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机器视觉(2)

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自动监控技术在设施农业生产中的应用系冽(二) 机器视觉技术在设施生产中的研究与应用

自动监控技术在设施农业生产中的应用系冽(二) 机器视觉技术在设施生产中的研究与应用

机 器视觉 技术 由图像 获 取技 术、 图像 处理 技 术、 图像 存 储技 术和 图
人 工进 行 性 状 测定 和 用人 眼 鉴 别分 级 ， 劳动 量 大、易产 生视 觉疲 劳 和
像 输出技术 组成 ， 其核 心是 图像 处 理 技 术 ， 即把 由二 维 数值 数 据给 定 的 人 为误 差 ； 省 生等人 利 用荧 光分 析 法 进 行 杂交 稻 种鉴 定 ， 赖 具有 试验
动后使 种 子 较均 匀 平 铺 ， 免 种子 之 间重 叠 。固定 在 电磁 震 动 工作 台 并 提 出可 通 过病 叶来诊 断植 物 病 害 ； 避 田有 文、 李成 华 （０ ３） 据 植物 ２０ 根
提 利用统计模 式 上的摄 像 头 在 良好 的Ｌ Ｄ 源照 射 条件下 对平 铺 后 的种 子 进行 图像 拍 病 害 彩色 图像 的 特点 ， 出了用颜 色 空间作 为特 征 空间 ， Ｅ光
目前 ， 产前 环 节 的应 用主要 集 中于 育种 过 程 中的种 子 自动数 粒 功
能 和种 子纯 度 测定 功能 的实现 。
子 纯度 ， 将得 到 结果和 田间种 植 结果 相对 比， 吻合率达９ ％以上 。 ５
在设施农业生产产中环节的应用
作物 种子 自动数 粒仪
仪器 装置 对 种子 颗 粒大 小有 要求 ， 对不 同大小 的 颗粒 计 数要 更 换仪 器 的部分 零部件 ， 仅操 作麻 烦 ， 费用较 高 ， 不 且 因此这 样 的 工作 通 常还 只
是人 工进行 ， 效率 很 低 。目前 ， 用 图像 处 理 方 法进 行 作 物 种 子 自动 物减 产或作物 品质下降的现象时有发生。 利 在农作物病 害诊断中， 过文字描 通
数 粒仪 的开发 工作 还较 少。 京农 业 信息 技术 研 究 中心 利 用机 器 视 觉 述进 行诊 断有 很大的局 限 ｌ 而通 过图像 识别可 较好解决 这一问题 。 北 生 技 术 研 究开 发了作 物 种 子 自动计 数 仪 ， 有准 确 率 高 、 用方 便 等 优 具 使
列举1～2个机器视觉应用案例,并解释其工作原理。

列举1～2个机器视觉应用案例,并解释其工作原理。

机器视觉技术是一种能够使机器“看”的技术，通过摄像头、图像处理器和相关的算法，使机器能够模拟人眼的功能，实现对物体、场景等视觉信息的感知和理解。

在众多领域中，机器视觉技术都得到了广泛的应用，本文将结合实际案例，介绍机器视觉技术在工业和医疗领域中的应用，并阐述其工作原理。

一、工业领域中的机器视觉应用案例1. 自动化生产线中的质量检测在工业生产中，产品质量的稳定性和一致性对于企业的生产效率和产品质量都至关重要。

传统的质量检测需要大量的人力和时间，而且不够准确，难以满足大规模工业生产需求。

机器视觉技术的应用，可以实现对产品表面、尺寸、外观等多个维度的快速检测，大大提高了检测效率和准确性。

具体工作原理是通过摄像头获取产品的图像信息，然后借助图像处理算法对图像进行分析和处理，最终实现对产品各项指标的检测和评估。

2. 无人驾驶车辆中的视觉感知技术无人驾驶汽车作为近年来智能交通领域的一项重要技术突破，其中的视觉感知技术是实现无人驾驶的重要一环。

通过激光雷达、摄像头等设备，无人驾驶汽车可以实时感知周围环境的图像信息，包括道路、交通标志、车辆、行人等，然后利用机器学习和深度学习算法对这些图像信息进行分析和理解，从而实现车辆的自主导航和智能决策。

这一技术的应用，将对未来交通、出行和城市规划等领域产生深远的影响。

二、医疗领域中的机器视觉应用案例1. 医学影像诊断在医学影像诊断领域，机器视觉技术发挥了巨大作用。

医学影像如CT、MRI等传统上需要医生凭借经验和专业知识进行诊断，费时费力且存在一定主观性，而引入机器视觉技术后，可以实现对医学影像的自动分析和诊断，辅助医生进行更准确、更快速的临床诊断。

