机器视觉(第4章)

第一章机器视觉系统构成与关键技术1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分成几部分实现？用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。

组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。

用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。

三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？图像是人对视觉感知的物质再现。

光学设备获取或人为创作。

3、采样和量化是什么含义？数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。

采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。

采样和量化实现了图像的数字化。

4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。

对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。

第二章数字图像处理技术基础1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩色，有多少种颜色？对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。

一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。

256*256*256=16,777,216种颜色。

2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。

一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。

3、成像系统的动态范围是什么含义？动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。

而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为：D = lg（Power_max / Power_min）×20；对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。

基于机器视觉的指纹识别技术研究第一章课题背景及研究意义随着科技的迅猛发展，许多领域的技术也得到了空前的进步，其中包括个人身份识别技术。

其中指纹识别技术是一种重要的身份识别技术，其准确性高、稳定性强、便捷性好等特点得到了广泛应用。

然而，传统的指纹识别技术在一些复杂的环境下，如指纹湿润、污损等情况下，准确度可能会受到影响。

为此，提高指纹识别技术的精确性和稳定性，对于促进科技的发展和人们生活水平的提高具有重要意义。

机器视觉技术在图像处理、目标检测中存在一定的优势，在指纹识别技术中应用，也必将能够取得较好的效果。

本文旨在研究基于机器视觉的指纹识别技术，以此来探究如何提高指纹识别技术的准确度和稳定性，为实现更广泛的应用打下基础。

第二章机器视觉技术简介机器视觉技术，是指计算机利用摄像机、光源等设备获取并处理图像信息的一种技术。

机器视觉技术的主要应用包括目标检测、图像识别、三维测量等。

在图像处理中，机器视觉技术能够实现图像的分割、特征提取、图像匹配等操作，为后续的识别和检测提供了有力的基础。

目前，机器视觉技术已经被广泛应用于各行各业，如自动化生产、医疗、安防、交通等领域。

在身份识别领域中，机器视觉技术也被用于人脸识别、虹膜识别、指纹识别等方面。

第三章指纹识别技术简介指纹识别技术是一种基于物理特征的身份识别技术，它利用指纹纹路图案的独特性来识别个体身份。

指纹识别技术采用传感器扫描指纹图案，并对其进行数字化处理，通过识别特定的纹路和谷口等特征，确定个人身份。

指纹识别技术具有许多优点，如准确性高、稳定性强、便捷性好、误识别率低等特点。

但是，传统的指纹识别技术在一些情况下可能存在误差，如指纹湿润、污损等情况可能会导致准确率的下降。

因此，如何提高指纹识别技术的准确度和稳定性，是当前的研究热点之一。

第四章基于机器视觉的指纹识别技术研究基于机器视觉的指纹识别技术将传统的指纹识别技术与机器视觉技术相结合，通过对指纹图像的数字化处理、特征提取和匹配等操作，实现更为准确、稳定的指纹识别。

基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的应用。

机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。

本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。

目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。

而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。

文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、应用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。

第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。

第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。

第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。

第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。

第一章：绪论1.1机器视觉概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,为了克服自身能力、能量的局限性,发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。

机器视觉算法技术手册
第一章简介
机器视觉是一种通过计算机系统模拟人类视觉来识别、分析和理解图像的技术。

它涉及到计算机图像处理、模式识别、信号处理等多个领域。

本手册将介绍机器视觉算法技术的基本原理、常用算法和应用案例，旨在帮助读者深入理解机器视觉的工作原理和应用。

第二章图像获取与预处理
2.1 图像采集设备
2.2 图像预处理技术
第三章图像分割与特征提取
3.1 图像分割算法
3.2 特征提取算法
第四章目标检测与识别
4.1 目标检测算法
4.2 目标识别算法
第五章目标跟踪与定位
5.1 目标跟踪算法
5.2 目标定位算法
第六章三维重建与立体视觉
6.1 三维重建算法
6.2 立体视觉算法
第七章深度学习在机器视觉中的应用
7.1 深度学习基础
7.2 深度学习在目标检测中的应用
7.3 深度学习在图像分类中的应用
第八章实际应用案例
8.1 人脸识别
8.2 车牌识别
8.3 工业检测
8.4 医疗影像分析
结语
本手册介绍了机器视觉算法技术的基本原理、常用算法和应用案例。

