机器视觉笔记
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机器视觉实训报告总结
机器视觉实训报告总结
本次实训利用机器视觉技术对小型实物进行定位、计算、识别及检测,实现对实物的自动抓取和识别。
一、实物抓取
1.采用预测定位技术,依据定位参照物,采用图像处理算法,识别定位目标,实现实物的快速定位。
2.采用模板匹配技术,通过辨识模板图像,把实物与模板图像的空间位置信息进行快速匹配,实现实物的精确定位。
二、计算技术
1.采用图像分割技术,对实物图像进行分割,获得图像的块状,进行计算和分析,实现实物的计算功能。
2.采用轮廓技术,对实物图像进行轮廓提取,实现实物的几何信息计算。
三、识别技术
1.采用特征技术,对实物图像进行特征提取,实现实物的识别功能。
2.采用模板匹配技术,通过辨识模板图像,实现实物图像的快速识别。
四、检测技术
1.采用图像处理技术,对实物图像进行形态学变换,实现实物的检测功能。
2.采用模板匹配技术,通过辨识模板图像,实现实物图像的快速检测。
总之,本次实训运用机器视觉技术,实现了实物的定位、计算、识别及检测,取得了较好的效果。
通过本次实训的学习,更加深入的理解了机器视觉技术的应用,让我们对机器视觉技术有了更加深刻的认识,有助于未来运用机器视觉技术解决工业上的实际问题。
1、、。
;视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段。
人类从外界获得信息约有80%来自视觉系统。
2、计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能,即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解。
计算机视觉的研究方法只有有两种:一种是仿生学的方法,参照人类视觉系统的结构原理,建立相应的处理模块完成类似的功能和工作;另一种是工程的方法,即从分析人类视觉过程的功能着手,并不刻意模拟人,视觉系统内部结构,而仅考虑系统的输入和输出,并采用任何现有的手段来实现系统的功能。
计算机视觉主要研究目标有两个:一是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务;二是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段,即生物学机理。
3、计算机视觉系统的功能模块主要有以下几个模块:图像采集、预处理、基元检测、目标分割、表达描述、形状分析等,参考下图1.4.14、整个视觉过程是由光学过程,化学过程和神经处理过程这3个顺序的子过程所构成。
光学过程:我们需要掌握的是人眼水平截面的示意图,见图2.1.1。
光学过程基本确定了成像的尺寸。
类似照相机。
化学过程:视网膜表面的光接收细胞可分为:锥细胞(亮视觉)和柱细胞(暗视觉)。
化学过程,基本确定了成像的亮度或颜色。
神经处理过程:将对光的感觉转换为对景物的知觉。
视觉处理过程流图2.1,2如下:5、形状知觉是对景物各部分相对关系的知觉,也与视野中各种空间关系的知觉有关。
6、轮廓(封闭的边界)是形状知觉中最基本的概念,人在知觉一个形状以前一定先看到轮廓。
轮廓的构成如果用数学语言来说就是轮廓对应亮度的二阶导数。
轮廓与形状又有区别,轮廓不等于形状。
轮廓在帮助构成形状时还有“方向性”。
轮廓通常倾向于对它所包围的空间发生影响,即轮廓一般是向内部而不是向外部发挥构成形状的作用。
7、主观轮廓:在没有直接刺激作用下产生的轮廓知觉。
主观轮廓的形成是在一定感觉信息的基础上进行知觉假设的结果8、空间知觉的问题本质是一个深度感知的问题。
人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现。
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。
机器视觉名词解释
1. 啥是机器视觉呀?就好比你的眼睛,能看到各种东西,然后大脑去理解和分析。
比如说工厂里的机器视觉系统可以检测产品有没有缺陷,就像你能一眼看出苹果上有没有坏点一样。
2. 机器视觉里的“图像识别”知道不?这就好像你能认出你的朋友一样。
比如自动驾驶中,汽车通过图像识别来分辨路上的行人和车辆,是不是超厉害!
3. “特征提取”呢,就像是从一堆杂物里找出最关键的那个东西。
比如在人脸识别中,提取出脸部的特征来确认身份,这多神奇呀!
4. “目标检测”呀,就如同你在人群中快速找到你要找的那个人。
像在物流中,机器视觉能检测出包裹的位置,酷不酷?
5. 知道“视觉定位”不?就跟你能准确找到你家在地图上的位置一样。
比如机器人通过视觉定位来精确抓取物品,厉害吧!
6. “三维重建”就好像给一个物体重塑一个立体模型。
像在医疗中,可以通过三维重建来更清楚地了解人体结构,这可不得了啊!
