第10章 视觉检测技术

视觉检测原理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解视觉检测的基本原理，掌握视觉传感器的工作机制；2. 让学生掌握视觉检测技术在工业、医疗、交通等领域的应用；3. 让学生了解视觉检测技术的发展趋势及其在生活中的实际应用。

技能目标：1. 培养学生运用视觉检测技术解决实际问题的能力；2. 培养学生通过小组合作、实验操作等方法，提高实际操作和动手能力；3. 培养学生运用信息技术手段，收集、分析视觉检测相关数据的能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对视觉检测技术及其应用的兴趣，激发学生探索未知、创新实践的精神；2. 培养学生关注科技发展，关注视觉检测技术在国家战略和社会生活中的重要作用；3. 培养学生具备良好的团队合作精神，学会尊重他人、沟通交流、共同进步。

课程性质分析：本课程为选修课，旨在拓展学生的知识面，提高学生的实践能力，注重理论与实践相结合。

学生特点分析：学生为高中生，具有一定的物理知识和实验技能，对新技术和新知识充满好奇。

教学要求：结合课程性质和学生特点，注重启发式教学，激发学生的兴趣和思考，强调实践操作，培养学生的动手能力和团队协作能力。

通过本课程的学习，使学生能够掌握视觉检测的基本原理和应用，提高学生的科学素养和创新能力。

二、教学内容1. 视觉检测基本原理：视觉传感器的工作机制、视觉检测系统的构成及其功能；教材章节：第一章“视觉检测概述”2. 视觉检测技术在各领域的应用：工业检测、医疗诊断、智能交通等；教材章节：第二章“视觉检测技术应用”3. 视觉检测技术的发展趋势：深度学习在视觉检测中的应用、多传感器融合技术；教材章节：第三章“视觉检测技术发展趋势”4. 实践操作：视觉检测系统的搭建与调试，实际案例分析；教材章节：第四章“视觉检测实践操作”5. 创新思维与团队协作：以小组为单位，进行视觉检测项目设计；教材章节：第五章“视觉检测项目实践”教学内容安排与进度：第一周：视觉检测基本原理学习；第二周：视觉检测技术应用案例分析；第三周：视觉检测技术发展趋势探讨；第四周：实践操作，搭建视觉检测系统；第五周：小组项目设计，成果展示与评价。

陶瓷行业智能化生产工艺方案第1章陶瓷行业智能化生产概述 (3)1.1 智能化生产的背景与意义 (3)1.1.1 背景分析 (3)1.1.2 意义 (3)1.2 陶瓷行业智能化生产现状分析 (4)1.2.1 智能化设备的应用 (4)1.2.2 信息化管理 (4)1.3 智能化生产工艺的发展趋势 (4)第2章智能化生产线规划与设计 (5)2.1 生产线布局设计原则 (5)2.2 陶瓷生产设备选型与配置 (5)2.3 智能化生产线控制系统设计 (6)第3章原料处理工艺智能化 (6)3.1 原料处理工艺流程优化 (6)3.1.1 工艺流程概述 (6)3.1.2 工艺流程优化措施 (6)3.2 自动配料系统 (7)3.2.1 系统构成 (7)3.2.2 配料精度控制 (7)3.2.3 系统优势 (7)3.3 原料混合与均化 (7)3.3.1 混合设备选择 (7)3.3.2 混合工艺参数优化 (7)3.3.3 均化工艺 (7)第4章模具设计与制造智能化 (8)4.1 模具设计与分析 (8)4.2 智能化模具加工技术 (8)4.3 模具在线检测与调整 (8)第5章成型工艺智能化 (9)5.1 成型工艺流程优化 (9)5.1.1 优化目标 (9)5.1.2 优化方法 (9)5.1.3 优化效果 (9)5.2 自动化成型技术 (9)5.2.1 技术概述 (9)5.2.2 技术特点 (9)5.2.3 应用案例 (9)5.3 在线检测与质量控制 (9)5.3.1 技术原理 (9)5.3.2 技术优势 (10)5.3.3 应用实践 (10)第6章干燥工艺智能化 (10)6.1 干燥工艺参数优化 (10)6.1.1 干燥工艺概述 (10)6.1.2 参数优化方法 (10)6.2 智能化干燥设备选型与应用 (10)6.2.1 智能化干燥设备类型 (10)6.2.2 设备选型依据 (11)6.3 干燥过程监控与调节 (11)6.3.1 监控系统设计 (11)6.3.2 调节策略 (11)第7章窑炉烧成工艺智能化 (11)7.1 窑炉烧成工艺优化 (11)7.1.1 窑炉结构优化 (11)7.1.2 烧成曲线优化 (11)7.1.3 窑炉操作参数优化 (12)7.2 智能化窑炉控制系统 (12)7.2.1 系统架构 (12)7.2.2 烧成参数在线检测 (12)7.2.3 控制策略与算法 (12)7.2.4 人机交互界面 (12)7.3 烧成过程在线监测与调整 (12)7.3.1 在线监测技术 (12)7.3.2 数据分析处理 (12)7.3.3 工艺参数调整 (12)7.3.4 智能优化与决策 (12)第8章釉料制备与施釉工艺智能化 (13)8.1 釉料制备工艺优化 (13)8.1.1 釉料配比优化 (13)8.1.2 釉料制备过程控制 (13)8.1.3 釉料制备设备智能化升级 (13)8.2 智能化施釉设备与技术 (13)8.2.1 智能化施釉设备 (13)8.2.2 施釉技术 (13)8.2.3 智能化施釉参数控制 (13)8.3 釉料质量在线检测 (13)8.3.1 在线检测系统构成 (13)8.3.2 数据处理与分析 (13)8.3.3 智能预警与故障诊断 (14)8.3.4 检测结果反馈与优化 (14)第9章质量检测与控制智能化 (14)9.1 成品质量检测方法与指标 (14)9.1.1 检测方法 (14)9.1.2 检测指标 (14)9.2 智能化检测设备选型与应用 (14)9.2.1 智能化检测设备选型 (14)9.2.2 智能化检测设备应用 (15)9.3 质量数据分析与追溯 (15)9.3.1 质量数据分析 (15)9.3.2 质量追溯 (15)第10章生产管理与决策支持系统 (15)10.1 生产数据采集与处理 (15)10.1.1 生产数据采集 (15)10.1.2 生产数据处理 (16)10.2 生产过程智能监控与调度 (16)10.2.1 生产过程监控 (16)10.2.2 生产调度 (16)10.3 基于大数据的生产决策支持系统 (16)10.3.1 大数据平台构建 (16)10.3.2 决策支持应用 (17)第1章陶瓷行业智能化生产概述1.1 智能化生产的背景与意义科技的飞速发展，智能化生产已成为制造业转型升级的关键途径。

