机器视觉技术与应用实战 第九章- 3-视觉定位与对位 实训及其要求[5页]
《机器视觉技术及应用》韩九强 第9章
结 束
背景更新
基于统计理论恢复背景模型的背景差分算法流程
for(index=184,223,1); //for循环 CStringFormat(“track\xing184-243\xing%d.bmp,index”,imagename1); //字符串初始化 Readimage(imagename1,image1); //读取图像 RestoreBackground(imagename1,20,10,backimage1); //背景恢复 showimage(backimage1); //显示图像
9.2.2 背景差分算法
（a）图像序列第187帧 （b）187帧的背景图 （c）差分图像二值化
（d）腐蚀运算结果 （e）膨胀运算结果
（f）目标标定结果
基于统计理论恢复背景模型的背景差分实验结果
背景差分算法
✓ 基于卡尔曼滤波器的自适应背景估计
卡尔曼滤波是从与被提取信号有关的观测量中估计出所需 信号，将状态方程的概念引入到随机估计理论中，把信号 过程视为白噪声作用下的一个线性系统的输出，用状态方 程描述这种输入─输出关系，不需要过去的全部观测数据， 只是根据当前一个预测估计值和最近一个观测数据来估计 信号的当前值，利用卡尔曼滤波器可以对背景图像进行自 适应估计。
➢ 动态背景下运动目标检测（摄像头移动） 匹配块法、光流估计法、图像匹配法以及全局运动估 计法
9.2.1 相邻帧间差分算法
相邻帧间差分算法：
➢ 基本原理：在静态背景下，目标的运动会导致视频图像相 邻的两帧或几帧存在差异，利用这种差异，可以进行运动 目标的检测和提取，简称相邻帧差法。
fk(x,y)
－ fd (x, y) 二值化 M (x, y) 去噪、连通分析
机械视觉实训报告范文(3篇)
第1篇一、实训背景与目的随着科技的飞速发展，机械视觉技术在工业自动化、机器人、安防监控等领域得到了广泛应用。
为了提高学生对机械视觉技术的理解与应用能力，本实训旨在通过理论学习和实践操作，使学生掌握机械视觉的基本原理、系统设计以及在实际工程中的应用。
二、实训内容1. 机械视觉基本原理- 光学成像原理- 数字图像处理基础- 图像识别与特征提取- 深度学习与机器学习在机械视觉中的应用2. 机械视觉系统设计- 系统架构设计- 摄像头选择与标定- 照明系统设计- 图像预处理与增强- 目标检测与跟踪3. 实践操作- 实验平台搭建- 软件编程与调试- 实验数据采集与分析- 实验结果验证与优化三、实训过程1. 理论学习- 通过课堂讲解、文献阅读等方式，系统学习机械视觉的基本原理、系统设计等相关知识。
- 掌握图像处理、模式识别、机器学习等基础理论。
2. 实验平台搭建- 选择合适的实验平台，如计算机视觉开发板、机器人等。
- 搭建实验环境，包括摄像头、光源、图像采集卡等硬件设备。
3. 软件编程与调试- 使用OpenCV、MATLAB等软件进行图像处理、特征提取等操作。
- 调试程序，确保程序运行稳定、准确。
4. 实验数据采集与分析- 设计实验方案，采集实验数据。
- 对采集到的数据进行预处理、增强、特征提取等操作。
- 分析实验结果，验证实验方案的有效性。
5. 实验结果验证与优化- 根据实验结果，对实验方案进行优化。
- 比较不同算法的性能，选择最优方案。
四、实训成果1. 理论知识掌握- 学生掌握了机械视觉的基本原理、系统设计等相关知识。
- 掌握了图像处理、模式识别、机器学习等基础理论。
2. 实践操作能力- 学生能够独立搭建实验平台，进行软件编程与调试。
- 能够对实验数据进行采集、处理和分析。
3. 创新能力- 学生在实验过程中，提出了多种优化方案，提高了实验效果。
- 结合实际应用，设计了具有创新性的实验方案。