7. “深度学习”在机器视觉里可重要啦!就好像给机器视觉开了个超级大脑。
比如让机器更好地识别各种复杂的图像,哇塞!
8. “智能相机”呀,就像是一个超级智能的眼睛。
在一些生产线上,智能相机能快速又准确地进行检测,是不是很牛?
9. “机器视觉算法”,这就如同做菜的秘方。
不同的算法能让机器视觉有不同的表现,是不是很有意思?
10. 最后说说“机器视觉系统”,它就像是一个完整的智能团队。
把各种技术整合在一起,发挥出巨大的作用,这就是科技的力量啊!
我觉得机器视觉真的是超级厉害的技术,给我们的生活和工作带来了巨大的改变和便利呀!。
一、实验背景随着科技的发展,机器视觉技术已经广泛应用于工业、医疗、农业、交通等多个领域。
为了更好地掌握这一技术,我们开展了为期一个月的机器视觉实验实训。
本次实训旨在通过理论学习和实际操作,深入了解机器视觉的基本原理、应用领域及实验方法,提高我们的实践操作能力和创新能力。
二、实验目的1. 理解机器视觉的基本原理,包括图像采集、图像处理、图像分析和模式识别等环节。
2. 掌握常用的机器视觉软件和硬件,如MATLAB、OpenCV、Halcon等。
3. 通过实际操作,提高对机器视觉系统的搭建、调试和优化能力。
4. 培养团队协作精神,提高创新思维和解决问题的能力。
三、实验内容本次实训主要包括以下内容:1. 理论课程:介绍了机器视觉的基本概念、发展历程、应用领域及常用算法等。
2. 实验课程:- 图像采集:学习如何搭建机器视觉系统,包括光源、镜头、相机等硬件设备的选型和配置。
- 图像处理:掌握图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取等基本操作。
- 图像分析:学习图像分类、目标检测、物体跟踪等算法。
- 模式识别:了解机器学习、深度学习等在机器视觉领域的应用。
四、实验过程1. 前期准备:查阅相关资料,了解机器视觉的基本原理和应用领域,熟悉实验设备。
2. 理论学习:参加理论课程,学习机器视觉的基本知识,为实验操作打下基础。
3. 实验操作:- 图像采集:搭建实验平台,进行图像采集,观察图像质量,调整设备参数。
- 图像处理:运用MATLAB、OpenCV等软件,对采集到的图像进行处理,提取特征。
- 图像分析:实现图像分类、目标检测、物体跟踪等功能,验证算法效果。
- 模式识别:尝试使用机器学习、深度学习等方法,提高图像识别的准确率。
五、实验成果1. 成功搭建了多个机器视觉实验平台,包括图像采集、图像处理、图像分析和模式识别等环节。
2. 掌握了MATLAB、OpenCV等常用软件的使用方法,能够独立完成图像处理和分析任务。
《多类型表面缺陷机器视觉检测方法研究》读书记录目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状及发展动态 (3)二、机器视觉检测基本原理 (4)2.1 机器视觉检测定义及分类 (6)2.2 机器视觉检测系统组成 (7)2.3 机器视觉检测技术发展趋势 (9)三、多类型表面缺陷检测方法研究 (10)3.1 常见表面缺陷类型及特点 (11)3.2 基于图像处理的技术方法 (13)3.2.1 图像预处理 (14)3.2.2 特征提取与选择 (16)3.2.3 缺陷分割与识别 (17)3.3 基于深度学习的技术方法 (18)3.3.1 深度学习模型选择与构建 (20)3.3.2 深度学习模型训练与优化 (21)3.3.3 深度学习模型应用与验证 (23)3.4 融合多种技术的综合检测方法 (24)四、实验设计与结果分析 (25)4.1 实验材料与参数设置 (27)4.2 实验过程与方法 (28)4.3 实验结果与分析 (30)4.3.1 性能评估指标 (30)4.3.2 结果对比与讨论 (31)五、结论与展望 (32)5.1 研究成果总结 (33)5.2 存在问题与不足 (35)5.3 未来发展方向与展望 (36)一、内容概括本篇读书笔记主要概述了《多类型表面缺陷机器视觉检测方法研究》一书的主要内容。
该书深入探讨了在复杂多变的生产环境中,如何利用机器视觉技术高效、准确地检测出各类表面缺陷。
书中详细分析了不同类型表面缺陷的特征,以及这些特征对检测精度和效率的影响。
在研究方法上,该书采用了多种先进的机器视觉技术,包括图像处理、模式识别、深度学习等,以实现对不同类型表面缺陷的自动识别和分类。
书中还讨论了如何优化算法性能,提高检测速度,以满足工业生产中对实时性和准确性的高要求。
该书还关注了在实际应用中可能遇到的挑战,如数据质量、模型泛化能力、设备稳定性等问题,并提出了相应的解决方案。
