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：
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。
实验一：Matlab软件的使用 一、实验题目：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 三、实验步骤：打开Matlab软件，点击帮助，如图
实验二：图像的增强技术 一、实验题目：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、实验步骤 truecolor = multibandread('https://www.doczj.com/doc/c419080034.html,n', [512, 512, 7], 'uint8=>uint8', ... 128, 'bil', 'ieee-le', {'Band','Direct',[3 2 1]});The truecolor composite has very little contrast and the colors are unbalanced.figure imshow(truecolor); title('Truecolor Composite (Un-enhanced)') text(size(truecolor,2), size(truecolor,1) + 15,... 'Image courtesy of Space Imaging, LLC',... 'FontSize', 7, 'HorizontalAlignment', 'right') figure
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
机器视觉实验报告 《机器视觉实验报告》 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能的重要组成部分，正逐渐成为各行各业的研究热点。机器视觉技术的应用范围涵盖了工业生产、医疗诊断、智能交通等多个领域，其在提高生产效率、降低成本、改善生 活质量等方面具有巨大的潜力。 为了更好地了解机器视觉技术在实际应用中的表现，我们进行了一项机器视觉 实验。实验的主要内容是利用机器学习算法对一组图像进行分类识别，以验证 机器视觉在图像识别领域的准确性和稳定性。 首先，我们搜集了一批包含不同物体的图像样本，并对其进行预处理，包括图 像去噪、尺寸统一等操作，以确保图像数据的质量和一致性。接着，我们利用 卷积神经网络（CNN）作为机器学习算法的模型，对图像样本进行训练和学习，以建立图像分类的模型。 在实验过程中，我们发现机器视觉技术在图像分类识别方面表现出了令人满意 的结果。经过训练和学习后，机器学习算法能够准确地对图像进行分类，识别 出图像中的不同物体，并且在一定程度上具有抗干扰能力，对于光照、角度等 因素的影响较小。 此外，我们还对机器学习算法进行了一系列的对比实验和性能评估，结果显示，该算法在图像分类识别的准确率和速度方面均具有较高的表现，表明机器视觉 技术在图像识别领域具有广阔的应用前景。 总的来说，通过这次机器视觉实验，我们深刻认识到了机器视觉技术在图像识 别领域的巨大潜力和优势，相信随着技术的不断进步和应用场景的拓展，机器
视觉技术将为人类社会带来更多的便利和创新。机器视觉的未来可期，我们将继续深入研究和探索，不断推动机器视觉技术的发展，为人类社会的进步贡献力量。
《机器视觉》实验简介 一、实验目的 借助机器视觉教学实验系统，掌握机器视觉的非接触检测原理，搭建非接触检测系统，完成对被测对象的数据采集及分析，并实现对被测对象的非接触检测，锻炼学生的研究能力，创新思维以及独立解决技术难题的能力。 二、实验原理 机器视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。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。一个典型的机器视觉系统包括以下四大块：照明、镜头、相机、图像采集卡。光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量；选择镜头时应考虑焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离、畸变等因素；根据不同的需要选择相机，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；图像采集卡是将相机获取的信号以数据文件的形式保存在电脑的硬盘上以便后期处理。 三、实验仪器 MV-BDP200 机器视觉皮带传送实验开发平台；工业CCD 相机；机器视觉LED光源；百万像素工业镜头；三角支架；双目视觉标定板；单双目视觉标定算法软件； 四、实验内容 1. 数字识别实验：搭建图像采集系统，利用图像处理等技术对数字进行识别。 2.齿轮尺寸测量实验：对测量系统进行标定，对获得的图像进行处理，结合尺寸测量原理，实现齿轮参数尺寸的测量。 3.交通车辆动态跟踪实验：通过对获取的序列图像进行分析，检测提取出目标物体，根据目标在各序列图像中的位置，计算出目标的运动速度、轨迹等。