其工作原理是通过机器学习算法对大量医学影像数据进行学习和训练，从而建立起对各种疾病、病变的自动识别和分析能力，大大提高了医学影像诊断的准确性和效率。

2. 手术辅助系统在微创手术和精准手术领域，机器视觉技术的应用也成为了一大亮点。

简述机器视觉系统的组成部分

简述机器视觉系统的组成部分

简述机器视觉系统的组成部分一、引言机器视觉是指通过计算机技术实现对图像或视频的自动分析和处理，从而达到模拟人类视觉感知和认知的目的。

它包括了图像采集、预处理、特征提取、目标检测与识别等多个方面，是人工智能领域中的一个重要分支。

本文将详细介绍机器视觉系统的组成部分。

二、图像采集图像采集是机器视觉系统中最基本的部分之一，其主要任务是通过相机或其他传感器获取目标场景中的图像信息。

现代相机可以通过光学透镜将外界光线聚焦在传感器上，然后将传感器上的电信号转化为数字信号，并通过数据接口传输给计算机进行处理。

三、预处理由于采集到的图像可能存在噪声、失真等问题，因此需要对其进行预处理以提高后续算法的准确性。

预处理包括了灰度化、滤波、增强等多个步骤。

其中灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，以便于后续处理；滤波则是通过卷积运算去除噪声；增强则是对图像进行锐化或者对比度调整等操作，以使目标更加明显。

四、特征提取特征提取是机器视觉系统中最核心的部分之一，其主要任务是从预处理后的图像中提取出有用的信息。

这些信息可以用于目标检测、识别等多个方面。

特征可以分为局部特征和全局特征两种。

局部特征包括了SIFT、SURF、ORB等多个算法，其主要思想是通过检测关键点并计算其周围区域的梯度来描述图像；全局特征则包括了HOG、LBP等多个算法，其主要思想是通过对整张图像进行处理来描述图像。

五、目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉系统中最重要的应用之一，其主要任务是在图像或视频中自动识别出感兴趣的物体，并进行分类或跟踪。

目前常用的算法包括了Haar Cascade、YOLO、SSD等多个算法。

这些算法可以通过训练模型来实现对不同类别物体的检测和识别。

六、应用领域机器视觉系统广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗影像分析等众多领域。

在工业自动化中，机器视觉可以用于产品质量检测、机器人视觉引导等方面；在智能交通中，机器视觉可以用于车辆识别、交通流量统计等方面；在医疗影像分析中，机器视觉可以用于疾病诊断、手术辅助等方面。

机器视觉组态软件2

机器视觉组态软件2

第5章 尺寸测量技术
尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业，特别在自动化 制造行业中，包括物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等 都是典型的物件待测几何参数。传统尺寸测量精度低、速度 慢，无法满足大规模自动化生产的需要。基于机器视觉的尺 寸测量技术属于非接触性测量，具有检测精度高、速度快、 成本低、便于安装等优点，不但可以获取在线产品的尺寸参 数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。
对象，需要EdgeGet(image2,image3,rect,CONTOUR); //区域边缘提取 showimage(image3); //显示预处理之后的图像
对该工件宽度进行测量
RectDistance(image3,image4,rect,HOUGHMINI,A,b, c); //距离测量函数
5.1.1 距离测量
➢ 直线拟合的最小二乘法 y ax b 令 i yi (axi b) 反映计算值y与实际值yi 的偏差
当偏差的平方和最小时，则可以保证每个偏差都不会很大。于是直
线拟合的问题可归结为确定常数a和b，使得
n
n
F (a, b) i 2 ( yi axi b)2 为最小 。
5.1.1 距离测量 showimage(image); //显示图像 DrawRectangle(rect); //设置图像处理区域rect
RectThresholdCovert(image,image1,rect,DIEDAITH
RESHOLD,1); //区域图像二值化分割
选择一个矩形工件作为检测 RectPointInvert(image1,image2,rect); //图像反色
F
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机器视觉开发任务篇之二-基于OpenCV的工件几何尺寸测量系统

机器视觉开发任务篇之二-基于OpenCV的工件几何尺寸测量系统

机器视觉开发任务之二--基于OpenCV的工件几何尺寸测量系统原创文章，未经许可，严禁转载。

如有需要请联系作者！本篇在上篇《机器视觉开发任务之一-基于OpenCV的工件外形轮廓检测系统》的基础上进行开发，首先检测并标出工件的外形轮廓位置，在此基础上结合相机标定的相关知识，计算出标准工件的几何尺寸。

对于圆形工件，将计算出其圆心坐标及直径。

对矩形工件，计算出其宽度和高度值。

对于正六边形工件，计算出其边长的平均值。

这里的值均为标定后计算出的物理值，并可与通过实际测量工具（游标卡尺或卷尺等）测出的值进行对比误差分析。

结果表明，该系统可实现的测量精度在±1毫米左右，可实现较高的测量精度，后续通过优化算法、改进光照条件以及提高标定精度等方法可进一步提升尺寸测量的精度。

1.项目功能描述：摄像头安装在传送带正上方，标准工件从传送带上以一定的速度（匀速）进入Camera 的视野范围。

首先进行像素尺寸标定，为简单起见，这里没有考虑畸变与透视形变的影响（后续可视测量精度需要增加畸变校正功能），检测标准棋盘格图像的角点的像素位置，同时棋盘格每个方格的物理尺寸为已知的固定值，从而可以计算出图像的像素尺寸。