机器视觉期末总结800字首先,在学习机器视觉的过程中,我掌握了图像处理的基本技术。
图像的处理与分析是机器视觉的基础,而图像处理的关键就是对图像进行数字化处理,包括图像的采集、变换、增强、压缩等。
通过学习图像处理的原理和算法,我能够使用常见的图像处理软件进行图像的预处理和后处理,提高图像的质量和清晰度。
其次,我学习了目标检测与识别的基本方法。
目标检测与识别是机器视觉的重要应用之一,它可以识别图像中的物体并进行分类,通过训练算法和模型,可以实现对目标的快速检测和准确识别。
在目标检测中,常用的算法包括卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)等,这些算法能够对图像进行特征提取和分类,实现对目标物体的自动检测。
另外,我还学习了机器视觉中的物体跟踪技术。
物体跟踪是一种通过连续观察目标物体的位置和形状变化,实时追踪物体的技术。
常用的物体跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、均值偏移等。
通过学习这些算法,我能够编写程序,实现对视频中物体的跟踪与定位,提高机器视觉系统的实时性和准确性。
此外,我还学习了深度学习在机器视觉中的应用。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过多层次、多隐藏层次的网络结构,可以实现对图像和视频的自动学习和分析。
通过深度学习方法,我可以使用卷积神经网络来进行图像分类和识别,提高机器视觉系统的精确度和鲁棒性。
在机器视觉的实践中,我遇到了许多挑战与困难。
一方面,由于机器视觉需要处理大量的图像和视频数据,因此对计算资源的要求较高。
在实践中,我经常需要使用高性能计算平台来加速图像处理和分析的过程,提高系统的响应速度。
另一方面,由于图像中常常存在噪声、模糊和变形等问题,因此实现对图像的准确处理和分析是一项具有挑战性的任务。
在实践中,我需要不断的调整和优化算法和模型,以获得更好的性能和效果。
通过这个学期的学习和实践,我对机器视觉有了更全面的认识,对图像处理、目标检测与识别、物体跟踪和深度学习等方面的技术和方法有了更深入的掌握。
《机器视觉技术:基础及实践》阅读札记目录一、机器视觉技术概述 (2)1.1 机器视觉的定义 (3)1.2 机器视觉技术的发展历程 (4)1.3 机器视觉技术的应用领域 (6)二、机器视觉技术的基础知识 (7)2.1 光学成像原理 (9)2.2 图像处理基本算法 (10)2.3 视觉检测方法 (12)2.4 机器学习在机器视觉中的应用 (13)三、机器视觉技术的实践应用 (14)3.1 自动驾驶汽车视觉系统 (16)3.2 工业自动化生产线视觉检测 (17)3.3 医学影像分析 (18)3.4 物联网中的视觉识别技术 (20)四、机器视觉技术的挑战与未来发展趋势 (21)4.1 技术挑战 (22)4.2 应用拓展 (24)4.3 伦理与法律问题 (25)五、结语 (26)5.1 机器视觉技术的影响与价值 (28)5.2 对未来研究的展望 (29)一、机器视觉技术概述机器视觉技术是一门跨学科的综合性技术,它结合了计算机、光学、图像处理、人工智能等多个领域的知识,通过计算机来模拟人的视觉功能,实现对目标物体的检测、识别、测量、定位等任务。
在当今自动化、智能化快速发展的背景下,机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
机器视觉技术是通过光学系统获取目标物体的图像,然后通过计算机对图像进行处理、分析和理解,从而得到所需信息的一门技术。
它的核心在于将图像转换为可被计算机识别的数字信号,并利用算法对这些信号进行处理,提取出有用的信息。
机器视觉技术的发展经历了多个阶段,早期的机器视觉主要依赖于传统的图像处理技术,处理速度较慢,且对复杂场景的处理能力有限。
随着计算机技术的快速发展,特别是人工智能技术的崛起,机器视觉技术得到了极大的提升,现在的机器视觉系统可以处理更复杂、更精细的图像,识别准确率也有了显著提高。
机器视觉技术已经广泛应用于工业、农业、医疗、安防、交通等多个领域。
在工业领域,机器视觉技术被广泛应用于产品检测、识别、定位、测量等方面,可以提高生产效率,降低人工成本。
完整版机器视觉与视觉检测知识点归纳机器视觉是一门研究如何让机器像人一样进行视觉感知和理解的领域。
视觉检测是机器视觉的一个重要分支,主要研究如何从图像或视频中检测出感兴趣的目标物体或特征。
以下是机器视觉与视觉检测的一些重要知识点的归纳:1.图像处理基础:了解数字图像的表示和处理方法,包括灰度图和彩色图的表示、像素操作、滤波器、图像增强等。