机器视觉实验报告 机器视觉实验报告 引言 机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过计算机视觉算法和图像处理技术，使计算机能够识别和理解图像。本实验旨在探索机器视觉在不同场景下的应用，并评估其性能和准确性。 实验一：物体识别 在第一个实验中，我们使用了一个经典的物体识别算法——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。我们为该网络提供了一组包含不同物体的图像样本，训练它来识别这些物体。经过多次训练和调优后，我们得到了一个准确率达到90%以上的物体识别模型。 实验二：人脸识别 人脸识别是机器视觉领域的一个重要应用。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的人脸识别算法。我们收集了一组包含不同人的人脸图像，并将其用于训练模型。经过反复的训练和验证，我们的人脸识别模型在准确率方面取得了令人满意的结果。 实验三：图像分割 图像分割是指将图像划分为若干个区域的过程。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的图像分割算法。我们提供了一组包含不同对象的图像样本，并训练模型来识别和分割这些对象。通过与手动标注的结果进行比较，我们发现该算法在图像分割任务上表现出色。 实验四：运动检测
运动检测是机器视觉中的一个重要任务，它可以用于安防监控、行为分析等领域。在本实验中，我们使用了一种基于光流法的运动检测算法。我们提供了一组包含运动和静止场景的视频样本，并训练模型来检测和跟踪运动目标。实验结果显示，该算法在运动检测方面具有较高的准确率和鲁棒性。 实验五：场景理解 场景理解是机器视觉中的一个挑战性任务，它要求计算机能够对图像进行语义分析和推理。在本实验中，我们使用了一种基于深度学习的场景理解算法。我们提供了一组包含不同场景的图像样本，并训练模型来理解和描述这些场景。实验结果表明，该算法在场景理解方面取得了显著的进展。 结论 通过本次实验，我们深入了解了机器视觉技术的应用和发展。从物体识别到场景理解，机器视觉在各个领域都展现出了巨大的潜力和前景。然而，我们也意识到机器视觉仍面临一些挑战，如数据集的质量和数量、算法的复杂性和计算资源的需求等。未来，我们将继续探索机器视觉的研究和应用，以期能够更好地满足社会和工业的需求。
机器视觉技术在品质检测中的应用调研报告 1. 引言 随着科技的发展和智能制造的兴起，品质检测对于企业生产过程中的关键环节变得越来越重要。而机器视觉技术作为一种高效、准确、自动化的品质检测手段，正在得到广泛的应用。本报告旨在调研机器视觉技术在品质检测中的应用现状和趋势，为企业提供参考和指导。 2. 机器视觉技术概述 机器视觉技术是一种模拟人类视觉系统，使用相机和人工智能算法来实现自动图像分析和处理的技术。它可以对产品或生产过程中的图像进行检测、分析和判定，实现高效、高精度的品质检测。 3. 机器视觉技术在品质检测中的应用 3.1 缺陷检测 机器视觉技术可以通过图像处理和分析，识别产品表面的缺陷，如划痕、裂纹、气泡等。通过与预设的标准进行对比，可以实现对产品品质的判定，大大提高了检测效率和准确性。 3.2 尺寸测量 机器视觉技术可以测量产品的尺寸和形状，利用图像处理算法精准计算出产品的长度、宽度和高度等参数，与设计要求进行比对，实现对产品尺寸的把控。 3.3 缺陷分类
机器视觉技术可以对产品进行特征提取和分类，识别不同类型的缺陷。通过训练算法，可以将产品的缺陷与预设的缺陷数据库进行比对，实现自动分类和判定。 3.4 过程监控 机器视觉技术可以实时监控生产过程中的关键环节，通过对图像进 行分析，及时检测出异常情况，如杂质、变形等，降低生产过程中的 质量风险。 4. 机器视觉技术的优势与挑战 4.1 优势 4.1.1 高效性：机器视觉技术可以实现自动化检测和分析，大大提高了品质检测的效率。 4.1.2 准确性：机器视觉技术具备高精度的图像处理和分析能力，可以实现细微缺陷的检测和判定。 4.1.3 自动化：机器视觉技术可以通过算法的训练和优化，实现对产品的自动分类和判定，降低了人力成本和人为误判的风险。 4.2 挑战 4.2.1 复杂产品：对于形状复杂、表面特殊的产品，机器视觉技术的检测难度较大，需要不断优化算法和技术手段。 4.2.2 环境干扰：光线、噪声等环境因素可能会影响机器视觉技术的检测准确性和稳定性，需要针对性解决。
