机器视觉测量实验报告
基于机器视觉的智能制造缺陷检测实验报告
基于机器视觉的智能制造缺陷检测实验报告一、实验背景随着制造业的快速发展，产品质量的把控变得越发重要。
传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性不足。
机器视觉技术作为一种非接触式、高精度、高速度的检测手段，逐渐在智能制造领域得到广泛应用。
本实验旨在研究基于机器视觉的智能制造缺陷检测方法，提高产品质量检测的效率和准确性。
二、实验目的1、探究机器视觉技术在智能制造缺陷检测中的应用效果。
2、对比不同机器视觉算法对缺陷检测的准确性和效率。
3、分析影响机器视觉缺陷检测的因素，并提出优化方案。
三、实验设备与材料1、工业相机：选用分辨率为_____像素的高速工业相机，用于采集产品图像。
2、光源：采用均匀分布的白色 LED 光源，确保产品表面光照均匀。
3、计算机：配置高性能 CPU 和 GPU 的计算机，用于图像处理和算法运算。
4、检测对象：选取_____产品作为检测样本，这些产品具有不同类型和程度的缺陷。
四、实验方法与步骤1、图像采集调整工业相机的位置、焦距和光圈，确保能够清晰地拍摄到产品的全貌和细节。
控制光源的亮度和角度，使产品表面的光照条件符合要求。
对每个检测对象进行多角度、多批次的图像采集，以获取丰富的样本数据。
2、图像处理对采集到的图像进行灰度化处理，减少数据量，提高处理速度。
采用滤波算法去除图像中的噪声，提高图像的质量。
通过图像增强算法，突出产品的特征和缺陷信息。
3、缺陷检测算法选用了几种常见的机器视觉算法，如阈值分割法、边缘检测法和形态学处理法。
对每种算法进行参数调整和优化，以适应不同类型的缺陷检测。
4、结果评估将检测结果与人工检测结果进行对比，计算检测的准确率和漏检率。
记录每种算法的处理时间，评估其检测效率。
五、实验结果与分析1、不同算法的检测效果阈值分割法对于对比度明显的缺陷检测效果较好，但对于复杂的缺陷形态容易出现误判。
边缘检测法能够准确地检测出缺陷的边缘，但对于微小的缺陷容易忽略。
机器视觉-实验二报告-测量正六边形的各边边长
实验二报告测量正六边形的各边边长一、实验目的1．掌握Hariss角点检测的基本原理和步骤。
2．复习VB、VC的基本概念、基本语法和编程方法，并熟练使用VB或VC编写遗传算法程序。
二、实验设备微机三、实验内容及步骤编写程序分别利用哈夫变换方法和Harris角点检测方法测量正六边形的各边边长。
1．上机编写程序。
2．调试程序。
3．根据实验结果，撰写实验报告。
四、实验报告哈夫变换方法#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>#include <stdio.h>using namespace cv;using namespace std;/// Global variablesMat src, edges;Mat src_gray;Mat standard_hough, probabilistic_hough;intmin_threshold = 10;intmax_trackbar = 200;char* standard_name = "Standard Hough Lines Demo";char* probabilistic_name = "Probabilistic Hough Lines Demo";ints_trackbar = max_trackbar;intp_trackbar = max_trackbar;/// Function Headersvoid help();voidStandard_Hough( int, void* );voidProbabilistic_Hough( int, void* );int main( ){/// Read the imagesrc = imread( "images\\building.jpg", 1 );if(src.empty() ){ help();return -1;}/// Pass the image to graycvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY );/// Apply Canny edge detectorCanny(src_gray, edges, 50, 200, 3 );namedWindow(standard_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );createTrackbar( "Thresh", standard_name, &s_trackbar, max_trackbar, Standard_Hough);namedWindow(probabilistic_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );createTrackbar( "Thresh", probabilistic_name, &p_trackbar, max_trackbar, Probabilistic_Hough);/// InitializeStandard_Hough(0, 