在此基础上，根据上篇文字中从实时视频流中检测出的工件的外形轮廓位置，可以实现工件几何尺寸的测量功能。

2.开发平台与工具：Window7 64 Bit+Visual Sutdio 2013+OpenCV 2.4.93.算法思路与流程：4.算法实际检测结果图1 圆形工件测量结果（游标卡尺测量长度50mm）图2-矩形工件测量结果（游标卡尺测量长度45mm）图3 六边形工件测量结果（游标卡尺测量长度28mm）图5 同时测量多个工件几何尺寸。

机器视觉及其应用技术 第2版 项目2 光源系统的认知与选择

机器视觉及其应用技术 第2版 项目2 光源系统的认知与选择

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，要设计相 应的照明装置，以达到最佳效果。
前光源
高角度：明场照明 低角度：暗场照明
前光源
背光源
特点：背光源与前光源在放置位置上刚好相反，放置于待测物体背面，能充分突出待测物体的轮廓信息。
背光源照射下齿轮图片
环形光源
特点：能为待测物体提供大面积均衡的照明。可大大减少阴影、提高对比度。但应用距离不合适时会造 成环形反光现象。
亮
热多，持续光
5000~7000
较亮
发热少，较便宜
任务2 • 任务2：手机电池尺寸测量中光源的选择
普通面光与平行面光比较
练一练
• 取一带倒角物体，分别用普通面光和平行面光照明，观察图像效果
手机电池取相效果
谢谢观看~
总结应用场合
几种典型光源
几种典型光源特性比较
光源 卤素灯
颜色 白色，偏黄
荧光灯
白色，偏绿
LED灯
红、黄、绿、白蓝
氙灯
白色，偏蓝
电致发光管 由发光频率决定
寿命/h 5000~7000 5000~7000
发光亮度 很亮
特点 发热多，较便宜
亮
较ห้องสมุดไป่ตู้宜
6000~100000
较亮
固体，能做成很多形状
3000~7000
环形光源
蓝色环形光源应用
环形光源
环形光源应用
点光源
特点：结构紧凑，能够使光线集中照射在一个特定距离的小视场范围。
点光源
• 点光源应用
几种不同照明技术
练一练
• 分别取直射光与漫射光，分别照射同一物体，观察图像效果。 • 取一枚硬币，用高角度和低角度光源进行照明，观察图像效果差
机器视觉及其应用技术 考试试题 (2)[4页]

机器视觉及其应用技术 考试试题 (2)[4页]

机器视觉技术及应用 B卷（时间70分钟,满分100分）姓名______________一、填空题（每空1分,共16分）得分______________1.机器视觉系统通常由相机、镜头、光源、___________和_____________组成。

2.CogPMAlignTool是基于___________特征的模板而不是基于像素灰度值的模板匹配工具，支持图像的旋转与_______。

3.光圈的作用_______________________________，光圈值f1.4和f2.8中_____成像更亮。

4.Caliper工具中代表卡尺的扫描方向，代表卡尺的_________方向。

在抓边过程中，_________方向要与查找的边缘平行。

5.黑白相机成像原理为：有光线进入相机区域表现为__________色，无光线进入相机的区域表现为_________色。

6.每个像素所代表的实际尺寸称为（FOV/像素个数）_____________________。

7.最常见的成像传感器器类型是__________和__________。

8.写出你知道LED光源的名称__________________________________________（至少3个）。

9.像素：___________________________________________________________。

10.其它条件一定，光圈越大，景深越______。

二、不定项选择题（每题4分，共24分）（）1.以下哪些连接是正确的：A. B.CS口镜头+ CS口相机 C口镜头+ C口相机C. D.CS口镜头+5mm接圈+C口相机 C口镜头+5mm接圈+ CS口相机（）2.下列方法可以提高图片亮度的素有（）A、增大曝光B、增大工作距离C、将光圈值从F8调到F1.4D、调大光源亮度（）3.以下关于感光元件描述正确的是（）A、CCD:噪点多、图像效果较差、价格便宜B、CCD:噪点少、图像效果较好、价格高C、CMOS:噪点多、速度快、价格便宜D、CMOS:噪点多、速度快、价格高（）4.如下图所示，通过CogFindLineTool PointResults 可以知道，当Caliper设置对比度大于（）时，将会抓不到边。

opencv 2 计算机视觉编程手册

opencv 2 计算机视觉编程手册

opencv 2 计算机视觉编程手册摘要：1.OpenCV 简介2.OpenCV2 计算机视觉编程手册的内容3.手册的特点和适用对象4.手册的内容安排5.案例与实践正文：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，用于开发各种计算机视觉和机器视觉应用程序。

它包含了大量的图像处理、分割和识别等算法，适用于各种场景。

对于那些想要学习OpenCV 的人来说，《OpenCV2 计算机视觉编程手册》是一个很好的资源。

《OpenCV2 计算机视觉编程手册》以案例的形式介绍OpenCV2.x 的新特性和C++新接口。

手册内容涵盖了OpenCV 的核心功能，如底层数据结构和算法函数，以及图像读写、用户界面操作等。

手册的特点在于很好地平衡了基础知识与进阶内容，要求读者具有基础的C++知识。

因此，该手册既适合想要学习计算机视觉的C++初学者，也适合专业的软件开发人员。

手册的内容安排如下：首先，介绍OpenCV 的基本概念和安装方法；然后，分别讲解OpenCV 的各个模块，如core、highgui、features2d、calib3d 和video 等；最后，通过实际案例和练习，帮助读者巩固所学知识。