船舶制造行业智能化造船技术方案第一章智能造船概述 (2)1.1 智能造船的定义 (2)1.2 智能造船的发展趋势 (3)第二章智能设计 (4)2.1 船舶设计软件的应用 (4)2.2 设计数据管理 (4)2.3 设计协同与优化 (4)第三章智能工艺 (5)3.1 工艺流程优化 (5)3.1.1 工艺流程分析 (5)3.1.2 智能优化策略 (5)3.1.3 优化效果评估 (6)3.2 工艺参数监控 (6)3.2.1 工艺参数监测 (6)3.2.2 数据采集与处理 (6)3.2.3 工艺参数调整与优化 (6)3.3 工艺仿真与验证 (6)3.3.1 工艺仿真模型构建 (6)3.3.2 仿真分析与优化 (6)3.3.3 实验验证 (6)第四章智能制造 (6)4.1 技术应用 (6)4.2 自动化设备集成 (7)4.3 智能生产线建设 (7)第五章智能物流 (8)5.1 物流信息化管理 (8)5.1.1 管理理念 (8)5.1.2 技术手段 (8)5.1.3 应用实例 (8)5.2 物流自动化设备 (8)5.2.1 设备类型 (9)5.2.2 技术特点 (9)5.2.3 应用实例 (9)5.3 物流效率优化 (9)5.3.1 优化策略 (9)5.3.2 技术支持 (9)5.3.3 应用实例 (10)第六章智能检测 (10)6.1 检测技术与方法 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 检测技术 (10)6.1.3 检测方法 (10)6.2 检测数据管理 (11)6.2.1 概述 (11)6.2.2 数据采集 (11)6.2.3 数据存储 (11)6.2.4 数据处理 (11)6.2.5 数据应用 (11)6.3 检测设备集成 (11)6.3.1 概述 (12)6.3.2 设备集成方法 (12)6.3.3 设备集成策略 (12)第七章智能质量控制 (12)7.1 质量管理体系的建立 (12)7.2 质量数据采集与分析 (12)7.3 质量改进与优化 (13)第八章智能安全监控 (13)8.1 安全生产管理 (13)8.2 安全监测技术 (14)8.3 安全预警与应急响应 (14)第九章智能运维 (14)9.1 设备健康管理 (14)9.1.1 设备状态监测 (15)9.1.2 故障预测与诊断 (15)9.1.3 设备健康管理策略 (15)9.2 运维数据管理 (15)9.2.1 数据收集与存储 (15)9.2.2 数据处理与分析 (15)9.2.3 数据安全与隐私保护 (15)9.3 运维优化策略 (15)9.3.1 设备功能优化 (15)9.3.2 生产计划优化 (16)9.3.3 故障处理与维修优化 (16)9.3.4 能源管理优化 (16)第十章智能造船系统集成与协同 (16)10.1 系统集成技术 (16)10.2 协同作业管理 (16)10.3 造船企业数字化转型 (17)第一章智能造船概述1.1 智能造船的定义智能造船是指在船舶制造过程中，运用现代信息技术、自动化技术、网络技术、大数据技术、人工智能技术等先进技术手段，对船舶设计、生产、管理、服务等环节进行集成与创新，以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和安全性的一种新型造船模式。