2.特征提取:通过特定的算法从图像中提取有用的特征,如边缘、角点、纹理等。
常用的特征提取方法有SIFT、SURF、HOG等。
3. 物体检测:在图像中定位和识别出感兴趣的物体。
常用的物体检测算法有Haar特征和级联分类器、基于深度学习的目标检测方法(如RCNN、YOLO、SSD等)。
4. 目标跟踪:在视频序列中实时跟踪目标的位置和形状变化。
常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器、基于深度学习的跟踪方法(如Siamese网络、MOT等)。
5.三维重建:从多个图像或视频中恢复出场景的三维结构和姿态。
常用的三维重建方法有多视图几何、结构光、RGB-D相机等。
8.视觉SLAM:实时融合视觉感知和定位的技术,用于机器人导航、增强现实等领域。
常用的视觉SLAM系统有ORB-SLAM、LSD-SLAM等。
9.深度学习:利用多层次的神经网络来实现图像识别、目标检测等任务。
深度学习在机器视觉领域已经取得了很大的突破,如基于卷积神经网络(CNN)的图像识别、目标检测和分割等。
10. 数据集和评估:机器视觉和视觉检测的研究都需要大量的数据集进行算法训练和验证。
常用的数据集有ImageNet、COCO、PASCAL VOC等。
评估指标如准确率、召回率、精确率、平均精度均值(mAP)等。
11.实际应用:机器视觉和视觉检测在很多领域有广泛的应用,如智能监控、自动驾驶、工业自动化、医学图像分析、无人机等。
总结起来,机器视觉和视觉检测涵盖了图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域的知识和技术。
机器视觉技术的使用教程与技巧机器视觉技术是一种通过计算机和相应的硬件设备,模拟人类视觉系统来解决实际问题的技术。
它利用摄像机和图像处理算法来获取、处理和分析图像信息,实现对目标物体的识别、检测、测量和分析。
机器视觉技术在许多领域都有广泛的应用,如工业自动化、医疗诊断、无人驾驶等。
本文将介绍机器视觉技术的基本原理、常用算法和技巧。
一、机器视觉技术的基本原理1.1 传感器选择机器视觉系统中最重要的组成部分是摄像机,选择合适的传感器对于获取清晰、准确的图像至关重要。
常用的传感器类型有CMOS和CCD,它们都具有各自的特点和应用场景。
在选择传感器时,需要考虑相机的分辨率、帧率、动态范围等参数,以满足具体应用的需求。
1.2 图像获取与预处理图像获取是机器视觉系统中的首要任务,良好的图像质量对于后续的图像处理和分析至关重要。
在图像获取过程中,需要注意光照条件、相机参数、拍摄角度等因素。
此外,针对不同的应用场景,可能需要进行图像预处理,如图像去噪、图像增强、边缘检测等,以提高图像质量和目标检测的准确性。
二、机器视觉技术的常用算法2.1 目标检测目标检测是机器视觉技术中的重要应用之一,它用于识别和定位图像中的目标物体。
常用的目标检测算法包括Haar特征分类器、基于梯度的特征检测算法和深度学习算法。
这些算法结合了特征提取和分类器的训练,能够快速准确地识别出图像中的目标物体。
2.2 图像分割图像分割是将图像划分为不同区域或对象的过程。
常见的图像分割算法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
这些算法可以通过对图像的亮度、颜色、纹理等特征进行分析和处理,将图像分割为不同的区域,实现对目标物体的提取和识别。
2.3 特征提取与描述特征提取与描述是机器视觉技术中的关键步骤,用于从图像中提取有价值的信息。
常用的特征提取算法有SIFT、SURF和HOG等。
这些算法能够捕捉图像中的关键点、边缘、纹理等特征,用于目标物体的识别、测量和分类。
《机器视觉》复习资料整理总结1.机器视觉的概念:利用成像系统代替人类的视觉作为输入,由计算机代替大脑完成处理和解释。
2.机器视觉的最终目标:使计算机像人一样,通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。
3.机器视觉的特点:机器视觉系统具有高效率、高度自动化等特点,可以实现很高的分辨率精度和速度。
机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。
4 机器视觉应用:基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统。
金属板表面自动控伤系统。
