下载文档原格式
机器视觉应用实验报告
1. 实验背景
机器视觉是一种利用摄像头及图像处理技术进行实时观测和分析的
技术。
在工业、医疗、军事等领域有着广泛的应用。
本实验旨在探究
机器视觉在智能识别中的应用及效果。
2. 实验目的
通过实验验证机器视觉在智能识别中的应用效果，评估其准确性和
稳定性。
3. 实验内容
本次实验选择了人脸识别作为研究对象，使用机器视觉技术进行实
时人脸检测和识别。
首先，通过编写程序实现摄像头的拍摄和图像数
据的输入。
然后，利用机器学习算法对图像数据进行处理，提取人脸
特征并建立人脸数据库。
最后，实现对实时摄像头捕获的人脸进行识
别并输出结果。
4. 实验步骤
第一步：搭建实验环境，连接摄像头并测试摄像头的正常工作状态。
第二步：编写程序，调用机器视觉库进行人脸检测并显示检测结果。
第三步：准备人脸数据库，包含多个人脸图像及其对应的标签信息。
第四步：使用机器学习算法对人脸数据库进行训练，构建人脸识别
模型。
第五步：实现实时人脸识别功能，将识别结果显示在界面上。
5. 实验结果
经过实验，我们成功实现了实时人脸检测和识别功能。
机器视觉技
术能够准确地检测到摄像头捕获的人脸，并根据数据库信息进行识别。
在不同光照和姿态条件下，系统依然能够保持较高的准确性和稳定性。
6. 实验总结
本实验证明了机器视觉在人脸识别领域的强大应用潜力。
未来，机
器视觉技术将在更广泛的场景中得到应用，为人类社会带来更多的便
利和安全保障。
实验5 图像边缘检测一、实验目的1.掌握图像边缘检测的方法。
2.掌握AiCam框架的部署和使用。
二、实验环境硬件环境：PC机Pentium处理器双核2GHz以上，内存4GB以上操作系统：Windows7 64位及以上操作系统开发软件：MobaXterm实验器材：人工智能边缘应用平台实验配件：无三、实验内容1.算法原理1.1 基本描述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
本实验中使用的是canny边缘检测算子，除此之外还有Sobel、Laplacian算子等。
1.2 专业术语Canny边缘检测Canny边缘检测器由John F. Canny于1986年开发，是当今最流行的边缘检测方法之一，因为它非常强大和灵活。
该算法主要处理过程如下：1）降噪：原始图像像素通常会导致噪声边缘，因此在计算边缘之前减少噪声很重要在Canny边缘检测中，高斯模糊过滤器用于从本质上去除或最小化可能导致不良边缘的不必要细节。
2）计算图像的强度梯度：图像平滑（模糊）后，将使用Sobel核心进行水平和垂直过滤。
然后使用这些过滤操作的结果来计算每个像素的强度梯度3）抑制假边：在降低噪声和计算强度梯度后，这一步的算法使用一种称为边缘非最大抑制的技术来过滤掉不需要的像素（实际上可能并不构成边缘）。
为此，在正负梯度方向上将每个像素与其相邻的像素进行比较。
如果当前像素的梯度幅度大于其相邻像素，则保持不变。
否则，当前像素的大小设置为零。
4）滞后阈值：在Canny边缘检测的最后一步中，梯度幅度与两个阈值进行比较。
1.3 常用方法OpenCV实现Canny图像边缘检测方法如下：# image：原始图像# threshold1：阈值1 (minVal)# threshold2：阈值2 (maxVal)# 推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间edges = cv2.Canny(image, threshold1, threashold2)2.功能设计2.1 功能描述AiCam人工智能轻量化应用框架是一款面向于人工智能边缘应用的开发框架，采用统一模型调用、统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式，实现了嵌入式边缘计算环境下进行快速的应用开发和项目实施。
1机器人视觉系统实训平台由哪些模块组成？可以进行哪些视觉应用实训？
答：