第十章大脑联合皮层和功能一侧化及语言大脑皮层由感觉皮层、运动皮层和联合皮层组成。

感觉皮层包括视皮层(17、18、19)、听皮层(41、42)、躯体感觉皮层(1、2、3)、味觉皮层(43区)和嗅觉皮层(28区)。

运动皮层包括初级运动区(4区)、运动前区和辅助运动区(6区)。

联合皮层包括顶叶联合皮层、颞叶联合皮层和前额叶联合皮层。

联合皮层不参与纯感觉或运动功能，而是接受来自感觉皮层的信息并对其进行整合，然后将信息传至运动皮层，从而控制行为。

“联合皮层”的名称由来，就是因为它在感觉输入与运动输出之间起着“联合”的作用。

随着动物从低等向高等进化，联合皮层从不发达到比较发达，最后进化到像灵长类动物及人类那样高度发达的联合皮层。

在个体发育中，联合皮层是中枢神经系统成熟最晚的结构。

联合皮层在脑的高级功能中起关键作用。

关于联合皮层功能的知识，很大部分来自灵长类动物实验。

除Brodmann分区外，猴的联合皮层还有其他分区法。

第一节顶叶联合皮层人顶叶联合皮层包括Brodmann 5、7、39和40区。

5区主要接受初级躯体感觉皮层(1、2、3区)和丘脑后外侧核的投射。

7区主要接受纹前视区、丘脑后结节、颞上回、前额叶皮层和扣带回的投射。

5区和7区输入来源不同，但投射靶区相同，这些靶区包括运动前区、前额叶皮层、颞叶皮层、扣带回、岛回和基底神经节。

不同的是，5区更多地投射到运动前区和运动区，而7区投射到与边缘结构有联系的颞叶和旁海马回，并接受来自蓝斑和中缝核团的投射。

因此，5区可能更多地参与躯体感觉信息及运动信息的处理，7区则可能主要参与视觉信息处理，并参与运动、注意和情绪调控。

人顶叶联合皮层功能的神经心理学研究神经心理学研究表明，顶叶联合皮层病损后，病人在触知觉及空间知觉方面表现异常。

在触知觉方面，5区病损的病人丧失通过触觉来识别物体形状和大小的能力（触觉失认）。

在空间知觉方面，顶叶联合皮层病损（通常为右侧）的病人表现为：①空间失认，不能识别日常生活中常来常往的道路或场所。

第一章测试1.构成一个传感受器必不可少的部分是( )。

A:转换元件B:嵌入式微处理器C:转换电路D:敏感元件答案:A2.天平属于( )检测方法。

A:平衡法B:微差法C:偏差法D:零位法答案:D3.机器人是通过什么从外界获取信息的？( )A:传感器B:数模转换模块C:单片机D:机械臂答案:A4.精密度是精确度和准确度两者之和。

（）A:错B:对答案:A5.传感器中弹性敏感元件的输出量是电量。

（）A:数模转换模块B:单片机答案:A6.Xsight视觉处理软件中图案定位功能属于什么工具？（）A:计数工具B:预处理C:测量工具D:定位工具答案:D第二章测试1.使用机器视觉系统的主要原因有（）A:速度B:客观性和成本C:重复性D:精确性答案:ABCD2.机器视觉系统的特点有（）A:机器视觉易于实现信息集成B:精度高，灵活性好C:较宽的光谱响应范围D:非接触测量答案:ABCD3.机器视觉系统的一般工作过程包括（）A:持征提取B:图像采集C:判决和控制D:图像处理答案:ABCD4.简单说，机器视觉就是用机器代替 ( )获取图像，并对图像分析做出各种测量和判断。

A:大脑B:脚C:手D:人眼答案:AD5.工业相机是工业视觉系统的核心部件，实际上是一个（）装置。

A:图像处理B:判决和控制C:持征提取D:光电转换答案:D第三章测试1.MOS电容器的结构从上到下依次是（）A:半导体-金属-半导体B:金属-半导体-半导体C:半导体-氧化物-半导体D:金属-氧化物-半导体答案:DD其工作过程正确的是（）A:生产转移检测存储B:生产转移存储检测C:生产存储转移检测D:生产检测存储转移答案:CD信号电荷的检测是在什么中进行的？（）A:光敏元B:移位寄存器C:输出电路D:输入电路答案:CD的全称是（）。