基于结构光和机器视觉的尺寸测量及其误差分析 一、基于结构光和机器视觉的尺寸测量方法 在结构光尺寸测量中，通常使用投影仪或激光器将结构光通过透镜投 射到被测物体上。当结构光遇到物体表面时，会产生一系列畸变，包括形变、形状和方向变化。通过相机捕捉这些畸变，可以还原物体的三维形状，进而测量其尺寸。 1.相位移法：通过改变结构光的相位，得到不同位置的图像，然后通 过相位差计算得到物体表面的高度信息。通过测量不同位置的高度信息， 可以得到物体的三维形状。 2.三角测量法：利用相机观察物体上的特征点，并根据这些特征点在 图像中的位置与相机的位置关系，利用三角测量原理计算出物体的尺寸。 3.形状匹配法：通过计算结构光图案之间的形状差异，提取出物体的 轮廓信息，并根据轮廓信息计算物体的尺寸。 以上是基于结构光和机器视觉的尺寸测量的一些常用方法，实际应用 时可以根据具体需求选择适合的方法。 二、尺寸测量误差分析 1.光源和相机的标定误差：光源和相机的标定精度直接影响尺寸测量 的精度。光源的位置和方向误差、相机的内外参数标定误差都会引入测量 误差。 2.相机畸变：相机镜头的畸变对尺寸测量结果也会产生影响，常见的 畸变有径向畸变和切向畸变。通过相机的标定可以对畸变进行校正。
3.物体表面的反射和散射：物体表面的反射和散射会导致结构光的形变，从而引入测量误差。当物体表面具有高反射率或高散射率时，测量结果会出现较大误差。 4.物体形状的复杂性：物体的形状复杂度对于尺寸测量精度也有一定影响。当物体表面存在多重曲面或较大形状变化时，相机无法准确捕捉到完整的结构光图案，从而导致测量结果的误差。 5.像素分辨率和图像质量：像素分辨率和图像质量对于尺寸测量精度也有一定影响。较低的像素分辨率和图像质量会导致测量结果的模糊和失真，进而引入误差。 综上所述，基于结构光和机器视觉的尺寸测量方法可以实现对物体尺寸的测量。然而，在实际应用中需要充分考虑误差分析，选择合适的方法和参数，以提高测量精度。同时，还需要对光源、相机和物体进行准确的标定和校正，以降低测量误差。
机器视觉三角形测量 摘要：本文主要介绍了机器视觉在三角形测量中的应用。通过对三角形三个顶点的坐标进行测量，可以精确计算出三角形各边长、面积和角度。文章介绍了基于灰度图像的三角形测量方法及基于彩色图像的三角形测量方法，并对两种方法的优缺点进行了分析。最后，结合实验结果证明了机器视觉在三角形测量中的高精度和可靠性。 关键词：机器视觉，三角形，坐标测量，灰度图像，彩色图像 1.引言 在工业生产与科研实验的过程中，对物体三维形状和尺寸的精确测量是非常重要的。传统的测量方法多为手动测量，精度较低且费时费力。而计算机视觉技术的出现，使得自动化、高效地完成精确测量成为可能。三角形是构成物体的基本形状之一，其测量可以用于计算物体的面积、长度、角度等参数，在机器视觉领域也被广泛应用。本文主要介绍了机器视觉在三角形测量中的应用。 2.三角形测量方法 2.1 基于灰度图像的方法 基于灰度图像的三角形测量方法主要是利用图像处理技术对三角形的特征进行提取，然后通过坐标计算求得三角形边长、角度和面积等参数。其具体步骤如下： (1)图像预处理。对取得的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，以减小噪声和提高图像质量。 (2)检测三角形。通过Canny边缘检测算法和霍夫变换检测三角形边缘，进而求得三角形的顶点坐标。 (3)计算边长。根据三角形的顶点坐标计算出各边长，边长的计算公式如下： a=sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2) b=sqrt((x3-x2)^2+(y3-y2)^2) c=sqrt((x1-x3)^2+(y1-y3)^2) (4)计算角度。根据三角函数计算三角形内角的大小及对应的夹角，其中夹角的计算公式为： cosA=(b^2+c^2-a^2)/(2bc)
