第7章 机器视觉测量系统
计算机视觉Chapter7
7.1 立体视觉基础
被动测距传感 视觉系统接收来自场景中发射或反射的光 能量，形成有关场景光能量的分布函数 （即灰度图象），然后在这些图像的基础 上恢复场景的深度信息。 实例：双目视觉系统，三目视觉系统 主动测距传感 视觉系统首先向场景中发射能量，然后接 收场景中对所发射能量的反射能量。 实例：雷达测距系统 vision computer 3
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7.2 立体成像
增加基线距离B来提高深度计算精度的方法 存在有以下问题：
随着基线距离的增加，两个摄像机的共同的可 视范围减小； 场景点对应的视差值增大，则搜索对应点的范 围增大，出现多义性的机会就增加；
前面的假设是两个摄像机光轴平行，但在实际 应用中两个摄像机的光轴不平行，光轴在空间上 相交于一点。 由于透视投影引起的变形导致两个摄像机获取的两 幅图像中不完全相同，这就给确定共轭对带来困难。
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7.3 立体匹配
连续性约束
物体表面一般都是光滑，因此物体表面上各点在 图像上的投影也是连续的，它们的视差也是连续 的，例如，物体上非常接近的两点，其视差也十 分接近，因为它们的深度也不会相差很大。
连续性约束对物体边界不成立，在边界处两侧的
两个点，其视差十分接近，但深度值相差很大。
根据视差计算成象物体相对摄象机的距离。
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7.3 立体匹配
立体匹配的匹配规则约束
立体匹配：立体成像的深度信息测量的一个重要 步骤就是寻找立体成像对中的共轭对，即求解对 应问题。 问题：实际中求解对应问题是非常困难的，一是 计算量大，二是匹配的准确度要求高。 解决：为了求解对应，建立了许多约束来减少对 应点误匹配，并最终得到正确的匹配特征点的对 应。
最新图像检测与处理技术第7章图像检测系统的标定和误差分析PPT课件
一步先忽略镜头的误差，利用中间变量将标定方程简化成为
线性方程组并求解出摄像系统的外部参数；第二步根据已求
得的外部参数，再来求解系统的内部参数。
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第7 章 图像检测系统的标定和误差分 析
① 求解系统的外部参数T和R。
忽略镜头误差后，标定方程(7.1.13)可改写成如下用中间
变量形式描述的线性方程组：
(7.1.13)
式(7.1.13)将物点、光心、光轴、实际像点和镜头误差系
数都联系起来了。在物点和像点位置已确定的条件下，上述
方程还包括了光心位置3个未知量、光轴方向矩阵9个未知量、
图像中心2个未知量、方向等效焦距2个未知量、镜头畸变误
差系数2个未知量，至少共有12个未知量。具体求解上述方程，
需要一定技巧。Tsai提出了应用中间参数的二步求解法： 第
图像检测与处理技术第7章图像 检测系统的标定和误差分析
第7 章 图像检测系统的标定和误差分 析
7.1 标定
7.1.1 基本概念 当对图像检测系统进行高精度标定时，会涉及到各种坐标
系。摄影测量常用的坐标系一般采用右手准则来定义，图7-1 表示了三个不同层次的坐标系统： 世界坐标系、摄像机坐标 系和图像坐标系。
标，矩阵R中各项为
r11 cos cos
r12
sin
cos
cos
sin
sin
r13 r21 r22
sin sin cos sin cos sin cos cos cos sin sin sin
r23
cos
sin
sin
sin
cos
r31 sin
③ 薄棱镜畸变。
xs1(Xd2Yd2)o[(Xd,Yd)4]
第7章 机器人的视觉.
