机器视觉基础知识详解

实时性指标
包括处理速度、帧率等，用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响，用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较，评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量，提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法，如SIFT、SURF等，对图像进行特
征提取和描述，为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
，实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络（CNN）
通过构建深度卷积神经网络，自动学习图像中的特征表达，提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等，应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理与计算机视觉功能，支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件，提供强大的图像处理和机器视觉算法库，易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛，如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台，便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例：应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景，利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。

机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项重要的技术，正逐渐走进我们的生活和工作的各个领域。

那么，什么是机器视觉呢？简单来说，机器视觉就是让机器能够像人一样“看”世界，并理解所看到的内容。

想象一下，一台机器能够自动检测产品的质量，识别图像中的物体，或者引导机器人进行精确的操作。

这背后的核心技术就是机器视觉。

它依靠摄像头等设备获取图像或视频信息，然后通过一系列的处理和分析，提取出有用的信息和特征。

机器视觉系统通常由几个关键部分组成。

首先是图像获取设备，这就像是机器的“眼睛”，常见的有工业相机、摄像头等。

这些设备负责捕捉清晰、准确的图像。

然后是图像传输和存储环节，确保图像能够快速、稳定地传递到处理单元，并被妥善保存，以备后续分析使用。

接下来就是图像处理和分析的部分了，这可以说是机器视觉的“大脑”。

在这个环节中，会运用到各种算法和技术，来对图像进行增强、滤波、分割等操作，以便提取出我们关心的目标物体或特征。

比如，在检测产品表面缺陷时，机器需要能够准确地识别出那些微小的瑕疵，这就需要强大的图像处理能力。

为了让机器能够理解图像中的内容，特征提取是至关重要的一步。

这就好比我们人类在看一幅画时，会关注一些关键的特征，比如形状、颜色、纹理等。

机器也需要从图像中提取出类似的特征，然后将这些特征与已知的模式或模型进行匹配和比较。

在机器视觉的应用中，工业领域是一个重要的方面。

在生产线上，机器视觉可以用于产品质量检测，快速、准确地发现不合格的产品，大大提高了生产效率和产品质量。

例如，在电子制造业中，它可以检测电路板上的元件是否安装正确，焊点是否良好；在汽车制造业中，能够检测车身的表面是否有划痕、零部件是否装配到位。

除了工业，机器视觉在农业、医疗、安防等领域也发挥着重要作用。

在农业中，它可以帮助识别农作物的病虫害，进行精准的灌溉和施肥；在医疗领域，辅助医生进行疾病诊断，如通过分析医学影像来发现病变部位；在安防领域，实现人脸识别、行为分析等功能，增强公共安全保障。

在农业领域，机器视觉技术被用于监测作物 生长状况、病虫害识别等方面。通过对农田 的图像采集和处理，机器视觉系统能够实时 监测作物的生长情况，及时发现病虫害，为 农民提供科学的管理依据，从而提高农产品 的产量和质量。
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测

机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念（7）
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念（8）
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（9）
镜头的调制传递函数MTF
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（4）
镜头接口 – C-MOUNT 镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数： 公称直径：1“ 螺距：32牙 – CS－Mount是C－Mount的一个变种，区别仅仅在于 镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同，C－ Mount 是17。5mm，CS－Mount是12。5mm。 – C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
一、镜头基本概念（10）
系统的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
二、镜头的分类（1）
按照等效焦距分为 广角镜头
等效焦距小于标准镜头（等效焦距为50mm）的镜头。特点 是最小工作距离短，景深大，视角大。常常表现为桶形畸变。 中焦距镜头 焦距介于广角镜头和长焦镜头之间的镜头。通常情况下畸变 校正较好。 长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。工作距离长，放大比大，畸变 常常表现为枕形状畸变。
像素速率（Pixel Rate）
相机每秒中能够输出像素的个数，仅仅对于数字相机有意 义。
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第二节 工业相机
一、工业相机的基本概念（5）
卷帘快门（Rolling Shutter）

机器视觉行业知识点总结在这篇文章中，我们将对机器视觉行业的一些知识点进行总结和梳理，以帮助读者更好地理解这一领域的发展和应用。

一、机器视觉的基本原理1.图像采集和传感器技术图像采集是机器视觉系统的第一步，也是至关重要的一步。

图像传感器的选择将直接影响到后续的图像处理和分析效果。

常见的图像传感器有CCD（Charge-Coupled Device）和CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）两种类型，它们在成本、灵敏度和分辨率等方面各有优劣。