基于机器视觉的齿轮尺寸参数测量 摘要：介绍了基于机器视觉的齿轮测量系统组成结构，建立了齿轮测量的软件系统框架，提出了齿轮尺寸及其参数的测量算法；在此基础上，首先利用改进的自适应中值滤波、阈值分割、边缘检测与标记提取出齿轮的边缘轮廓，然后利用随机Hough 变换获取齿轮的中心后对带键槽的直齿圆柱齿轮进行了实际测量，并对测量误差进行了分析；实验结果表明，通过采用机器视觉的非接触测量方法可以实现对齿轮基本参数的快速、精确的测量，这对推动齿轮测量技术和齿轮工业的进步与发展具有重要意义。 关键字：机器视觉，直齿圆柱齿轮，参数测量，随机Hough 变换，边缘检测与标记 Dimension Measurement of Gear Based on Machine Vision (School of Mechanical and Electronic Control Engineering, Beijing Jiaotong University,Beijing,100044,*****************.cn) Abstract: This paper has introduced the composing structure of the gear measuring system based on machine vision, established the software system frame of gear measurement, presented measuring arithmetic of gear dimension and parameter. On the basis of this, at first, extract the edge contour of gear by taking advantage of improved self-adaptation median filter and threshold segmentation and edge detection and label, then it has carried on actual measurement to straight-cut gear with keyway by using random Hough transform to get the center of the gear wheel, and analyzed the error of measuring. The experimental result shows that fast-accurate measurement for basic parameters of the gear can be realized by using non-touching measurement method of machine vision, which has great significance to promote the progress and development of gear measurement technology and gear industry. Key words: machine vision; gear; parameter measurement; random Hough transform; edge detection and label
机器视觉及其应用实验报告 机器视觉是一门利用计算机视觉技术进行图像处理和分析的学科。通 过机器视觉，计算机可以模拟人类感知视觉信息的过程，并基于此进行图 像处理、目标检测、物体识别等应用。 本次实验的目标是研究机器视觉的基础概念及其应用，并通过 Python编程实现一个实例。本次实验基于Python语言和OpenCV库进行 图像处理和分析。 首先，我们学习了机器视觉的基础概念，包括图像获取、图像处理和 图像分析。图像获取是指利用摄像头或其他设备获取图像数据。图像处理 是指对采集到的图像进行滤波、边缘检测、图像增强等操作，以便更好地 识别和分析图像内容。图像分析是指利用图像处理的结果进行目标检测、 物体识别、运动跟踪等应用。 然后，在实验中我们使用Python编程语言和OpenCV库对图像数据进 行处理和分析。我们通过读取图像数据文件，加载图像数据，并利用OpenCV库的各种函数实现图像的滤波、边缘检测和图像增强等操作。同时，我们还实现了简单的目标检测和运动跟踪算法。具体来说，我们使用 高斯滤波器对图像进行模糊处理，使用Sobel算子进行边缘检测，使用直 方图均衡化方法进行图像增强，以及使用Haar级联检测器进行目标检测。 最后，我们通过实验结果验证了机器视觉的应用价值。我们发现，通 过图像处理和分析，计算机可以实现对图像的高效处理和分析，从而达到 识别目标、检测运动等目的。这些应用可以广泛应用于人脸识别、车牌识别、电子游戏等方面。