五、实训总结1. 实训收获- 通过本次实训，学生对机械视觉技术有了更深入的理解，提高了实践操作能力。
机器视觉技术与应用实战-机器视觉应用场景
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉在工业的四大典型应用
检测类 占比61.8%（在线检测、离散检测、防呆监视等） 测量类占比12.8%（1D、2D、3D测量） 定位类 占比11.7%（定位引导、对位贴合等） 字符识别和读码 占比8.8%（一维码、二维码） 其他应用方向 占比4.7%
可以在线测量，就是在生产线上对产品进行检测，这样 可以及时地得到产品的测量信息，并实时反馈给生产设 备，来改进工艺、提高制造精度、降低废品率。
《机器视觉技术与应用实战》
四大典型应用 · 视觉测量（二）
传统人工测量
机器视觉3D高度差测量
常用高度规测量，需要实时记录测量点的数据、测 激光线扫：利用结构光在相机上的成像可通过三角关系
我国已成为全球最大的电子信息产品制造基地，智能终端、通信设备等多个领域的电子信息产 品产量位居世界前列。电子行业是机器视觉行业最大的下游应用领域，贡献了机器视觉近50%左右 的需求。
小到电容、连接器等元器件，大到手机 键盘、PC主板、硬盘等各个环节。
有手机产业链、平板产 业链、笔电产业链等。
《机器视觉技术与应用实战》
《机器视觉技术与应用实战》
机器人行业
机器人是自动执行工作的机器装置，既可以接受人类的指挥，也可以运行预先编排的程序，还 可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动，能够协助或取代人类的工作。
机器人打磨、机器人抛光、机器人装配、机器 人焊接、机器人贴膜、机器人上下料、机器人 码垛、机器人无序分拣、机器人有序引导、柔 性检测机器人等。
汽车制造行业
汽车制造业是生产各种汽车主机及部分零配件并进行装配的工业部门，主要包括汽车整车制造 行业、汽车零部件及配件行业等子行业。汽车行业贡献了机器视觉15%左右的需求，多个环节实现 无人化生产。
机器视觉定位技术的应用.docx
机器视觉定位是通过使用相机和图像处理技术来精确定位物体的位置和方向的技术。
机器视觉定位应用非常广泛，从工业自动化到无人驾驶，从机器人导航到医疗影像处理，都离不开视觉定位的支持。
大族视觉专注于机器视觉应用技术，倾力打造的HV系列视觉系统具不速度快、定位准、适应性强等特点，可用于生产线上的焊接引导、零件装配、形状检测等：通过相机捕捉零件的图像.结合图像处理算法分析，确定号部件的位置和角度，从而实现精确的装配及焊接，提高生产效率，■少人工误差，保证产品质应用案例SMT贴片通用定位引导SMT贴片机是现代电子装配行业的核心设得，被广泛用丁∙电子组件的表面贴装，使得电子设备的制造更为迅速和高效。
高性能贴片机普遍采用视觉定位系统，通过视觉识别系统，对不同元件进行视觉识别，能高速高精度贴装微小片状元件、精细IC元件或异形元件。
检方项目贴片拼板无序抓取、对位放置解决方案千万聚侬镜头,高分辨率CCD相机,HV5.0定位抓取.对位贴合技术,联动四轴机器A-检测结果高分辨率CCD相机,大视野范困,精度±0∙03mm,精准提取不同产品特征信息；HV5.0定位精度高、运算速度快，实现快速精准抓取、精确贴合，视觉直通率99.8%：每台设备兼容多款材质、颜色产品，实现自动切换；全程无人工接触，避免损伤及脏污。
轮戴风孔、气门孔识别定位汽车轮领风孔是指轮救福板上开设的空洞，可以使轮毅辐板内外侧形成声学短路来降低车轮的声辐射效率。
气门孔是安装轮胎气门嘴的孔。
检测项目定位轮领侧壁风孔位置.，引导机械手抓取解决方案「万聚焦镜头，高分辨率CCD相机，配合∙HV5∙0智能软件系统的图像处理技术和机器学习办法，识别和定位轮毅气门孔标记，指导钻孔设得加工气门孔。