A:电荷耦合器件B:电源耦合器件C:电流耦合器件D:电阻耦合器件答案:A5.MOS电容器最大的特点是实现（）A:电荷的生成B:电荷的检测C:电荷的存储D:电荷的输出答案:AC第四章测试1.一幅256*256的图像，若灰度级数为256，则存储它所需要的比特数是（）。

1、课程基本信息2、毕业要求与课程目标的关系2.1本课程支撑的毕业要求指标点自动化专业培养方案为本课程设置了3个毕业指标观测点，具体如下：（1）毕业要求观测点1-3：工程知识能够理解和掌握自动化学科相关的基本理论与工程基础知识，用于解决自动化相关领域的复杂工程问题。

（2）毕业要求观测点4-1：研究能够基于科学原理和科学方法在自动化相关领域进行实验设计。

（3）毕业要求观测点6-1：工程与社会熟悉自动化领域相关的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，能客观分析和评价自动化专业工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。

2.2课程目标根据自动化专业毕业要求指标观测点安排，本课程设置了5个课程知识能力目标（简称：JC-X）。

JC-1目标1：检测技术的基本概念和基础知识了解检测技术在自动化系统中的作用，理解检测系统静态特性指标和动态特性指标的涵义，了解检测系统静动态特性标定过程，熟悉典型传感器的检测原理、接口电路、应用特点和适用条件。

JC-2目标2：掌握基本的检测数据误差分析方法了解系统误差、随机误差、粗大误差的特点和判别方法，掌握绝对误差、相对误差、残差、标准差、标准不确定度、扩展不确定度等不同误差表示形式及计算方法，能够利用计算工具对测量数据进行基本的误差分析。

JC-3目标3：检测系统的架构和设计熟悉检测系统模块组成及模块功能，了解现代检测系统的基本架构形式（独立式、总线式、微机扩展式、虚拟仪器式等）、架构优缺点和系统设计方法。

JC-4目标4：检测技术相关的行业标准和国家/国际标准了解检测仪器仪表相关的行业标准、国家标准和国际标准，能够根据实际应用特点及环境、成本、社会等因素选择合适的检测系统方案，并能客观地分析和评价检测方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。

JC-5目标5：培养实事求是的科学态度，树立科学发展观结合课程思政要求，培养学生实事求是的科学态度，树立科学发展观。

视觉识别
在现代社会中，随着科技的不断发展，视觉识别技术逐渐成为人们关注的焦点。

视觉识别是一种利用计算机视觉技术实现的自动化识别过程，通过对图像或视频进行处理和分析，从中提取出有用的信息。

这项技术已经在各个领域有了广泛的应用，例如安防监控、自动驾驶、医疗影像识别等。

视觉识别的基本原理是模拟人类视觉系统的工作方式，利用计算机对输入的图
像进行处理、分析和识别。

其核心技术包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等环节。

通过这些环节的协作，计算机可以实现对图像内容的准确理解和识别，从而实现更多的应用场景。

在安防监控领域，视觉识别技术可以帮助警方及时发现并识别可疑人员或不法
行为，提高监控系统的效率和准确度。

通过对监控视频进行实时识别分析，可以及时报警并进行相关处理，从而维护社会的安全和秩序。

另一方面，视觉识别技术在自动驾驶领域也有着广泛的应用。

自动驾驶车辆需
要通过传感器获取周围环境的信息，包括道路、车辆、行人等，通过视觉识别技术可以对这些信息进行处理和识别，实现自动驾驶车辆的导航和控制，提高交通安全性和效率。

在医疗影像识别方面，视觉识别技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病，提高
医疗诊断的准确性和效率。

