机器视觉-实验1
4、实验步骤
A、机器视觉实验系统认知
1、打开Daheng Vision Kit机器视觉实验箱，观察实验箱中的实验器材；
2、识别工业相机、镜头、光源等实验器材；
3、将实验设备组装好，相机通过USB线连接到PC机上；
4、学习了解视频采集软件的使用方法，调整光源和镜头，成功采集到视频图像。
B、三维测量及重建实验系统认知
1、了解相机，镜头，激光器，相机云台，运动控制平台，标定板等实验设备基本功能与使用方法；
2、学习利用提供的实验设备搭建基本的双目三维重建及测量系统，激光三维重建
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’) threshold (Catalog, Dark, 0, 110) dev_set_colored (6) connection (Dark, ConnectedRegions) fi l l_u p (ConnectedRegions, RegionFillUp) select_shape (RegionFillUp, StampCandidates, ’area’, ’and’, 10000, 200000) select_shape (StampCandidates, Stamps, ’compactness’, ’and’, 1, 1.5) smallest_rectangle1 (Stamps, Row1, Column1, Row2, Column2) dev_display (Catalog) dev_set_draw (’margin’) dev_set_line_width (3) disp_rectangle1 (WindowID, Row1, Column1, Row2, Column2) 由于一些为止的操作符合不熟悉的语法，这个程序咋看起来会很晦涩。但如果仔细看一下这个操作符，你就会注意以下说明的直接联系。 threshold选择全部图像像素黑暗比值。 connection 合并所有选定像素触摸相互连通区。 selectshape选择区域面积(属性:'面积')在指定区间内。 sm allestrec tangle1计算每个区域的坐标(连续/栏)的包围矩形。 一旦用户熟悉了承操作符和语法、转换就变得很容易。特别需要指出，对于程序来说，图像或者加工区是否被处理并不重要，你可以使用相同的方法处理他们。. 由于中间数据结构的内存管理对用户来说是透明的，你可以不必理会它，你可以集中解决图像分析任务。
2018年机器视觉实验报告-范文模板 (13页)
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如下图1-1所示 图 1-1 3. 了解帮助文档help中演示内容demo有哪些； 步骤如下图1-2 图1-2 打开help内容demo后，里面的工具箱如图所示。 图1-3 4. 找到工具箱类里面的Image Processing工具箱，并进行初步学习，为后续实验做准备。找到并打开Image Processing工具箱，窗口如图1-4 ，图1-5所示 图 1-4 图 1-5 五.实验总结和分析 通过实验前的理论准备和老师的讲解，对matlab有了一定认识，在实验中，了解了实际操作中的步骤以及matlab中的图像处理工具箱及其功能，为后续的学习打下了基础，并把理论与实际相结合，更加深入的理解图像处理。 实验二 一．实验名称 图像的增强技术 二．实验内容 1.了解图像增强技术/方法的原理； 2.利用matlab软件，以某一用途为例，实现图像的增强； 3.通过程序的调试，初步了解图像处理命令的使用方法。 三．实验原理： 通过matlab工具箱来进行图像处理，通过输入MATLAB可以识别的语言命令来让MATLAB执行命令，实现图像的增强。
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。
二维影像测量仪实验报告
一、实验目的 采用影像测量仪验收印刷电路板。 要求： （1）学习并掌握影像测量仪的构成和工作原理； （2）通过实践，掌握影像测量仪的操作使用，包括仪器的调节、标定、瞄准、测量；（3）掌握仪器软件的使用，测量数据采集，数据处理，误差评定； （4）采用投射/反射照明测量，测量印刷电路板，要求测量BGA封装（至少测量10个焊盘）焊盘的尺寸、焊盘间距；至少测量十条引线的线宽和间距；至少测量10 个过孔的尺寸。 （5）对照设计图纸，给出合格性结论，形成测量报告。 （6）撰写实验报告，包括原理、步骤、数据与处理、结论等。 二、影像测量仪的构成和工作原理 （1）构成 影像测量仪是一种由高解析度CCD彩色镜头、连续变倍物镜、彩色显示器、视频十字线显示器、精密光栅尺、多功能数据处理器、数据测量软件与高精密工作台结构组成的高精度光学影像测量仪器。 图1总体结构