检测结果通过blob工具自动自找风孔或者气门孔在图像中的位置信息，计算当前位词与葩准位置的坐标差值，将X差值换算成平台板转角度发给上位机：径向精度±lmm.角度精度±0.Γ.轮较直每300~640mm.外科手术器械定位检浦外科手术中常用的基础器械即为基础外科手术器械，根据其结构和功能特点不同分为许多种类型.视觉检测可以对医疗器械进行精准的质量检测和尺寸检测，以确保手术器械的精度达到标准及符合医疗器械卫生安全。
机器人视觉技术及应用章节练习题及答案(共8章)08 机器视觉系统项目实践习题答案
1机器人视觉系统实训平台由哪些模块组成？可以进行哪些视觉应用实训？
答：
机器人视觉系统实训平台由：协作机器人、模块化工作台、机器人移动导轨、轨迹示教模块、输送线模块、工具快换模块、拼图模块、自动托盘与仓储模块、视觉系统模块、电气实训模块模块组成；
可以进行：①视觉引导焊接实训；②视觉引导分拣实训；③视觉引导七巧板自动拼图实训；④视觉扫码入库实训，等实训项目。
2 在该视觉系统实训平台上装有两套视觉系统，各采用哪种安装方式，以及其作用？
答：
平台上包含两套工业相机，每套相机配有相对应的光源和镜头。
一个相机安装在输送线上，对输送线上的圆柱物料进行编号识别与位置测量。
另一个相机安装在机器人末端随机器人移动，对演示过程中七巧板物料进行颜色识别、面积识别，并针对样图效果进行摆放，另一方面相机识别货架上面的条码标识，将样图托盘对应入库。
3 简述本章4个项目实训中机器人与相机之间是如何配合应用的？
答：
机器人与相机视觉系统采用TCP/IP方式通讯，机器人作为client连接相机视觉系统服务器service；
机器人运行到拍照点执行脚本程序出发相机拍照进行图像处理；视觉系统根据编写好的流程处理图像信息，将处理结果打包成字符串发送给机器人；机器人通过脚本程序将数据进行解析，并赋值给机器人示教器变量；机器人通过在线编程使用相应的示教器变量实现项目功能。
机器视觉技术的应用实践
机器视觉技术的应用实践机器视觉技术是指利用图像处理技术、模式识别技术等方法，让计算机对人类所看到的视觉信息进行处理。
随着人工智能技术的迅速发展，机器视觉技术的应用也越来越广泛。
本文将介绍机器视觉技术在各个领域的应用实践。
一、制造业领域机器视觉技术在制造业领域的应用已经十分成熟，主要应用于自动化生产线以及质检过程中。
比如，在汽车制造领域，机器视觉技术可以用于实现自动化零件检测，对故障件进行精准识别和分类管理。
在智能工厂的建设中，采用机器视觉技术可以大幅提高生产效率，同时减少出现生产环节的误差，实现产品质量的稳定提升。
二、医疗领域机器视觉技术在医疗领域的应用主要涉及到医学影像分析、手术辅助、智能诊断、监控和安全检查等领域。
例如，用机器视觉技术进行医学影像分析，可以实现对人体内部病灶的自动化识别和量化测量。
在手术辅助领域，机器视觉技术可以为医生提供高清实时影像辅助手术操作，标记手术标记点和器械位置等辅助信息，让手术过程更加精确和安全。
三、安防监控领域在安防监控领域，机器视觉技术主要应用于视频监控、安全检测和智能分析等领域。
通过对摄像头拍摄到的画面进行分析，可以实现对突发事件的预判和快速处置，从而提高公共安全水平。
此外，机器视觉技术可以用于人脸识别、证件比对、24小时监控等场景，实现全方位的安全防范。
四、物流行业领域机器视觉技术在物流行业的应用主要涉及到智能识别、智能配送、智能仓储和智能仓储等领域。
通过对包裹的尺寸、重量等信息进行识别，实现自动化智能分拣和配送，提高配送的速度和准确性。
而在仓储方面，机器视觉技术可以帮助企业实现智能化的库存管理和查询，降低人工成本，提高库存管理效率。
五、农业领域机器视觉技术在农业领域的应用主要集中在智能农业、农产品质量检测、农产品分类和分拣等领域。
