检测实验

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

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、

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、

3."自命题算法研究实验、

智慧校园基础支撑平台建设方案

智慧校园基础支撑平台建设方案 1.1. 统一身份认证系统应用系统如果采用各自独立的身份认证机制，用户就要记忆不同系统中的账号/密码。为方便师生使用，解决多应用带来的多账号问题，需要建立统一的身份管理平台，用户在平台上登录一次就可以访问所有具有权限的应用。统一身份认证以IDM/IM（身份认证管理）为基础提供安全的用户身份管理功能，并配合Access Manager 基于代理架构的访问控制，提供Web应用的单点登录和Web应用保护。IDM/IM都集成了Directory Server(LDAP)目录服务器来存储统一身份库信息。统一身份认证实现的功能如下： 1.建立统一的集中身份库——统一身份数据中心，对各应用系统的所有用户提供集中和统一的管理，同时根据各个业务应用系统的认证方式的不同提供灵活的认证机制； 2.在集中身份库的基础上，在满足数字校园管理平台信息系统内部业务流程规则的前提下，通过身份管理技术实现身份库与各个业务应用系统(门户、OA、教学、教务等系统)用户身份信息的自动同步处理功能； 3.在集中身份库的基础上，提供单点登录(SSO)功能，用户只需要通过一次身份认证就可以访问具有权限的所有资

源。集中身份库与门户系统的统一可以为整个平台提供集中的管理、安全机制，实现整体的统一。 4.1.1.设计要点 ●支持用户数据的集成，适应中小学用户数据分散管理的现状 ●支持用户数据存储模式，适应中小学教职工多重身份的现状 ●支持多种认证方式，确保异构业务系统能够集成，让用户获得完整的单点登录体验 ●满足不同用户或系统的认证安全需求 ●保证身份认证平台的高可靠性和高性能前三个需求是身份认证平台发挥作用的基础，而随着应用集成的力度和广度的加大，后两个将是身份认证平台必须妥善处理的问题。校园应用功能多样、结构复杂，各应用系统的权限管理基本上采用分级授权的方式。身份认证平台可以采用统一的权限模型，供各应用系统使用，相应的权限数据既可集中管理也可分布式管理。从实践结果看，集中权限控制的效益并不明显，建议不强求集中控制，由各应用系统设计开发时按需选择。

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像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、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。机器视觉一般都包括下面四个过程：

Halcon机器视觉实验指导书

机器视觉软件HALCON 实验指导书目录实验1 HALCON 概述，应用范例实验2 HDevelop介绍，操作编程范例实验3 HALCON编程接口，高级语言编程实验4 HALCON数据结构，采集硬件接口实验5 HALCON采集硬件配置，图像采集实验6 HALCON二维测量，配准测量与识别定位实验7 HALCON一维测量，尺寸测量实验8 HALCON三维测量，3D重建测量实验1 HALCON 概述，应用范例实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 1 邮票分割文件名: stamps.dev 第一个例子进行文件分析任务。图5.1展示了部分邮票目录页。它描述了两种不同的邮票：以图形描述为主和以文字描述为主。为了使用这个例子，必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。你可能使用OCR编程方式，你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。于是另一项任务必须要进行预处理：对所有的邮票进行转化(例如,把邮票转化为灰色有价值的纸)，这样就可以使用OCR处

理邮票的剩余部分了。当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。 ●一般而言，特征提取有如下步骤：邮票比纸要黑。 ●邮票包含图像的部分不重叠。 ●邮票具有最大最小尺寸。 ●邮票是长方形的。

图 5.1: Mi c he l图表的部分页. 如果直接使用属性清单而非编程，任务会变得很简单。可惜由于语言的含糊，这是不可能的。所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。使用HDevelop语法，一个通常的程序看起来如下： dev_close_window () read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’) get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height) dev_open_window (0, 0,Width/2, Height/2, ’black’, WindowID) dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1) dev_set_draw (’fill’)