加工定制：否分辨率：0.001（mm）测量行程：250*150*200（mm） 品牌：贵阳新天型号：JVB250 放大倍率：光学0.7-4.5X 影像28-180X 操作方式：手动测量精度：(3+L/200)um 外形尺寸（长*宽*高）：1000*650*1650（mm） JVB250的规格参数： ①测量范围: X坐标: 250mm Y坐标: 150mm 调焦行程: Z坐标: 200mm ②X、Y、坐标分辨率： 0.0005mm ③仪器准确度：(3+L/200)μm 其中L为被测长度，单位mm ④CCD摄像机：1/3″彩色摄像机，象素数：795(H)×596(V) ⑤物镜放大率： 0.7 ～ 4.5×连续变倍，影像放大28～ 180倍。 ⑥与放大率对应的物镜工作距离：75mm～90mm ⑦与放大率对应的物面最大高度：150mm～130mm ⑧工作台承重：30kg ⑨金属工作台尺：450mm×300mm ⑩主机外形尺寸：580mm×750mm×660mm （2）工作原理 影像测量仪是基于机器视觉的自动边缘提取、自动理匹、自动对焦、测量合成、影像合成等人工智能技术，具有点哪走哪自动测量、CNC走位自动测量、自动学习批量测量的功能，影像地图目标指引，全视场鹰眼放大等优异的功能。同时，基于机器视觉与微米精确控制下的自动对焦过程，可以满足清晰影像下辅助测量需要，亦可加入触点测头完成坐标测量。支持空间坐标旋转的优异软件性能，可在工件随意放置或使用夹具的情况下进行批量测量与SPC结果分类。 被测工件置于工作台上，在投射或反射光照明下，工件影像被摄像头摄取并传送到计算机，此时可使用软件的影像、测量等功能，配合对工作台的坐标采集，对工件进行点、线、面全方位测量。 影像测量仪是利用表面光或轮廓光照明后，经变焦距物镜通过摄像镜头，摄取影像再通过S端子传送到电脑屏幕上，然后以十字线发生器在显示器上产生的视频十字线为基准对被测物进行瞄准测量。并通过工作台带动光学尺，在X、Y方向上移动由DC-3000多功能数据处理器进行数据处理，通过软件进行演算完成测量工作。影像测量主要是利
机器视觉实验报告3
实验五图像的分割与边缘提取 一、实验内容 1.图像阂值分割 实验代码： clear all, close all; I=imread('flower.tif'); figure(1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1=im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L=uint8(T*255) Ibw2=im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh; 运行结果：
实验代码： clear all, close all; I=imread('flower.tif'); figure(1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=240/255; Ibw1=im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L=uint8(T*255) Ibw2=im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh; 运行结果：
2.边缘检测 实验代码： clear all, close all; I=imread('flower.tif'); BW1=edge(I,'sobel'); BW2=edge(I,'canny'); BW3=edge(I,'prewitt'); BW4=edge(I,'roberts'); BWS=edge(I,'log'); figure(1), imshow(I), title('Original Image'); figure(2), imshow(BW1), title('sobel'); figure(3), imshow(BW2), title('canny'); figure(4), imshow(BW3), title('prewitt'); figure(5), imshow(BW4), title('roberts'); figure(6), imshow(BWS), title('log'); %在完成上述试验后,查看函数edge()使用说明。help edge 运行结果：
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
机器视觉教学大纲
《机器视觉》教学大纲 课程编码：08241059 课程名称：机器视觉 英文名称：MACHINE VISION 开课学期：7 学时/学分：36/2 （其中实验学时：4 ） 课程类型：专业方向选修课 开课专业：机械工程及自动化 选用教材：贾云得编著《机器视觉》科学出版社 2002年 主要参考书： 1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K. S. Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 1987 2.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年 执笔人：孔德文 本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。 