0);Probabilistic_Hough(0, 0);waitKey(0);return 0;}void help(){printf("\t Hough Transform to detect lines \n ");printf("\t---------------------------------\n ");printf(" Usage: ./HoughLines_Demo<image_name> \n");}voidStandard_Hough( int, void* ){vector<Vec2f>s_lines;cvtColor( edges, standard_hough, CV_GRAY2BGR );/// 1. Use Standard Hough TransformHoughLines( edges, s_lines, 1, CV_PI/180, min_threshold + s_trackbar, 0, 0 );/// Show the resultfor(inti = 0; i<s_lines.size(); i++ ){float r = s_lines[i][0], t = s_lines[i][1];doublecos_t = cos(t), sin_t = sin(t);double x0 = r*cos_t, y0 = r*sin_t;double alpha = 1000;Point pt1(cvRound(x0 + alpha*(-sin_t)), cvRound(y0 + alpha*cos_t) );Point pt2(cvRound(x0 - alpha*(-sin_t)), cvRound(y0 - alpha*cos_t) );line(standard_hough, pt1, pt2, Scalar(255,0,0), 1, CV_AA);}imshow(standard_name, standard_hough );imwrite("images\\houghline_stand.png",standard_hough);}voidProbabilistic_Hough( int, void* ){vector<Vec4i>p_lines;cvtColor( edges, probabilistic_hough, CV_GRAY2BGR );/// 2. Use Probabilistic Hough TransformHoughLinesP( edges, p_lines, 1, CV_PI/180, min_threshold + p_trackbar, 30, 10 );/// Show the resultfor(size_ti = 0; i<p_lines.size(); i++ ){Vec4i l = p_lines[i];line( probabilistic_hough, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(255,0,0), 1, CV_AA);}imshow(probabilistic_name, probabilistic_hough );imwrite("images\\houghline_probabilistic.png",probabilistic_hough);Harris角点检测方法/*** @function cornerDemo.cpp* @brief Demo code for detecting corners using Harris-Stephens method and Shi-Tomasi method*/#include <stdio.h>#include <iostream>#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"#include <vector>using namespace cv;using namespace std;//Global variablesMat src, src_gray,dst_norm_scaled,src_copy;int thresh = 0;intmax_thresh = 100;intmaxCorners = 0;intmaxTrackbar = 50;char* source_window = "Source image";char* corners_window = "Corners detected";/// Function headervoidcornerHarris_demo( int, void* );//void cornerShiTomasi_demo(int, void* );int main( ){src = imread("images\\corner.png",1);cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY );/// Create a window and a