汽车车身检测系统定位设备光学检测(检测物体内部有无异物划伤)4.机器视觉系统组成包括(典型的机器视觉系统):图像采集单元(光源、镜头、相机、采集卡、机械平台),图像处理分析单元(工业控制机、图像处理分析软件、图形交互界面),执行单元(电传单元、机械单元)。
5.光源作用:用于被检测对象照明,突出对象的重要特征而抑制不必要特征。
6.互补光:色相间距离角度180度左右的色彩为互补色5.常见的光源:LED,荧光灯,卤素灯,氙灯,钠灯,。
大部分机器视觉照明采用LED补:热辐射光源:白炽灯,卤钨灯;气体放电光源:汞灯,钠灯,氙灯;LED发光二极管;激光光源,光纤激光器,自由电子激光器。
6.光源的种类:环形光源,Dome灯,条形灯,同轴灯等。
7.打光的方式:直接照射,背光照射,散射照射,暗场照射,低角度暗场照射,碗状光照明,同轴光照明等8.光源的作用:1.将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大;2.尽量消隐不感兴趣部分;3.提高信噪比,利于图像处理; 4.减少因材质、照射角度对成像的影响。
9.镜头焦距:是指镜头光学后主点到焦点的距离,是镜头的重要性能指标。
镜头焦距的长短决定着拍摄的成像大小,视场角大小,景深大小和画面的透视强弱。
当对同一距离远的同一个被摄目标拍摄时,镜头焦距长的所成的象大,镜头焦距短的所成的象小。
根据用途的不同,照相机镜头的焦距相差非常大,有短到几毫米,十几毫米的,也有长达几米的。
一、实验背景随着计算机技术的发展,机器视觉技术已经成为人工智能领域的一个重要分支。
机器视觉通过模拟人类视觉感知,利用计算机对图像或视频进行分析、处理和理解,从而实现对物体、场景的识别和检测。
本实验旨在通过实际操作,了解机器视觉的基本原理、技术方法和应用领域,并掌握相关软件的使用。
二、实验目的1. 理解机器视觉的基本概念和原理;2. 掌握图像采集、处理、特征提取和识别的基本方法;3. 学习并运用相关软件进行图像分析和处理;4. 了解机器视觉在各个领域的应用。
三、实验内容1. 实验一:图像采集与预处理(1)实验目的:掌握图像采集方法和预处理技术。
(2)实验步骤:1)使用摄像头采集图像;2)对采集到的图像进行灰度化、滤波、边缘检测等预处理操作;3)观察预处理效果,分析预处理对图像质量的影响。
2. 实验二:图像特征提取(1)实验目的:学习并掌握图像特征提取方法。
(2)实验步骤:1)选择合适的特征提取方法,如HOG(Histogram of Oriented Gradients)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等;2)对预处理后的图像进行特征提取;3)观察提取到的特征,分析特征对识别效果的影响。
3. 实验三:图像识别与分类(1)实验目的:学习并掌握图像识别与分类方法。
(2)实验步骤:1)选择合适的分类器,如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)等;2)对提取到的特征进行分类;3)观察分类结果,分析分类器的性能。
4. 实验四:机器视觉在人脸识别中的应用(1)实验目的:了解机器视觉在人脸识别领域的应用。
(2)实验步骤:1)采集人脸图像;2)对人脸图像进行预处理、特征提取和识别;3)观察识别结果,分析人脸识别系统的性能。
四、实验结果与分析1. 实验一:图像预处理通过对图像进行灰度化、滤波和边缘检测等预处理操作,可以有效提高图像质量,减少噪声对后续处理的影响。
实验结果表明,预处理后的图像质量得到了明显改善。
机器视觉原理及应用第一章课后习题答案1.总结机器视觉发展历史。
机器视觉发展经历了从20世纪70年代的数字图像处理、马尔视觉理论框架、积木世界,20世纪80年代的图像金字塔和尺度空间、“由X到形状”、Snake模型、视觉相关变分优化算法,20世纪90年代的“图割”(graph cut)稠密立体视觉、统计学习方法以及最新的计算摄像学、计算成像、2D/3D图像及视频理解、深度学习等过程。
2.给出机器视觉应用的五个具体例子。
无人驾驶、机器人抓取、工业检测、虚拟现实、人机交互等。
3.机器视觉的目标是什么?机器视觉是机器(通常指数字计算机)对图像进行自动处理并报告“图像是什么”的过程,总的来说是使得机器代替人进行视觉感知。
4.机器视觉的主要内容有哪些?相机标定与图像形成等底层机器视觉问题、Shape From X三维视觉、立体视觉、光流与运动分析、目标匹配,检测与识别、3D传感,形状描述、目标跟踪、视觉人机交互与虚拟现实与增强现实、计算成像、图像、视频理解。
5.叙述马尔理论的主要内容。
Marr的理论指出视觉是一个复杂的信息加工过程。