一、课程性质、目的与任务 机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。 二、教学基本要求 本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。 本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。 使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。 作业是检验学生学习情况的重要教学环节，为了帮助学生掌握课程的基本内容，培养分析、运算的能力，建议布置作业5－8次，并在期末前安排一次综合作业作为主要考查环节。实验是教学的一个主要环节，实验时间共4学时，每次实验每小组4－6人，使每个学生均有亲自操作的机会。 三、各章节内容及学时分配 1．人类视觉与机器视觉 (4学时) : 人类视觉原理与视觉信息的处理过程；机器视觉理论框架与应用；成像几何学基础。
用matlab数字图像处理四个实验
数字图像处理 实验指导书
目录 实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算 实验三图像增强-空间滤波 实验四图像分割 3
实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images)
机器视觉与智能检测相关课题创新实践-实验报告
《机器视觉与智能检测相关创新实践》 课外实验报告 实验一、图像融合 1.实验内容： 对同一场景的红外图像和可见光图像进行融合，采用图1中的参考图形，以及自己 的手掌图像（可见光图像和红外光图像），并对结果进行简要分析，融合方法可采 用以下方法中的一种或多种：直接加权融合方法，傅里叶变换融合方法，小波变换 融合方法； 2.实验目标： 1）. 了解融合的概念； 2）. 比较融合方法中不同参数的效果（如直接加权融合中权值的分配） 3.参考图像： （a）红外图像（b）可见光图像 图1 待融合图像 4.实验内容 1）直接加权融合方法： 线性混合操作也是一种典型的二元（两个输入）的像素操作：
通过在范围内改变。 核心代码：image((Y1+Y2)/2); %权值相等 图2 直接融合图像1 图3 直接融合图像2 改变参数的影响：那个图的参数比例高，那个图在融合图像中的影响就越高。2）傅里叶变换融合：
对一张图像使用傅立叶变换就是将它分解成正弦和余弦两部分。也就是将图像从空间域(spatial domain)转换到频域(frequency domain)。然后通过在频域的处理来实现融合。 图4傅里叶变换融合图像1 图5 傅里叶变换融合2 3）小波融合： 小波变换（Wavelet Transform）是一种新型的工程数学工具，由于其具备的独特数学性质与视觉模型相近，因此，小波变换在图像处理领域也得到了广泛的运用。用在图像融合领域的小波变换，可以说是金字塔方法的直接拓展。
图6 小波融合1 图7 小波融合2 5．实验完整代码 1．直接融合 addpath('E:\学习\课件\机器视觉创新实践\曾东明') Y1=imread('1.PNG'); subplot(1,3,1); imshow(Y1); title(' 直接融合1.PNG');
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
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3
目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像
5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位
视觉检测实验报告1
视觉检测技术试验 题目：MV-BDP2000S视觉皮带传送试验台功能认识试验 学院：信息科学与工程学院 专业班级：测控技术与仪器1401 学号：14040110X 学生姓名：李二狗 指导教师：宋辉 设计时间：2017.11.06
目录 一、试验台介绍 (1) 1.1试验台主要构成 (1) 1.1.1机柜部分 (2) 1.1.2传送部分 (2) 1.1.3视觉检测部分 (2) 1.1.4分选机构部分 (2) 1.2主要器件的关键指标 (2) 1.2.1工业数字相机 (2) 1.2.2光源 (3) 二、仪器操作及配置流程 (4) 2.1视觉检测部分的调试 (4) 2.1.1调节相机前后位置的方法 (4) 2.1.2调节相机高度的方法 (5) 2.1.3调节光源高度的方法 (5) 2.2设备性能的调试 (6) 2.2.1运动性能调试的参数 (6) 2.2.1视觉检测性能调试的步骤 (6) 三、仪器主要测量指标分析 (7) 3.1OCR&OCV字符识别指标分析 (7) 3.3.1 OCR检测的参数 (7) 3.2 尺寸测量指标分析 (8) 3.2.1 尺寸测量的参数 (8) 四、仪器采集或测量的试样 (9) 4.1字符识别试验结果 (9) 4.2 尺寸测量试验结果 (10) 4.3 实验总结 (11)
