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机器视觉课程

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题: 1、什么是机器视觉,它的目标是什么?能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图,并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系? 机器视觉是机器(通常指计算机)对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程,也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件,而处理的目标不仅要能对机器零件定位,还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中:什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等? 能否说出他们的应用领域病句、案例?能否描述它们的技术特点? 答:点视觉:用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉:普通的CCD。 两维视觉:用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉:用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄(双目视觉);或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉:用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如,一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色,是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来,而吸收了光谱中的其他部分的光谱,而同样的蓝色物体, 在红色的光源照射下,则呈现红紫色, 非可见光视觉技术:用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中:光源的种类有哪些?不同光源的特点是什么?光照 方式有几种?不同光照方式的用途是什么?又和技术特点和要求? 机器视觉检测技术中光源有以下几种:荧光灯,卤素灯+光纤导管,LED 光源,激光,紫外光等。几种光源的特点如下: 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种: 背景光法(背光照射)是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中,被测物所遮挡的部分为黑色,而未遮挡的部分为白色,因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法(正面照射)是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息,照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去;暗场照射是为了获取物体表面的凹凸,照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中,光学系统的作用是什么?光学器件有哪几种,它们 各自的作用是什么?光学镜头有几种类型,它们各自有何用途?光学镜头有哪些技术参数,各自对测量有什么影响? 答:机器视觉检测系统中,光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有:镜头、成像器件(CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理,使成像更清晰;成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号;光圈的作用如同人得瞳孔, 控制入射光的入射量,实现曝光平衡;快门的作用是将想要获取的光学

机器视觉课程设计报告

机器视觉课程设计 对圆盘形零件圆心与直径和矩形零件长与宽尺寸测量 学生学院机电学院 专业班级 学号 学生姓名 指导教师 2015年 1 月 20 日

目录 1 问题描述 (3) 1.1 基本目标 (3) 1.2 基本要求 (3) 2 程序及其算法 (3) 2.1 检测与计算圆半径的程序 (3) 2.2 检测与计算矩形长和宽的程序 (6) 2.2.1 打开摄像头程序 (6) 2.2.2 保存拍摄的照片程序 (7) 2.2.3 读取拍摄到的图片(读取文名字CurrentImage.jpg的图片) (7) 2.2.4 检测边上的点和计算长和高的函数 (8) 2.2.5 老师写的显示图片的函数 (11) 3 运行结果 (12) 4 小结 (13)

1 问题描述 1.1 基本目标 显示一张图片(包含一个矩形或一个圆),测量矩形的长宽或圆的直径。完成得及格分,扩展有加分! 要求图片 1.2 基本要求 “机器视觉”考试结果要求独立在计算机上完成,建议使用Visual C++和OpenCV 实现一个具有视觉捕捉、图像显示、尺寸测量等功能的对话框程序,其中必须完成对圆盘形零件圆心与直径和矩形零件长与宽尺寸测量内容。在教师提供的基本框架程序基础上,修改、补充界面和功能。 2 程序及其算法 2.1 检测与计算圆半径的程序 思路:从图片中间横扫取点得M_Point[0],M_Point[1](x坐标相加除2的圆心的x 坐标)中间纵向取点得M_Point[2],M_Point[3](y坐标相加除2的圆心的y坐标)圆上四个点到圆心的距离(半径)取平均值,输出为半径。

程序如下: double c_DialogTeclarn::f_MakeCircle(double e_dThreshold) { if(NULL==m_pIplImageSource) {return 0;} //定义变量存图像的宽,高,行像素 int q_iWidth=m_pIplImageSource->width; int q_iHeight=m_pIplImageSource->height; int q_iWidthStep=m_pIplImageSource->widthStep; uchar *q_pchDataImage=(uchar *)m_pIplImageSource->imageData; CvPoint M_Point[4]={};//存放检索出的四个点 循环检索 //01纵扫 for(int Cycle_Y=1;Cycle_Yq_pchDataImage[q_iWidth/2+q_iWidthStep*(Cycle_Y-1)]) { M_Point[0].x=q_iWidth/2; M_Point[0].y=Cycle_Y; } 显示图片

