机器视觉课件4
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机器视觉系统原理及基础知识通用课件
实时性指标
包括处理速度、帧率等，用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响，用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较，评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量，提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法，如SIFT、SURF等，对图像进行特
征提取和描述，为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
，实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络（CNN）
通过构建深度卷积神经网络，自动学习图像中的特征表达，提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等，应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理与计算机视觉功能，支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件，提供强大的图像处理和机器视觉算法库，易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛，如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台，便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例：应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景，利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。
包括处理速度、帧率等，用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响，用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较，评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量，提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法，如SIFT、SURF等，对图像进行特
征提取和描述，为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
，实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络（CNN）
通过构建深度卷积神经网络，自动学习图像中的特征表达，提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等，应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理与计算机视觉功能，支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件，提供强大的图像处理和机器视觉算法库，易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛，如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台，便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例：应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景，利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。
机器视觉入门介绍ppt课件
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机器视觉发展历程（国外）
• 发展阶段：
➢20世纪50年代提出机器视觉概念，
➢20世纪70年代真正开始发展，
➢20世纪80年代进入发展期，
➢20世纪90年代发展趋于成熟，
➢20世纪90代后至今高速发展。
• 关键标志：
➢ 20世纪70年代CCD图像传感器的出现是机器视觉提供了可靠清晰的图像；
➢ 20世纪80年代以来处理器、图像处理技术的飞速发展为机器视觉的高速发展提 供了基础条件；
➢ 硬件——相机，控制器，光源及支架； ➢ 软件——控制系统，图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
发那科
机械手引导
明场照明
.
暗场照明
16
光源——构造光源
.
17
光源——构造光源
使用不同照明技术对滚珠轴承产生的影响：
滚珠轴承
光纤环光灯
荧光环光灯
漫射圆顶灯
.
同轴照明灯 直角持续漫射灯 持续漫射灯
18
镜头——主要参数
• 工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。计算时会忽略厚度对透镜的影响 将其等效成没有厚度的播透镜模型，即理想凸透镜。
• 参数：焦距/视场/物距/像距/光圈/景深/分辨力/放大倍数/畸变/接口
FOV
物距 视 野 （
） . 景深（DOV）
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。
CCD机器视觉学习ppt
策树算法的 分类和回归
决策树算法的 优缺点
决策树算法的 应用领域和案 例
随机森林算法
随机森林算法通过随 机选择特征和样本来 构建决策树，从而减 少过拟合风险
随机森林是一种集成 学习方法，通过组合 多个决策树来提高预 测性能
随机森林算法可以处 理分类和回归问题， 具有较高的准确率和
分类器设计
特征提取：从图像中提取出有用的特征 分类器选择：根据任务需求选择合适的分类器，如SVM、决策树等 训练分类器：使用训练数据训练分类器，使其能够正确分类图像 测试分类器：使用测试数据测试分类器的性能，评估其准确性和泛化能力
模型优化
模型选择：根据任务需求选择 合适的模型
超参数调整：调整模型的超参 数以优化性能
应用案例：汽车零部件 检测、电子元器件检测、 食品包装检测等
技术特点：高精度、高 效率、高可靠性
自动驾驶应用
自动驾驶汽车：通过机 器视觉识别道路、交通 标志、行人等，实现自 动驾驶
自动驾驶无人机：通过 机器视觉识别障碍物、 地形等，实现自主飞行
自动驾驶机器人：通过 机器视觉识别环境、目 标等，实现自主导航
模型融合：将多个模型融合以 提高性能
模型压缩：通过模型压缩技术 降低模型大小和计算复杂度
机器视觉学习的算法 和模型
深度学习在机器视觉中的应用
卷积神经网络 （CNN）：用于 图像分类、目标检
测等任务
循环神经网络 （RNN）：用于 视频分析、动作识
别等任务
生成对抗网络 （GAN）：用于 图像生成、图像修
安全监控应用
监控摄像头：实时 监控，及时发现异 常情况
智能识别：识别人 脸、车辆、物体等， 提高监控效率
智能报警：实时报 警，及时处理异常 情况
机器视觉ppt课件
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8
Ⅳ 寻找一款镜头我们关心什么?
