机器视觉培训PPT课件
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《机器视觉基础》课件
在农业领域，机器视觉技术被用于监测作物 生长状况、病虫害识别等方面。通过对农田 的图像采集和处理，机器视觉系统能够实时 监测作物的生长情况，及时发现病虫害，为 农民提供科学的管理依据，从而提高农产品 的产量和质量。
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
机器视觉培训教程课件
详细描述
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合，从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步，多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合，充分发挥各自的优势，提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步，高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性，从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来，深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息，而高效率算法则能加快图像处理的速度，减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度，提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节，提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点，用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法，用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点，能够实现快速、实时的图像处理和分析，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战，如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等，需要不断的技术创新和突破。
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合，从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步，多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合，充分发挥各自的优势，提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步，高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性，从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来，深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息，而高效率算法则能加快图像处理的速度，减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度，提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节，提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点，用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法，用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点，能够实现快速、实时的图像处理和分析，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战，如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等，需要不断的技术创新和突破。
机器视觉系统原理及基础知识PPT课件
实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认，实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析，进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构，实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习
机器视觉基础知识培训课件
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点，能够适应各种复杂环 境，广泛应用于工业自动化、智能安 防、医疗诊断等领域。
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
机器视觉培训系列教程 基础入门培训
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：为确保视觉系统正常取像获得足够光信息而提供照明的装置 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：为确保视觉系统正常取像获得足够光信息而提供照明的装置 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本
机器视觉应用--ppt课件
采用视觉系统可以节省人工成本及工装夹具的成本。在大量人工操作及多工装夹具的应用场景有更高的经济性。
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通过单相机的视觉系统对目标对象进行图像分析，给出位置坐标。机器人通过位置坐标修正当前动作姿态，调整抓取位置。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ 视场角：１８.６８度 工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工装更高的定位精度，使机器人能够实现更高精度的装配。
更高灵活度
更复杂的检测
更高的经济性
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那个视觉系统可以快速的切换产品的规格，而无需更换复杂的工装夹具。
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完成检测，多个相机的成本和安装要求过高。可以通过机器人带相机的方式实现单工位多检测任务的应用。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 分辨率：１２８０ｘ１０２４ 精度估算值：１／１０００ 精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素 精度精确计算： （８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通过单相机的视觉系统对目标对象进行图像分析，给出位置坐标。机器人通过位置坐标修正当前动作姿态，调整抓取位置。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ 视场角：１８.６８度 工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工装更高的定位精度，使机器人能够实现更高精度的装配。
更高灵活度
更复杂的检测