机器人视觉系统实训平台由：协作机器人、模块化工作台、机器人移动导轨、轨迹示教模块、输送线模块、工具快换模块、拼图模块、自动托盘与仓储模块、视觉系统模块、电气实训模块模块组成；
可以进行：①视觉引导焊接实训；②视觉引导分拣实训；③视觉引导七巧板自动拼图实训；④视觉扫码入库实训，等实训项目。
2 在该视觉系统实训平台上装有两套视觉系统，各采用哪种安装方式，以及其作用？
答：
平台上包含两套工业相机，每套相机配有相对应的光源和镜头。
一个相机安装在输送线上，对输送线上的圆柱物料进行编号识别与位置测量。
另一个相机安装在机器人末端随机器人移动，对演示过程中七巧板物料进行颜色识别、面积识别，并针对样图效果进行摆放，另一方面相机识别货架上面的条码标识，将样图托盘对应入库。
3 简述本章4个项目实训中机器人与相机之间是如何配合应用的？
答：
机器人与相机视觉系统采用TCP/IP方式通讯，机器人作为client连接相机视觉系统服务器service；
机器人运行到拍照点执行脚本程序出发相机拍照进行图像处理；视觉系统根据编写好的流程处理图像信息，将处理结果打包成字符串发送给机器人；机器人通过脚本程序将数据进行解析，并赋值给机器人示教器变量；机器人通过在线编程使用相应的示教器变量实现项目功能。
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。
第九章实训课实训产品：实训要求：(1)检测内容：精准地将电池的上密封边缘中心坐标定位出来，并判断电池极耳是否弯曲，电池极耳左右密封边缘是否平行。
(2)产品大小：110mm*60mm(3)安装高度：≤300mm(4)精度要求：≤0.3mm(5)检测速度：1pcs/s(6)通讯方式：TCP/IP网络通讯实训目的：1、能按要求进行相机、镜头、光源选型；2、能独立完成相机、镜头、光源的连接与图像采集；3、理解检测流程及算法逻辑，学会使用直线卡尺工具及参数设置4、学会使用TCP通讯实训报告：1、分析硬件选型的原理；2、总结在实训过程中碰到的问题，以及如何解决这些问题；实训课课堂教学模式实训课在教学内容和教学目的上与文化课、专业课有显著的区别。
在教学内容方面，实训课以传授操作技能为主，在教学目的上，以学生对知识的实践运用为主，实训课是以文化课、专业课主教学内容为基础而指导实践的，其课堂教学不同于传统的理论教学形式，应体现其自身的教学规律、特点及组织形式。
在教学实践过程中，如何抓好实训课的教学环节，我们认为，实训课教学结构按照组织教学、精讲示范、学生操作、巡回指导、实训总结五个环节进行设置。
这五个环节不仅各具教学功能，而且环环紧扣，层层深入，形成了一个完整的教学过程。
一、组织教学（2分钟）组织教学的目的在于使学生做好上课前物质和精神上的准备。
从教学场景上使学生精神饱满，注意力集中，保证实训课顺利进行，组织教学不仅在课的开始阶段进行，而且要贯穿全课始终，维持好实训课的秩序，使学生处于实训的正常状态。
二、精讲示范（10分钟）精讲示范是决定实训课成败的一个关键环节。
1.精讲（5分钟）。
主要内容是：精讲实训操作技能的有关的操作要领，做到精而不散。
回顾本节实训的理论要求、依据。
将所用工具、仪器设备、原材料备好备齐，按规定要求放置。
实训目的、要达到的目标。
首先讲清本次实训的目的要求，要达到的目标，其次讲清仪器、工具的正确使用方法和操作规范。
一、实训背景随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉作为人工智能领域的一个重要分支，已在工业、医疗、农业等多个领域得到广泛应用。
为了更好地了解机器视觉技术，提高自身实践能力，我参加了本次机器视觉实训课程。
通过本次实训，我对机器视觉有了更深入的认识，掌握了机器视觉的基本原理、常用算法以及实际应用。
二、实训内容本次实训主要分为以下几个部分：1. 机器视觉基础知识学习- 了解机器视觉的定义、发展历程和分类。
- 学习图像处理的基本原理，包括图像的采集、预处理、特征提取和匹配等。