随着人工智能领域的快速发展，机器视觉在各个领域中扮演着越来越
重要的角色。

希望本手册能够帮助读者深入了解机器视觉的原理和应用，为相关领域的研究和开发提供指导和参考。

第一章测试1.图像是对物体的一种完全的、精确的描述。

（）A:对B:错答案:B2.根据图像的连续性，可以分为（）。

A:模拟图像B:物理图像C:数字图像D:虚拟图像答案:AC3.我们平时常用的PS技术属于图像处理中的（）。

A:图像到图像的处理B:图像到非图像的处理C:目标检测D:图像分类答案:A4.数字图像处理系统包括（）。

A:图像处理器B:输出设备C:存储器D:图像传感器答案:ABCD5.使用CT图像判断患者是否感染新冠肺炎属于图像处理中的（）。

A:图像分类B:目标跟踪C:图像语义分割D:目标检测答案:A6.数字图像坐标系中坐标原点在图像的（）。

A:右上角B:左下角C:右下角D:左上角答案:D7.我们日常生活中所说的黑白照片实际上是指（）。

A:都不是B:灰度图像C:二值图像D:彩色图像答案:B8.手机指纹、人脸解锁技术使用了图像处理中的生物特征识别技术。

（）A:对B:错答案:A9.图像生成技术生成的是实际存在的物理图像。

（）A:错B:对答案:A10.常见的数字图像处理技术的前沿应用有（）。

A:目标检测B:图像风格化C:图像生成D:图像分类答案:ABCD第二章测试1.图像的数字化不包括以下哪个步骤（）。

A:采样B:光电转换C:量化D:滤波答案:D2.一般来说，采样间距越大，图像数据量越少，质量越差。

（）A:错B:对答案:B3.扫描仪分辨率的单位是：（）。

A:dpiB:厘米C:像素D:bit答案:A4.目前非特殊用途的图像通常采用的量化等级是：（）。

A:3bitB:8bitC:16bitD:4bit答案:B5.量化是将各个像素所含的位置信息离散化后，用数字来表示。

（）A:对B:错答案:B6.如果图像的量化等级在____个灰度级以下，会发生伪轮廓现象。

（）。

A:2B:4C:8D:256答案:C7.索引色模式图像数据区保存的是：（）。

A:坐标值B:RGB值C:调色板D:颜色索引值答案:D8.真彩色模式图像数据区保存一个像素需要：（）。

《机器视觉》教学大纲（一）课程基本信息1. 课程代码：201362192. 课程名称（中文/英文）：机器视觉 / Machine Vision3. 课程类别：专业方向课4. 课程学分： 2.05. 课程学时：32学时（其中，授课学时：32学时）6. 开课单位：信息科学与工程学院7. 教学对象：电子信息工程、通信工程（二）课程简介“机器视觉”是电子信息工程、通信工程的专业方向课，是专业理论课信号与系统、数字信号处理在图像、视频处理领域偏重应用实践的课程。

通过学习，使学生掌握机器视觉的基本方法，熟悉实际应用中使用较为广泛的视觉问题求解算法，了解机器视觉在各个领域的相关应用。

先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，C语言程序设计（三）课程教学目标和能力要求“机器视觉”课程以机器视觉的基本算法为基础，通过具体的视觉问题为例讲解机器视觉问题的一般求解方法。