更高的经济性
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那个视觉系统可以快速的切换产品的规格，而无需更换复杂的工装夹具。
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完成检测，多个相机的成本和安装要求过高。可以通过机器人带相机的方式实现单工位多检测任务的应用。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 分辨率：１２８０ｘ１０２４ 精度估算值：１／１０００ 精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素 精度精确计算： （８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素
机器视觉概念-PPT课件
机器视觉未来发展的趋势
机器视觉自起步发展到现在，已有15年的 发展历史。应该说机器视觉作为一种应用 系统，其功能特点是随着工业自动化的发 展而逐渐完善和发展的。
机器视觉未来发展的趋势
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层 面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定 性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的 提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、 分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的 方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动 化更进一步的融合。 需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的 空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。
机器视觉的基本知识
二.机器视觉的基本构成
机器视觉的基本知识
三.机器视觉的特点 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。
机器视觉未来发展的趋势
2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动 力。
机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量， 应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国 自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术 也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整 个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能 让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是 促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺：
A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估
《机器视觉cha》课件
《机器视觉cha》PPT课件
在本PPT课件中，我们将深入介绍机器视觉的相关概念和应用。希望通过本 课件能够帮助大家更好地理解和运用机器视觉技术。
第一部分：介绍
1 机器视觉概述
介绍机器视觉的定义、背景和基本原理。
2 机器学习与视觉计算
探讨机器学习在计算机视觉中的应用和意义。
3 计算机视觉基础概念
介绍计算机视觉中的基本概念和术语，如图像、像素、色彩空间等。
总结
机器视觉应用与前景 探讨机器视觉的应用领域和未来发展趋势，展 望机器视觉的前景和潜力。
未来发展趋势
讨论机器视觉在人工智能、自动化和智能交互 等领域的未来发展方向。
第五部分：应用
视频分析与处理 图像分类与分割 自动驾驶 医学影像处理
介绍视频分析和处理的技术和方法，如目标 跟踪、动作识别等。
探讨图像分类和分割的算法和应用领域，如 图像识别、语义分割等。
介绍自动驾驶技术中的视觉计算部分，如车 道线检测、障碍物识别等。
探讨医学影像处理的方法和技术，如病灶检 测、辅助诊断等。
第二部分：计算机视觉基础
1
图像处理和分析
讨论如何对图像进行处理和分析，包
特征提取和描述
2
括滤波、边缘检测等。
介绍如何从图像中提取和描述特征，
如SIFT、HOG等。
3
空间变形和配准
探讨图像的空间变形和配准技术，如
目标检测和识别
4
仿射变换、非刚性变形等。
介绍目标检测和识别的方法和算法， 如Haar特征、卷积神经网络等。
深度学习基础概念
介绍深度学习的基本原理和技术，如神经网 络、反向传播等。
序列模型与注意力机制
介绍序列模型和注意力机制，以及它们在计 算机视觉任务中的应用。
在本PPT课件中，我们将深入介绍机器视觉的相关概念和应用。希望通过本 课件能够帮助大家更好地理解和运用机器视觉技术。
第一部分：介绍
1 机器视觉概述
介绍机器视觉的定义、背景和基本原理。
2 机器学习与视觉计算
探讨机器学习在计算机视觉中的应用和意义。
3 计算机视觉基础概念
介绍计算机视觉中的基本概念和术语，如图像、像素、色彩空间等。
总结
机器视觉应用与前景 探讨机器视觉的应用领域和未来发展趋势，展 望机器视觉的前景和潜力。
未来发展趋势
讨论机器视觉在人工智能、自动化和智能交互 等领域的未来发展方向。
第五部分：应用
视频分析与处理 图像分类与分割 自动驾驶 医学影像处理
介绍视频分析和处理的技术和方法，如目标 跟踪、动作识别等。
探讨图像分类和分割的算法和应用领域，如 图像识别、语义分割等。
介绍自动驾驶技术中的视觉计算部分，如车 道线检测、障碍物识别等。
探讨医学影像处理的方法和技术，如病灶检 测、辅助诊断等。
第二部分：计算机视觉基础
1
图像处理和分析
讨论如何对图像进行处理和分析，包
特征提取和描述
2
括滤波、边缘检测等。
介绍如何从图像中提取和描述特征，
如SIFT、HOG等。
3
空间变形和配准
探讨图像的空间变形和配准技术，如
目标检测和识别
4
仿射变换、非刚性变形等。
介绍目标检测和识别的方法和算法， 如Haar特征、卷积神经网络等。
深度学习基础概念
介绍深度学习的基本原理和技术，如神经网 络、反向传播等。
序列模型与注意力机制
介绍序列模型和注意力机制，以及它们在计 算机视觉任务中的应用。
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强，目前一般使用256灰度级，采集系统可具有10bit、 12bit、16bit等灰度级
目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机，通 过备置各种光学镜头，可以观测小到微米大到 天体的目标
速度 感光范围 环境要求 观测精度
其它
0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动 的目标
400nm-750nm范围的可见光
机器视觉培训20160719
.
1
目录
首先问一下大家，你们的工作周边有机器视觉 相关的吗？
.
2
目录
机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产线添加一套 视觉系统，其原理是由计算机或图像处理器以及相关设 备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到 的信息。（一句话概括就是：让机器长一双能判断的眼 睛）
对环境温度、湿度的适应性差，另外有许多 场合对人有损害
精度低，无法量化 主观性，受心理影响，易疲劳
.