2.图像预处理图像预处理包括对图像进行去噪、增强、滤波、边缘检测等操作，目的是减少图像中的噪声和干扰，从而提高后续的图像处理和分析效果。

3.特征提取和描述特征提取和描述是机器视觉系统中的关键步骤，它涉及到对图像中的特征进行提取和描述，常用的特征包括边缘、角点、纹理等。

特征提取和描述的质量将直接影响到后续的目标检测、识别和跟踪效果。

4.目标检测、识别和跟踪目标检测、识别和跟踪是机器视觉系统中的核心任务之一，它涉及到对图像中的目标进行定位、识别和跟踪。

常见的目标检测和识别算法包括Haar特征、HOG特征、深度学习等技术。

5.应用领域机器视觉技术在工业自动化、智能制造、医疗影像诊断、交通监控、安防监控等领域都有广泛的应用。

其中，工业自动化是机器视觉技术应用最为广泛的领域之一，它包括产品的质量检测、组装线的监控、机器人视觉导航等方面。

二、机器视觉的发展趋势1.深度学习与机器视觉深度学习作为机器学习的一种方法，在图像识别和分析领域表现出了强大的能力，因此也在机器视觉领域得到了广泛的应用。

通过深度学习技术，机器视觉系统可以更准确地识别和分析图像中的目标，实现更高水平的自动化。

2.智能传感器与机器视觉智能传感器集成了传感器、处理器和通信接口等功能，它可以直接在传感器端进行数据的处理和分析，从而减轻了计算机端的负担。

智能传感器的发展将进一步推动机器视觉系统的智能化和自动化。

机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点，能够适应各种复杂环 境，广泛应用于工业自动化、智能安 防、医疗诊断等领域。
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。

机器视觉基础知识
机器视觉基础知识是指基于人类视觉系统原理和计算机科学技术，通过视觉传感器获取并解析图像信息，实现对图像的理解、分析和处理的一门技术。

机器视觉技术在工业、医疗、安防等领域得到广泛应用，其基础知识包括以下几个方面：
1. 图像采集：机器视觉系统通过摄像机、激光雷达等视觉传感器采集图像信息，获取目标物体的外在特征。

2. 图像预处理：为了提高图像的质量和准确性，需要对采集到的图像进行去噪、滤波、增强等处理。

3. 特征提取：通过图像处理算法，提取目标物体的形状、颜色、纹理等特征，作为后续处理的基础。

4. 目标检测：通过特定的算法，实现对图像中目标物体的自动识别和定位，为后续的分析和决策提供基础。

5. 图像分割：将图像分为不同的区域，为目标的进一步分析和处理提供基础。

6. 物体跟踪：对连续的图像序列中的目标物体进行跟踪，分析其运动轨迹和状态变化。

7. 三维重建：通过多视角的图像信息，实现对目标物体的三维重建，为后续的仿真和虚拟现实应用提供基础。

机器视觉技术的发展和应用，需要深入掌握以上基础知识，结合实际应用场景，灵活运用各种算法和技术手段，不断提升机器视觉系统的性能和应用效果。

机器视觉未来发展的趋势
机器视觉自起步发展到现在，已有15年的 发展历史。应该说机器视觉作为一种应用 系统，其功能特点是随着工业自动化的发 展而逐渐完善和发展的。
机器视觉未来发展的趋势
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层 面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定 性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的 提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、 分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的 方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动 化更进一步的融合。 需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的 空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。
机器视觉的基本知识
二.机器视觉的基本构成
机器视觉的基本知识
三.机器视觉的特点 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化 程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境 或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉 来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中， 用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用 机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产 的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成， 是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉未来发展的趋势
2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动 力。
机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量， 应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国 自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术 也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整 个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能 让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是 促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺：
A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估

技能培训专题机器视觉系统原理及基础知识(一)技能培训专题: 机器视觉系统原理及基础知识机器视觉是一种智能化技术，它模拟人脑的视觉系统，利用计算机与图像传感器，将实体物体转化成数字信号。