一、试验台介绍 本次试验中以维视数字图像技术有限公司(MICROVISION)推出MV-BDP200S机器视觉皮带传送实验开发平台(高级型)作为主要的实验设备，主要针对小型电子产品的外形和外观检测等，应用于提供高效的产品质量控制系统。本设备采用MV-MVIPS机器视觉图像处理控制器软件，该软件具有强大的缺陷识别功能、测量功能、色差检测、OCR&OCV识别检测，主要针对检测各类小型机械或电子产品的外观和外形，对于OK和NG产品实施分类管理放置。同时硬件上设计了组合式的照明及控制系统，创造了一个最优的光照系统及相对封闭的工作环境，有效的解决了环境对检测精度的影响，同时满足了待检产品对光照条件的要求。运用强大的检测及分析软件工具对被测产品进行定位、测量、分析。 1.1试验台主要构成 从整体外观来看，设备可以分为以下几个部分：机柜部分、传送部分、视觉检测部分、分选机构部分。设备的整体视图如图1所示: 图1整体设备部分视图
机器视觉与智能检测创新实践
《机器视觉与智能检测创新实践》课程设计报告 题目：基于可见光红外光图像的处理 班级： 姓名： 学号： 指导老师： 日期：
一、实验目的 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。本实验的目的就是通过学生自身动手实验，使学生对机器视觉系统及图像处理有一定的认识。同时加深学生的动手能力和培养学生的创新能力。 二、实验设备 机器视觉实验平台，计算机，Matlab软件等 三、实验任务 （1）对采集的近红外图像进行增强、分割和细化（自己挑选成像效果较好的手背或手掌的近红外图像） 1、了解增强、分割和细化等处理的概念和效果并编程实现增强、分割和细化； 2、分别比较不同增强、分割和细化方法的优劣 （2）对采集到的可见光手掌图像进行分割得到手掌及手指的轮廓。
四、相关概念介绍 1、光谱 光谱是复色光经过色散系统（如棱镜、光栅）分光后，被色散开的单色光按波长（或频率）大小而依次排列的图案，如图1所示。 光波是由原子内部运动的电子产生的。各种物质的原子内部电子的运动情况不同，所以它们发射的光波也不同。研究不同物质的发光和吸收光的情况，有重要的理论和实际意义，已成为一门专门的学科——光谱学。 图1 可见光的光谱图 种类：发射光谱物体发光直接产生的光谱叫做发射光谱。发射光谱有两种类型：连续光谱和明线光谱。 连续分布的包含有从红光到紫光各种色光的光谱叫做连续光谱。炽热的固体、液体和高压气体的发射光谱是连续光谱。例如电灯丝发出的光、炽热的钢水发出的光都形成连续光谱。 只含有一些不连续的亮线的光谱叫做明线光谱。明线光谱中的亮线叫做谱线，各条谱线对应于不同波长的光。稀薄气体或金属的蒸气的发射光谱是明线光谱。明线光谱是由游离状态的原子发射的，所以也叫原子光谱。
人工智能YOLO V2 图像识别实验报告材料
第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
机器视觉测量实验报告
《机器视觉应用实验报告》 姓 名 黄柱汉 学 号 201341304523 院 系 机械与汽车工程学院 专 业 仪器仪表工程 指导教师 全燕鸣 教授 2015年04月16日
华南理工大学实验报告 课程名称：机器视觉应用 机械与汽车工程学院系仪器仪表工程专业姓名黄柱汉 实验名称机器视觉应用实验日期2015.4.16 指导老师全燕鸣 一、实验目的 主要目的有以下几点： 1.实际搭建工业相机、光源、被摄物体图像获取系统，自选Labview或Matlab、 Halcon、Ni Vision软件平台，用打印标定板求解相机内外参数以及进行现场 系统标定； 2.进行一个具体实物体的摄像实验，经图像预处理和后处理，获得其主要形状 尺寸的测量（二维） 3.进行一个具体实物体的摄像实验，经图像预处理和后处理，识别出其表面缺 陷和定位。 二、实验原理 “机器视觉”是用机器代替人眼来进行识别、测量、判断等。机器视觉系统是通过摄像头将拍摄对象转换成图像信号，然后再交由图像分析系统进行分析、测量等。一个典型的机器视觉系统包括照明、镜头、相机、图像采集卡和视觉处理器5个部分。 HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件，拥有满足各类机器视觉应用的完善开发库。HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi语言访问。另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE 1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件，具有良好的跨平台移植性和较快的执行速度。 本实验包括对被测工件进行尺寸测量和表面缺陷检测。尺寸测量是通过使用机器视觉来对考察对象的尺寸、形状等信息进行度量；缺陷检测是通过机器视觉手段来分析零部件信息，从而判断其是否存在缺陷。
PLC生产实习