快门时间可达到10微妙左右，高速像机帧率可达到 1000以上，处理器的速度越来越快
从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有X光等特殊摄 像机
对环境适应性强，另外可加防护装置
精度高，可到微米级，易量化 客观性，可连续工作
11
机器视觉及图像处理常用算法：
• 滤波（平滑、降噪） • 增强 • 边缘锐化 • 纹理分析（去骨架、连通性） • 图像分割，灰度、色彩、频谱特征、纹理特征、空间特征； • 变换(空域和频域、几何变换、色度变换） • 几何形态分析（Blob分析），形状、边缘、长度、面积、
圆形度位置、方向、数量、连通性等 • 搜索匹配 • 文字识别OCR，印刷质量OCV • 色彩分析（色度、色密度、光谱、自动白平衡） • 3维测量
.
3
目录
那么上文提及到的“视觉系统”包括哪些呢？
.
4
工业相机
.
5
光源
.
6
镜头
.
7
相关配件
.
8
软件+硬件
.
9
计算机或处理器
显 示 器
图像采 集卡
摄像机 及镜头
照明光源
被测物（产品 纸张）
.
10
人类视觉
机器视觉
适应性
适应性强，可在复杂及变化的环境中识别目 标
智能
具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力 识别变化的目标，并能总结规律
彩色识别能力 对色彩的分辨能力强，但容易受人的心理影 响，不能量化
灰度分辨力 差，一般只能分辨64个灰度级
空间分辨力 分辨率较差，不能观看微小的目标
适应性差，容易受复杂背景及环境变化的影响
虽然可利用人工智能及神经网络技术，但智能很差， 不能很好地识别变化的目标
受硬件条件的制约，目前一般的图像采集系统对色彩 的分辨能力较差，但具有可量化的优点
.
12
谢谢大家！！！
.
பைடு நூலகம்13
目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机，通 过备置各种光学镜头，可以观测小到微米大到 天体的目标
速度 感光范围 环境要求 观测精度
其它
0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动 的目标
400nm-750nm范围的可见光
机器视觉培训20160719
.
1
目录
首先问一下大家，你们的工作周边有机器视觉 相关的吗？
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2
目录
机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产线添加一套 视觉系统，其原理是由计算机或图像处理器以及相关设 备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到 的信息。（一句话概括就是：让机器长一双能判断的眼 睛）
对环境温度、湿度的适应性差，另外有许多 场合对人有损害
精度低，无法量化 主观性，受心理影响，易疲劳
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快门时间可达到10微妙左右，高速像机帧率可达到 1000以上，处理器的速度越来越快
从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有X光等特殊摄 像机
对环境适应性强，另外可加防护装置
精度高，可到微米级，易量化 客观性，可连续工作
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机器视觉及图像处理常用算法：
• 滤波（平滑、降噪） • 增强 • 边缘锐化 • 纹理分析（去骨架、连通性） • 图像分割，灰度、色彩、频谱特征、纹理特征、空间特征； • 变换(空域和频域、几何变换、色度变换） • 几何形态分析（Blob分析），形状、边缘、长度、面积、
圆形度位置、方向、数量、连通性等 • 搜索匹配 • 文字识别OCR，印刷质量OCV • 色彩分析（色度、色密度、光谱、自动白平衡） • 3维测量
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目录
那么上文提及到的“视觉系统”包括哪些呢？
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工业相机
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5
光源
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6
镜头
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7
相关配件
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8
软件+硬件
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9
计算机或处理器
显 示 器
图像采 集卡
摄像机 及镜头
照明光源
被测物（产品 纸张）
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人类视觉
机器视觉
适应性
适应性强，可在复杂及变化的环境中识别目 标
智能
具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力 识别变化的目标，并能总结规律
彩色识别能力 对色彩的分辨能力强，但容易受人的心理影 响，不能量化
灰度分辨力 差，一般只能分辨64个灰度级
空间分辨力 分辨率较差，不能观看微小的目标
适应性差，容易受复杂背景及环境变化的影响
虽然可利用人工智能及神经网络技术，但智能很差， 不能很好地识别变化的目标
受硬件条件的制约，目前一般的图像采集系统对色彩 的分辨能力较差，但具有可量化的优点
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谢谢大家！！！
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பைடு நூலகம்13