通过学习《OpenCV2 计算机视觉编程手册》，读者可以掌握OpenCV 的基本用法和进阶技巧。

此外，手册还提供了最佳实践和建议，以便读者能够确定如何在开发环境中设置OpenCV 以及如何使用各种算法。

总之，《OpenCV2 计算机视觉编程手册》是一本实用性很强的教程，既可以作为高等院校计算机视觉课程的辅助教材，也可以作为图像处理和计算机视觉领域研究人员的参考手册。

python+opencv实现机器视觉基础技术（2）（宽度测量，缺陷检测，医学处理）

python+opencv实现机器视觉基础技术（2）（宽度测量，缺陷检测，医学处理）

python+opencv实现机器视觉基础技术（2）（宽度测量，缺陷检测，医学处理） 本篇博客接着讲解机器视觉的有关技术和知识。

包括宽度测量，缺陷检测，医学处理。

在传统的⾃动化⽣产中，对于尺⼨的测量，典型的⽅法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。

⽽这些测量⼿段测量精度低、速度慢，⽆法满⾜⼤规模的⾃动化⽣产需求。

基于机器视觉的尺⼨测量属于⾮接触式的测量，具有检测精度⾼、速度快、成本低、安装简便等优点。

可以检测零件的各种尺⼨，如长度、圆、⾓度、线弧等测量。

利⽤python+opencv⽅法可以进⾏宽度的测量。

步骤是先选取出⼀个矩形，然后进⾏阈值分割，再进⾏反⾊，边缘提取之后进⾏点的选择，输出坐标做出两条线段，根据线段进⾏矩形绘制，这样之后就可以计算两条直线之间的距离，也就是我们需要求得的宽度。

OpenCV是⼀个c++库，⽤于实时处理计算机视觉⽅⾯的问题，涵盖了很多计算机视觉领域的模块。

配合python调⽤c++库，可以很⽅便地进⾏宽度测量，实现要求。

步骤如下：import cv2import cv2 as cvimport numpy as npimport imutilsimg = cv2.imread("1.jpg") ⼿动地进⾏选取我们感兴趣的部分，然后截取出来。

img = imutils.resize(img, width=500)roi = cv2.selectROI(windowName="image1", img=img, showCrosshair=True, fromCenter=False)x, y, w, h = roicv2.rectangle(img=img, pt1=(x, y), pt2=(x + w, y + h), color=(0, 0, 255), thickness=2)s = img[y:y+h,x:x+w] 截取后会出现空⽩区域很多⿊⾊的情况，需要进⾏反⾊，⽤到的⽅法是255去除值。

机器视觉中的二值化与边缘检测技术研究

机器视觉中的二值化与边缘检测技术研究

机器视觉中的二值化与边缘检测技术研究随着科技的不断进步，在机器视觉领域中的二值化和边缘检测技术已经成为了必不可少的技术手段。

本文将介绍机器视觉中的二值化和边缘检测技术的概念和原理，并阐述其在实际应用中的重要性。

一、二值化技术概述二值化是指将灰度图像的像素值转化为0或1的二维矩阵，用于分离目标对象和背景。

二值化技术是图像处理中最常用的基本处理方法之一，其实现原理是将图像中的灰度值映射到0和255两个灰度值之间，从而使得图像呈现出黑白分明的效果，便于后续的处理和分析。