通过学习，使学生能使用图像空间滤波、频域变换、特征点检测、图像匹配与几何映射等机器视觉的基本方法，掌握简单机器视觉问题的求解方法。

培养学生将文献转换为实际工程实现的能力，使学生能够将现有的方法转换成自己的工具。

培养学生工程实践能力和创新能力。

为毕业就业培养专业素养，提供技术准备。

（四）课程教学方法根据学生特点和课程特点，采用理论教学结合实际问题分析的方法。

课堂教学部分遵从分知识点循序渐进的原则，主要以启发式教学和实例教学法为主，激发学生的学习兴趣。

课程设置针对性的课程项目，通过实际应用，提高学生的实践能力，加深学生对知识点的掌握。

通过设置小组合作形式的课程设计，提高学生的团队协作能力。

（五）课程内容及教学安排教学主题1：机器视觉导论（2 学时）[知识点]：机器视觉概念，视觉理论的发展，机器视觉与相关研究领域，机器视觉的应用[重点]：掌握机器视觉的概念，理解计算视觉理论[难点]：Marr的计算视觉理论[能力要求]：资料查询、整理能力[实践环节]：查找机器视觉的应用[教学方法]：理论讲述，实例介绍[课前阅读]：教材第1章[课后作业]：查找一个机器视觉的应用，使用短文进行介绍教学主题2：图像与视觉系统（ 4 学时）[知识点]：图像坐标和世界坐标的映射，针孔相机模型，投影矩阵，光线的相关知识，人眼对光线的感知原理，相机传感器，图像采样和色彩，数字图像格式[重点]：针孔相机模型与投影矩阵，图像采样原理和色彩的属性[难点]：投影矩阵，光度学和色度学的基本概念和原理[能力要求]：资料查询、文献阅读[实践环节]：相机模型相关资料文献查找[教学方法]：理论讲述[课前阅读]：线性代数、教材第2章[课后作业]：回顾课上讲述内容，查阅相关文献教学主题3：图像处理基础和图像基本变换（ 6 学时）[知识点]：图像点运算，线性滤波和非线性滤波，图像的频域变换和频域滤波，图像金字塔[重点]：非线性滤波，图像频域变换，图像金字塔[难点]：二维傅里叶变换，图像金字塔[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：非线性滤波器的图像处理实践[教学方法]：理论讲述[课前阅读]：教材第3章[课后作业]：课程项目1：基于OpenCV的图像滤波教学主题4：图像特征检测、描述与匹配（ 4 学时）[知识点]：图像边缘检测，直线检测，角点检测，图像局部特征点检测，局部特征点描述，特征点匹配[重点]：图像边缘检测，图像局部特征点检测，特征点匹配[难点]：图像特征点检测、描述与特征点匹配[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：图像局部特征点的检测与匹配方法实践[教学方法]：理论讲述，实例分析[课前阅读]：教材第4章[课后作业]：课程项目2：基于OpenCV的局部特征点检测与匹配教学主题5：双目立体视觉（6学时）[知识点]：双目立体视觉原理，极平面，对极几何，极线约束，立体视差，场景深度与视差的关系，立体图像对几何矫正，视差求取，立体匹配，立体匹配代码框架分析[重点]：视差求取，立体匹配[难点]：对极几何，立体图像对几何校正，立体匹配[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：立体匹配算法实现[教学方法]：理论讲述，实例分析[课前阅读]：教材第11章[课后作业]：课程设计：立体匹配算法竞赛，小组为单位完成立体匹配算法实现教学主题6：三维重建与虚拟视点绘制（4学时）[知识点]：从运动恢复形状，多视点三维重建，深度相机，实时三维模型重建，层次深度图像，视点重构，虚拟视点绘制[重点]：从运动恢复形状，三维重建，虚拟视点绘制[难点]：从运动恢复形状，三维重建[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：通过使用Kinect深度相机对三维物体进行实时重建[教学方法]：理论讲述，实验教学[课前阅读]：教材第12章，第13章[课后作业]：回顾课上讲述内容，查阅文献，了解更多三维重建的应用与方法教学主题7：图像分析与图像识别（6学时）[知识点]：图像分割，K均值聚类，最短路径算法，图割算法，图像和场景识别概述，人脸识别算法[重点]：基于聚类的图像分割，人脸识别算法[难点]：最短路径算法，图割算法[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：学习并实现人脸识别算法[教学方法]：理论讲述，实例分析[课前阅读]：教材第5章，第11章[课后作业]：学习人脸识别算法，通过程序进行实现（六）课程考核方式“机器视觉”课程考试成绩由平时成绩20%、课程项目30%、课程设计50%三部分组成。