智慧城市公共信息平台附件六：应用单位接入要求

附件六
智慧城市公共信息平台应用单位接入要求
（试行）
中华人民共和国住房和城乡建设部建筑节能与科技司二〇一三年三月

目
次
目次 ............................................................................................................................................... I 1 范围 .............................................................................................................................................. 1 2 规范性引用文件........................................................................................................................... 2 3 术语与定义................................................................................................................................... 3 4 前置环境....................................................................................................................................... 5 5 系统组成....................................................................................................................................... 6 5.1 前置目录服务 ................................................................................................................... 6 5.2 前置交换服务 ................................................................................................................... 8 5.3 前置环境配置 ................................................................................................................. 10 5.3.1 系统硬件 .............................................................................................................. 10 5.3.2 系统软件 .............................................................................................................. 10 5.3.3 环境配置具体要求 .............................................................................................. 11 5.3.4 其他要求 .............................................................................................................. 12 5.3.5 注意事项 .............................................................................................................. 12 6 前置环境管理............................................................................................................................. 14 6.1 6.2 6.3 6.4 角色 ................................................................................................................................. 14 提供者管理要求 ............................................................................................................. 14 使用者管理要求 ............................................................................................................. 14 管理者管理要求 ............................................................................................................. 14
I

机器视觉简介

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。【应用领域】机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。【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)、影像获取卡(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。以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。图1 典型的机器视觉系统

图2 本实验室的机器视觉的主要组成尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。【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。

应用系统基础支撑功能

应用系统基础支撑功能（1）系统管理实现维修企业信息管理、综检站信息管理、车辆车主信息管理、组织机构管理功能。（2）PDA设备及系统使用该便携终端，实现维修行业管理人员随时查询和下载辖区内企业的各种信息，记录和上传现场检查、调查取证中的各种信息等。（3）人工数据处理实现采集、整理并制作各企业网点及综检站空间数据，采集网点照片，录入并整理维修管理数据库等功能。维修管理数据库是专门为机动车维修管理提供的主题数据库，主要包括行业基础数据库、业务数据库、公众服务数据库、统计分析数据库等内容。（4）互联网应用通过网络为车主、企业和行业管理人员提供通知、交流服务，为车主、企业和行业管理人员提供通知、交流服务。（5）GIS基础应用利用与交通委统一部署的ARCGIS平台，提供基础电子地图操作及与机动车维修业务相关的浏览、查询、标注、GIS图层数据采集和上传等功能，还应支持移动PDA所需的导航、数据标注、上传服务。（6）短信发布服务应用实现向维修企业用户及从业人员提供许可到期提醒、会议通知、培训宣传等服务功能。现场检查相关信息：北京市机动车维修行业监管检查信息经营资质是否按规定配备技术负责人和持证质量检验人员是否按规定配备持技术等级证书维修技工是否按规定配备维修和检测设备停车场、生产厂房和接待室是否符合规定安全生产是否建立安全生产责任制和安全应急预案是否建立安全生产培训教育制度有无定期安全生产检查记录生产车间有无吸烟、乱堆杂物、乱拉临时电源线的现象岗位安全生产操作规程是否明示在相应的工位或设备处有无消防设施，灭火器是否在有效期内危险物品和压力容器有无安全防护措施和设施，并设置警示标志发生生产安全责任事故，造成人员受伤住院或死亡的维修质量有无机动车维修相关的国家标准、行业标准和北京市地方标准