2. 机器视觉系统搭建- 学习搭建机器视觉系统所需的硬件设备，如光源、相机、镜头等。
- 掌握机器视觉系统的软件平台，如OpenCV、MATLAB等。
3. 图像处理与算法学习- 学习图像预处理方法，如滤波、阈值化、边缘检测等。
- 学习特征提取方法，如SIFT、SURF、ORB等。
- 学习图像匹配方法，如最近邻匹配、随机样本一致性（RANSAC）等。
4. 实际应用案例分析- 分析典型机器视觉应用案例，如人脸识别、车牌识别、物体检测等。
- 学习如何根据实际需求选择合适的算法和参数。
三、实训过程1. 理论学习- 通过查阅资料、阅读教材，掌握机器视觉基础知识。
- 参加实训课程，跟随老师学习图像处理与算法。
2. 实践操作- 使用OpenCV、MATLAB等软件进行图像处理实验。
- 搭建简单的机器视觉系统，进行图像采集、处理和分析。
3. 项目实践- 参与实际项目，如物体检测、人脸识别等，将所学知识应用于实际场景。
四、实训成果1. 理论水平提高- 通过本次实训，我对机器视觉有了更深入的理解，掌握了图像处理、特征提取和匹配等基本算法。
2. 实践能力提升- 通过实际操作，我熟悉了OpenCV、MATLAB等软件的使用，提高了编程能力和动手能力。
3. 项目经验积累- 参与实际项目，锻炼了团队合作能力和解决问题的能力。
五、实训总结本次机器视觉实训让我受益匪浅。
第十四章实训课
实训产品：
实训要求：
1、测量出3个产品的R、G、B分量；
2、把RGB分量值显示到软件界面上；
3、测量速度≤300ms/pcs；
4、视野范围≤50mm*40mm；
5、光源安装距离≥100mm且≤300mm；
实训目的：
1、能按要求进行相机、镜头、光源选型；
2、能独立完成相机、镜头、光源的连接与图像采集；
3、学会面阵相机、图像采集、几何定位、彩色识别、彩色分析、显示文本、保存数
据、保存图像等工具的使用；
实训报告：
1、分析硬件选型的原理；
2、总结在实训过程中碰到的问题，以及如何解决这些问题；
实训课课堂教学模式
实训课在教学内容和教学目的上与文化课、专业课有显著的区别。
在教学内容方面，实训课以传授操作技能为主，在教学目的上，以学生对知识的实践运用为主，实训课是以文化课、专业课主教学内容为基础而指导实践的，其课堂教学不同于传统的理论教学形式，应体现其自身的教学规律、特点及组织形式。
在教学实践过程中，如何抓好实训课的教学环节，我们认为，实训课教学结构按照组织教学、精讲示范、学生操作、巡回指导、实训总结五个环节进行设置。
这五个环节不仅各具教学功能，而且环环紧扣，层层深入，形成了一个完整的教学过程。
一、组织教学（2分钟）
组织教学的目的在于使学生做好上课前物质和精神上的准备。
从教学场景上使学生精神饱满，注意力集中，保证实训课顺利进行，组织教学不仅在课的开始阶段进行，而且要贯穿全课始终，维持好实训课
的秩序，使学生处于实训的正常状态。
二、精讲示范（10分钟）
精讲示范是决定实训课成败的一个关键环节。
1.精讲（5分钟）。
主要内容是：精讲实训操作技能的有关的操作要领，做到精而不散。
回顾本节实训的理论要求、依据。
将所用工具、仪器设备、原材料备好备齐，按规定要求放置。
实训目的、要达到的目标。
首先讲清本次实训的目的要求，要达到的目标，其次讲清仪器、工具的正确使用方法和操作规范。
核对材料、器械等是否准备充足。
实训步骤，讲清关键操作技能和技巧、安全事项，引导学生在实训中树立认真、刻苦、一丝不苟的精神和掌握提高实训效率的方法。
讲解时应切忌理论的重复和对实训内容的复述，内容应简明扼要，有
针对性、启发性和指导性。
(5)安全要求及其它注意事项。
2.示范（5分钟）主要内容是：教师给学生做示范，让学生仔细观察动作要领。
教师讲解以后，再进行示范演示，对容易出现问题的地方一定再提醒全体学生注意并演示正确的操作和提出防止不良操作的方法。
示范时分解动作可放慢节奏，让学生看清老
师的每一个操作细节，为学生的模仿操作打下基础。
重点内容边做边给学生讲解。