在机器视觉领域，二值化技术可应用于图像的分割、识别、增强和去噪等方面。

例如，在OCR文字识别中，采用二值化技术将图片转化为黑白图像，可以大大提高识别准确率。

此外，在医学图像分析中，二值化技术可用于识别疾病病变区域，提高医学诊断的准确性。

二、边缘检测技术概述边缘检测是指在图像中寻找边缘的过程。

在图像中，边缘一般被定义为颜色、亮度等突变的地方，它是图像中最基本的特征之一。

边缘检测技术可应用于目标检测、视觉跟踪、图像分割、三维重建等领域。

常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian 算子等。

Canny算子是一种常见的边缘检测算法，其将边缘检测问题转化为一个优化问题，并采用高斯滤波、非极大值抑制和双阈值等方法进行边缘检测。

三、二值化和边缘检测的应用案例1、物体识别在智能制造领域，二值化和边缘检测技术可应用于物体识别和分拣领域。

例如，对于自动化仓库中的物品识别，采用二值化和边缘检测技术可以准确识别出目标物体并进行分拣。

2、人脸检测在安防领域，人脸识别技术已经得到广泛应用。

在人脸检测的过程中，需要对人脸图像进行二值化和边缘检测操作，以获取人脸的轮廓并进行特征提取和分析。

3、医学诊断在医学诊断中，二值化和边缘检测技术可用于识别疾病病变区域。

例如，在肺癌病人的CT图像中，通过对图像进行二值化和边缘检测，可以准确识别出病变部位，为医生的诊断提供支持。

实训2 机器人视觉传感器的标定教学课件

实训2 机器人视觉传感器的标定教学课件

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注意 事项
1）标定过程中需要保持相机(光圈、焦距、位姿)固定。 2）标定板有两种：六角形排列标定板和矩形排列标定板。 3）透明标定板可用于需要背光照明的应用场合。 4）六角形排列标定板应该填充整个图像，矩形排列标定板应该填充图像的四分之一。 5）标定过程中，首先需要改进的是图像质量。 6）标定助手中，相机参数指的是相机内部参数，如焦距，像元尺寸(宽/高)等；外部 参数指的是相机相对于世界坐标系的位置和旋转角度等。 7）初次标定时，可以直接选择完全标定。完全标定时，远心镜头不需要设置焦距大 小，只需要设置放大倍数；标准镜头需要设置焦距大小。 8）参考图像是指该图像定位世界坐标系，其原点位于参考图像中标定板的原点。标 定板的原点为六角形排列标定板的第一寻址模式的中心标记的中心；或矩形排列标定 板的中心。默认情况下，第一个标定图像被用作参考图像。但是，您也可以选择任何 标定序列中的其他图像。
5
标定 方法
相机固定不动，从上往下看引导机器人移动 相机非线性校正：使用标定板 相机与机器人9点标定：使用机器人确定9个点，或者机器人抓取 工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标， 然后标定。 计算机器人的旋转中心：机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到 相机视野内，相机可得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得 圆心即为旋转中心。 通过公式计算得出相机最终的输出结果
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标定 方法
标定板： 校准靶标在机器视觉、图像测量、摄影测量、三维重建等应用之中 的主要功能是校正镜头畸变，确定物理尺寸和像素间的转换关系， 并确定空间物体表面之上一点的三维几何位置与其在图像之中的对 应点间的关系，需要建立摄像机成像的几何模型。 通过相机拍摄具有固定间距阵列的平板和计算校准算法来获得，以 获得高精度的测量和重建结果，而具有固定间距阵列的平板是标定 板（校准模板校准目标）。

机器视觉 实验指导书 2010-2011-2(王海晖).

《机器视觉》实验指导书实验一电子元件插针引脚测量实验(一实验类型:验证性实验(二实验目的:通过该实验使得学生掌握如何建立被测量工件对象的基本检测步骤, 包括工件定位、光源调整、焦距调节等图象测量, 进而掌握工件尺寸测量可视化组态编程方法和技术, 掌握如何对多插针相关尺寸参数同时测量的新方法, 建立被测量插针的基本检测框架, 进而扎实掌握插件多针尺寸、针间距及针宽度测量新技术, 具备解决实际复杂插件多针参数视觉测量的技术难题。

(三实验要求:熟练掌握:用 Halcon 平台测量的步骤学生分组人数:1人 /组(四实验内容:【实验内容】测量如图 1-1 所示电子插件插针参数尺寸(a (b图 1-1 :开关(a 需要测量开关引脚的宽度及相互之间的距离。

(b 确定检测边缘的矩形感兴趣区。

【实验原理】1、单个相机的影像截取控制流程如 a 所示,实验中,采用单相机采集图像,对应的图像处理算子类型为:open_framegrabber (Name, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', -1, 'default', -1, 'default','default', Board0, -1, -1, FGHandle0 grab_image (Image0, FGHandle02、算子说明:1 open_framegrabber函数功能 :打开并设置一个图像采集器调用格式 :open_framegrabber ( : : Name , HorizontalResolution, VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn, Field, BitsPerChannel, ColorSpace, Generic , ExternalTrigger, CameraType, Device, Port, LineIn : FGHandle参数 :Name--Halcon 图像采集接口。

简述机器视觉技术的定义

机器视觉技术是一种涉及计算机科学、图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科，它利用光学成像和图像分析技术，通过计算机模拟和分析，实现对现实世界中物体或环境的识别、检测、定位、测量等任务。

具体来说，机器视觉技术利用摄像设备获取目标对象的图像信息，通过一系列算法和软件对图像进行处理、分析和理解，实现对目标对象的识别、分类、定位、测量等任务。

这种技术可以应用于各种领域，如工业生产、产品质量检测、安全监控、医疗诊断、农业自动化等。

机器视觉技术具有以下几个主要特点：
1. 高效性：机器视觉技术可以快速获取大量目标对象的图像信息，并通过计算机算法进行快速处理和分析，大大提高了工作效率。

2. 准确性：机器视觉技术可以通过图像处理和模式识别等技术，实现对目标对象的精确识别和测量，大大提高了准确性。

3. 广泛适用性：机器视觉技术可以应用于各种领域，不受物体形状、大小、颜色、质地等因素的限制，具有广泛的适用性。

4. 可视化：机器视觉技术可以获取到肉眼无法直接观察到的信息，如物体的内部结构、表面纹理等，并通过可视化界面进行展示，方便用户理解和使用。

总的来说，机器视觉技术是一种集成了计算机科学、图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科，具有高效性、准确性、广泛适用性和可视化等特点，被广泛应用于各种领域。