生产实习报告 学院：电气工程 班级： 学号： 姓名： 实习单位：无锡信捷电气股份有限公司校外导师： 校内导师： 日期：2017.1.6
目录 第一章生产实习概况 0 第二章实习目的及意义 (1) 第三章实习历程 (2) 一、实习公司简介 (2) 二、实习历程 (5) （一）实习目的 (5) （二）实习内容 (5) 1.实习所用设备及其接线 (5) 2.通讯协议 (10) 3.视觉测量软件X-Sight Studio (11) 4.编程软件XCPPro (13) 5.触摸屏软件TouchWin (15) 第四章总结 (16)
第一章生产实习概况 一.生产实习的单位 1.单位的名称：无锡信捷电气股份有限公司 2.地点：无锡市滴翠路100号创意产业园7号楼4楼 二.生产实习的时间及实习安排 1.实习的起止时间：2016.11.23～2016.1 2.16 2.过程安排： 第1天：入职培训；参观公司研发部门、生产车间、应用现场。 第2天：必备软件、硬件讲解；上机前注意事项讲解；项目需要掌握的技能点。 第3-18天：完成要求题目。 第19天：完成项目报告。 第20天：进行设计答辩，交流心得。
第二章实习目的及意义 生产实习是电气工程学院各专业课程体系中的校外实践环节，目的是让学生充分接触工程与生产一线，把学生的创新创业训练与解决实际问题能力紧密联系起来，从而培养了学生与社会沟通的能力以及分析和解决实际工程问题的能力，同时为学生提供实践场所和就业渠道，实现课堂与实训零距离、学生与岗位零距离、使学生的实践能力和创新创业训练真正落到实处。具体如下： 1、通过生产，深入生产第一线进行观察和调查研究，获取必须的感性知识和使学生较全面地了解可编程逻辑控制器(即PLC)，在实际的生产中是如何使用的，了解和掌握本专业基础的生产实际知识，巩固和加深已学过的理论知识，并为后续专业课的，课程设计，毕业设计打下基础。 2、在期间，通过对信捷各型号PLC的工作原理的分析，把理论知识和盛传实践相结合起来，完成所布置的课题，以培养我们的考察，分析和解决问题的工作能力。 3、通过，可以有机会接触信捷的员工，学习他们的面对不同课题的处理思路，学习他们面对难题，永不放弃的精神。 4、通过参观他们的各个部门，掌握产品的生产过程，组织管理，设备选择和车间布置等方面的知识，扩大知识面。
halcon机器视觉试验平台设计方案与研究报告
封面
作者：PanHongliang 仅供个人学习 基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现 摘要 近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的应用。机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，
并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。 目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON 提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。 文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、应用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。 第一章：绪论 1.1机器视觉概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,为了克服自身能力、能量的局限性,发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。这类机器,我们通常称为智能机器,它能模拟人类的功能,能感知外部世界并有效地解决人所希望解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官,而视觉,是人类最重要的感觉功能。视,就是看。觉,就是感觉、感知。通过看来感知外部世界丰富多采的信息。“百闻不如一见”,这句话生动地说明了视觉对获得客观世界信息的重要性。据统计,人所感知的外界信息有80%以上是由视觉得到的[1],通过视觉,我们可以感受到物体的位置,亮度以及物体之间的相互关系等。因此,对于智能机器来说,赋予机器人类的视觉功能对发展智能机器是极其重要的,由此形成了 一门新的学科———机器视觉。 机器视觉，就是用机器（通常是数字计算机）代替人眼来做测量及判断，对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程。美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。具体来讲，是指通过镜头将被测目标转化为图像信号，投射至影像接受器件（一般为 CCD 元件）上再通过数字计算机进行分析处理。CCD是英文（Charge Coupling Device）的缩写，其中文含义为电荷耦合组件。当不同强度的光线照射在CCD表面，CCD