机器视觉系统中常用工业相机的种类

机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件,目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种: 1.CCD摄像机,CCD称为电荷耦合器件,CCD实际上只是一个把从图像半导体中出 来的电子有组织地储存起来的方法。 称为互补金属氧化物半导体,CMOS实际上只是将晶体管2.CMOS摄像机,CMOS“” 放在硅块上的技术,没有更多的含义。 表示互补金属氧化物半导体,但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 对于图像感应都没有用,真正感应的传感器称做图像半导体,CCD和CMOS 或者CMOS“” 传感器实际使用的都是同一种传感器图像半导体,图像半导体是一个P N结合半导体,能 “” 够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压,光线进入图像半导体得越多,电子产生的也越多,从传感器输出的电压也越高。 1 因为人眼能看到Lux照度(满月的夜晚)以下的目标,CCD传感器通常能看到的照度 传感器感光度的到倍,所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux,是CMOS310 0.1~3 量要优于CMOS摄像机。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字 信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上,具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题,年后出现了有源像敏单元结构,不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关,而且还1989“” 有信号放大和处理等电路,提高了光电灵敏度、减小了噪声,扩大了动态范围,使得一些参数与CCD摄像机相近,而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD,逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度,因此非常适用于特殊 应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程,直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号,因此就非常快,这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用,高帧速度能达 到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号,需要配专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域,具有通用性好、成本低的特点,但一般分辨率较低、采集速度慢,而且在图像传输中容易受到噪声干扰,导致图像质量下降,所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有: 中国电视标准,行,场 PAL(黑白为CCIR),62550

物联网系统课程设计方案

物联网系统课程设计 学系名称:物联网工程 班级名称:物联网工程 2 班 学生姓名:朱泓锦 20136239 指导教师:肖迎元助教: 二零一六年十月

摘要 智能车辆是集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,是智能交通系统的一个重要组成部分。它在军事、民用、太空开发等领域有着广泛的应用前景。随着电子工业的发展,智能技术广泛运用于各种领域,运用于智能家居中的产品更是越来越受到人们的青睐。 以arduino程序和蓝牙模组,app为基础,是蓝牙模组,arduino 小车和手机之间信息交互的关键。本课题所研究的物联网应用系统以arduino程序为核心,利用蓝牙模组,arduino小车和app等实现基本功能。 基本功能:利用蓝牙模组和app之间的信息交互,控制小车的移动,从而达到无线控制的效果 注:仅能实现小车的基本操作 关键词:arduino程序,arduino小车,app,蓝牙模组

1 绪论 随着科技进步,现代工业技术发展越来越体现出机电一体化的特征。无论是在金属加工、汽车技术、工业生产等等方面,机器设备表现了所谓智能化、集成化、小型化、高精度化的发展趋势。 1.1 选题背景 随着汽车工业的迅速发展,关于汽车的研究也就越来越受人关注。全国电子大赛和省内电子大赛几乎每次都有智能小车这方面的题目,全国各高校也都很重视该题目的研究。可见其研究意义很大。本设计就是在这样的背景下提出的,指导教师已经有充分的准备。本题目是结合科研项目而确定的设计类课题。设计的智能电动小车应该能够实现适应能力,能自动避障,可以智能规划路径。 智能化作为现代社会的新产物,是以后的发展方向,他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作,无需人为管理,便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。同遥控小车不同,遥控小车需要人为控制转向、启停和进退,比较先进的遥控车还能控制器速度。常见的模型小车,都属于这类遥控车;智能小车,则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制,无需人工干预。操作员可以通过修改智能小车的计算机程序来改变它的行驶方向。因此,智能小车具有再编程的特性,是机器人的一种。 中国自1978年把“智能模拟”作为国家科学技术发展规划的主要研究课题,开始着力研究智能化。从概念的引进到实验室研究的实现,再到现在高端领域(航