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，

数据交换平台技术规范

目录前言 (4) 1.引言 (5) 1.1适用范围 (5) 1.2引用的规范文件和有关规定 (5) 1.3术语和定义 (6) 1.4缩略语 (7) 2.系统总体设计要求 (7) 2.1平台介绍 (7) 2.1.1概述 (7) 2.1.2体系架构 (7) 2.1.3系统结构 (9) 2.2功能体系 (9) 2.2.1数据交换 (9) 2.2.2交换节点管理 (10) 2.2.3交换流程管理 (11) 2.2.4系统管理 (11) 2.3技术要求 (12) 2.3.1基本要求 (12) 3.系统性能要求 (13) 3.1开发环境要求 (13) 3.1.1要求描述 (13) 3.1.2性能指标 (13) 3.2平台部署、运行要求 (14) 3.2.1要求描述 (14) 3.2.2性能指标 (15) 3.3数据共享交换服务要求 (15) 3.3.1要求描述 (15) 3.3.2性能指标 (17)

3.4平台扩展性需求 (17) 3.5平台管理模式要求 (18) 3.5.1要求描述 (18) 3.5.3性能要求 (18) 3.6共享交换应用服务要求 (18) 3.5.1要求描述 (19) 3.7对性能的规定 (19) 3.8运行环境适应性要求 (20)

前言《数据交换平台技术规范》，是根据国家有关规定和国家标准，并且在多年电子政务系统建设和应用经验的基础上，针对信息资源交换平台的功能技术条件编制而成的。政府各单位可根据本规范为本单位的办公业务系统开发软件接口，实现与数据交换平台无缝对接，从而实现与全市其他单位的系统联网进行电子公文、业务资料、业务信息等各类信息资源的交换。本规范只给出交换平台的技术约定，不涉及信息资源的管理规定。各单位使用本规约的时候，应注意遵守国家和我省有关法律法规和规章制度。

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念机器视觉被定义为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。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为

道路运输车辆卫星定位系统平台技术要求(文字版)

道路运输车辆卫星定位系统平台技术要求 1 范围本标准规定了道路运输车辆卫星定位系统架构，以及道路运输车辆卫星定位系统中政府监督平台和企业监控平台的功能要求、平台性能与技术要求等内容。本标准适用于道路运输车辆卫星定位系统监管平台及企业自建或运营商搭建的卫星定位系统平台。 2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是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 17859 计算机信息系统安全保护等级划分准则 GB 20263 导航电子地图安全处理技术基本要求 JT/T 794 道路运输车辆卫星定位系统车载终端技术要求 3 术语和定义 JT/T 794界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 道路运输车辆卫星定位系统（简称卫星定位系统）GNSS for operating vehicles 以提供道路运输车辆实时位置和状态信息为特征，具有运输车辆驾乘人员及运输车辆管理者等用户远程信息服务，反映运输车辆实时动态数据，满足政府监管部门及运营企业对系统信息运用要求，能对服务范围内的车辆进行管理和控制的综合性信息处理的系统。 3.2 政府监管平台（简称政府平台）government monitoring and management platform

以计算机系统及通信信息技术为基础，通过卫星定位技术等手段，实现对管辖范围内的车载终端和接入平台进行管理的系统平台，主要实现对上级平台的数据报送和对下级政府平台的管理、对企业平台的监管和服务。 3.3 企业监控平台（简称企业平台）enterprise monitoring and management platform 企业自建或委托第三方技术单位建设的卫星定位系统平台，以计算机系统为基础，通过接入通信网络对服务范围内的车载终端和用户进行管理，并提供安全运营监控的系统平台，主要实现对平台中的车辆安全运营的实时监控。 3.4 接入平台access platform 接入到政府平台的平台，包括企业平台和下级政府平台。 3.5 车载终端vehicle terminal 安装在道路运输车辆上满足工作环境要求，具有卫星定位系统、移动网络接入、道路运输车辆行驶记录、道路运输车辆相关信号采集和控制，与其他车载电子设备进行通信，提供政府平台或企业平台所需的信息，完成卫星定位系统对车辆控制功能的装置。 3.6 在线车辆online vehicles 当前连接到政府平台和企业平台，且正常定位的车辆。 3.7 上线车辆previously online vehicles 政府平台或企业平台设定时间内在线连接，且当前处于运营状态的车辆。