trackbarnamedWindow(source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );createTrackbar( "Harris", source_window, &thresh, max_thresh, cornerHarris_demo ); createTrackbar( "ShiTomasi", source_window, &maxCorners, maxTrackbar, cornerHarris_demo );namedWindow(corners_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );namedWindow(source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );cornerHarris_demo( 0, 0 );//cornerShiTomasi_demo( 0, 0 );waitKey(0);return(0);}voidcornerHarris_demo( int, void* ){src.copyTo(src_copy);Mat dst, dst_norm;dst = Mat::zeros( src.size(), CV_32FC1 );/// Detector parametersintblockSize = 2;intapertureSize = 3;double k = 0.04;/// Detecting cornerscornerHarris(src_gray, dst, blockSize, apertureSize, k, BORDER_DEFAULT );/// Normalizingnormalize(dst, dst_norm, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1, Mat() );convertScaleAbs(dst_norm, dst_norm_scaled );/// Drawing a circle around cornersfor(int j = 0; j <dst_norm.rows ; j++ ){ for( inti = 0; i<dst_norm.cols; i++ ){if( (int) dst_norm.at<float>(j,i) > thresh+60 ){circle(dst_norm_scaled, Point( i, j ), 6, Scalar(0), -1, 8, 0 );circle(src_copy,Point( i, j ), 5, Scalar(255,0,0), -1, 8, 0 );}}}if(maxCorners< 1 ) { maxCorners = 1; }/// Parameters for Shi-Tomasi algorithmvector<Point2f> corners;doublequalityLevel = 0.01;doubleminDistance = 10;booluseHarrisDetector = false;/// Copy the source imageMat cormat;/// Apply corner detection :Determines strong corners on an image. goodFeaturesToTrack(src_gray,corners,maxCorners,qualityLevel,minDistance,Mat(),blockSize,useHarrisDetector,k );/// Draw corners detectedfor(inti = 0; i<corners.size(); i++ ){circle(dst_norm_scaled, corners[i], 6, Scalar(255), 2, 8, 0 );circle(src_copy, corners[i], 4, Scalar(0,255,0), 2, 8, 0 );}imshow(corners_window, dst_norm_scaled );imshow(source_window, src_copy );}。
化工机器视觉实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本实验旨在通过运用机器视觉技术，对化工产品进行质量检测，验证机器视觉在化工行业中的应用效果，提高产品质量检测的效率和准确性。
二、实验原理机器视觉技术是利用图像处理、计算机视觉、模式识别等技术，通过图像摄取设备（如摄像头）捕捉被测物体的图像，然后通过图像处理和分析，对物体的形状、颜色、尺寸、纹理等特征进行提取和识别，实现对产品的质量检测。
三、实验设备与材料1. 机器视觉系统：包括工业相机、光源、图像采集卡、图像处理软件等。
2. 化工产品样品：如化工原料、化工产品、包装物等。
3. 标准尺寸模板：用于尺寸测量和校准。
四、实验步骤1. 样品准备：将待检测的化工产品样品按照实验要求进行分类和摆放。
2. 设备安装：将工业相机、光源、图像采集卡等设备按照实验要求进行安装和调试。
3. 图像采集：通过工业相机采集化工产品样品的图像。