完整版机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答:。机器视觉技术的现状:机器视觉是近20?30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答:一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪,提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换,分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答:傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为:一维离散傅里叶变换为:二维连续函数的傅里叶变换为:二维离散傅里叶变换为: 图像傅立叶变换的基本概念:傅立叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图像信息的第二种语言,广泛应用于图像变换,图像编码与压缩,图像分割,图像重建等。作用和目的:图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式?各自的特点和作用是什么? 答:灰度变换:基于点操作,将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段,它可以使图像动态范围加大,使图像的对比度扩展,

物联网系统课程设计..

, 物联网系统课程设计 学系名称:物联网工程 班级名称:物联网工程 2 班 ) 学生姓名:朱泓锦 指导教师:肖迎元助教: 二零一六年十月 ;

摘要 $ 智能车辆是集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,是智能交通系统的一个重要组成部分。它在军事、民用、太空开发等领域有着广泛的应用前景。随着电子工业的发展,智能技术广泛运用于各种领域,运用于智能家居中的产品更是越来越受到人们的青睐。 以arduino程序和蓝牙模组,app为基础,是蓝牙模组,arduino小车和手机之间信息交互的关键。本课题所研究的物联网应用系统以arduino 程序为核心,利用蓝牙模组,arduino小车和app等实现基本功能。 基本功能:利用蓝牙模组和app之间的信息交互,控制小车的移动,从而达到无线控制的效果 注:仅能实现小车的基本操作 关键词:arduino程序,arduino小车,app,蓝牙模组 —

】 1 绪论 随着科技进步,现代工业技术发展越来越体现出机电一体化的特征。无论是在金属加工、汽车技术、工业生产等等方面,机器设备表现了所谓智能化、集成化、小型化、高精度化的发展趋势。 选题背景 ' 随着汽车工业的迅速发展,关于汽车的研究也就越来越受人关注。全国电子大赛和省内电子大赛几乎每次都有智能小车这方面的题目,全国各高校也都很重视该题目的研究。可见其研究意义很大。本设计就是在这样的背景下提出的,指导教师已经有充分的准备。本题目是结合科研项目而确定的设计类课题。设计的智能电动小车应该能够实现适应能力,能自动避障,可以智能规划路径。 智能化作为现代社会的新产物,是以后的发展方向,他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作,无需人为管理,便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。同遥控小车不同,遥控小车需要人为控制转向、启停和进退,比较先进的遥控车还能控制器速度。常见的模型小车,都属于这类遥控车;智能小车,则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制,无需人工干预。操作员可以通过修改智能小车的计算机程序来改变它的行驶方向。因此,智能小车具有再编程的特性,是机器人的一种。

机器视觉课后心得体会

. ;.. 经过机器视觉技术及应用这门课程的学习,我觉得受益匪浅。可以说这门课 程更偏重于实践,也很好的锻炼了我们,老师讲课很认真,ppT准备的很详细,对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术,即采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两种把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,但并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉,它涉及图像处理、人工智能和模式识别,机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中;CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内,随着中国加工制造业的发展,对于机器视觉的需求也逐渐增多;随着机器视觉产品的增多,技术的提高,国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习,我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性,可以让我们了解到机器视觉的基本构造,对成为技术应用型人才,适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用,更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习,我们懂得更多,收获更多,提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西,我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识,不断的提高自身的学习与应用能力。

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 如今,自动化技术在我国发展迅猛,人们对于机器视觉的认识更加深刻,对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能,也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展,我们不难发现其应用范围越加的广泛,根据这些领域,我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用,这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别,是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理,通过机器视觉系统,可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取,大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的弊端,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,而且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,例如:硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中,壹圆硬币的侧边增强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统;印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等;玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用