通过对医学影像进行处理和识别，计算机可以辅助医生进行病灶检测、分割及定位，为患者提供更好的治疗方案和预后评估。

总的来说，视觉识别技术作为一项重要的人工智能技术，在各个领域都有着广
泛的应用前景和市场需求。

随着技术的不断进步和创新，视觉识别技术将会在各个领域发挥更加重要的作用，促进社会的科技进步和发展。

人工智能图像识别技术指南第1章引言 (3)1.1 图像识别技术概述 (3)1.2 人工智能与图像识别的关系 (3)1.3 图像识别技术的应用领域 (3)第2章图像处理基础 (4)2.1 数字图像处理概述 (4)2.2 图像变换 (4)2.3 图像滤波与增强 (4)2.4 边缘检测与分割 (4)第3章特征提取与表示 (4)3.1 特征提取方法 (4)3.2 特征表示与度量 (4)3.3 常用特征提取算法 (4)3.4 特征选择与优化 (4)第4章深度学习基础 (4)4.1 神经网络简介 (4)4.2 卷积神经网络（CNN） (4)4.3 深度学习训练技巧 (4)4.4 深度学习框架介绍 (4)第5章目标检测技术 (4)5.1 目标检测概述 (4)5.2 基于候选框的目标检测方法 (4)5.3 基于深度学习的目标检测算法 (4)5.4 目标检测数据集与评估指标 (4)第6章图像分类技术 (4)6.1 图像分类概述 (4)6.2 传统图像分类算法 (4)6.3 深度学习图像分类算法 (4)6.4 数据不平衡与过拟合问题 (4)第7章场景识别与分割 (4)7.1 场景识别概述 (4)7.2 基于特征的场景识别方法 (4)7.3 深度学习场景识别算法 (4)7.4 图像分割技术 (5)第8章人体姿态估计 (5)8.1 人体姿态估计概述 (5)8.2 基于传统方法的姿态估计 (5)8.3 基于深度学习的姿态估计 (5)8.4 人体姿态估计的应用场景 (5)第9章人脸识别技术 (5)9.1 人脸识别概述 (5)9.3 深度学习人脸识别算法 (5)9.4 人脸识别中的挑战与解决方案 (5)第10章视频分析与行为识别 (5)10.1 视频分析概述 (5)10.2 目标跟踪技术 (5)10.3 行为识别方法 (5)10.4 深度学习在视频分析中的应用 (5)第11章医学图像识别 (5)11.1 医学图像概述 (5)11.2 医学图像预处理与增强 (5)11.3 医学图像分割与标注 (5)11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用 (5)第12章图像识别技术的挑战与展望 (5)12.1 数据安全与隐私保护 (5)12.2 算法可解释性与可靠性 (5)12.3 通用性与自适应学习 (5)12.4 未来发展趋势与展望 (5)第1章引言 (5)1.1 图像识别技术概述 (5)1.2 人工智能与图像识别的关系 (6)1.3 图像识别技术的应用领域 (6)第2章图像处理基础 (6)2.1 数字图像处理概述 (7)2.2 图像变换 (7)2.3 图像滤波与增强 (7)2.4 边缘检测与分割 (7)第3章特征提取与表示 (7)3.1 特征提取方法 (7)3.2 特征表示与度量 (8)3.3 常用特征提取算法 (8)3.4 特征选择与优化 (9)第4章深度学习基础 (9)4.1 神经网络简介 (9)4.2 卷积神经网络（CNN） (9)4.3 深度学习训练技巧 (10)4.4 深度学习框架介绍 (10)第5章目标检测技术 (11)5.1 目标检测概述 (11)5.2 基于候选框的目标检测方法 (11)5.3 基于深度学习的目标检测算法 (11)5.4 目标检测数据集与评估指标 (11)第6章图像分类技术 (12)6.1 图像分类概述 (12)6.3 深度学习图像分类算法 (12)6.4 数据不平衡与过拟合问题 (12)第7章场景识别与分割 (13)7.1 场景识别概述 (13)7.2 基于特征的场景识别方法 (13)7.3 深度学习场景识别算法 (13)7.4 图像分割技术 (14)第8章人体姿态估计 (14)8.1 人体姿态估计概述 (14)8.2 基于传统方法的姿态估计 (14)8.3 基于深度学习的姿态估计 (14)8.4 人体姿态估计的应用场景 (15)第9章人脸识别技术 (15)9.1 人脸识别概述 (15)9.2 基于特征的人脸识别方法 (15)9.3 深度学习人脸识别算法 (16)9.4 人脸识别中的挑战与解决方案 (16)第10章视频分析与行为识别 (17)10.1 视频分析概述 (17)10.2 目标跟踪技术 (17)10.3 行为识别方法 (17)10.4 深度学习在视频分析中的应用 (17)第11章医学图像识别 (17)11.1 医学图像概述 (18)11.2 医学图像预处理与增强 (18)11.3 医学图像分割与标注 (18)11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用 (18)第12章图像识别技术的挑战与展望 (19)12.1 数据安全与隐私保护 (19)12.2 算法可解释性与可靠性 (19)12.3 通用性与自适应学习 (19)12.4 未来发展趋势与展望 (20)好的，以下是一份关于人工智能图像识别技术指南的目录：第1章引言1.1 图像识别技术概述1.2 人工智能与图像识别的关系1.3 图像识别技术的应用领域第2章图像处理基础2.1 数字图像处理概述2.2 图像变换2.3 图像滤波与增强2.4 边缘检测与分割第3章特征提取与表示3.1 特征提取方法3.2 特征表示与度量3.3 常用特征提取算法3.4 特征选择与优化第4章深度学习基础4.1 神经网络简介4.2 卷积神经网络（CNN）4.3 深度学习训练技巧4.4 深度学习框架介绍第5章目标检测技术5.1 目标检测概述5.2 基于候选框的目标检测方法5.3 基于深度学习的目标检测算法5.4 目标检测数据集与评估指标第6章图像分类技术6.1 图像分类概述6.2 传统图像分类算法6.3 深度学习图像分类算法6.4 数据不平衡与过拟合问题第7章场景识别与分割7.1 场景识别概述7.2 基于特征的场景识别方法7.3 深度学习场景识别算法7.4 图像分割技术第8章人体姿态估计8.1 人体姿态估计概述8.2 基于传统方法的姿态估计8.3 基于深度学习的姿态估计8.4 人体姿态估计的应用场景第9章人脸识别技术9.1 人脸识别概述9.2 基于特征的人脸识别方法9.3 深度学习人脸识别算法9.4 人脸识别中的挑战与解决方案第10章视频分析与行为识别10.1 视频分析概述10.2 目标跟踪技术10.3 行为识别方法10.4 深度学习在视频分析中的应用第11章医学图像识别11.1 医学图像概述11.2 医学图像预处理与增强11.3 医学图像分割与标注11.4 深度学习在医学图像诊断中的应用第12章图像识别技术的挑战与展望12.1 数据安全与隐私保护12.2 算法可解释性与可靠性12.3 通用性与自适应学习12.4 未来发展趋势与展望第1章引言1.1 图像识别技术概述图像识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机实现对图像的自动识别和处理。