4. 图像处理：使用图像处理软件对采集到的图像进行预处理，如去噪、灰度化、二值化等。
5. 特征提取：从预处理后的图像中提取化工产品样品的形状、颜色、尺寸、纹理等特征。
6. 模式识别：根据提取的特征，对化工产品样品进行质量分类和判断。
7. 结果分析：对比实验结果与标准样品，分析机器视觉检测的准确性和可靠性。
五、实验结果与分析1. 实验结果：通过机器视觉技术对化工产品样品进行检测，成功识别出不同类型的缺陷，如裂纹、杂质、尺寸偏差等。
2. 结果分析：（1）机器视觉检测具有较高的准确性和可靠性，能够有效识别出化工产品样品的缺陷。
（2）与人工检测相比，机器视觉检测具有更高的效率和精度，能够满足化工行业对产品质量检测的要求。
（3）实验结果表明，机器视觉技术在化工行业具有广泛的应用前景。
六、实验结论1. 机器视觉技术在化工产品质量检测中具有显著优势，能够提高检测效率和准确性。
2. 机器视觉技术在化工行业具有广泛的应用前景，有望替代传统的人工检测方法。
3. 在实际应用中，需要进一步优化机器视觉系统，提高检测速度和稳定性。
机器视觉实验报告
机器视觉实验报告
一、实验目的
本实验旨在探究机器视觉在图像识别和分析方面的应用，通过实际操作和数据分析，验证机器视觉技术的准确性和可行性。
二、实验装置与方法
1. 实验装置：使用具备机器视觉功能的摄像头和计算机软件。
2. 实验方法：
a. 首先，搜集一定数量的图像数据作为实验样本。
b. 接着，利用机器视觉软件对图像数据进行处理和分析。
c. 最后，对机器视觉技术的准确性和稳定性进行评估。
三、实验结果分析
通过实验数据的分析和比对，我们得出以下结论：
1. 机器视觉在图像识别方面具有较高的准确率，能够准确辨识不同物体和场景。
2. 机器视觉在图像分析方面具有较强的处理能力，能够提取图像特征和进行数据分析。
3. 机器视觉技术的稳定性较高，能够在复杂环境下正常工作并保持较高的准确性。
四、实验结论与展望
通过本次实验，我们验证了机器视觉技术在图像识别和分析方面的有效性和可靠性。
未来，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，机器视觉将会在更多领域展示出其强大的功能和潜力，为人类生活和工作带来更多便利和效益。
以上为机器视觉实验报告的内容，希望能够对您有所帮助。
视觉机器应用实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，了解并掌握视觉机器的基本原理和应用，提高对视觉机器处理技术的认识。
实验内容包括边缘检测、显著性检测、特征点检测和直线检测等，通过对比不同算法的优缺点，分析其在实际图像处理中的应用和局限性。
二、实验内容与步骤1. 边缘检测（1）选择图像数据：选取一张包含明显边缘结构的图像作为实验对象。
（2）Sobel边缘检测：使用Sobel算子对图像进行边缘检测，记录结果。
（3）Canny边缘检测：使用Canny算子对图像进行边缘检测，记录结果。
（4）比较两种方法的边缘检测效果，分析其差异。
2. 显著性检测（1）选择图像数据：选取一张包含不同显著性区域的图像作为实验对象。
（2）HC显著性检测：使用Python和OpenCV实现HC显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）基于最小方向对比度显著性检测：使用Python和OpenCV实现基于最小方向对比度显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
（4）基于最稳定区域显著性检测：使用Python和OpenCV实现基于最稳定区域显著性检测算法，调整参数，比较检测效果。
3. 特征点检测（1）选择图像数据：选取一张包含明显角点的图像作为实验对象。
（2）Harris角点检测：使用Python和OpenCV实现Harris角点检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）分析角点检测结果与实际图像特征之间的关系。
4. 直线检测（1）选择图像数据：选取一张包含直线的图像作为实验对象。
（2）哈夫变换直线检测：使用Python和OpenCV实现哈夫变换直线检测算法，调整参数，比较检测效果。
（3）对图像进行预处理（如边缘检测）以提高直线检测效果。
（4）分析哈夫变换在实际场景中的应用和局限性。
三、实验结果与分析1. 边缘检测通过对比Sobel算子和Canny算子的边缘检测结果，发现Canny算子具有更好的检测效果，能够有效抑制噪声，同时保留边缘信息。
视觉检测实训报告
一、实训背景随着工业自动化程度的不断提高，机器视觉检测技术在工业生产中的应用越来越广泛。
为了提高产品质量和生产效率，降低人工成本，我国各大企业纷纷引进视觉检测设备。
本实训旨在通过实际操作，使学生了解视觉检测的基本原理、设备配置及应用，掌握视觉检测系统的设计、调试和优化方法。
二、实训目标1. 理解视觉检测的基本原理和流程；2. 掌握视觉检测系统的硬件配置和软件应用；3. 学会使用视觉检测设备进行产品检测；4. 提高实际操作能力，为今后从事相关工作打下基础。