通过安装智能摄像头、传感器等设备，实现对农田和农作物的智能化监测和管理，提高农业生产的效率。
同时，机器视觉技术也可以用于对农产品的质量检测和分拣，大幅提高农产品的质量和价值。
机器视觉应用技术实验09模版匹配
实验9 模板匹配一、实验目的1.掌握OpenCV下图像模板匹配方法的使用。
2.掌握AiCam框架的部署和使用。
二、实验环境硬件环境：PC机Pentium处理器双核2GHz以上，内存4GB以上操作系统：Windows7 64位及以上操作系统开发软件：MobaXterm实验器材：人工智能边缘应用平台实验配件：无三、实验内容1.算法原理1.1 基本描述模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。
简单而言，模板就是一幅已知的小图像。
模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。
1.2 专业术语●图像模板匹配：模板匹配是指在当前图像A内寻找与图像B最相似的部分，一般将图像A称为输入图像，将图像B称为模板图像。
模板匹配的操作方法是将模板图像B在图像A上滑动，遍历所有像素以完成匹配。
1.3 常用方法●图像模板匹配：OpenCV中matchTemplat方法去实现通过模板与目标图像进行寻找最佳匹配。
# image ：输入一个待匹配的图像，支持8U 或者32F 。
# templ ：输入一个模板图像，与image 相同类型。
# result ：输出保存结果的矩阵，32F 类型。
# method ：要使用的模板匹配方式。
opencv 中匹配方式有六种可供选择：# -cv::TM_SQDIFF# 计算模板与目标图像的方差，由于是像素值差值的平方的和，所以值越小匹配程度越高。
# -cv::TM_SQDIFF_NORMED# 范化的cv::TM_SQDIFF ，取值为0-1之间，完美匹配返回值为0。
# -cv::TM_CCORR# 使用dot product 计算匹配度，越高匹配度就好。
# -cv::TM_CCORR_NORMED# 范化的cv::TM_CCORR ，0-1之间。
# -cv::TM_CCOEFF# 采用模板与目标图像像素与各自图像的平均值计算dot product ，正值越大匹配度越高，负#值越大图像的区别越大，但如果图像没有明显的特征（即图像中的像素值与平均值接近）则返回值越接近0。
视觉训练实训报告范文(3篇)
第1篇一、实训背景随着科技的飞速发展，视觉信息在人们的生活、工作、学习中扮演着越来越重要的角色。
为了提高我国视觉信息处理技术的研究水平，培养具有创新精神和实践能力的高素质人才，我国高校纷纷开设了视觉训练相关课程。
为了使学生在理论学习的基础上，能够更好地将理论知识与实践相结合，提高学生的实际操作能力，我校组织了一次视觉训练实训活动。
二、实训目的1. 培养学生对视觉信息处理技术的兴趣，提高学生的实践操作能力。
2. 使学生掌握视觉信息处理的基本原理和方法，提高学生的创新思维。
3. 增强学生的团队协作意识，提高学生的沟通能力。
4. 使学生了解视觉训练在各个领域的应用，拓宽学生的知识面。
三、实训内容1. 视觉信息采集与处理（1）了解视觉信息采集的基本原理和方法，掌握常用的视觉传感器及其应用。
（2）学习图像处理的基本方法，如滤波、边缘检测、特征提取等。
（3）掌握图像增强、图像压缩等图像处理技术。
2. 视觉识别与定位（1）学习计算机视觉的基本理论，如几何变换、特征匹配等。
（2）掌握目标检测、目标跟踪等视觉识别技术。
（3）了解定位技术，如GPS、视觉SLAM等。
3. 视觉应用系统开发（1）学习视觉应用系统的开发流程，如需求分析、系统设计、编码实现等。