为了理解视觉中的复杂过程,首先要解决两个问题:第一,视觉信息的表达问题;第二,视觉信息的加工问题。
马尔从信息处理系统的角度出发,认为对视觉系统的研究应分为三个层次,即计算理论层次、表达与算法层次和硬件实现层次。
马尔从视觉计算理论出发,将系统分为自下而上的三个阶段,即视觉信息从最初的原始数据(二维图像数据)到最终对三维环境的表达经历了三个阶段的处理。
6.机器视觉与模式识别的区别是什么?二者存在多方面的区别:机器视觉通过机器代替人进行视觉感知,机器视觉的核心问题是从一张或多张图像生成一个符号描述,因此需要考虑前端的成像,而模式识别的主要任务是对模式进行分类,模式识别只需要考虑输入的图像。
模式识别的内容主要包分类、识别等,而机器视觉的内容包括相机标定、三维重建等。
此外,机器视觉由两部分组成:特征度量与基于这些特征的模式识别。
——《基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用》1.机器视觉(CV)系统和科学图像处理分析系统(IPAS)。
2.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品(即图像摄取装置)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,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。
D(Charge-coupled Device 电荷耦合元件),一种能够把光学影像转化为电信号的半导体器件。
4. LabVIEW的一个程序由一或多个虚拟仪器(VI)组成,每一个VI都由三个主要部分组成:前面板、框图和图标。
前面板是VI的交互式用户界面;框图是VI的源代码,由LabVIEW的图形化编程语言构成;图标是VI的图形表示,可以在另外的VI框图中作为一个对象使用。
5.VI程序设计:前面板设计:前面板由输入、输出控制和显示构成。
输入量成为控件,输出量称为指示器。
框图设计:框图程序由端口、节点、图框和数据连线组成。
端口用于与程序前面板的控件和指示器传递数据,节点用于实现函数和功能调用,图框用于实现结构化程序控制命令,数据连线代表程序执行过程中的数据流,且定义了框图内的数据流动方向。
图标设计:图标把VI变成一个SubVI,像子程序一样在其它程序中调用。
——《基于OpenCV的图像处理》1. OpenCV处理图像包括以下几个步骤:加载图像;显示图像;处理图像。
——《基于OPENCV的计算机视觉技术研究》1. OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。
它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
入局机器视觉新人入行必看机器视觉是机械、运动、控制、光学、软件、算法于一体的交叉学科,对于学工科的人来说,机械、运动、控制都有一定的了解,对于软件、算法、光学不是很了解。
一台设备,有一个到二个机械设计师或者结构工程师,那么这个角色就胜任了机械部分,有一个电气工程师,那么就胜任了控制部分了,再来一个视觉工程师,担当视觉软件开发部分,那么整套系统就构成一套机器视觉系统,对我们视觉软件发来说,做好光学(相机、镜头、光源)的选择,软件框架设计好,算法的实现,就可以了。
从业多年,可以看到,机器视觉软件开发是跟机械、电气紧密相连的,从而,我见过很多机械、电气行业从业人员进行转行进入到视觉软件开发,直接的接触让很多电气、机械的同学想进入机器视觉软件开发领域,今天我来说说从零基础学习视觉软件开发的学习路径,需要学习哪些知识?敲黑板,认真看,多年经验。
. 图像基础知识做这个行业,需要知道图像的基础知识,至少先在文字层面上进行学习,比如什么是灰度,什么是位图,什么是深度,什么是通道,什么是像素,什么是灰度,什么是滤波等等,在第一个阶段,不要去深挖各种理论,先在文字层面上理解这是什么意思即可,其实,对我们应用层开发来讲,机器视觉工程师讲究的是一个系统集成的能力,对工程工艺的理解,而不是深挖理论,术业有有专攻,第一阶段切勿对不理解的公式去深挖,不懂得跳过这个,后期循序渐进或者学习,不懂的也不会对你后期开发有多大的影响,至于书籍方面,可以推荐看数字图像处理(冈萨雷茨),对于初学的人来说,让你去看这本书是难免有点多,但我不能不介绍他,你也可以去搜索相关的图像处理基础知识扫盲也可以,这个阶段有点像萌芽的意思。