机器视觉思考题及其答案

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 机器视觉思考题及其答案 1.什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。 答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。 机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。 机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 2.机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。 答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是 CCD 和 CMOS)采集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、 1/ 19

平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。 经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出

2013数字图像处理课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 课设题目:彩色图像增强软件学院:信息科学与工程学院专业:电子与信息工程 班级: 1002501 姓名:曾小路 学号: 100250131 指导教师:赵占峰 哈尔滨工业大学(威海) 2013 年12月27日

目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14)

哈尔滨工业大学(威海)课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求: (1)、独立设计方案,根据所学知识,对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强,提高图像的清晰度(通俗地讲,就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳)。 (2)、参考photoshop 软件,设计软件界面,对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示; (3)、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 1、实现图像处理的基本操作 学习使用matlab 图像处理工具箱,利用imread()语句读入图像,例如image=imread(flower.jpg),利用彩色图像模型转换公式,将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像,显示各分量图像(如imshow(image)),以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理,提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整,使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像,并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 3、参照“photoshop”软件,设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面,在功能较少的情况下,也可以设计按键式界面,视 功能多少而定;参考matlab 软件中GUI 设计,学习软件界面的设计 - 1 -

机器视觉课后心得体会

经过机器视觉技术及应用这门课程的学习,我觉得受益匪浅。可以说这门课程更偏重于实践,也很好的锻炼了我们,老师讲课很认真,ppT准备的很详细,对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术,即采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两种把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,但并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉,它涉及图像处理、人工智能和模式识别,机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中;CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内,随着中国加工制造业的发展,对于机器视觉的需求也逐渐增多;随着机器视觉产品的增多,技术的提高,国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习,我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性,可以让我们了解到机器视觉的基本构造,对成为技术应用型人才,适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用,更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习,我们懂得更多,收获更多,提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西,我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识,不断的提高自身的学习与应用能力。

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【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。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【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) 影像撷取卡(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 【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。 2.镜头FOV(Field Of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)镜头选择应注意: ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

机器视觉应用解析

机器视觉应用解析 机器视觉可以捕捉、观察和分析那些从前无法想象的任务。 想将检测时间降低一个数量级、提高检测质量、降低成本、增加工人满意度、提高安全性和减少不确定度?先进的机器视觉技术是你的绝好选择。用户、系统集成商和机器视觉产品供应商跟踪了如下结果: ■ 与3英里每小时(mph)的人眼检测速度相比,自动3D检测速度可以达到30英里每小时。 ■ 无级调解产品的机器人维修。 ■ 以200m/min的速度对生产和结构疵点进行网面检测,比肉眼速度快10倍。 ■ 每秒记数450个形状各异、大小不同的物体,精度高达99%。 ■ 每份中可以对1200个不同颜色和大小的产品进行检测并做出合格判定,可以设置10个以上的合格判据,精度在95%到99%之间。花费只有预期的1/3,9个月即可收回成本。 为了更快的进行检测,Nagle Rearch将Scik3D技术整合到获专利的Georgetown Rail Aurora轨道检测系统之中。 图片显示了木制枕木(图1)和混凝土枕木(图2)。图3是装载视觉系统的卡车,可以消除人为检测的困难和不准确。 图1

图2 图3 感受机器视觉带来的便利包括: 3D摄像头可以以30mph的速度监测铁路 你愿意沿着铁路边走边找疵点,还是愿意坐在车上以30mph的速度前行,而把工作留给3D摄像头去完成,并且可以每小时检测70000节铁轨,每天检测几百英里?对于9英尺枕木的检测长期以来被认为是轨道维护的“宝石”,它可以确保工人的安全、舒适,且便于制定维护计划。 当检查员们沿着铁轨边走边对每一根枕木进行判断的时候,高稳定性的枕木检测向传统的铁轨检测和枕木维护发起了挑战,为什么? ■ 肉眼检测人员对“好”或“坏”的判断准则是一直变化的; ■ 两个检测人员对同一根铁轨的评价不可能完全一致; ■ 检测人员在每一次评价上只能用仅仅1秒钟; ■ 而且铁路路况条件繁复多变。 来自于德克萨斯州Austin公司的Nagle发现2D检测并不适合枕木的检测,原因是

