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机器视觉技术基础教学教案(全)教案课程名称授课方式教学目的机器视觉概述授课时长40min软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸通过研究，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引入：教学设计播放机器视觉相机器视觉是一项综合技术，被广泛应用于现代化工业中，关视频，引入课用机器视觉检测方法可以提高生产的效率和自动化题，激发学生研究程度。
本章就针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题兴趣进行解释和说明。
讲授过程：1.对机器视觉进行初步认识，详细讲解机器视觉的工作原理及2.了解机器视觉的工作原理，一个完整的机器视觉系统由应用多个模块组成，一般包括光源、镜头、相机、图像采集模块、图像处理模块、交互界面等。
3.了解机器视觉硬件情况搭建。
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、镜头倍率与视场规模。
4）图像采集卡的技术参数：图像传输格式、图像格式、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。
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：总结、归纳机器视结尾：鼓励学生课后复。
应用教案设计方案微课名称授课方式教学目的重点、难点数字图像基础微课时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸对图象处理的一些基础内容进行简朴介绍与了解。
初步认识图像与数字图像并了解其分类，了解图像数字化的基教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计播放图像与数字研究机器视觉，其实质就是对各类图像的处理过程，图像相关视频，引数字图像处理技术在当今世界应用已经非常普遍，应用手入课题，激发学生段越来越丰富，功能也越来越强大。
本节将对有关图像处研究兴趣理的一些基础内容进行简单介绍。
技能培训专题机器视觉重要基础机器视觉是指使用计算机视觉技术和现代机器学习算法来实现对视觉世界的感知和理解。
机器视觉一直是计算机视觉领域中的重要分支，它使用图像或视频数据来对物体、场景等进行分析，从而实现识别、测量、定位、跟踪、分割等功能。
机器视觉是在工业、医疗、安防、自动驾驶、智能家居等领域中应用广泛的技术，它的应用不断拓展和深化，对人类社会的生产力和生活水平有重要影响。
机器视觉的基础知识和技能培训非常重要，以下是机器视觉的重要基础技能：1.数字图像处理技术数字图像处理技术是机器视觉领域的基础，主要涉及图像采集、图像预处理、图像增强、图像恢复、图像分割、图像特征提取、图像分类和图像识别等方面。
学习数字图像处理技术需要掌握各种数字滤波器、几何变换、灰度变换、运动补偿、压缩编码等基本算法，以及各种图像处理工具的使用方法。
2.计算机视觉算法计算机视觉算法是机器视觉中最关键的技术之一。
计算机视觉算法主要涉及特征提取、特征匹配、目标检测、目标跟踪、三维重建等方面。
学习计算机视觉算法需要掌握各种数学基础理论，如线性代数、概率论、统计学、优化理论等，以及各种机器学习算法、深度学习算法等。
3.机器人学机器视觉是机器人技术中的重要分支之一，学习机器人学能够让我们更好地理解机器人结构、运动学和动力学，从而更好地设计机器人视觉系统和控制系统。
机器人学涉及的知识点很广泛，包括机器人运动学、机器人轨迹规划、机器人状态估计和控制等方面。
机器视觉的基础知识和技能培训非常重要，它涉及到数字图像处理、计算机视觉算法和机器人学等多个方面。
只有掌握了这些基础技能，才能更好地设计和实现机器视觉系统，为各个领域的应用提供更好的支持和解决方案。
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。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
机器视觉基础机器视觉是一种让计算机系统具备解释和理解图像或视频的能力的技术。
它模拟了人类视觉系统的工作方式，通过摄像头或其他传感器捕获图像，并对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