三、实训内容1. 视觉检测基本原理视觉检测系统主要由光源、相机、图像采集卡、图像处理软件和执行机构组成。
系统通过光源照亮被检测物体，相机捕捉图像，图像采集卡将图像传输到计算机，计算机通过图像处理软件对图像进行分析和处理，最后由执行机构进行相应动作。
2. 视觉检测设备配置（1）光源：根据被检测物体的表面特性和检测要求选择合适的光源，如白光、红外光、紫外光等。
（2）相机：根据检测精度和分辨率要求选择合适的相机，如CCD相机、CMOS相机等。
（3）图像采集卡：用于将相机捕捉的图像传输到计算机。
（4）图像处理软件：对图像进行预处理、特征提取、目标识别、定位和跟踪等操作。
（5）执行机构：根据检测结果进行相应动作，如剔除不良品、标记缺陷等。
3. 视觉检测系统设计（1）确定检测任务：根据产品特性和质量要求，明确检测任务，如尺寸测量、缺陷检测、外观检测等。
（2）选择检测方法：根据检测任务选择合适的检测方法，如基于模板匹配、基于特征匹配、基于机器学习等。
（3）搭建检测系统：根据检测方法和要求，搭建视觉检测系统，包括硬件配置和软件编程。
（4）系统调试与优化：对系统进行调试，确保检测精度和稳定性。
根据实际检测效果，对系统进行优化，提高检测效率和准确性。
4. 实训案例以某电子元件外观检测为例，具体步骤如下：（1）确定检测任务：检测电子元件的外观缺陷，如划痕、气泡、变形等。
机器视觉测量实验报告
”—“插入代码
”获得符合特征的区域，如图 12 b）和
图 12 被测区域图
5) 选用合适方法拟合，获得被测区域最小外接圆形，同时获得与圆的圆心和半径，如图
13 所示； 代码：smallest_circle(SelectedRegions, Row, Column, Radius) gen_circle (Circle, Row, Column, Radius)
面板圆形 1
面板圆形 2 面板圆形形 3
图 14 被测区域最小圆形图
表 1 面板尺寸表
单位：mm
面板圆心 1 和 2 实测距离 HALCON 计算距离 17.68 18.7063
面板圆心 1 和 3 26.80 32.9384
面板圆心 2 和 3 12.62 14.7197
3. 缺陷检测 缺陷标定的主要思路：以图中缺陷与圆形孔所成图像就是椭圆，所以利用椭圆面积减去原先 圆的面积就是缺陷的面积，从而得到缺陷图像。 缺陷标定流程
六、数据分析处理
1. 游标卡尺实测面板圆形圆心 1 和 2 的距离 L1=16.68mm ；面板圆心 1 和 3 的距离 L2=26.80mm；面板圆心 2 和 3 的距离 L3=12.62mm； 利用 HALCON 软件标定后，测面板圆形圆心 1 和 2 的距离 L1’=18.7063mm；面板圆心 1 和 3 的距离 L2’=32.9384mm；面板圆心 2 和 3 的距离 L3’=14.7197mm； HALCON 软件测得值与游标卡尺测得值的绝对误差：
步骤 1 读取图像(灰度图) 命令 read_image (Hhm2, 'C:/Users/Administrator/Des ktop /hhm2.bmp') 得到图像
机器视觉测量综合实验
机器视觉测量综合实验——OCR识别一、实验目的1、了解机器视觉系统的组成。
2、掌握相机标定、分辨率测量等系统参数测量方法。
3、掌握机器视觉基本应用原理和方法。
二、实验原理OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
OCR识别的原理是计算机对图像进行版面分析、处理和模式识别。
图像版面分析是指通过对图像文字的预处理，文字图像的分割和坐标定位；文字模式识别是通过检测暗、亮的模式，放大图像确定其形状特征并进行提取和判断，最终通过图像黑白点二进制与字符编码进行匹配，根据最相近的匹配度将文字图像特征进行文字的转换。
通过扫描仪设备将纸质的期刊、学位等文献数据进行扫描，再人工通过鼠标在图像文字区域进行画框，选择特定区域进行文字识别，然后对版面字切分、归一化等。
文字识别主要使用了黑白二值法，将文字颜色取反，也就是白变成黑，黑变成白，以单字图像区域分为上下两部分，这种方式将每个字都可以划分为不同区域，将不同区域的反选区域用二进制的方式进行转换，将每个文字区域划分后生成一个二进制编码，我们预先对每个标准的文字进行二进制编码存放到数据库中，用OCR文字识别完的结果与标准数据库中的二进制编码进行比对，从而选择最接近的二进制编码文字，最终得到文字识别结果。
三、实验仪器CMOS相机，远心成像镜头，机器视觉创新综合实验测试板，机器视觉实验平台及相关软件，相关机械调整部件等。
四、实验内容1．装配平台各器件，其中光源只打开条形光源，镜头选择物象双方远心镜头GCO-230205。
打开实验软件程序，选择“采集模块”，单击“采集图像”，在软件中观察COMS相机采集图像的效果，调整COMS相机参数以获得最佳图像效果。
2．将机器视觉创新综合实验测试板水平地放在机器视觉平台上。
机器视觉实验报告
研究生课程论文机器视觉应用实验报告《机器视觉应用实验报告》姓名学号院系专业仪器仪表工程指导教师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廖帆实验名称机器视觉应用实验日期指导老师一、实验目的自行搭建机器视觉测量系统，采集标定板、工件图像，利用图像处理软件进行标定、工件尺寸测量、工件缺陷检测。