机器视觉在线检测详解

广东省东莞市莞城区莞太路34号东莞市创意产业中心园区8座502 Unit 502, Building 8, Creative Industry Center Park, No. 34 Guantai Road, Guancheng District, Dong Guan 523000, P.R.China 机器视觉在线检测详解机器视觉的一个重要应用就是进行在线检测。这个与物体静止时的视觉检测系统不同，最起码图像摄取的速度要足够快才行，不然就不可能在被测物体运动时获取足够清晰的图像，再一个就是机器视觉软件的图像处理能力也要足够强，分析判断周期要够短，不然等反应过来了，产品可能都已经走出次品剔除系统的工作范围了。这样的机器视觉在线检测就是不合格的。 1 机器视觉在线检测的基本原理基于机器视觉的在线检测系统的基本原理：首先通过视觉传感器获取高速流水线上运动待检测物体图像，图像传送到计算机后，计算机调用专用的图像处理软件来对检测物体进行检测、测量、分析、判断。多功能检测实验平台的硬件结构如图1所示，机器视觉在线检测系统的基本模块包括：传动装置、专用LED光源、图像采集模块、电气控制模块。 2 多功能检测实验平台运动控制部分设计在这套系统中，运动控制部分选用工业PC＋运动控制卡＋步进电机的控制模式。运动控制卡是步进电机公司的MPC01。它配备了许多功能强大、内容丰富的运动控制软件工具和函数库。MPC01运动函数库用于二次开发，用户只要用C／C＋＋或Visual Basic等编制所需的用户界面程序，并把它与MPC01

运动库链接起来，就可以开发出自己的控制系统。 3 专用LED光源光源对图像质量的影响是至关重要的，考虑到本套试验平台将要进行各种物品的检测实验，开发设计了多种专用LED照明方案以适应各种不同的待检物体。直环型用于各种具有稳定照度和清晰图像的工件；狭角型用于各种透明工件或低对比度工件；棒型用于透明、光滑、镀金表面；圆顶型用于不平整或弯曲的表面检测，金属包片上的印刷字体或弯曲表面的孔穴；背光型用于透明材料或液体的检测；同轴型用于光滑、电镀、低反射表面。 4 高速图像采集系统图像采集部分将完成流水线上的运动图像获取，采集图像质量的好坏将直接影响整个检测效率。图像采集部分主要由CCD摄像机完成。CCD摄像机摄取图像信号，由图像采集卡将图像信号采集进来。本套实验装置选用两个方位的摄像机对待检测物体进行检测，一个俯拍位一个侧拍位，对有些待检测物体可以进行多方位的检测。摄像机采用的是Pulnix公司的TM6703，采集卡选用Matrox 公司的Comora2。 4.1 图像采集卡 Matrox Corona Ⅱ是Matrox Graphics Inc．生产的图像控制器，可采集隔行扫描／逐行扫描的分量RGB信号和单／双路黑白模拟视频信号；3路10bit A／D转换器；24-bit RS-422／LVDS数字接口；模拟情况下采集率达到30MHz，RS-422数字模式下达25MHz，LVDS数字模式下达40MHz；连接2个RGB 或6个模拟黑白视频信号；32-bit／33MHz PCI总线主模式；扩展板上实时采