机器视觉技术已经在各个领域得到广泛应用，包括工业自动化、医疗诊断、安防监控、无人驾驶等。
在机器视觉的基础上，计算机系统可以实现识别和分类图像中的物体、人脸或文字，检测图像中的运动物体，测量物体的尺寸和形状，甚至实现对图像内容的理解和推理。
这些功能的实现离不开图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等技术的支持。
图像处理是机器视觉的基础，它包括对图像进行预处理、特征提取和特征匹配等步骤。
预处理是为了提高图像质量，包括去噪、锐化、增强对比度等操作；特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等；特征匹配是指将提取出的特征与已知的模式进行对比，从而实现对图像内容的识别和分类。
模式识别是机器视觉的核心技术之一，它是通过对图像中的特征进行分类和识别，从而实现对图像内容的理解。
模式识别包括监督学习和无监督学习两种方式。
监督学习是在已知样本的基础上进行训练，从而建立起分类器或识别器；无监督学习则是在没有标注样本的情况下进行特征聚类和模式识别。
机器学习是机器视觉的另一个重要支撑技术，它是指通过对大量数据进行学习和训练，从而实现对图像内容的自动识别和分类。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。
监督学习是在已知标注数据的基础上进行模型训练，无监督学习则是在没有标注数据的情况下进行模式发现，强化学习则是通过与环境的交互学习来获得最优策略。
人工智能是机器视觉的终极目标，它是指让计算机系统具备类似于人类的智能和思维能力。
人工智能技术包括知识表示、推理推断、自然语言处理等多个方向，通过结合机器视觉技术，可以实现对图像内容的高级理解和智能决策。
总的来说，机器视觉基础是机器视觉技术发展的基石，它包括图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等多个方向。
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。
机器视觉检测的基础知识【大全】————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:机器视觉检测的基础知识~相机内容来源网络,由“深圳机械展（11万㎡，11０0多家展商,超10万观众）”收集整理!更多ｃnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展．相机都有哪些种类?我们常说的CCＤ就是相机么?除了2D平面相机,是否还有其他种类的相机,原理又是什么?下面这篇文章给您一一道来。
一，相机就是CCD么？通常，我们把所有相机都叫作CＣＤ,ＣCＤ已经成了相机的代名词。
正在使用被叫做CCD 的很可能就是ＣMOS。
其实CCＤ和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。
他们在检测光时都采用光电二极管,但是在信号的读取和制造方法上存在不同。
两者的区别如下:二，像素。
所谓像素,是指图像的最小构成单位。
电脑中的图像，是通过像素(或者称为PＩＸＥL)这一规则排列的点的集合进行表现的。
每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息,由此就可以描绘出彩色的图像。
▼例如:液晶显示器上会显示「分辨率:１280×1024」等。
这表示横向的像素数为１280,纵向的像素数为１０2４。
这样的显示器的像素总数即为1２8０×10２4=１，3１０,72０。
由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。
三,像素直径。
所谓像素直径,是指每个ＣCＤ元件的大小，通常使用μｍ作为单位。
严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。
（=像素间距,即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。
）。
也就是说,像素直径与像素间距的值是一样的。
如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘,因此可以获得更加精细的图像。
机器视觉系统构成•概述•构成各部分介绍•项目开发图像与视觉图像安防监控、显微成像、医疗影像、天文观测；航天测绘、智能交通视觉（视+觉）表面质量检测、工件尺寸测量和定位、各种标识的识别等，电子、半导体、包装、印刷…机器视觉（Machine Vision)机器（Machine)视觉（Vision) +机械运动控制觉(软件)视(硬件)包括光源、镜头、相机、图像采集卡等。