• 1, 成像比例（Magnization，ZOOM?） • 2，工作距离(WD) • 3, 像质（resolution,contrast,color balance, aberration,
Vignetting , MTF, etc.） • 4, 景深（Depth of view） • 5，投影误差（Telecentric） • 6，通光量（F Number） • 7，机械接口(C,CS,F,K,M42，M12,M16) • 8, 支持相机的芯片尺寸(1/2, 2/3,1, >40mm) • 9，工作波段(<380, 380~780, 780~1100) • 10, 镜头尺寸（Compact, Total Length, Diameter） • 11, 其它（价格，同轴入口，工作温度，光学配合，适
.
10
镜头焦距(Lens Focal Length)
F’
WD
.
11
镜头焦距(Lens Focal Length)
确定视场大小和相机传感器尺寸之后，就可以确定选择哪种型号的镜头。镜头的主 要参数是焦距，它与视场大小，传感器尺寸有如下关系式： 焦距 = (传感器尺寸 × 工作距离) / 视场大小
.
12
機器視覺鏡頭及軟體 介紹
2015年5月1日
.
1
Vision System Overview
Architecture:
Software
SDK
Compiler ,UI
Nation Instrument(L) Halcon(H,3D) Cognex(H)
VC/VB/C# /Labview
Opencv/ITK(Free)
机器视觉应用课件
挑战
光照条件变化、目标遮挡、复杂背景 干扰、算法准确性和实时性等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像传感器
图像传感器是获取图像的关键部 件，它能够将光信号转换为电信 号，以便后续处理。常见的图像 传感器有CCD和CMOS两种。
镜头与照明
镜头负责将目标物体成像在图像 传感器上，而照明则影响图像的 清晰度和对比度。选择适当的镜 头和照明方式是获取高质量图像
图像分析
目标检测
目标检测是从图像中识别出特定的物体或特征，并进行定位和测量 。常见的目标检测算法有边缘检测、轮廓跟踪、特征匹配等。
目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中连续跟踪目标的位置和运动轨迹，用于运 动分析、行为识别等应用。
3D重建
3D重建是从多个视角获取的图像中恢复出物体的三维结构，用于虚拟 现实、增强现实等领域。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的质量检测 、定位、识别和跟踪等
方面应用广泛。
农业科技
用于监测作物生长情况 、病虫害检测和自动化
采摘等方面。
医疗诊断
辅助医生进行病理切片 、影像诊断等方面的工
作。
安全监控
用于人脸识别、行为分 析、安全监控等方面。
机器视觉的优势与挑战
优势
高效率、高精度、非接触式测量、可 实现连续监测等。
高动态范围成像技术在摄影、电影制作、无人机 航拍等领域有着广泛的应用，例如在电影制作中 ，通过高动态范围成像技术可以制作出更加逼真 的特效和场景。
高动态范围成像技术的发展趋势是向着更加智能 化、自动化的方向发展，以更好地满足实际应用 的需求。
实时图像处理技术
实时图像处理技术是指对视频流或图像 序列进行实时处理和分析的技术，例如 在监控摄像头、无人机等设备中都需要 用到实时图像处理技术。
光照条件变化、目标遮挡、复杂背景 干扰、算法准确性和实时性等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像传感器
图像传感器是获取图像的关键部 件，它能够将光信号转换为电信 号，以便后续处理。常见的图像 传感器有CCD和CMOS两种。
镜头与照明
镜头负责将目标物体成像在图像 传感器上，而照明则影响图像的 清晰度和对比度。选择适当的镜 头和照明方式是获取高质量图像
图像分析
目标检测
目标检测是从图像中识别出特定的物体或特征，并进行定位和测量 。常见的目标检测算法有边缘检测、轮廓跟踪、特征匹配等。
目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中连续跟踪目标的位置和运动轨迹，用于运 动分析、行为识别等应用。
3D重建
3D重建是从多个视角获取的图像中恢复出物体的三维结构，用于虚拟 现实、增强现实等领域。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的质量检测 、定位、识别和跟踪等
方面应用广泛。
农业科技
用于监测作物生长情况 、病虫害检测和自动化
采摘等方面。
医疗诊断
辅助医生进行病理切片 、影像诊断等方面的工
作。
安全监控
用于人脸识别、行为分 析、安全监控等方面。
机器视觉的优势与挑战
优势
高效率、高精度、非接触式测量、可 实现连续监测等。
高动态范围成像技术在摄影、电影制作、无人机 航拍等领域有着广泛的应用，例如在电影制作中 ，通过高动态范围成像技术可以制作出更加逼真 的特效和场景。
高动态范围成像技术的发展趋势是向着更加智能 化、自动化的方向发展，以更好地满足实际应用 的需求。
实时图像处理技术
实时图像处理技术是指对视频流或图像 序列进行实时处理和分析的技术，例如 在监控摄像头、无人机等设备中都需要 用到实时图像处理技术。
机器视觉介绍讲解学习PPT文档41页
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
机器视觉综述课件
3. Algorithms to mine, search, and interact with visual data (search and organization)
10
3. Vision for search and organization
11
Components of a computer vision system
bishop?
14
Vision is multidisciplinary
Computer Graphics HCI