（2）掌握常用的视觉应用开发工具，如OpenCV、ROS等。
（3）了解视觉应用系统在实际工程中的应用，如无人驾驶、机器人导航等。
四、实训过程1. 视觉信息采集与处理（1）实训内容：采集图像数据，进行图像滤波、边缘检测等操作。
（2）实训步骤：①采集图像数据：使用摄像头采集图像，保存为灰度图像。
②图像滤波：使用均值滤波、高斯滤波等方法去除噪声。
③边缘检测：使用Sobel算子、Canny算子等方法检测图像边缘。
（3）实训结果：完成图像滤波、边缘检测等操作，得到处理后的图像。
2. 视觉识别与定位（1）实训内容：对图像中的目标进行检测、跟踪，并进行定位。
（2）实训步骤：①目标检测：使用Haar-like特征分类器对图像中的目标进行检测。
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第九章实训课
实训产品：
实训要求：
(1)检测内容：精准地将电池的上密封边缘中心坐标定位出来，并判断电池极耳是否弯曲，电池极耳左右密封边缘是否平行。
(2)产品大小：110mm*60mm
(3)安装高度：≤300mm
(4)精度要求：≤0.3mm
(5)检测速度：1pcs/s
(6)通讯方式：TCP/IP网络通讯
实训目的：
1、能按要求进行相机、镜头、光源选型；
2、能独立完成相机、镜头、光源的连接与图像采集；
3、理解检测流程及算法逻辑，学会使用直线卡尺工具及参数设置
4、学会使用TCP通讯
实训报告：
1、分析硬件选型的原理；
2、总结在实训过程中碰到的问题，以及如何解决这些问题；
实训课课堂教学模式
实训课在教学内容和教学目的上与文化课、专业课有显著的区别。
在教学内容方面，实训课以传授操作技能为主，在教学目的上，以学生对知识的实践运用为主，实训课是以文化课、专业课主教学内容为基础而指导实践的，其课堂教学不同于传统的理论教学形式，应体现其自身的教学规律、特点及组织形式。
在教学实践过程中，如何抓好实训课的教学环节，我们认为，实训课教学结构按照组织教学、精讲示范、学生操作、巡回指导、实训总结五个环节进行设置。
这五个环节不仅各具教学功能，而且环环紧扣，层层深入，形成了一个完整的教学过程。
一、组织教学（2分钟）
组织教学的目的在于使学生做好上课前物质和精神上的准备。
从教学场景上使学生精神饱满，注意力集中，保证实训课顺利进行，组织教学不仅在课的开始阶段进行，而且要贯穿全课始终，维持好实训课
的秩序，使学生处于实训的正常状态。
二、精讲示范（10分钟）
精讲示范是决定实训课成败的一个关键环节。
1.精讲（5分钟）。
主要内容是：精讲实训操作技能的有关的操作要领，做到精而不散。
回顾本节实训的理论要求、依据。
将所用工具、仪器设备、原材料备好备齐，按规定要求放置。
实训目的、要达到的目标。
首先讲清本次实训的目的要求，要达到的目标，其次讲清仪器、工具的正确使用方法和操作规范。
核对材料、器械等是否准备充足。
实训步骤，讲清关键操作技能和技巧、安全事项，引导学生在实训中树立认真、刻苦、一丝不苟的精神和掌握提高实训效率的方法。
讲解时应切忌理论的重复和对实训内容的复述，内容应简明扼要，有
针对性、启发性和指导性。
(5)安全要求及其它注意事项。
2.示范（5分钟）主要内容是：教师给学生做示范，让学生仔细观察动作要领。
教师讲解以后，再进行示范演示，对容易出现问题的地方一定再提醒全体学生注意并演示正确的操作和提出防止不良操作的方法。
示范时分解动作可放慢节奏，让学生看清老师的每一个操作细节，为学生的模仿操作打下基础。
重点内容边做边给学生讲解。
必要时老师可运用事先设计好的挂图、投影、多媒体课件等现代化教学手段辅助教学。
操作难点示范，并让学生模仿。
教师针对这一过程，应多动手反复给予示范演示，使学生按规范动作去进行操作，逐步掌握技能的要领、技巧。