机器视觉是一个系统的概念，运用现代先进的控制技术、计算机技术及传感技术，表现为光机电的结合。
凌云公司的口号：“致力于为机器植入眼睛和大脑！”为什么要采用机器视觉 节省时间降低生产成本优化物流过程缩短机器停工期提高生产率和产品质量减轻测试及检测人员劳动强度 减少不合格产品的数量提高机器利用率机器视觉应用简介GIGI(Gauge、Inspection、Guide、dentification)一、Gauge(Measurement)机器视觉应用简介二、Inspection(应用范围最广）机器视觉应用简介三、Guide机器视觉应用简介四、Identification机器视觉原理简介系统构成：机器视觉原理简介一、光源（光源是基准，打光是艺术）种类：LED、萤光灯、卤素灯（光纤光源)、特殊光源Garbage In, Garbage Out特点：LED寿命长/可以有各种颜色/便于做成各种复杂形状/光均匀稳定/可以闪光；萤光灯光场均匀/价格便宜/亮度较LED高；卤素灯亮度特别高/通过光纤传输后可做成有效的合作与沟通客户：“提高质量我们才能占领越来越多的市场”销售：“我们需要零缺陷发货”管理者：“制订消除（降低）缺陷的计划，如采用视觉系统”品保：“为达到6Sigma目标，我们有100多个缺陷要解决”MV供应商：“将每种缺陷详细定义并归类”光源供应商：“我们应该按照这样的方法来做！”MV供应商：“这样做的花费是这么多！”品保：“也许只检10个缺陷就足够了”管理者：“如何才能避免我们将这类有缺陷的货发出去？”销售：“多坏才是足够好呢？”光源为什么好的打光方式等于成功了一大半(Garbage in，Garbage out)光源调制目标信息后传递探测器给（将目标想成我们自己）探测器所获得的光线必须包含足够的信息以便分离感兴趣的主要特征信息，并便于处理器将它们区分开来(光源是基准，打光有技巧）我们的目标就是最大化感兴趣区域的特征同时抑制其他的特征（噪声）光源为什么光源（光源是基准，打光有技巧）种类：LED、萤光灯、卤素灯（光纤光源)、特殊光源Garbage In, Garbage Out特点：LED寿命长/可以有各种颜色/便于做成各种复杂形状/光均匀稳定/可以闪光；萤光灯光场均匀/价格便宜/亮度较LED高；卤素灯亮度特别高/通过光纤传输后可做成照明规则1、光线太暗会影响视觉系统2、光线太亮会影响视觉系统3、照明的主要功能是产生光学信号4、减少噪声是照明要解决的主要问题之一5、只有来自于目标并到达镜头的光线才是有效的光线6、进入镜头但非来自目标的光线为杂散光，它降低图像质量7、来自目标任意点的光线都应填满镜头的入瞳光学器件镜头----聚焦或分散光线反射器（镜面）---改变光路（角度）分光器---半透半反棱镜---分光偏光片---抑制反光，应力探测漫射片---柔化光的分布，提高均匀性滤光片---过滤修正光源的光谱属性光纤---固定的光传播系统光源选择的注意事项影响因素：相机的光谱响应特性、形状、打光方式（dark field, bright field, low angle, structure light)、LED器件（颜色、发光角、亮度、寿命等）、辅助手段（偏光片、滤光片、漫射片等）即结构、光谱、强度、寿命、修正手段、价格等）选择原则：满足应用、综合考虑；理论分析+实验；解决问题的一般过程提出问题定义检测目标收集制订完整的规格列表可行性研究这个零件是如何被肉眼看到的？这个零件将如何照在其上的光的特性？将自己想成是那个零件概念设计实验室的反复实验原型机生产批量生产，先进制造光源选择的注意事项影响因素：相机的光谱响应特性、LED器件（颜色、发光角、亮度、寿命等）、形状、打光方式（dark field, bright field, low angle, structure light)、辅助手段（偏光片、滤光片、漫射片等）选择原则：满足应用、综合考虑；理论分析+实验；机器视觉原理简介二、镜头（低通滤波器，完成信号传递）接口形式：C-Mount/CS-Mount/F-Mount/Others镜头类型：标准、远心、广角、近摄、远摄等选择依据：相机接口/物距/拍摄范围/CCD尺寸/畸变的允许范围/放大率/焦距/光圈等2）镜头主要参数：光圈、景深、相对孔径、视场角、口径、放大率、焦距、传函、光谱几何光学成象公式（Basic Formula）放大率（Magnification）视场（Field of View）工作距离（Working Distance）分辨率（Resolution）光圈与景深光圈（Aperture）景深（Depth of Field） 光圈越大景深越小镜头相关参数放大率焦距对焦范围f-N F数失真视场f-number收集光线的能力景深分辨率失真分辨率和调制传递函数MTF成像系统的品质通常用调制传递函数MTF来描述，其定义如下：V B低频暗区最低亮度。