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

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 -

各类数据规范以及平台与平台对接技术规范.doc

各类数据规范以及平台与平台对接技术规范附件1 各类数据规范以及平台与省平台对接技术规范1、各类数据规范组织机构数据规范序号中文名称信息名称类型长度是否为空备注 1 组织机构Id OrganizationId Int 否主键,自增长 2 组织机构名称OrganizationName V ARCHAR 500 否 3 组织机构代码OrganizationCode V ARCHAR 500 否 4 组织机构父级节点ParentId Int 否 5 组织机构类型OrganizationType V ARCHAR 500 否教育主管部门、高校、企业 6 描述Description V ARCHAR 2000 是7 排序Sort Int 否升序平台日志数据规范序号中文名称信息名称类型长度是否为空备注 1 操作人Account V ARCHAR 100 否 2 日志时间LogDate DateTime 否 3 日志类型LogDate V ARCHAR 500 否业务、异常4 内容Content VARCHAR 4000 否5 IP地址IPAddress V ARCHAR 500 否信息栏目数据规范序号中文名称信息名称类型长度是否为空备注 1 栏目Id ColumnId Int 否主键 2 栏目名称ColumnName V ARCHAR 500 否 3 栏目代码ColumnCode V ARCHAR 500 否4 栏目父级节点ParentId Int 否5 栏目链接ColumnLink V ARCHAR 500 是6 排序Sort Int 否7 启用IsEnable Tinyint 否1启用0禁用资源信息数据规

基础平台技术支撑

基础平台技术支撑关键词：军事测绘；信息化战争；基础平台；保障；技术支撑军事测绘是信息化战争“信息源”的重要组成部分，是军队信息化建设的重要环节。它为作战指挥、控制以及其他（信息）提供了通用信息平台，是其他信息融合、处理及直观表示的基础。因此，军事测绘的作用和地位对未来信息化战争的影响是不可忽视的。《孙子兵法》中多次提到地形在战争中的地位和作用，如《地形篇》中讲的“夫地形者，兵之助也”、“知天知地，胜乃不穷”等。克劳塞维茨在《战争论》中也把地形列为重要的战略要素之一。在未来的信息化战争中，作战范围空前扩大，大量精确打击武器对于目标和自身定位精度要求都很高，所以，与地形有关的军事测绘在未来信息化战争中的地位和作用不可小觑，这一点在近年的几场局部战争中已经得到充分的证实。因此，我们有必要深入探究军事测绘对未来信息化战争的影响。一、军事测绘是未来信息化战争的重要保障军事测绘是军事上一种技术性很强的为保障作战的勤务。其基本任务之一就是为国家军事领导人及各级指挥员、参谋人员、工程技术人员提供战场地理地形空间信息。随着信息优势争夺的炽热化，以及航天技术的快速发展，未来信息战争已经进入了太空领域，从而决定了军事测绘的保障范围由地面向空间全方位立体扩展。

军事测绘为信息化战争提供了信息化条件下作战指挥的基础平台，也是整个部队信息化建设的首要前提。数字地图和军事地理环境信息以及由此衍生的各类数据库，是战略、战役级使用的战场环境信息基础平台，是融合各种军事数据的公用平台。比如c4irs系统如果离开军事测绘的支撑将会成为“无源之水，无本之木”，就不可能正常的高速运转。可以说，测绘部队是国家重要信息的采集者，是c4irs的重要基础。尤其是先进的地理信息系统，能使情报、推理、分析与其他可用数据迅速融为一体，提供依托于地图的清晰而精确的战场态势图，这是战略筹划阶段c4irs运行的基础平台。军事测绘为未来信息战争的重要保障。主要保障以下四大内容：一是以全球地理坐标为基础的定位体系；二是以航空、航天遥感做支撑的地理空间数据库的建设与应用体系；三是以可视化技术作为支撑的电子地图体系；四是以虚拟现实技术为基础的战场环境仿真体系。它可以较好的保障战略决策、作战指挥和武器装备平台三个对象，保证提供高分辨率的战场影像图，从而更好地实施精确打击。目前陆、海、空、天的战争向着一体化发展，正在改变着传统的陆地测绘和海洋测绘分别管理的格局，正逐步向统一的测绘保障体系发展。所以说，军事测绘的工作目标是要建立陆、海、空、天一体化、多元化的保障体系，以数字化测绘技术和产品积极参与军队信息化建设，来体现军事测绘在争取信息优势中的重要作用。二、军事测绘信息化是未来信息化战争的主要支撑

实训一机器视觉技术

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