《机器视觉技术基础》教学教案第一章机器视觉概述教案课程名称机器视觉概述授课时长40min授课方式软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸教学目的通过学习，让学生对机器视觉这项技术有一个基本的了解重点、难点了解机器视觉的工作原理以及硬件环境搭建。

教学内容教学过程与详细内容教学设计引入：机器视觉是一项综合技术，被广泛应用于现代化工业中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

本章就针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题进行解释和说明。

讲授过程：1.对机器视觉进行初步认识，2.了解机器视觉的工作原理，一个完整的机器视觉系统由多个模块组成，普通包括光源、镜头、相机、图象采集模块、图象处理模块、交互界面等。

3.了解机器视觉硬件环境搭建。

1）机器视觉中光源的选型2）机器视觉相机的选型，3）机器视觉项目选型要关注的镜头参数：接口、最大靶面尺寸、物距与焦距、光圈、分辨率与成像质量、镜头倍率与视场范围。

4）图象采集卡的技术参数：图象传输格式、图象格式、传输通道数、分辨率、采样频率与传输速率。

了解图象采集卡的各种种类。

播放机器视觉相关视频，引入课题，激发学生学习兴趣详细讲解机器视觉的工作原理及应用4.机器视觉的应用与展望。

（1）在工业领域的应用（2）在医学领域的应用 （3）在交通领域的应用（4）在农业领域的应用（5）在生活领域的应用归纳、总结：本节课主要针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题进行解释和说明。

结尾：鼓励学生课后复习。

总结、归纳机器视觉的工作原理及应用第二章数字图象基础教案微课名称数字图象基础微课时长授课方式软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸教学目的对图象处理的一些基础内容进行简单介绍与了解。

重点、难点初步认识图象与数字图象并了解其分类，了解图象数字化的基本原理，认识图象灰度直方图，掌握图象像素间的关系。

教学内容教学过程与详细内容教学设计引入：学习机器视觉，其实质就是对各类图象的处理过程，数字图像处理技术在当今世界应用已经非常普遍，应用手段越来越丰富，功能也越来越强大。

机器视觉应用案例机器视觉技术是一种基于计算机视觉原理和图像处理技术的应用，通过模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的感知、分析和理解。

随着深度学习和大数据的发展，机器视觉在各个领域得到了广泛的应用。

本文将介绍几个机器视觉应用案例，展示其在不同领域的应用价值。

第一章交通监控机器视觉在交通监控领域有着广泛的应用。

通过使用摄像头或者传感器等设备，可以对道路上的交通情况进行实时监控和分析。

例如，交通摄像头可以监测车辆的数量、车速以及违规行为，如闯红灯、逆向行驶等。

这些数据可以用于优化城市交通管理，提高交通安全性，减少交通堵塞。

第二章工业生产机器视觉在工业生产中起到了关键作用。

通过使用视觉传感器和图像处理算法，可以对产品进行自动检测和分类。

例如，在电子制造业中，机器视觉可以用于检测电路板的焊接质量和组装错误。

在食品加工行业，机器视觉可以用于检测食品的形状、大小和颜色，确保产品质量和安全。

第三章医疗诊断机器视觉在医疗诊断中扮演着越来越重要的角色。

通过使用医学影像技术和机器学习算法，可以提高疾病的早期检测和诊断准确性。

例如，计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）可以生成高分辨率的医学图像，机器学习算法可以对这些图像进行自动分析和解读，帮助医生发现异常情况和疾病。

第四章零售行业机器视觉在零售行业中也有着广泛的应用。

通过使用摄像头和图像识别技术，可以对顾客行为和购买意向进行分析。

例如，某些商场可以通过机器视觉技术实时监测顾客的面部表情和行为，了解他们对不同产品的兴趣程度和满意度，以便进行精准的商品推荐和营销策略。

总结机器视觉技术在各个领域的应用案例层出不穷。

从交通监控到工业生产，从医疗诊断到零售行业，机器视觉为我们带来了更高效、更准确和更智能的解决方案。

随着技术的不断发展和创新，相信机器视觉将在未来的发展中发挥更加重要的作用，为人们的生活和工作带来更大的改变。