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
机器视觉检测系统的设计与实现
机器视觉检测系统的设计与实现第一章：引言在现代工业生产、智能家居、医疗诊断等领域，机器视觉技术已经被广泛应用，而机器视觉检测系统是机器视觉技术的重要应用之一。
机器视觉检测系统可以自动地完成产品的质量检测、生产线的监测等任务，提高了生产效率和质量。
本文将介绍机器视觉检测系统的设计和实现，包括系统的整体架构、硬件的选型和配置、图像处理算法的设计和程序的编写等方面。
第二章：系统架构设计机器视觉检测系统的整体架构包括硬件平台和软件平台两个方面。
硬件平台主要包括图像采集设备、图像预处理设备、图像处理设备和输出设备等。
软件平台主要包括图像处理算法库和应用软件等。
2.1 硬件平台设计在图像采集设备的选型方面，应根据需要选择合适的摄像头和镜头。
摄像头的选型应考虑分辨率、色彩度、帧速率等因素，而镜头的选型则应根据需要进行适当的定焦或变焦选择。
在图像预处理设备的选型方面，可以采用FPGA或DSP等开发板进行图像预处理。
在图像处理设备的选型方面，可以采用PC或嵌入式系统进行图像处理。
在输出设备的选型方面，根据需要选择合适的显示屏或投影仪等。
2.2 软件平台设计图像处理算法库是机器视觉检测系统的核心，它提供了图像分割、目标检测、特征提取、分类识别等关键算法。
常用的图像处理算法包括Canny算子、Sobel算子、边缘检测、形态学运算、颜色特征提取、纹理特征提取、人脸检测等。
应用软件方面，可以采用Visual Basic、C++、Python等语言进行编写，实现图像处理算法的集成和控制。
第三章：图像处理算法的设计图像处理算法是机器视觉检测系统的核心技术之一，需要根据具体的应用场景进行设计优化。
本章将介绍几种常用的图像处理算法。
3.1 边缘检测算法边缘检测是图像处理中最重要的操作之一，作为图像预处理及特征提取的首要工作之一，在很多应用场景中都有着重要的地位。
边缘检测目的是精确定位物体边缘位置，在机器视觉检测系统中是非常关键的一项操作。
机器视觉测量系统的性能优化与改进研究
机器视觉测量系统的性能优化与改进研究摘要：随着机器视觉技术的快速发展，机器视觉测量系统的应用范围越来越广泛。
然而，在实际应用过程中，机器视觉测量系统的性能问题仍然存在，例如测量的准确性、稳定性以及速度等方面。
因此，本文从算法优化、硬件改进和系统集成等角度对机器视觉测量系统的性能进行了研究和改进，以期提高其测量精度、稳定性和速度。
1. 引言机器视觉测量技术是指利用计算机图像处理和图像分析等技术，实现对物体尺寸、形状、位置、姿态等参数的测量和分析。
它具有非接触、高精度、高效率等优点，已广泛应用于工业制造、医疗影像、机器人导航等领域。
然而，在实际应用中，机器视觉测量系统的性能问题仍然是制约其发展和应用的主要因素之一。
2. 算法优化机器视觉测量系统的核心是算法，而算法的优化可以提高测量系统的性能。
首先，对图像进行预处理，包括去噪、增强和边缘检测等处理，以提高测量的准确性和稳定性。
其次，对图像中的特征进行提取和匹配，例如使用特征点和描述符进行匹配，可以提高测量系统的准确性和鲁棒性。
此外，还可以引入机器学习和深度学习等技术，通过训练模型提高系统的自适应能力和分析能力。
3. 硬件改进在机器视觉测量系统中，硬件的性能对系统的测量精度和速度也有重要影响。
首先，选择高分辨率的相机和适应性好的镜头可以提高图像质量。
其次，选择合适的光源和滤波器可以改善图像的对比度和噪声特性。
此外，还可以加入图像稳定装置，减少图像模糊和抖动，提高测量系统的稳定性。
同时，针对具体的测量需求进行硬件优化，例如增加相机数量、增加光源数量和调整标定参数等，以满足不同场景下的测量需求。
4. 系统集成机器视觉测量系统的性能优化还需要考虑系统集成。
首先，要合理设计系统架构和数据流程，以实现图像采集、图像处理和测量分析的高效协同工作。
其次，要对系统进行实时监控和性能评估，及时发现和解决潜在的问题。
此外，还要考虑系统的可维护性和可升级性，以便随着技术的发展进行系统的持续改进和优化。
机器视觉测量技术概论
•70年代 出现某些视觉应用系统．70年代中期，麻省理工学院 (MIT)人工智能(AI)试验室正式开设“机器视觉” ( Machine Vision) 课程．
机器视觉测量技术
MIT AI 试验室，David Marr于1977年提出了不同 于“积木世界”分析措施旳计算视觉理论 (computational vision) ．
20世纪80年代 机器视觉取得了蓬勃发展，新概念 、新措施、新理论不断涌现。例如，基于感知特征 群旳物体辨认理论框架，主动视觉理论框架，视觉 集成理论框架等．
机器视觉测量技术