From wiki 15
Why computer vision matters
Safety
Health
Security
Comfort
Fun
Access 16
A little story about Computer Vision
2. Algorithms and representations to allow a machine to recognize objects, people, scenes, and activities. (perception and interpretation)
8
2. Vision for perception, interpretation
29
6. Vision-based biometrics
“How the Afghan Girl was Identified by Her Iris Patterns” National Geographic
ride
tree
deck
tree bench
people waiting in
peoplelsiniteting on
10
3. Vision for search and organization
11
Components of a computer vision system
bishop?
14
Vision is multidisciplinary
Computer Graphics HCI
From wiki 15
Why computer vision matters
Safety
Health
Security
Comfort
Fun
Access 16
A little story about Computer Vision
2. Algorithms and representations to allow a machine to recognize objects, people, scenes, and activities. (perception and interpretation)
8
2. Vision for perception, interpretation
29
6. Vision-based biometrics
“How the Afghan Girl was Identified by Her Iris Patterns” National Geographic
ride
tree
deck
tree bench
people waiting in
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机器视觉综述PPT课件
3. Algorithms to mine, search, and interact with visual data (search and organization)
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10
3. Vision for search and organization
.
11
Components of a computer vision system
.
22
… and growing
Flickr: > 1.7 million photos / day
Facebook: > 100 million photos / day
(as of February 2010)
YouTube: > 35 hours of video every minute
(as of November 2010)
amusement park sky
The Wicked Twister ride
Lake Erie
Cedar Point
Ferris
wheel
ride
water tree
12 E
Objects Activities Scenes Locations Text / writing Faces Gestures Motions Emotions…
.
17
Ridiculously brief history of computer vision
• 1966: Minsky assigns computer vision as an undergraduate summer project
• 1960’s: interpretation of synthetic worlds
.
10
3. Vision for search and organization
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11
Components of a computer vision system
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22
… and growing
Flickr: > 1.7 million photos / day
Facebook: > 100 million photos / day
(as of February 2010)
YouTube: > 35 hours of video every minute
(as of November 2010)
amusement park sky
The Wicked Twister ride
Lake Erie
Cedar Point
Ferris
wheel
ride
water tree
12 E
Objects Activities Scenes Locations Text / writing Faces Gestures Motions Emotions…
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17
Ridiculously brief history of computer vision
• 1966: Minsky assigns computer vision as an undergraduate summer project
• 1960’s: interpretation of synthetic worlds