未来，随着机器视觉技术的不断发展，其应用领域还将不断扩大，为各行各业带来更多的便利和效益。

南京邮电大学《机器视觉》2021-2022学年第二学期期末试卷

南京邮电大学《机器视觉》2021-2022学年第二学期期末试卷《机器视觉》考试内容：《机器视觉》；考试时间：120分钟；满分：100分；姓名：——；班级：——；学号：——一、选择题（每题2分，共20分）1. 机器视觉系统通常不包括以下哪个组成部分？A. 图像采集设备B. 图像处理算法C. 人机交互界面D. 机械执行机构2. 下列哪种图像预处理技术常用于增强图像对比度？A. 滤波B. 直方图均衡化C. 边缘检测D. 色彩空间转换3. 在机器视觉中，HSV色彩空间相比RGB色彩空间的优势是？A. 更符合人眼对颜色的感知B. 更容易进行色彩分割C. 色彩表示更精确D. 计算效率更高4. 形态学操作中的“膨胀”操作主要用于？A. 去除噪声B. 填补目标区域内的空洞C. 细化图像边缘D. 分割图像中的不同对象5. 相机标定过程中，主要目的是获取相机的哪些参数？A. 焦距和光圈大小B. 曝光时间和ISOC. 内部参数（如焦距、光心等）和外部参数（如相机位置和方向）D. 快门速度和分辨率6. 下列哪种算法常用于图像中的特征点检测？A. Sobel算子B. SIFT（尺度不变特征变换）C. 霍夫变换D. Canny边缘检测器7. 在进行目标识别时，支持向量机（SVM）主要利用了哪种原理？A. 最大后验概率B. 最大化类间距离与类内距离之比C. 最小化均方误差D. 最大化信息增益8. 下列哪项不是三维重建的常见方法？A. 立体视觉B. 结构光法C. 深度相机（如Kinect, RealSense）D. 色彩分割9. 机器视觉中，模板匹配算法的核心思想是什么？A. 在待检测图像中寻找与模板图像最相似的区域B. 利用特征点进行图像对齐C. 通过直方图比较图像差异D. 使用神经网络识别图像内容10. 在处理动态场景时，为了提高机器视觉系统的实时性，通常会采用什么策略？A. 降低图像分辨率B. 增加图像处理算法的复杂度C. 使用更高效的硬件加速D. 增加相机帧率但不提升处理速度二、判断题（每题2分，共20分）1. 机器视觉系统完全依赖于高性能的计算机来完成所有任务，不需要任何外部硬件设备。

机器视觉原理及应用教程 第2章 相机成像与标定

旋转+平移变换
仿射变换
投影变换
平移变换
旋转+平移变换
缩放平移
仿射变换
投影变换
原图像
仿射变化后
投影变化后
2.1.2 三维到二维投影
2.1 摄影几何和几何变换
投影变换将3D空间坐标中的点映射到2D平面中，即空间中点的3D信息投影后变成图像亮度信息，丢失了图像的3D信息，投影后就不可能恢复该点到图像的距离了，因此2D传感器没有办法测量到表面点的距离。
2.3 相机标定方法
2.3.1 DLT相机标定
已知一组3D点的位置，以及它们在相机中的投影位置，直接根据相机线性模型计算出相机的内外参数是较为常用的方法。
摄像机的线性模型为：
将s消去
2.3 相机标定方法
2.3 相机标定方法
2.3.3 张正友标定
1998年，张正友提出了基于二维平面靶标的标定方法，使用相机在不同角度下拍摄多幅平面靶标的图像，比如棋盘格的图像。然后通过对棋盘格的角点进行计算分析来求解相机的内外参数
世界坐标系又叫真实坐标系，是在真实环境中选择一个参考坐标系来描述物体和相机的位置。 相机坐标系是以相机的光心为坐标原点，z轴与光轴重合、与成像平面垂直，x轴与y轴分别与图像物理坐标系的x轴和y轴平行的坐标系。 图像像素坐标系为建立在图像的平面直角坐标系，单位为像素，用来表示各像素点在像平面上的位置，其原点位于图像的左上角。 图像物理坐标系原点是成像平面与光轴的交点，x轴和y轴分别与相机坐标系x轴与y轴平行，通常单位为mm，图像的像素位置用物理单位来表示。
2.2 相机标定基础
世界坐标系与相机坐标系转换示意图
2.2 相机标定基础
如图1所示，成像平面所在的平面坐标系就是图像物相机坐标系与图像物理坐标系的转换示意图 理坐标系。