许多国际会议都反应了该领域旳最新进展，例如： Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR); Int. Conf. on Computer Vision(ICCV); Int. Conf. on Pattern Recognition(ICPR); Int. Conf. on Robotics and Automation(ICRA); Workshop on Computer Vision, SPIE． 还有许多学报期刊也包括了这一领域旳最新研究成果, 如： IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI); Computer Vision, Graphics, and Image Processing(CVGIP); IEEE Trans. on Image Processing; Machine Vision and Applications; Image and Vision Computing; Pattern Recognition．
机器视觉测量实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过机器视觉技术，了解和掌握机器视觉测量系统的基本原理和操作方法，掌握图像采集、图像处理、特征提取和尺寸测量的过程。
通过实验，加深对机器视觉技术在工业生产中的应用的理解。
二、实验设备1. 机器视觉测量系统：包括工业相机、光源、图像采集卡、控制计算机等。
2. 实验样品：不同尺寸和形状的工件。
3. 图像处理软件：如MATLAB、OpenCV等。
三、实验原理机器视觉测量系统通过图像采集设备获取物体的图像，然后利用图像处理技术对图像进行处理，提取出物体的特征信息，进而实现对物体尺寸的测量。
实验中主要涉及以下原理：1. 图像采集：通过工业相机获取物体的图像，图像采集过程中需要注意曝光时间、分辨率等因素。
2. 图像处理：对采集到的图像进行预处理，如灰度化、滤波、二值化等，以去除噪声和干扰。
3. 特征提取：从处理后的图像中提取出物体的特征信息，如边缘、角点、形状等。
4. 尺寸测量：根据提取的特征信息，利用几何关系计算出物体的尺寸。
四、实验步骤1. 样品准备：将不同尺寸和形状的工件放置在实验平台上，确保样品与相机平行。
2. 光源设置：根据样品的特性选择合适的光源，如背光、侧光等，以提高图像质量。
3. 图像采集：通过工业相机获取样品的图像，并将图像传输到控制计算机。
4. 图像处理：对采集到的图像进行预处理，如灰度化、滤波、二值化等。
5. 特征提取：从处理后的图像中提取出物体的特征信息，如边缘、角点、形状等。
6. 尺寸测量：根据提取的特征信息，利用几何关系计算出物体的尺寸。
7. 结果分析：对测量结果进行分析，评估机器视觉测量系统的精度和稳定性。
五、实验结果与分析1. 图像采集：实验中使用了不同曝光时间的图像，通过对比发现，曝光时间适中时，图像质量较好，噪声较少。
2. 图像处理：通过灰度化、滤波、二值化等处理，可以有效去除噪声和干扰，提高图像质量。
3. 特征提取：通过边缘检测、角点检测等算法，可以提取出物体的特征信息，为尺寸测量提供依据。
机器视觉系统详解PPT课件
根据不同的产品选择合适的光源，有时候 会需要几种光源进行组合照明。
第二章、镜头
第一节：镜头简介
光学镜头相当于人眼的晶状体，在机 器视觉系统中非常重要。
第二节：镜头的基本概念
视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的 范围，也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。
5.机器视觉镜头的畸变率要符合测量标准。直线在 经过透镜成像后会变成弯曲的现象，这就是畸变， 畸变主要有两种，分别为桶形畸变和枕形畸变。 畸变的存在是具有普遍性的，目前也没有能完全 消除的手段，所以能将畸变率控制在一个水平上 就算是合格了。
分辨率
测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常 常用每毫米线对来表示，也就是根据这个 镜头能够分辨一毫米内多少对直线。选择 镜头的时候必须注意厂商给出的分辨率的 定义方式。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如 16mm， 25mm，35mm等。
成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
光源是一个视觉应用开始工作的第一步，好的光源与照明 方案往往是整个系统成败的关键，起着非常重要的作用。
使用光源的目的：光源并不是简单的照亮物体而已。 1.光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量； 2.将待测区域与背景明显区分开，增加对比度，消隐不感 兴趣的部分； 3.增强待测目标边缘清晰度； 4.保持足够的整体亮度； 5.物体位置的变化不应该影响成像的质量。
第四节：光源选择的注意事项
影响因素： 1.相机光谱响应特性； 2.LED的颜色、反光角度、亮度、寿命等； 3.物品形状与LED形状； 4.打光方式； 5.辅助手段（偏光镜、滤光镜、漫反射板等）