这种技术广泛应用于工业，医疗，安防和图像处理等领域。

本文将介绍机器视觉系统的原理和基础知识。

一、机器视觉系统的组成组成机器视觉系统由三个主要组成部分组成：图像采集、图像处理和决策控制。

1. 图像采集图像采集是机器视觉的第一步。

通过摄像机和扫描仪等设备，将实体物体的图像信息采集下来并转化成数字信号。

这些数字信号可以在后续的处理中被计算机识别、分析。

2. 图像处理在图像处理中呢，数字信号通过各种算法和技术被处理录取的信息，这些信息包括识别物品的独特特征和属性，形成特征数据库，能够识别多个物体。

3. 决策控制决策控制是机器视觉中的最后一步，计算机从特征数据库中选择最相似的特征值，经过判断来决策物品的名称和位置。

二、机器视觉的基础算法1. 边缘检测边缘检测是机器视觉中最常见的算法之一。

它可以识别亮度值发生突变的位置，从而确定物体的边缘位置。

2. 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的处理。

这样的图像只有一个颜色通道，通常用于特征提取。

3. 滤波滤波是一种处理图像的常用方法。

它通过去除图像中一些噪声，来提高图像的质量。

三、机器视觉的应用1. 工业制造机器视觉在工业制造中应用广泛，可以用于产品的检测和过程控制。

例如在手机生产线上使用机器视觉进行质量控制和流量控制以保证制造的手机符合质量标准和时间限制。

2. 医疗领域在医疗领域，机器视觉可以帮助医生识别病人的病情。

例如基于机器视觉的超声扫描可以帮助识别肿瘤，计算机图像分析则可以从CT扫描中提取更多的细节信息以帮助诊断。

3. 安防领域在安全领域，机器视觉可帮助保障公共场景和私人财产的安全。

例如摄像头识别出猖獗的肇事车辆，学校安检中检测餐具是否卫生，人脸识别门禁等。

结论机器视觉系统是一种计算机智能化技术。

机器视觉知识点归纳总结一、基本概念1. 图像与视频的基本概念图像是指由像素组成的二维数据，每个像素表示图像中的一个点的亮度和颜色。

而视频则是由一系列相继的图像组成的，每秒钟包含25~30帧图像。

在机器视觉中，图像和视频是最基本的数据类型，因此理解图像和视频的基本概念对于学习机器视觉至关重要。

2. 特征提取与描述特征是指图像或视频中的局部区域或结构，特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性和区分性的特征。

通常包括几何特征、颜色特征、纹理特征等。

特征描述是指用向量或矩阵等数据结构对提取出的特征进行表示和储存，以便进行后续的分析和处理。

3. 图像处理与分析图像处理是指采用数字图像处理技术对图像进行一系列的操作，如去噪、增强、分割、配准等。

图像分析则是指对图像进行解释和理解，包括目标检测、目标识别、目标跟踪等。

4. 神经网络与深度学习神经网络是一种模拟人脑神经元网络的数学模型，深度学习则是指基于多层神经网络的学习算法。

在机器视觉中，深度学习技术已经取得了很大的成功，如卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域的广泛应用。

5. 三维视觉三维视觉是指利用多个二维图像或视频重构出三维物体的形状和结构的技术。

它包括立体视觉、结构光、多视点等技术，常用于虚拟现实、医学影像学等领域。

二、常用算法1. 图像处理算法（1）滤波算法：用于去除图像中的噪声，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

（2）边缘检测算法：用于检测图像中的边缘结构，如Sobel算子、Canny算子等。

（3）图像分割算法：将图像分割成多个区域或对象，如基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

（4）配准算法：用于将多幅图像进行配准，以便进行后续的处理和分析。

2. 特征提取与描述算法（1）HOG特征：Histogram of Oriented Gradients，是一种用于目标检测的特征描述方法。

（2）SIFT特征：Scale Invariant Feature Transform，是一种用于图像匹配和目标识别的特征描述方法。

图象处理-机器视觉-基础知识(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--1.什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。

答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。

机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。

2.机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。

答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。

图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。

该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD 和CMOS ）采集物体影像。

图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。

经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。

3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。

答：。

机器视觉技术的现状： 机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。

发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。

机器视觉基础知识概述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是指通过机器视觉产詁将被摄取口标转换成图像信号，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。

一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。

(维视图像)基于PC的视觉系统基本组成%1和机与镜头——这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同吋获取多相机通道的数据。