2. 光学成像部分光学成像部分,需要了解成像系统的选型,包括相机、镜头、光源,这三大件必不可少,在这里学习,如果每个三大件展开,又有很多的知识点,相机的种类、相机的选择、相机sensor尺寸、镜头种类、镜头选型、光源种类、光源选型等等,那么在这个阶段就是一个积累和总结的过程了,你一个时候记不到这么多,记到了你不用也会忘记,我当年实习是在实验室打光测试做了1个半月,至少在光源和镜头方面实验的都实验了,但还是很多不知道,也是在后期工作中用到了哪一块就深入的去了解了。
《机器视觉入门及应用》硬件篇1)相机按芯片类型:CCD相机、CMOS相机按扫描方式:隔行扫描相机、逐行扫描相机按传感器结构特性:线阵相机、面阵相机1.相机基本参数●分辨率:相机每次采集图像的像素点(Pixels),对于数字相机一是直接与光电传感器的像元数对应的,对于模拟相机则是取决于视屏制式,PAL制为768*576,NTSC制为640*480;●像素深度:即每个像素数据的位数,一般常用的是8Bit,对于数字工业相机一般还有10Bit、12Bit等;●像元尺寸(pixel Size):像元大小和像元数(分辨率)共同决定了相机机靶面的大小。
目前数字相机像元尺寸一般为3um--10um;●帧率:相机采集传输图像的速率,对于面阵相机一般为每秒采集的帧数(Frames/Sec)对于线阵相机为每秒采集的行数(Hz)D相机CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。
CCD的突出特点是以电荷作为信号,而不同于其他器件是以电流或者电压为信号。
这类成像器件通过光电转换成电荷包,而后在脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。
CCD作为一种功能器件,与真空管相比具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
3.SMOS相机CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制集成在一块芯片上。
CMOS相机具有局部像素的编程随机访问的优点,目前,CMOS相机以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围特点在高分辨率和高速场合得到了广泛应用。
4.工业相机与普通相机的区别A. 工业相机性能可靠易于安装,相机结构紧凑结实不易损坏,连续工作时间长,可以在较差的环境下使用,普通相机是做不到这些的,例如:让普通相机连续工作一天或几天肯定会受不了的;B. 工业相机的快门(曝光)时间非常短,可以抓拍高速运动的物体;C. 工业相机帧率远高于普通相机;D. 工业相机输出的是裸数据,光谱范围较宽。
比较适合进行高质量的图像处理算法,普通相机的光谱范围只适合人眼视觉,图像质量较差,不利于进行分析处理。
E. 工业相机价格贵。
5.相机选取方法A. 根据应用的不同选取CCD或CMOS相机。
CCD相机主要应用在运动物体的图像摄取,如贴片机机器视觉,。
用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD 相机比较多,CMOS相机成本低,功耗低也越来越广泛;B. 分辨率的选择。
首先考虑待观察或待测量物体的精度,根据精度选择分辨率。
相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。
则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。
若单视野为5mm,理论精度为0.02mm,则单方向分辨率=5/0.02=250。
然而为增加系统稳定性,不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值,一般可以选择倍数4或更高。
这样改相机需求单方向分辨率为1000,选用130万像素已经足够。
C.其次看相机的输出,若是体式观察或机器视觉软件分析识别,分辨率高是有帮助的;若是VGA输出或USB输出,再显示器上观察,则还依赖显示器的分辨率,相机的分辨率再高,显示器分辨率不够,也是没有意义的;利用存储卡或拍照功能,相机的分辨率高也是很有帮助的。
D.考虑与镜头的匹配。
传感器芯片尺寸需要小于或等于镜头尺寸,C或CS安装座也要匹配(或者增加转接口);E.考虑相机帧数选择。
当被测物体有运动要求时,要选择帧数高的工业相机。
但一般来说分辨率越高,帧数越低。
2) 镜头镜头的基本功能就是实现光束变换,在机器视觉系统中,镜头的主要作用是将目标图像成像在图像传感器的光敏面上。
镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能,合理地选择和安装镜头,是机器视觉系统设计的重要环节。
