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: Michel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。

smallest rectan gle1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。

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’)

2018年机器视觉实验报告-范文模板 (13页)

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 机器视觉实验报告 实验报告 课程名称： 班级： 姓名： 学号： 实验时间： 实验一 一．实验名称 Matlab软件的使用 二．实验内容 1.打开MATLAB软件，了解菜单栏、工具栏、状态栏、命令窗口等； 2.了解帮助文档help中演示内容demo有哪些； 3.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。 三．实验原理： 通过matlab工具箱来进行图像处理 四．实验步骤 1. 双击桌面上的matlab图标，打开matlab软件 2. 了解菜单栏、工具栏、状态栏、命令窗口等

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。

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。

人工智能课程大纲课程体系：《机器视觉技术》课程产品白皮书(2019V1.0)

《机器视觉技术》产品白皮书

目录 1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 - 2.1产品体系............................................................ - 4 - 2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 - 3.1机器视觉技术........................................................ - 8 - 3.1.1课程说明........................................................ - 8 - 3.1.2教学大纲....................................................... - 12 - 3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 - 4.1实验设备........................................................... - 19 - 4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 - 5.1.1升级服务....................................................... - 28 - 5.1.2师资培训....................................................... - 28 -

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');

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

基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计

编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月

毕业设计（论文）原创承诺书 1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。 2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。 4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担！ 作者签名：年月日

中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测

机器视觉算法开发软件----HALCON

机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，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软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显

著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；

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。

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。

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。

Halcon机器视觉二维码实例及分步注解

Halcon机器视觉二维码实例及分步注解 [plain]view plaincopy 1.*2D Code generated by Image Acquisition01 2.*QR Code 3.dev_close_window() 4.dev_open_window(0,0,400,400,'black',WindowHandle) 5.*先关闭活动图形窗口，再打开这个窗口，标识符为WindowHandle； 6.*相对于界面左上角第0行、第0列，大小为400×400像素，颜色为黑色。 7.open_framegrabber('DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',8,'rgb',-1,'false','defa ult','Gsou USB2.0Camera',0,-1,AcqHandle) 8.*打开帧接收器（图像采集设备，如摄像头，工业相机等），参数（Parameter）详见这个算子 9.*注意摄像头的名称,可以用工具栏中的“助手”——打开新的Image Acquisition获取摄像头及插入代码 10.grab_image_start(AcqHandle,-1) 11.while(true) 12.grab_image_async(Image,AcqHandle,-1) 13.create_data_code_2d_model('QR Code',[],[],DataCodeHandle) 14.*二维码的创建开头的算子，clear为结束清除的算子，见下。 15.set_display_font(WindowHandle,16,'mono','true','false') 16.dev_set_color('forest green') 17.dev_set_draw('margin') 18.dev_set_line_width(3) 19.set_data_code_2d_param(DataCodeHandle,'default_parameters','enhanced_recognition') 20.*设置选定参数的二维数据模型，参数详见这个算子 21.find_data_code_2d(Image,SymbolXLDs,DataCodeHandle,[],[],ResultHandles,DecodedDa taStrings) 22.*检测和读取二维代码符号，也支持读取二维数据模型的序列，参数详见这个算子 23.for i:=0to|ResultHandles|-1by1 24.select_obj(SymbolXLDs,SymbolXLD,i+1) 25.get_contour_xld(SymbolXLD,Row,Col) 26.get_string_extents(WindowHandle,DecodedDataStrings[i],Ascent,Descent,TxtWidth ,TxtHeight) 27.disp_message(WindowHandle,DecodedDataStrings[i],'image',max(Row-50),max([min( Col+30)-TxtWidth/2,1]),'black','true') 28.endfor 29.*这段for循环语句的目的是让解码到的字符串（二维码的内容）显示到二维码深绿色（forest green上 面定义）的解码区域框的行列位置。 30.*disp_message(WindowHandle,DecodedDataStrings,'window',12,12,'black','true') 31.*如果不需要设置显示到区域框中间的位置，而是显示到窗体的上方或其他位置，那么不需要上面那段for 语句，只需这段信息显示的语句即可显示到窗体相应位置。 32.if(|DecodedDataStrings|>0) 33.disp_continue_message(WindowHandle,'black','true')