第十章食品感官的仪器测定电子舌02目录C质构仪01电子鼻03第一节质构仪质构仪☐食品质构是指用力学的、触觉的、可能的话还包括视觉的、听觉的方法能够感知的食品流变学特性的综合感觉。

☐质构仪（物性仪）（Texture Analyzer）正是基于食品的流变科学，即材料的变形和流动特性的测量。

这个仪器可以将人咀嚼食品的感觉用图形和具体的数据表示出来，依据食品物性学的基本原理，获得一系列样品的物性参数（或者叫质构参数）。

质构仪作为一种物性分析仪器，主要是模拟口腔的运动，对样品进行压缩，变形，从而能分析出食品的质构，包括硬度、粘性、弹性、回复性、咀嚼性、脆性、黏聚性等指标。

4质构仪质构仪工作原理质构仪主要包括主机、专用软件及备用探头等组成部分，其主机由底座、测试臂支架及与之连接的测试臂组成，用以放置样品的操作台位于底座上方，安装于测试臂上的测试探头可以是不同的几何形状，以完成压缩、穿刺、切割、拉伸、弯曲等不同的测试操作，测试臂前的应力感应元能准确测量到探头的受力情况，探头移动运行过程由安装在底座内的一台精密电机所驱动，测试时探头的变速运动、循环次数与测定起始终止点均可根据软件指令精确设置，并借助于一块数据采集板连续存储探头作用于试样时所产生的应力，自动绘制作用力（应力）与探头移行时间或移行距离（形变）的关系曲线。

质构仪质构仪的探头（1）柱型探头该探头2mm-100mm直径，可测量弹性、延展性、硬度、回复性、坚实度等数据。

（2）针型探头该探头可用于样品的穿刺实验，包括水果等带硬皮的样品，可测量表皮强度、穿刺强度等数据。

（3）球形探头该探头6.25mm-25.4mm直径，可测马铃薯片或薯条的脆裂性，也可测水果、奶酪和包装材料的表面硬度。

（4）锥型探头该探头包括30o,40o,45o,60o四种角度，该系列探头可测黄油、人造黄油和其他粘延性食品，可用于样品的穿透性实验，可测量稠度等流变特性。

图10-1 通用类系列探头（1）刀具应用领域包括香肠、面条、水果、蔬菜和其他需要剪切测试的产品。

1引言光缆交接箱是用于光缆接入网中主干光缆与配线光缆交接处的端口设备，简称光交箱，通常安装在户外。

目前主要的前端维护方式是技术人员定期外出巡检，排查故障端口以及用表格记录每个端口的状态。

由于光交箱大体安装在街道，内部布线杂乱，端口数量大，给维护工作带来很大困难。

使用移动设备对光缆交接箱拍照，然后利用数字图像识别技术分析箱体上的端口状态，可以大大减化任务、降低成本、提高准确性。

在图像中定位并识别端口属于计算机视觉中的目标检测任务。

传统目标检测方法[1-3]首先在给定的图像上生成一批候选区域，然后对这些区域手工定义提取特征，最后采用模板匹配或者用分类器对特征向量进行分类。

该类方法存在区域选择策略没有针对性、手工设计的特征对于多样性的变化没有很好的鲁棒性等问题。

现代目标检测方法主要利用卷积神经网络（CNN ）自动提取特征能力，将目标定位与分类作为回归任务，依赖于高性能的计算硬件来完成。

其中具有代表性的二阶光缆交接箱端口状态的视觉检测方法何景晖，敖银辉，赵伟良（广东工业大学机电工程学院，广州510006）摘要:针对光缆交接箱端口人工识别效率低、准确度差的问题，提出一种用于端口定位与端口识别的视觉检测方法，以实现端口检测过程自动化。