机器视觉培训2篇

机器视觉培训2篇机器视觉培训（一）机器视觉是一种利用计算机和摄像机等设备来模拟人类视觉处理模式的技术。

它可以实现多种目标识别、图像分割和目标跟踪等功能，被广泛应用于工业、医疗、军事等领域。

如果你对机器视觉感兴趣，可以考虑参加一些相关的培训课程，以下是一些常见的机器视觉培训内容及课程介绍。

1. 图像处理基础培训这种培训针对的是图像处理初学者和从事图像处理相关工作的从业人员。

课程内容包括数字信号处理、图像预处理、特征提取、分类和识别等基础知识。

培训结束后，学员将能够掌握图像处理的基本原理和方法，并能够独立地完成一些简单的图像处理任务。

2. 机器视觉算法培训这种培训针对的是已经掌握图像处理基础知识的人员，重点培训机器视觉识别、分类、跟踪和检测等算法知识。

课程内容包括SVM、神经网络、决策树和HOG等常见算法，同时还会讲解实际应用中的问题和解决方案。

培训结束后，学员将能够处理一些具有一定难度的机器视觉问题。

3. 三维重建培训这种培训的目的是让学员掌握三维重建的基本原理和方法，并能够在实际应用中应用。

课程内容包括三维扫描、点云数据处理和三维建模等知识。

培训结束后，学员将能够应用三维重建技术，处理三维点云数据，并生成三维模型。

总之，机器视觉是一个应用广泛的技术领域，有着广阔的市场前景。

参加一些机器视觉培训课程将使你更加了解这个技术，掌握实用的技能，并能够针对实际问题提出解决方案。

机器视觉培训（二）机器视觉是一种集成计算机视觉、模式识别和机器学习等多种技术的综合性领域，被广泛应用于工业自动化、医学影像、智能车载和无人机等领域。

如果你对机器视觉感兴趣，可以考虑参加一些相关的培训课程，以下是一些常见的机器视觉培训内容及课程介绍。

1. 深度学习在机器视觉中的应用培训这种培训的目的是将深度学习技术应用于机器视觉中，并掌握实际应用中的技能。

课程内容包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习等知识，同时还会讲解具体的应用案例和解决方案。

机器视觉培训教程第二讲1


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第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念：
异步触发（Reset&Restart）：通常情况下相机是不间断地拍照的－－ 无的放矢。当CCD相机处于异步触发方式时，相机并不是以固定时钟连 续扫描和输出连续信号。而是在收到一个触发信号后，再开始扫描输出 新的一帧信号。
CCD的基本工作原理是，当然光子撞击到硅原子上时，会产生 自由电子。再将这些自由电子收集在一起形成信号。
感光单元 (CCD Pixcel)
工作原理
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
六、相机基本成像原理：
CCD的电荷存储器，能够存储一定量的电子。将电子释放出来 之后所形成的电流，便可以量化地代表感光面上某点的明暗信息。
显微镜头 物体成像与物体物理大小相对比率。如1：1、1：2镜头。
远心镜头 无畸变镜头
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
三、镜头的成像原理及各参数间关系：
光圈
（相当于水龙头开 关，开得越大，所
需时间越短）
光线 （相当于水）
工作距离
（距离越远，所需 时间越长）
光线强度
（相当于水压，水 压越大，所需时间
四、相机的基本概念：
CCD传感器的灵敏度: 上面是一个典型的CCD图像传感器对于不同光谱的响应
曲线。
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念：
• 信号格式 模拟图象信号的格式包括：复合视频信号，Y/C分离信号，RGB分量信 号。绝大多数周边设备都能够兼容这些信号格式。通常情况下对于彩色 视频信号，Y/C分离传输的方式优于复合视频传输的方式，RGB分量传 输的方式又优于Y/C分离传输方式。
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四连通和八连通
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2013/10/19
连通性
路径(path) 从像素 f i0 , j0 到像素 f in , jn 的路径是像素序列：
连通性
连通成分(connected components) 如果像素集合中每个像素均与所有其它像素是连通 的，那么这个像素集合称为连通成分。 背景(background) 在像素集合 S （集合 S 的余集）中拥有图像边界像 素的所有连通成分集合称为背景， S 中的其它成分 称为孔。 边缘(boundary) 像素集合 S 的边缘是与像素集合 S 中像素具有四连 通关系的像素集合，记为 S’ 。
游程编码
游程编码使用数字来表示图像中取值为 1 像素游程 的长度。 游程编码已经应用于图像传输。
Hi j 0 FT i, j
n 1
V j i 0 FT i, j
m 1
连通性
在方形网格采样下，数字图像中的每个像素均与四 个像素具有相同的边，与另外四个像素共享相同的 角点。 如果两个像素共享相同的边，则称这两个像素是四 连通的(4‐connected)。 如果两个像素共享相同的角点，则称这两个像素是 八连通的(8‐connected)。
几何性质
面积(area)：
A FT i, j
i 0 j 0
m 1 n 1
位置(position)（坐标原点为左上角像素）：
x
m 1 i 0 m 1
n 1 j 0
jFT i, j
y
i 0 j 0 iFT i, j
n 1
AБайду номын сангаас
连通性
内点(interior) 像素集合 S 的内点为 S – S’ 。 包围(surrounds) 如果从区域 S 中任意一点到图像边缘的四连通路径 必须与区域 T 相交，则称 T 包围 S (或 S 在 T 内)。
连通成分标记
在图像中发现连通成分是机器视觉中最常用的操作 之一。 连通成分中的点形成表示一个物体的候选区域。
A
几何性质
方向(orientation)：
几何性质
伸张度(elongation)：
tan 1
m 1
FT i, j a i 0 j 0 xij
n 1 2
1 2 where :
b ac
E
max min
where : 1 a c 1 a c cos 2 1 b sin 2 2 2 2 b sin 2 2 b 2 a c
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连通成分标记的递归算法
Algorithm 2.1: Recursive connected components algorithm 1. 2. 3. 4. Scan the image to find an unlabeled 1 pixel and assign it a new label L. Recursively assign a label L to all its 1 neighbors. Stop if there are no more unlabeled 1 pixels. Go to step 1.
f i0 , j0 , f i1 , j1 , f i2 , j2 ,, f in , jn 对所有的 k 0 k n 1 ， f ik , jk 和 f ik 1 , jk 1 是 邻点。
前景(foreground) 图像中所有取值为 1 的像素集合，用 S 表示。 连通性(connectivity) 如果从像素 p S 到像素 q S 的路径完全由 S 中的 像素组成，则称 p 和 q 是连通的。
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中心矩
由于矩 m pq 具有平移不变性，故 p q 阶中心矩为：
pq
x , y
矩不变量
x x y y f x, y dxdy
p q
Hu由正规化中心矩给出七个矩不变量，它们对于平 移、缩放、镜像和旋转具有不变性。 这七个矩不变量由三阶和二阶正规化中心矩得到：
连通成分标记的顺序算法
Algorithm 2.2: Sequential connected components algorithm using 4‐ connectivity 1. Scan the image left to right, top to bottom. 2. If the pixel is 1, then (a) If only one of its upper and left neighbors has a label, then copy the label. (b) If both have the same label, then copy the label. (c) If both have different labels, then copy the upper’s label and enter the labels in the equivalence table as equivalent labels. (d) Otherwise assign a new label to this pixel and enter this label in the equivalence table. 3. If there are more pixels to consider, then go to step 2. 4. Find the lowest label for each equivalent set in the equivalence table. 5. Scan the picture. Replace each label by the lowest label in its equivalent set.
M 1 20 02
面积和周长
面积等于连通成分 S 中像素的个数。对多个连通成 分，每个面积可以在连通成分标记算法中计算。 连通成分的周长存在着不同的定义： 分开 S 中像素和 S 中像素的“裂纹”长度之和； 边缘跟踪算法执行的跟踪步数； S 中边缘像素的个数。
紧密度
紧密度满足等周不等式：
矩
P 4 A
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投影
二值图像在某直线上的投影：首先将直线分成若干 个箱体，然后计算图像中垂直某个箱体直线上取值 为 1 的像素数目。 投影是图像的紧凑表达，在投影中包含许多有用的 图像信息。 二值图像和二值图像投影之间不是一一对应的。 水平投影 Hi 和垂直投影 V j 分别为：
尺度滤波器
使用阈值化得到二值图像是非常通用的方法。 二值图像中有些区域是因为噪声产生的，通常情况 下这些区域尺度较小。 尺度滤波器将除去尺度小于T0 的所有成分。
欧拉数
欧拉数定义为连通成分数目减去孔数目：E = C – H 欧拉数是一个简单的拓扑特征，对平移、旋转和缩 放变换具有不变性。
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假设 f x, y 是二维空间连续图像函数，则 p q 阶 矩为
m pq
x , y