根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频(RS-170/CCIR)、复合信号(Y/C)、RGB信号，也可能是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。

%1光源——作为辅助成像器件，它直接影响输入数据的质量和应用效果，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用。

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，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。

%1传感器一一通常以光纤开关、接近开关等的形式出现，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行止确的采集。

%1图像采集卡—通常以插入卡的形式安装在PC中，图像采集卡的主要工作是把相机输出的图像输送给电脑主机。

它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，同时它可以控制和机的一些参数，比如触发信号，曝光 /积分时间，快门速度等。

图像采集卡通常有不同的换件结构以针对不同类型的和机，同时也有不同的总线形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI, PC104, ISA 等。

%1PC平台一一电脑是一个PC式视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的CPU, 这样可以减少处理的时间。

学习机器视觉的基础知识和技能第一章：机器视觉简介机器视觉是研究如何使计算机能够“看”的一门学科。

它利用计算机视觉、模式识别和图像处理等技术，将图像或视频信号转化为可理解的数据并进行分析。

机器视觉被广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像分析等领域。

1.1 机器视觉的发展历程机器视觉的发展可以追溯到上世纪60年代，当时国际上的研究者开始尝试将图像转化为数字信号进行处理和分析。

随着计算机硬件和算法的不断进步，机器视觉的应用范围也不断扩大。

1.2 机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过图像采集设备获取图像，然后通过图像处理算法对图像进行分析和处理，最后得到所需的信息。

图像采集设备可以是相机、摄像机等，图像处理算法可以包括边缘检测、图像分割、特征提取等。

第二章：机器视觉的关键技术机器视觉的关键技术包括图像预处理、目标检测、目标跟踪和目标识别等。

2.1 图像预处理图像预处理是指对图像进行去噪、平滑、增强等操作，以便更好地进行分析和处理。

常用的图像预处理方法包括灰度化、降噪、直方图均衡化等。

2.2 目标检测目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位感兴趣的目标物体。

常用的目标检测方法包括滑动窗口、卷积神经网络等。

2.3 目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中追踪一个或多个运动目标的位置。

常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、相关滤波等。

2.4 目标识别目标识别是指识别图像中的对象属于哪一类别。

常用的目标识别方法包括支持向量机、深度学习等。

第三章：机器视觉的应用领域机器视觉的应用领域非常广泛，涉及到工业自动化、智能交通、智能安防、医学影像等多个领域。

3.1 工业自动化机器视觉在工业自动化中扮演着重要角色，可以用于产品质量检测、物体定位等。

例如，可以通过机器视觉系统检测产品表面缺陷、尺寸偏差等问题，提高生产效率和产品质量。

3.2 智能交通机器视觉在智能交通领域的应用非常广泛。

通过图像识别技术，可以实现交通监控、车辆自动驾驶等功能。

机器视觉基础知识详解什么是机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。

简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是通过机器视觉产品（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，得到被摄目标的形态信息，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。

机器视觉系统的分类•智能相机•基于嵌入式•基于PC机器视觉系统的组成•图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台•图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。

•判决执行：电传单元、机械单元机器视觉的工作原理机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。

机器视觉的应用案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。

该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。

该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。

通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。

案例二：视觉检测在电子元件的应用此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。

#4：同轴光—均匀性好
50% 分束片
.
29
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#5：结构光法——最简便的三维测量
激光或线性光 源
固定角度照射
三维深度信息
.
30
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#6：影子的利用——最不直接的测量
待测物高度信息
待测物长度信息
.
31
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
典型系统由以下组成： •待测目标 •光源 •镜头 •相机 •图像采集卡 •图像处理软件 •输入输出板卡 •工业电脑
.
6
三、机器视觉系统基本构成
典型系统由以下组成： •待测目标 •光源 •镜头 •相机 •图像采集卡 •图像处理软件 •输入输出板卡 •工业电脑
“嵌入”
.
7
四、机器视觉系统应用分类
测量 （Measure）
• LED光源
• 其他（激光、紫外光等）
.
25
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#1：背光——测量系统的最佳选择
.
26
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#2：亮场——最直接的照明
.
27
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#3：暗场——适合光滑表面的照明
.
28
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
象素值 = 0.2 MM
.
44
七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
#1：高系统精度
• 视野（FOV）
- 让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说，FOV越小越“好”。 - 相机分辨率相同视野越小系统精度越高 - 视野相同相机分辨率越高系统精度越高