三、学生操作（20分钟）
本环节是实训课的中心环节，是培养学生独立操作能力、掌握新
操作技能、提高操作熟练程度的关键所在。
要求安排足够的时间让学生按要求独立动手操作，学生操作时间不少于实训课的三分之二。
在教师的指导下，学生动手操作，训练技能可釆用以下几种形式：
先合后分法。
在实训课中，先把学生分组操作。
10分钟后老师作出评价、指导，再分开训练，培养独立操作的能力。
分步实训法。
根据实训内容，把一堂课的实训时间分为2—3步，每步一个要求，教师巡回指导。
做完一步，教师评价指导后，再进行第二步训练，教师检查后，再进行第三步训练。
这样循序渐进，一步一个“脚印”，一步一项技能，便于学生接受。
四、巡回个别指导(10分钟）
(1)巡回指导是老师对学生操作过程进行的全面检查和指导。
目的
是帮助学生排除操作中的种种障碍，保证学生掌握正确的操作方法。
巡回指导的主要内容有：安全指导——检查仪器的使用情况，排除安全隐患；操作指导——检查和指导学生的姿势，操作过程和操作方法; 质量指导——检查学生完成实训的质量；应急指导——在实训过程中，教师应随时检查、及时发现问题，立即进行具体指导，确保实训的顺利进行，提高教学质量。
教师在巡回指导中必须做到''五到〃，即心到、眼到、腿到、口到、手到。
学生自评纠错法。
学生个人操作5分钟后，两两交换，检查其操作是否正确，并将错误纠正过来，对学生的指导重启发，不要包办代替，要允许失败和鼓励学生重做。
锻炼学生的自查能力。
巡回指导的方法。
釆用个别指导和集体指导相结合的方式进行。
集体指导是指在训练
过程中对学生出现普遍性问题，由教师把全班学生集中起来进行讲解或技术上的指导。
个
别指导是在训练过程中对学
生出现的特殊问题，教师根据知识掌握及技能操作中的个别差异而进行的指导。
五、实训总结（3分钟）。
主要内容是：（1)对学生的训练情况作出评价，肯定成绩，指出不足（2)总结出本节实训的要点和关键。
实训总结教师在''讲、演、作、导〃的基础上对这节课进行归纳、总结，既要重视成功的经验，又要重视失畋的教训，肯定成绩，指出不足，对出现的问题进行必要的分析，给学生以正确的、完整的认识，对操作过程中碰到的一些重要环节，关键技能点进行适时点拨，总结出注意事项，同时要求学生做好实训报告。
总之，在实训课教学中在紧紧围绕上述五步进行。
并使整个实训课贯彻：训前准备要充分，训中讲解少而精现场示范分解清，学生操作应规范巡回指导须到位，训后总结要及时。
综上所述，实训课教学环节在实训过程中，因专业不同操作难易程度不同，实训课时安排也不尽相同，教无定法，没有统一刻板的模式，
各位老师应根据具体专业的教学内容创造性地灵活运用，从而充分体现''教为主导，学为主体〃的教学思想，真正提高实训课的教学质量。
补充：抓住四个关键
1.实训准备。
准备是否充分，对学生技能训练能否达到要求至关重要。
实训指导教师要拿出多于实训课2至3倍的时间和精力，做好各项准备。
从物质上，要准备好场地、原材料、各种器械、教具等。
从思想上，要设计好各个教学环节，熟练掌握各环节的要求。
训前预测。
根据技能训练的内容和要求，教师要预测训练过程中学生的理论基础、技能掌握情况及容易出现的错误，做到有的放矢，提高驾驭实训课的能力。
示范效果。
教师示范操作是否符合要求、是否熟练、水平高低直接影响学生实训的效果。
要求教师在平时要加强基本功训练，具备高级工以上的技能水平，特别是本节课的示范操作，要提前做几遍，做到规范熟练，应用自如。
学法指导。
在实训课中，更应体现对学生学习方法的指导，引导学生积极思索，认真模仿，规范操作。
特别是技术要点和操作难点，更应强化指导，让学生学会、学好。
要求学生既要严格程序、认真细致，又要大胆泼辣，积极主动，并鼓励学生在掌握基本技能的同时，学会创新，尽快达到应有的技能水平。