综上所述，本次实验研究了机器视觉的基础概念及其应用，并通过Python编程实现实例。通过本次实验，我们对机器视觉有了更深入的了解，并通过实践掌握了图像处理和分析的相关技术。
基于机器视觉的视觉测量技术研究 一、绪论 随着工业生产自动化水平的不断提高，机器视觉技术作为一个 新兴领域快速发展，成为了现代智能制造的重要组成部分。其中，视觉测量技术作为机器视觉技术的一个重要分支，广泛应用于高 精度测量、质量控制、三维扫描、光学检测等领域。本文将基于 机器视觉的视觉测量技术进行探讨，旨在为该领域的技术研发和 应用提供参考。 二、机器视觉技术概述 机器视觉技术是一种人工智能技术，主要依靠计算机科学和数 字图像处理技术来实现对真实世界中视觉信息的获取、处理和复制。目前，机器视觉技术已经被广泛应用到自动化生产、工业检测、安全监控、医学影像和游戏设计等领域。机器视觉技术的主 要应用领域包括机器人技术、智能制造、医疗影像、安防监控等。 三、基于机器视觉的视觉测量技术 视觉测量技术是机器视觉技术的一个分支，它主要利用计算机 处理数字图像，实现对物体尺寸、形状、位置、表面质量等参数 的精确测量。与传统的尺寸测量方法相比，视觉测量技术具有非 接触、精度高、自动化程度高等优势。在工业生产、医疗影像、 地质勘探等领域有着广泛的应用。
四、机器视觉测量系统的组成和原理 机器视觉测量系统主要由图像采集装置、图像处理器、控制器、计算机等组成。工作原理是基于成像原理，通过数字图像处理方 法分析采集的图像信息，完成对物体的测量和分析。在具体实现 过程中，视觉测量系统的步骤包括图像采集、图像预处理、特征 提取、特征匹配、测量分析等。 五、机器视觉测量技术的应用 视觉测量技术作为机器视觉技术的一个分支，广泛应用于各种 工业生产、医疗影像、地质勘探等领域。其中，工业生产中主要 应用于高精度测量、质量控制、三维扫描、光学检测等方面。医 疗影像中主要应用于医学影像的获取和分析。地质勘探中主要应 用于地形地貌的测量和分析。 六、结论 机器视觉技术作为现代智能制造的重要组成部分，具有巨大的 发展潜力。视觉测量技术作为机器视觉技术的一个分支，也具备 广泛的应用前景。未来随着技术的进一步发展和应用需求的不断 增加，基于机器视觉的视觉测量技术的应用将会越来越广泛，成 为产业升级的重要驱动力。
基于机器视觉的飞机铆钉尺寸测量和缺陷检测系统的研 究 基于机器视觉的飞机铆钉尺寸测量和缺陷检测系统的研究摘要：随着航空工业的发展，飞机制造变得越来越复杂，对零件的精度和质量要求也日益提高。其中，飞机铆钉作为连接零件的重要组成部分，其尺寸测量和缺陷检测成为保证飞机安全的关键环节。本文基于机器视觉技术，研究了一套用于飞机铆钉尺寸测量和缺陷检测的系统，以提高飞机的生产效率和质量。 1 引言 1.1 飞机铆钉的重要性 飞机铆钉是用于连接飞机结构的紧固件，其质量和尺寸的准确性直接影响着整个飞机的安全性和性能。因此，对飞机铆钉的尺寸测量和缺陷检测非常重要。 1.2 机器视觉在飞机制造中的应用 机器视觉技术具有非接触和无损的特点，能够在高速生产线上实现自动化测量和检测。在飞机制造过程中，机器视觉技术广泛应用于铆钉尺寸的测量和缺陷的检测。 2 方法 2.1 组件准备 为了构建飞机铆钉尺寸测量和缺陷检测系统，我们需要准备以下组件：相机、光源、图像处理软件、控制系统等。 2.2 相机拍摄 将相机安装在合适的位置，通过光源提供足够的光照条件，拍摄飞机铆钉的图像。 2.3 图像处理
利用图像处理软件对相机拍摄的图像进行处理，提取出飞机铆钉的轮廓和特征。通过测量这些轮廓和特征，可以得到铆钉的尺寸信息。 2.4 缺陷检测 基于机器学习算法，训练缺陷检测模型，通过对比铆钉图像和已知的正常铆钉图像，对铆钉的缺陷进行检测和分类。 3 实验结果与分析 通过使用机器视觉系统对一批飞机铆钉进行尺寸测量和缺陷检测的实验，我们得到了以下的结果和分析。 3.1 尺寸测量 通过对铆钉图像的处理和特征提取，得到了铆钉的直径、长度、高度等尺寸信息。与传统的人工测量相比，机器视觉系统具有更高的准确性和重复性。 3.2 缺陷检测 通过对一系列正常铆钉和有缺陷铆钉的图像进行训练，我们成功地构建了缺陷检测模型。该模型能够准确地检测出铆钉的缺陷并进行分类。 4 结论 本文基于机器视觉技术研究了一套用于飞机铆钉尺寸测量和缺陷检测的系统。通过实验验证，该系统具有高准确性、高效率和可靠性的特点。在飞机制造中广泛应用机器视觉技术，可以有效提高飞机的生产效率和质量，为航空工业的发展做出贡献。 本文研究了一套基于机器视觉技术的飞机铆钉尺寸测量和缺陷检测系统。通过图像处理和特征提取，我们成功地测量了铆钉的尺寸，并使用机器学习算法构建了缺陷检测模型。实验结果表明，该系统具有高准确性、高效率和可靠性，能够有效