机器视觉实验报告

机器视觉实验报告

目录 一实验名称 (2) 二试验设备 (2) 三实验目的 (2) 四实验内容及工作原理 (2) （一）kinect for windows (2) （二）手持式自定位三维激光扫描仪 (3) （三）柔性三坐标测量仪 (9) （四）双面结构光 (10) 总结与展望 (14) 参考文献 (16)

《机器视觉》实验报告 一、实验名称 对kinect for windows、三维激光扫描仪、柔性三坐标测量仪和双面结构光等设备结构功能的认识。 二、实验设备 kinect for windows、三维激光扫描仪、柔性三坐标测量仪、双面结构光。 三、实验目的 让同学们对机器视觉平时所使用的仪器设备以及机器视觉在实际运用中的具体实现过程有一定的了解。熟悉各种设备的结构功能和操作方法，以便于进行二次开发。其次，深化同学们对机器视觉系统的认识，拓宽同学们的知识面，以便于同学们后续的学习。 四、实验内容及工作原理 (一)kinect for windows 1.Kinect简介 Kinectfor Xbox 360，简称Kinect，是由微软开发，应用于Xbox 360 主机的周边设备。它让玩家不需要手持或踩踏控制器，而是使用语音指令或手势来操作Xbox360 的系统界面。它也能捕捉玩家全身上下的动作，用身体来进行游戏，带给玩家“免控制器的游戏与娱乐体验”。2012年2月1日，微软正式发布面向Windows系统的Kinect版本“Kinect for Windows”。 2.硬件组成 Kinect有三个镜头[1]，如图1-1所示。中间的镜头是RGB 彩色摄影机，用来采集彩色图像。左右两边镜头则分别为红外线发射器和红外线CMOS 摄影机所构成的3D结构光深度感应器，用来采集深度数据（场景中物体到摄像头的距离）。彩色摄像头最大支持1280*960分辨率成像，红外摄像头最大支持640*480成像。Kinect还搭配了追焦技术，底座马达会随着对焦物体移动跟着转动。Kinect也内建阵列式麦克风，由四个麦克风同时收音，比对后消除杂音，并通过其采集声音进行语音识别和声源定位[2][3]。

基于机器视觉的路面裂缝检测方法研究与实现

毕业设计（论文）课题基于机器视觉的路面裂缝检测 专业年级电子信息工程2009级 学号 0962610107 姓名马卉 指导教师张卓 评阅人 二0一三年六月 物联网工程学院

河海大学 本科毕业设计（论文）任务书 （理工科类） Ⅰ、毕业设计（论文）题目： 基于机器视觉的路面裂缝检测方法研究与实现 Ⅱ、毕业设计（论文）工作内容（从综合运用知识、研究方案的设计、研究方法和手段的运用、应用文献资料、数据分析处理、图纸质量、技术或观点创新等方面详细说明）： 裂缝是最常见的路面损坏，在路面裂缝演变成坑槽之前进行修补，可以大大节约路面的维护成本。与传统的人工检测方式相比，视觉检测效率高、自动化程度和安全性更强，本课题拟对基于视觉的路面裂缝检测方法进行研究，工作内容主要包括： 1．了解路面裂缝检测方法研究现状。 2．了解并掌握基于图像的表面破损对象检测方法。 3．了解并掌握matlab仿真工具编程方法。 4．进行路面裂缝图像的预处理、边缘提取和检测仿真设计。 5．给出论文英文摘要、专业英文资料翻译。 6．要求用WORD 排版、打印毕业论文。 Ⅲ、进度安排： （1）2012年11月―2013年1月：查阅资料，英文翻译 （2）2013年2月―2013年3月：熟悉课题背景，进行相关资料收集 （3）2013年3月―2013年4月：熟悉路面裂缝检测的图像处理过程和方法（4）2013年4月―2013年5月：检测方法的仿真与分析 （5）2013年5月―2013年6月：系统完善及准备撰写论文、答辩 Ⅳ、主要参考资料：

1.皱勤，低信噪比路面裂缝增强与提取方法研究【D】，武汉大学，2012年 2冈萨雷斯著，数字图像处理【M】，电子工业出版社，2007年 3.冈萨雷斯著，数字图像处理（MATLAB版）【M】，电子工业出版社，2007年 4.马常霞等，自然环境下路面裂缝的识别【J】工程图学学报，2011年 指导教师：，年月日 学生姓名：，专业年级： 系负责人审核意见（从选题是否符合专业培养目标、是否结合科研或工程实际、综合训练程度、内容难度及工作量等方面加以审核）： 系负责人签字：，年月日