V W低频亮区最高亮度。
V min频率f处的最低亮度。
V max频率f处的最高亮度。
低频对比度C(0) =(V W-V B)/(V W+V B) 。
频率f处的对比度C( f) =(V max-V min)/(V max+ V min) MTF( f )= 100%*C( f )/C(0)分辨率和调制传递函数MTF 表征分辨率的指标是MTF。
MTF 描述的是成像系统的空间频率响应。
右图为佳能镜头实例。
兰实线：镜头＋胶片的MTF；兰虚线：镜头的MTF。
分辨率和调制传递函数MTF 由100% 到2% 的对比度图形。
MTF =50%为中等对比度，MTF = 2%被认为是人视觉对比度的极限，低于2% 无法分辩。
分辨率和调制传递函数MTF其中p 为像元间距， a 为像元尺寸，k 为角频率，而h(x) 为单位脉冲响应CCD 传递函数系统传递函数大气像移镜头系统＝MTF MTF MTF MTF MTF CCD ×××分辨率和调制传递函数MTF如XC －75CE ，水平像元尺寸为8.6μm ，垂直像元尺寸为8.3μm 。
该CCD 水平和垂直Nyquist 频率分别为1000/(2×8.6)= 58 lp/mm1000/(2×8.3)= 60 lp/mm CCD 像面上，每毫米像元数的1/2称为该CCD 的Nyquist 频率。
机器视觉光学系统光学系统镜头（低通滤波器，完成信号传递）反光镜（改变光路）棱镜、分光镜、聚光棒（镜）光源、偏光片、滤光片等接口主要有螺口和卡口两种螺口：0.75（M42/M58/M72等）、C/CS(32thread/inch)卡口：F口(Nikon)、Cannon、Petax等远心镜头在测量系统中，物距常发生变化，从而使像高发生变化，所以测得的物体尺寸也发生变化，即产生了测量误差；即使物距是固定的，也会因为CCD敏感表面不易精确调整在像平面上，同样也会产生测量误差。
采用远心物镜中的像方远心物镜可以消除物距变化带来的测量误差，而物方远心物镜则可以消除CCD位置不准带来的测量误差。
Standard LensTelecentric lens机器视觉系统的构成—光学系统 远心镜头远心镜头 远心镜头远心镜头在机器视觉中的应用在用于测量的机器视觉中，有一些因素影响测量精度或重复性。
a) 物体位置变化引起比例尺改变；b) 畸变c) 投影误差d)物体边缘测量误差大有一种镜头可以很大程度上降低以上误差，甚至消除这些误差，这种镜头就是远心镜头。
远心镜头在机器视觉中的应用如果一个镜头的投影中心在无穷远，称其为物方远心镜头。
普通镜头物方远心镜头镜头远心镜头在机器视觉中的应用普通镜头f = 12 mm,相机CCD为1/3”，观察距离s = 200mm ，高为H = 20mm的物体。
如果物体由原位置移动了s= 1mm，则高度测量值的变化为DH=(ds/s)·H=(1/200)·20 mm = 0,1 mm在焦深范围内像面移动有什么影响？远心镜头在机器视觉中的应用远心镜头中，这种比例尺的变化取决于远心斜率θ。
较好的远心镜头，其远心斜率为0,1°(1.7mrad) 左右。
这就意味着，在与前面物体同样移动1 mm 的情况下，测量值只变化了0,0017 mm 。
远心镜头在机器视觉中的应用投影误差的改善远心镜头在机器视觉中的应用远心镜头可以改善普通镜头测量中的边缘效应左图：普通镜头测量时，由于投影误差（物体晃动）和周围杂光的影响，测量精度降低。
左图：远心镜头可以改善由于物体晃动和周围杂光的影响，提高测量精度。
远心镜头在机器视觉中的应用为了更大程度的消除边缘效应的影响，采用与镜头匹配的远心光路照明系统。
远心镜头在机器视觉中的应用远心镜头的优点：没有视差畸变是尺寸测量的理想镜头可以在工作距离变化的条件下精密测量下面的观点也是不对的：远心镜头景深长只有远心镜头才能完成精密测量远心镜头在机器视觉中的应用远心光路成像是机器视觉中一个很重要的原理。
但是它有一个很大的缺点，那就是远心镜头的口径至少要与需要观察的物体尺寸相等或更大。
这也是为什么远心镜头非常贵的原因之一。
镜头的畸变像面弯曲球面像差枕形失真桶形失真色散像散，散光原则一:相机芯片尺寸镜头尺寸≧相机芯片尺寸CCD芯片尺寸特殊之处：1inch = 16mm ≠25.4mm机器视觉系统的构成—光学系统镜头的接口形式。