该方法对输入图像进行标准化，结合光交箱的物理结构与霍夫圆检测，实现对光交箱图像中所有端口区域的自适应分割；定义端口的梯度直方图与颜色为支持向量机分类器的训练特征，同时设计基于卷积神经网络的分类器，用于对未能正确判断的端口作二次识别，确保有效地权衡检测速度与准确率。

实验结果表明，该方法能够准确检测每个端口位置与识别状态，对自然场景下采集的图像能够达到98%的识别精度与平均0.02秒的处理速度。

关键词：光缆交接箱；端口检测；图像处理；目标检测DOI ：10.3969/j.issn.1002-2279.2021.02.014中图分类号:TP391.4文献标识码:A 文章编号：1002-2279（2021）02-0053-05A Visual Detection Method for Port State of Optical CableCross Connection CabinetHE Jinghui,AO Yinhui,ZHAO Weiliang(School of Electromechanical Engineering,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China )Abstract:Aiming at the problems of low efficiency and poor accuracy of manual identification of optical cable cross connection cabinet port,a visual detection method for port location and port identification is proposed to realize automation of port detection process.The method standardizes the input images,combines the physical structure of the optical cable cross connection cabinet with the Hough circle detection,and realizes the adaptive segmentation of all port areas in the optical cabinet images.The gradient histogram and color of ports are defined as the training features of SVM classifier,and a classifier based on convolutional neural network is designed for secondary recognition of ports which can not be judged correctly,thus ensuring the effective trade -off between detection speed and accuracy.Experimental results show that the method can accurately detect the position and recognition status of each port,and can achieve 98%recognition accuracy and average processing speed of 0.02seconds for images collected in natural scenes.Key words:Optical cable cross connection cabinet;Port detection;Image processing;Object detection作者简介：何景晖（1995—），男，广东省湛江市人，硕士研究生，主研方向：图像处理，深度学习，目标检测。

传感器与视觉检测高职教材
传感器与视觉检测是高职教材中的一门重要课程，主要涉及传感器和视觉检测的基本原理、应用和实践。

通过学习这门课程，学生可以了解和掌握传感器和视觉检测技术的基本概念、原理和应用，以及在实际工程中的应用技巧和实践经验。

该教材通常包括以下几个部分：
1. 传感器的基本原理和应用：介绍传感器的基本概念、分类和原理，以及各种传感器的应用场景和实践经验。

2. 视觉检测的基本原理和应用：介绍视觉检测的基本概念、分类和原理，以及各种视觉检测技术的应用场景和实践经验。

3. 传感器与视觉检测的集成应用：介绍如何将传感器和视觉检测技术集成在一起，实现更高效、精确和智能的检测和测量。

4. 实践项目和案例分析：通过实践项目和案例分析，让学生亲自动手实践，加深对传感器和视觉检测技术的理解和掌握。

该教材的特点是注重实践和应用，强调技能的培养和实际操作能力的提升。

通过学习该课程，学生可以掌握传感器和视觉检测技术的核心知识和技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。

计算机视觉测量技术教材
计算机视觉测量技术教材有很多，以下是一些经典教材：
《机器视觉算法与应用》（halcon版本）
《机器人学、机器视觉与控制》（Peter Corke）
《机器人视觉测量与控制》（徐德等）
《视觉测量原理与方法》（邾继贵）
《数字图像处理与机器视觉—VisualC++与Matlab实现》
《计算机双目立体视觉》（高宏伟）
《三维测量技术及应用》（李中伟）
《An Invitation to 3D Vision: From Images to Geometric Models》（Yi Ma）
此外，还可以参考一些计算机视觉入门教材，涉及深度学习基础、目标检测、Opencv、SLAM、点云、多视图集合、三维重建等领域。

以上教材仅供参考，可以访问网上商城计算机视觉测量技术教材专区，了解更多教材信息。

视觉检测技术-习题参考答案视觉检测技术－习题答案1-1 何为计算机视觉？能够解释图像，实现类似⼈类视觉系统理解外部世界的机器系统称为计算机视觉或机器视觉。

1-2计算机视觉能够完成的四种基本任务是什么？尺⼨和表⾯特征的检测；⽬标的识别和定位。

1-3制约计算机视觉技术应⽤⽔平的两⼤基础是什么？1）包括数字图像处理的视觉理论和算法；2）微电⼦技术1-4计算机视觉和视觉检测是什么关系？（⽆标准答案，根据⾃⼰的理解进⾏归纳、概括即可。

）以检测为⽬的的计算机视觉应⽤称为视觉检测。

视觉检测是计算机视觉内容的⼀部分。

第⼆章习题（⼈类视觉）2-1 做⼀个简单实验。

将视轴与观测书页的法线平⾏，给出⾼清晰观察区域的尺度范围。

2-2 ⼈类视觉系统由⼏部分组成？各部分的功能是什么？三个部分：眼球、神经传输系统及⼤脑的视觉中枢；各部分作⽤是：光学成像、影象摄取或采集、影象信号的传输、影象信号、信息处理。