必要时老师可运用事先设计好的挂图、投影、多媒体课件等现代化教学手段辅助教学。
操作难点示范，并让学生模仿。
教师针对这一过程，应多动手反复给予示范演示，使学生按规范动作去进行操作，逐步掌握技能的要领、技巧。
三、学生操作（20分钟）
本环节是实训课的中心环节，是培养学生独立操作能力、掌握新
操作技能、提高操作熟练程度的关键所在。
要求安排足够的时间让学生按要求独立动手操作，学生操作时间不少于实训课的三分之二。
在教师的指导下，学生动手操作，训练技能可釆用以下几种形式：
先合后分法。
在实训课中，先把学生分组操作。
10分钟后老师作出评价、指导，再分开训练，培养独立操作的能力。
分步实训法。
根据实训内容，把一堂课的实训时间分为2—3步，每步一个要求，教师巡回指导。
做完一步，教师评价指导后，再进行第二步训练，教师检查后，再进行第三步训练。
这样循序渐进，一步一个“脚印”，一步一项技能，便于学生接受。
四、巡回个别指导(10分钟）
(1)巡回指导是老师对学生操作过程进行的全面检查和指导。
目的
是帮助学生排除操作中的种种障碍，保证学生掌握正确的操作方法。
巡回指导的主要内容有：安全指导——检查仪器的使用情况，排除安全隐患；操作指导——检查和指导学生的姿势，操作过程和操作方法; 质量指导——检查学生完成实训的质量；应急指导——在实训过程中，教师应随时检查、及时发现问题，立即进行具体指导，确保实训的顺利进行，提高教学质量。
教师在巡回指导中必须做到''五到〃，即心到、眼到、腿到、口到、手到。
学生自评纠错法。
学生个人操作5分钟后，两两交换，检查其操作是否正确，并将错误纠正过来，对学生的指导重启发，不要包办代替，要允许失败和鼓励学生重做。
锻炼学生的自查能力。
巡回指导的方法。
釆用个别指导和集体指导相结合的方式进行。
集体指导是指在训练过程中对学生出现普遍性问题，由教师把全班学生集中起来进行讲解或技术上的指导。
个别指导是在训练过程中对学
生出现的特殊问题，教师根据知识掌握及技能操作中的个别差异而进行的指导。
五、实训总结（3分钟）。
主要内容是：（1)对学生的训练情况作出评价，肯定成绩，指出不足（2)总结出本节实训的要点和关键。
实训总结教师在''讲、演、作、导〃的基础上对这节课进行归纳、总结，既要重视成功的经验，又要重视失畋的教训，肯定成绩，指出不足，对出现的问题进行必要的分析，给学生以正确的、完整的认识，对操作过程中碰到的一些重要环节，关键技能点进行适时点拨，总结出注意事项，同时要求学生做好实训报告。
总之，在实训课教学中在紧紧围绕上述五步进行。
并使整个实训课贯彻：训前准备要充分，训中讲解少而精现场示范分解清，学生操作应规范巡回指导须到位，训后总结要及时。
综上所述，实训课教学环节在实训过程中，因专业不同操作难易程度不同，实训课时安排也不尽相同，教无定法，没有统一刻板的模式，
各位老师应根据具体专业的教学内容创造性地灵活运用，从而充分体现''教为主导，学为主体〃的教学思想，真正提高实训课的教学质量。
补充：抓住四个关键
1.实训准备。
准备是否充分，对学生技能训练能否达到要求至关重要。
实训指导教师要拿出多于实训课2至3倍的时间和精力，做好各项准备。
从物质上，要准备好场地、原材料、各种器械、教具等。
从思想上，要设计好各个教学环节，熟练掌握各环节的要求。
训前预测。
根据技能训练的内容和要求，教师要预测训练过程中学生的理论基础、技能掌握情况及容易出现的错误，做到有的放矢，提高驾驭实训课的能力。
示范效果。
教师示范操作是否符合要求、是否熟练、水平高低直接影响学生实训的效果。
要求教师在平时要加强基本功训练，具备高级工以上的技能水平，特别是本节课的示范操作，要提前做几遍，做到规范熟练，应用自如。
学法指导。
在实训课中，更应体现对学生学习方法的指导，引导学生积极思索，认真模仿，规范操作。
特别是技术要点和操作难点，更应强化指导，让学生学会、学好。
要求学生既要严格程序、认真细致，又要大胆泼辣，积极主动，并鼓励学生在掌握基本技能的同时，学会创新，尽快达到应有的技能水平。