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。 深度学习是机器学习中的一个新的研究领域，通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向，引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推动了目标和行为识别的研究，推动了深度学习及其在目标和行为识别中的新进展。基于这个发展趋势，我们小组选择了基于回归方法的深度学习目标识别算法YOLO的研究。 1.1.2课程项目研究的意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃
基于深度学习的机器视觉三角形测量方法探 究 深度学习是一种强大的机器学习技术，在计算机视觉领域有着广泛的应用。本文将探究基于深度学习的机器视觉三角形测量方法，介绍相关的研究现状、方法原理以及实验结果等。 一、研究现状 目前，机器视觉领域中的三角形测量方法主要包括传统的几何学方法和基于深度学习的方法。传统几何学方法通常依赖于特征提取和几何计算技术，但对于复杂场景和不完整的数据可能效果不佳。而基于深度学习的方法则通过学习大量数据自动提取和分析特征，具有较好的鲁棒性和泛化能力。 二、方法原理 基于深度学习的机器视觉三角形测量方法主要分为以下几个步骤： 1. 数据集准备：收集包含三角形的标注数据集，每个样本包括三角形的图像和对应的三个顶点坐标。 2. 网络架构设计：设计一个适合三角形测量的网络结构，常用的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以被用来学习三角形形状的特征。 3. 数据预处理：对数据集进行预处理，如图像归一化、裁剪和增强等，以提高网络的鲁棒性。 4. 网络训练：使用训练集对网络进行训练，通过最小化预测结果与标注数据之间的误差来优化网络参数。
5. 三角形测量：在测试阶段，将待测图像输入训练好的网络，通过网络输出预测的三个顶点坐标，进而计算三角形的各项属性，如边长、角度等。 三、实验结果 进行了一系列实验来评估基于深度学习的机器视觉三角形测量方法的性能。实验数据包括各种形状和大小的三角形，以及不同环境下的图像。实验结果表明，基于深度学习的方法在三角形测量方面取得了较好的准确性和鲁棒性。与传统的几何学方法相比，基于深度学习的方法能更好地处理噪声和复杂场景，有着更好的性能表现。 四、应用展望 基于深度学习的机器视觉三角形测量方法在工业、医疗、军事等领域具有潜在的应用价值。例如，在机器人导航中，利用三角形测量可以帮助机器人实现定位和路径规划；在医学影像处理中，三角形测量可用于诊断和手术辅助等。未来，随着深度学习技术的不断发展和智能硬件的进步，基于深度学习的机器视觉三角形测量方法有望实现更高的精度和效率，为各行各业带来更多的应用可能性。 总结： 本文探究了基于深度学习的机器视觉三角形测量方法，介绍了研究现状、方法原理以及实验结果。基于深度学习的方法能够自动提取和分析三角形的特征，具有较好的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明该方法在三角形测量方面取得了较好的准确性和鲁棒性。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的机器视觉三角形测量方法有望在各个领域得到更广泛的应用。
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)
实验一：Matlab 软件的使用 一、 实验题目：Matlab 软件的使用 二、 实验内容：1.打开MATLAB^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 、实验步骤：打开Matlab 软件，点击帮助，如图 彌1日S*齡站3或曲曲卸)JGS ：印总口㈣电瓯H) □ 其 ■ • T c 科 屮 亨 自1* ■利*上［亡和ATSBThwH 上|二|也 SMtTiS E 尙歼用！1 S ■近恵胸 4-^00i | Tootnoi Demos BiDinfarmalicfi Cofnmwtt^liarfcs ConLiol SysLcmi 忙* CurwFiTliPfl a ^.Dald Acquifirtion Database s ■ Finer Design Filler Design HDL Coder 林#.Fi(i$ncidl □ -
相关主题
文本预览