2-3 分别举出⼀个证明视觉空间分辨率和时间分辨率的实例。

并解释视觉区域时间分辨率不同的⽣理机制（⽣物物理原因）。

2-4 两种感受野的什么特性有利于检测影像的边缘？2-5 何为马赫带？其形成的⽣物学基础是什么？2-6 在夜间观赏烟⽕时，观察到得什么现象可以⽤视觉动态响应特性进⾏解释。

2-7 ⼀粉笔沿轴向快速从眼前掠过留下的是什么影像，为什么？第三章习题（图象的基本知识）3-1 物体表⾯上某⼀点（⼩区域）的灰度（或亮度）与那些因素或分量有关？是什么关系？－语⾔陈述，列写公式3-2 伪彩⾊图象处理的⽬的是什么？为什么该处理⽅法可以实现这样⼀个⽬的？－从⼈类视觉对灰度和彩⾊的分辩能⼒谈起――。

3-3 假彩⾊图像处理的⽬的和任务是什么？概括：1）降低⼈类对对彩⾊区域的分辩难度；2）开展⼈类视觉的光谱范围。

3-4 请给出灰度直⽅图的两种应⽤。

①⽤于判断图像量化是否恰当。

②⽤于确定图像⼆值化的阈值。

③⽤于区域分割和⾯积计算。

3-5 ⿊⽩图像、普通灰度图像的灰度取值范围是多少？彩⾊图像中⼀个象素的颜⾊需要⽤多少个bit来表⽰？――每两个F表⽰⼀种基⾊，――24位，－3-6 结合三相CCD电荷包转移过程图，补充画出在满⾜t23-7 何为帧转移过程？⾯阵CCD中，信号电荷转移输出的三个阶段是什么？三个关键词：影像信号电荷；光敏区－暂存区；⼀次性；三个阶段：3-8 现准备采⽤型号为TCD142D的线阵CCD图像传感器测量⼀个300毫⽶长的零件尺⼨，请问该测量⽅法的量化误差⼤约是多少？要点：a 正确的成像假设；b 按整像素处理量化物差3-9 在电荷包的转移过程中，单侧传输和双侧传输各有什么优缺点？2点：结构，效率3-10 CCD传感器的输⼊和输出是什么物理量，这种传感器需要解决的 3 个技术问题是什么？光信号―电荷―；信号电荷的⽣成、传输和输出。

绪论单元测试1.2016年被称为人工智能元年。

（）A:错B:对答案:B第一章测试1.在《列子·汤问》一书中在记载了人们对智能机器人的早期幻想，文中机器人是由什么时期的能工巧匠建造而成？（）A:商朝时期B:西汉时期C:东汉时期D:西周时期答案:D2.（）不属于百度大脑核心技术。

A:视觉技术B:数据加工C:语音技术D:深度学习答案:B3.下面关于图灵测试，哪种说法是错误的。

（）A:图灵测试在我们还无法用科学的、可量化的标准对人类智慧这个概念做一个定义的时候，给出了一个可行的确定对方是否具备人类智慧的测试方法，推动了计算机科学和人工智能的发展.B:图灵测试是由一个叫做艾伦·图灵的人提出的，是人工智能科学最重要的任务和事件之一。

C:1950年图灵提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。

D:图灵预测称：到2000年，人类应该可以用10GB的计算机设备，制造出可以在10分钟的问答中骗过20%成年人的人工智能。

答案:D4.以下（）属于人工智能领域。

A:专家系统B:自动化C:语音识别D:图像识别答案:ACD5.连接主义依赖于软件路线，通过启发性程序设计，实现知识工程和各种智能算法。

（）A:错B:对答案:A6.我们现在处于人工智能的哪个阶段？（）。

A:知识应用期B:形成期C:暗淡期D:集成发展期答案:D7.人工智能的三大学派中，适合做推理的是（）。

A:符号主义B:行为主义C:连接主义D:数字主义答案:A8.属于人工智能产品的有（）。

A:医疗机器人B:扫地机器人C:普通汽车D:小爱同学答案:ABD9.（）为形式逻辑奠定了基础。

A:亚里士多德B:弗雷格C:莱布尼兹D:维纳答案:A10.个人助理有四大作用，包括语音输入、语音助理、陪护机器人、家庭管家。

（）A:错B:对答案:B第二章测试1.以下哪些是规则？（）A:如果头痛且流涕，则可能患了感冒B:太阳从东边升起C:一年有春夏秋冬四个季节D:雪是白色的答案:A2.知识具有的不确定性有哪些类型？（）A:由不完全性引起的不确定性B:由模糊性引起的不确定性C:由经验引起的不确定性D:由随机性引起的不确定性答案:ABCD3.以下选项中，（）是知识图谱的一种通用表示方式。