虚拟仪器课程设计题目要求2016

一、数据采集与仪器控制类课题 1 基于热电偶温度传感器的温度测量系统卓景军 (1)基于BNC 2120实验箱的热电偶温度传感器实现温度采集; (2)数据超上、下限报警和次数的分别统计; (3)参数设置需具有运行中可调功能; (4)数据可定时和定量(模式可选)存挡(txt和Excel格式,单文件存储),数据文件回放到数据表格和波形实时显示窗口; (5)测量过程可网上浏览。 2 基于声卡的声级计设计董秋怡 (1)音频信号数据采集格式在面板上可选;数据采集速率在面板上可调; (2)采集的音频信号可显示在面板上; (3)参数设置需具有运行中可调功能; (4)测量输入音频信号的声级大小,以数据和曲线方式显示测量结果; (5)音频数据的多次记录和回放。 3 基于声卡的虚拟仪器示波器设计钟郑瑰 (1)从声卡采集数据,并实时在面板上显示数据和波形曲线; (2)能分析测量数据(如平均值、波峰值、频率等); (3)可以实时地调节示波器的各种输入参数(扫描速率、量程等); (4)数据可以多次保存于数据文件中,并可回放数据文件中的数据波形; (5)测量过程可网上浏览(以单首歌曲为例) 4 基于声卡的声音信号分析仪刘嘉诚 (1)数据采集格式和速率在面板上实时可调节; (2)能对采集到的声音信号进行平均值和功率谱等分析; (3)采集的数据定时和定量地多次写成磁盘文件(允许多文件或记录时间始末的单文件),并可以回放; (4)测量过程可网上浏览。 5 基于数据采集卡的虚拟仪器示波器设计孙铭涛 (1)从DAQ6221卡(及BNC2120实验盒)采集(模拟信号)数据,并实时在面板上显示数据和波形曲线; (2)能分析测量数据(如平均值、波峰值、频率等); (3)可以实时地调节示波器的各种输入参数(扫描速率、量程等); (4)数据可以多次地随时保存和定时保存,可回放数据文件中的数据波形; (5)测量过程可网上浏览。_不做要求。 6 基于数据采集卡的信号分析仪李土权 (1)数据采集速率和采样数在面板上可调节; (2)能对采集到的进行信号平均值、频率、幅度和功率谱等分析; (3)采集的数据定时和定量地多次写成磁盘文件,并可以回放; (4)数据可以多次地随时保存和定时保存,可回放数据文件中的数据波形; (5)测量过程可网上浏览。 7 信号发生器程序设计 (1)函数信号发生器程序设计; (2)公式波形发生程序设计; (3)数据采集程序设计(验证信号输出的状况)。