主要目的有：1、根据被测工件，搭建机器视觉测量系统，选择成像系统软件，进行图像采集等实验。
掌握常规机器视觉测量原理、实验平台搭建、图像采集步骤；2、掌握成像系统软件常用操作，能够对图像进行简单处理，并编写简单相关程序尺寸测量、缺陷检测判定；3、对测量结果进行误差分析，进一步加深理解机器视觉测量过程中的关键因素。
二、实验原理机器视觉主要是利用机器实现代替人眼来做测量和判断等目的，因此机器视觉可以看作是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
该实验就是通过对选取的工件进行图像采集和图像分析处理以获得所需物体的尺寸、缺陷等信息，一个典型的机器视觉系统包括：相机(包括COMS相机和CCD相机)、光源、镜头、图像获取单元（图像采集卡等）、显示器、图像处理软件、通讯设备、输入输出单元等。
本次实验借助HALCON机器视觉软件，它是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的MachineVision软件。
它源自学术界，是一套图像处理库，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。
其中包含了各类滤波、色彩分析以及几何、数学变换、形态学计算分析、校正、分类、辨识、形状搜索等等基本的几何以及图像计算功能。
HALCON支持Windows，Linux和MacOS X操作环境，函数库可以用C，C++，C#，Visual Basic 和Delphi等多种普通编程语言开发，为工业检测上提供了高速、高精度、强有力的方法。
面向工业的机器视觉检测实验报告
面向工业的机器视觉检测实验报告一、实验背景在现代工业生产中，产品质量的检测和控制是至关重要的环节。
传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性难以保证。
随着机器视觉技术的不断发展，其在工业检测领域的应用越来越广泛。
机器视觉检测系统具有非接触、高精度、高速度、自动化等优点，能够有效地提高生产效率和产品质量。
本次实验旨在研究机器视觉检测技术在工业生产中的应用，评估其检测效果和性能，并为实际应用提供参考依据。
二、实验目的1、了解机器视觉检测系统的组成和工作原理。
2、掌握机器视觉检测系统的搭建和调试方法。
3、研究机器视觉检测技术在工业产品检测中的应用，包括缺陷检测、尺寸测量、形状识别等。
4、评估机器视觉检测系统的检测精度、速度和稳定性。
5、分析机器视觉检测技术在工业应用中存在的问题和挑战，并提出改进措施和建议。
三、实验设备和材料1、机器视觉检测系统：包括相机、镜头、光源、图像采集卡、计算机等。
2、实验样品：选择了一批具有代表性的工业产品，如电子元件、机械零件、塑料制品等。
3、检测工具：如卡尺、千分尺等，用于对比和验证机器视觉检测结果。
四、实验原理机器视觉检测技术是通过相机获取被测物体的图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和处理，提取出有用的信息，如物体的形状、尺寸、颜色、纹理等，从而实现对物体的检测和识别。
其基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、目标识别和检测结果输出等。
五、实验步骤1、系统搭建（1）根据实验需求选择合适的相机、镜头和光源，并进行安装和调试，确保能够获取清晰、高质量的图像。
（2）将相机通过图像采集卡与计算机连接，安装好驱动程序和图像处理软件。
2、图像采集（1）将实验样品放置在检测平台上，调整相机的位置和角度，使样品能够完整地出现在相机的视野中。
（2）设置合适的曝光时间、增益和帧率等参数，采集多幅图像。
3、图像预处理（1）对采集到的图像进行去噪、增强、二值化等预处理操作，提高图像的质量和对比度。
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机器视觉测量实验报告
一、实验背景
本次实验是实验机器视觉测量系统的性能，可以通过测量产品特征来确定产品的质量。
二、实验原理
机器视觉测量系统是自动化测量技术，其实验原理是利用机器视觉及其控制系统精准地获取产品表面形状及相关特征，并通过视觉软件的运算算法完成特征量的测量和判定工作，采用机器视觉测量系统可比传统的测量准确性和精准度提高许多。
三、实验设备
本次实验中用到的设备包括：
1）机器视觉测量系统：由光源、CCD成像模组、照明电源、控制卡和相关软件组成的机器视觉测量系统，可以精准地检测出产品表面形状及相关特征。
2）视觉软件：视觉软件是控制系统的核心部分，提供了检测算法，按照相应的检测算法完成对特征值的量测和判定，获得更加准确的测量结果。
3）实物样品：用于机器视觉测量系统检测的实物样品，根据具体情况定义不同的产品特征来检测实物样品的质量。
四、实验步骤
1.根据检测要求，选取实物样品，放置在视觉测量系统的检测位置：
2.确定检测算法，设置照明电源，找出最佳的检测条件：。