x p y q f x, y dxdy
圆是最紧密的形状。 在许多应用中，这个比值用于区域特征。
其中： p, q 0,1, 2, m pq 由 f x, y 唯一确定，反之，f x, y 也可由 m pq 来 确定。
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区域边缘
连通成分 S 的边缘是 S 中与 S 邻接的像素集合。 通常以顺时针序列来跟踪区域的边缘像素。
Algorithm 2.3: Boundary‐following algorithm 1. 2. 3. 4. 5. Find the starting pixel s S for the region using a systematic scan, say from left to right and from top to bottom of the image. Let the current pixel in boundary tracking be denoted by c. Set c = s and let the 4‐neighbor to the west of s be bS . Let the eight 8‐neighbors of c starting with b in clockwise order be n1, n2,…, n8. Find ni, for the first i that is in S. Set c = ni and b = ni‐1. Repeat steps 3 and 4 until c = s.
二值化
MATLAB相关操作
读图像文件：img = imread(filename, fmt) 写图像文件：imwrite(img, filename, fmt) 显示图像：imshow(img) 计算并显示图像灰度直方图：imhist(img) 使用Otsu方法计算阈值：level = graythresh(img) 二值化：BWimg = im2bw(img, level)
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yij FT i, j b i 0 j 0 xij
m 1 n 1 m 1 n 1 2
FT i, j c i 0 j 0 yij x' x x y' y y
cos 2
ac b 2 a c
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主要内容
二值图像形成 几何性质 拓扑性质 二值图像中物体识别
第二讲 二值图像处理
图像分割
机器视觉最重要的问题之一是标记物体子图像； 标记物体的操作对人类容易对计算机难； 区域是图像的一个子集（子图像）； 将图像像素分割为区域的过程称为图像分割，是图 像理解中非常重要的一个步骤。