机器视觉答案中文版

1.Prove that a two-dimensional Gaussian filter can be extended by two one –dimensional Gaussian. 解: 二维高斯滤波器的公式是: ) 22( 2 22 2),(δ δ y x e A y x h + -?= (1) 我们还可以得到另一种形式: )]()([),(21y h x h A y x h ??= (2) 其中 2 221)(δ x e x h -= ,2 222)(δ y e y h - = (3) h 1(x) 和 h 2(y) 都是一维高斯滤波器, 它们可以分别在图像的x 轴和y 轴方向进行高斯滤波。 这样,一个二维高斯滤波器就可以扩展为x 轴和y 轴方向的两个一维高斯滤波器。 2. Find a formula to project ground maps onto an image of bird view in Cartesian coordinates, assuming that the camera is located at height of h above the origin of ground coordinate systems with the optical axis in downward direction. 解: 图 1 见图1。 设图像坐标系的原点在'' O (0, 0, f) ,地面坐标系的原点在' O (0, 0, h),f 是照相机的焦距,h 是照相机的高度,且图像坐标系的X 轴和Y 轴分别平行于地面坐标系的x 轴和y 轴。很明显,如果图像上有一点是(X, Y, Z),Z=f , 则它对应的在地面上的点是 (x 0,y 0,z 0),z=h ;由上图可以知道, 弧' C O 的长度大致等于y 0。 故 00fy fy Y z h ==; 若f=1, 则0 y Y h = 同理 00fx fx X z h = = ; 若f=1, 则0x X h = 弧' O A 近似等于线l , 线l 对应于图像坐标系中的线L ,用向量n (,,)A B C =表示线L 。 因为 0x X h = , 0y Y h = ;所以 000x y A B C h h ++= 或写成 000Ax By Ch ++=; 上式就是投影面的方程,它的法线是(A , B , Ch )。这样,我们就可以用法线n = (A , B , C )表示图像平面。 3.A 8×8 image f[i, j] has gray levels given by the equation f[i, j] = |i – j |; i, j = 0, 1, 2, … 7. Find out the output images obtained by 3×3 mid-value filter and median filter over the image, respectively.

机器视觉之工业镜头的基本参数

工业镜头的基本参数 工业镜头相当于人眼的晶状体,如果没有晶状体,人眼看不到任何物体;如果没有镜头,那么摄像头所输出的图像;就是白茫茫的一片,没有清晰的图像输出,这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。 当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时,也就是人们常说的近视眼,眼前的景物就变得模糊不清;摄像头与镜头的配合也有类似现象,当图像变得不清楚时,可以调整摄像头的后焦点,改变CCD芯片与工业镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置),可以将模糊的图像变得清晰。 由此可见,镜头在闭路监控系统中的作用是非常重要的。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道:设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距,施工人员经常进行现场调试,其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。 一.工业镜头的安装尺寸,接口 所有的摄象机镜头均是螺纹口的,CCD摄象机的镜头安装有两种工业标准,即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同,但两者从镜头到感光表面的距离不同。 C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17.526mm。 CS安装座:特种C安装,此时应将摄象机前部的垫圈取下再安装镜头。其镜头安装基准面到焦点的距离是12.5mm。如果要将一个C安装座镜头安装到一个C S安装座摄象机上时,则需要加装一个5mm厚的接圈。 二.镜头的尺寸 以摄象机镜头尺寸分镜头可以分为1英寸、2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸、1/5英寸等规格,下面是一个简单的芯片尺寸规格表: 格式1英寸2/3英寸1/2英寸1/3英寸1/4英寸 高度9.6mm 6.6 mm 4.8 mm 3.6 mm 2.4 mm 宽度12.8 mm 8.8 mm 6.4 mm 4.8 mm 3.2 mm 摄像机镜头规格应视摄象机的CCD尺寸而定,两者应相对应。大概: ★摄像机的CCD靶面大小为1/2英寸时,镜头应选1/2英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1/3英寸时,镜头应选1/3英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1/4英寸时,镜头应选1/4英寸。 如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸大时,将使图像视野比镜头视野小,即不能很好地利用镜头的视野;如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸小时,将发生“隧道效应”,即图像有圆形的黑框,像在隧道里拍的一样。 监控相机一般都比较小,甚至小于1/3英寸;工业相机稍微大一些,一般1/2英寸到1英寸不等;传统的135相机底片比当前的一般感光芯片都大,36mm×24mm(1.4英寸×0.9英寸),画面对角线长度为43mm(1.7英寸),即是1.7英寸的,120中幅相机,其感光面尺寸有三种:45

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页,请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸,注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分,共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象,若每像元用,bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1,则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分,共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行,也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度,图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

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