医学影像分析与辅助诊断
总结词
机器视觉技术在医学领域中的应用已经越来越广泛，它可以帮助医生进行疾病辅助诊断和手术导航。
详细描述
机器视觉技术可以对医学影像进行分析和识别，如CT、MRI等，从而辅助医生进行疾病诊断。此外， 机器视觉还可以用于手术导航中，帮助医生进行精准的手术操作。
05
机器视觉发展趋势与挑战
20世纪80年代至90年代，数字图像处理技 术逐渐成熟，机器视觉技术开始进入基础 发展阶段。
应用发展阶段
智能化发展阶段
20世纪90年代以后，随着计算机技术、自 动化技术的不断发展，机器视觉技术逐渐 成熟，应用范围不断扩大。
近年来，随着深度学习、人工智能等技术 的不断发展，机器视觉技术逐渐向智能化 方向发展，具有更高的精度和效率。
务中的应用。
卷积神经网络（CNN）详解
03
深入讲解CNN的原理、结构、训练和优化方法。
04
机器视觉应用案例
工业检测与质量控制
总结词
机器视觉在工业领域中的应用已经成为 一种趋势，它可以帮助企业提高生产效 率和产品质量。
VS
详细描述
机器视觉技术可以应用于工业生产线上， 对产品进行外观、尺寸、材质等方面的检 测，确保产品质量符合要求。此外，机器 视觉还可以用于工业自动化设备中，实现 精准定位和智能控制。
自动驾驶与智能交通
总结词
机器视觉技术是实现自动驾驶的关键之一，它可以帮助车辆实现自主导航、道路识别、障碍物检测等功能。
详细描述
在自动驾驶中，机器视觉技术可以用于识别道路标志、交通信号灯、行人和其他车辆等信息，同时还可以对周围 环境进行建模和预测，从而实现安全驾驶。此外，机器视觉还可以用于智能交通管理中，实现交通流量统计、车 辆检测等功能。

机器视觉知识点总结一、机器视觉概述机器视觉是一门研究如何使计算机“看”的技术，它利用计算机技术模拟人类的视觉功能，通过图像传感器采集目标信息，利用计算机进行分析与处理，进而实现对目标检测、识别、跟踪和理解等功能。

机器视觉技术被广泛应用于工业自动化、智能监控、智能交通、医学影像、军事侦察、机器人和虚拟现实等领域。

二、机器视觉基础知识1. 图像采集：图像采集是机器视觉的起点，图像可以通过摄像头、扫描仪、雷达和卫星等设备获得。

在进行图像采集前，需要考虑光照、角度、距离和分辨率等因素。

2. 图像处理：图像处理是指对采集到的图像进行预处理，包括颜色空间转换、滤波、锐化、边缘检测、图像分割等技术，目的是减少图像噪声、增强目标轮廓和提取目标特征。

3. 特征提取：特征提取是指从处理后的图像中抽取目标的关键特征，常用的特征包括纹理、形状、颜色、边缘等。

特征提取的目的是对目标进行描述和区分。

4. 目标检测：目标检测是利用特征提取技术，对图像中的目标进行定位和识别，常用的目标检测方法包括模板匹配、边缘检测、统计学方法、神经网络等。

5. 目标跟踪：目标跟踪是指在连续图像序列中，对目标的位置和运动轨迹进行跟踪，常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等。

6. 目标识别：目标识别是对检测到的目标进行进一步的识别和分类，实现对目标的自动识别和判别，常用的目标识别技术包括支持向量机、决策树、深度学习等。

三、机器视觉技术应用1. 工业自动化：机器视觉在工业领域的应用非常广泛，可以用于产品外观检测、质量控制、零件定位和装配、自动化检测等。

2. 智能监控：机器视觉技术可以用于监控系统，包括人脸识别、车牌识别、行人检测、烟火检测等，实现智能化监控和安全防范。

3. 智能交通：机器视觉可以应用于智能交通系统，包括车辆识别、交通流量检测、路况监测、智能停车等，提高交通管理效率和安全性。

4. 医学影像：机器视觉在医学影像诊断中的应用逐渐增多，包括医学图像分析、肿瘤检测、器官定位、医学影像处理等。