1. 镜头分类按功能:定焦镜头、变焦镜头、定光圈镜头按视角:普通镜头、广角镜头、远摄镜头按用途:微距镜头、远心镜头、CCTV镜头2. 镜头基本参数1)镜头的相关参数:●视场(FOV,邺城视野范围):指观测物体的可视范围,也就是相机采集芯片的物体部分。
(视场范围是选型中必须了解的)●工作距离(WD):指从镜头前部到受检验物体的距离。
即清晰成像的表面距离。
(选型必须了解的问题,工作问题是否可调?包括是否有安装空间等)●分辨率:图像系统可以测到的手检验物体上的最小可分辨特征尺寸。
在多数情况下,视野越小,分辨率越好;●景深(DOF):物体离最佳焦点较近或较远时,镜头保持所需分辨率的能力。
(需要了解客户对景深是否有特殊要求)3.景深计算公式δ--容许弥散圆直径;f --镜头焦距;F --镜头的拍摄光圈值;L--对焦距离;ΔL1--前景深;ΔL2--后景深;ΔL --景深4.景深计算公式(2):可看出,后景深>前景深,且景深与镜头使用的光圈,镜头焦距与拍摄距离等有关系:●镜头光圈:光圈越大,景深越小;光圈越小,景深越大;●镜头焦距:镜头焦距越长,景深越小;镜头焦距越短,景深越大;●拍摄距离:距离越远,景深越大;距离越近,景深越小。
5. 镜头的其他参数●感光芯片尺寸:相机感光芯片的有效区域尺寸,一般指水平尺寸。
这个参数对于决定合适的镜头缩放比例以获取想要的视野范围(FOV)非常重要。
●镜头光学放大倍数(PMAG)由感光芯片的尺寸和视场的比率来定义。
虽然基本参数包括感光芯片的尺寸,但PMAG却不属于基本参数;●焦距(f): 是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式,指从透镜的光心到光聚集之焦点的距离。
亦是相机中,从镜头中心到底片或CCD等成像平面的距离。
●镜头接口➢C型:C型接口镜头与摄像机接触面至镜头焦平面(摄像机CCD光电感应器处的位置)的距离为17.5mm;➢CS型:CS型接口此距离为12.5mm。
C型镜头与CS型相机之间增加一个5mm 的C/CS接圈可以配合使用。
CS镜头与C型镜头无法配合使用;➢F型:通用型接口,一般适用于大于25mm的镜头。
➢畸变:视野中局部放大倍数不一定造成的图像扭曲,由于受制作工艺的影响,镜头越好畸变越小。
广角镜头的畸变比较大,比如直线弯曲、矩形变成桶形或者枕型。
因此在精密测量系统等精度要求高的情况下必须考虑镜头的畸变。
6. 镜头选取方法●根据客户要求。
一般先考虑客户对镜头的特殊要求,例如在镜头与工件之前有没有加入其他器件(透镜、反光镜片、玻璃)、镜头的工作环境等。
●是否需要用远心镜头。
精密测量系统需要选用远心镜头,远心镜头最主要的功能就是克服透视相差(成像时由于距离的不同而导致的放大倍数不一致现象)的影响,使得检测目标在一定范围内运动时得到的尺寸数据几乎不变。
一般情况下,远心镜头都是固定焦距和工作距离的,而且有些远心镜头的体积很大,有的超过十斤,需要详细了解客户对视场大小、工作距离、空间限制和运动控制的要求。
一般的表面缺陷、有无判断等对物体成像没有严格要求时,选用畸变小的镜头就可以。
●镜头的接口。
镜头接口和相机接口都分为C、CS、F和其他更大尺寸的接口类型。
相机和镜头时互补的,即C接口的相机只能用C口接的镜头,CS接口的相机可以使用CS接口的镜头或者加上5mm接圈,其他接口的只能一一对应,如果相机的芯片尺寸超过1英尺,尽量选用F或者更大的接口,避免图像周围成像质量差。
3)光源机器视觉系统中最关键的一个方面就是选择正确的照明,机器视觉光源直接影响到图像的质量,进而影响到系统的性能。
所以我们经常说光源起到的作用就是获得对比鲜明的图像。
1. 光源的作用选择合适的光源,可突显良好的图像效果(特征点),可以简化算法,提高检测精度,保证检测系统的稳定性。
2.光源类型A. 环形光源:提供不同的照射角度、不同颜色组合,更能突出物体的三维信息;高密度LED列阵,高亮度;多种紧凑设计,节省安装空间;解决对角照射阴影问题;可选配漫射板导光,光线均匀扩散。
(PCB基板检测,IC元件检测,显微镜照明,液晶校正,塑胶容器检测,集成电路印字检查...)B. 背光源:用高密度LED列阵面提供高强度背光照明,能突出物体的外形轮廓特征,尤其适合作为显微镜的载物台。
红白两用背光源、红蓝多用背光源,能调配出不同颜色,满足不同被测物多色要求。
(机械零件尺寸的测量,电子元件、IC的外型检测、胶片污点检测,透明物体划痕检测...)C. 条形光源:条形光源是较大方形结构被测物体的首选光源;颜色可根据需求搭配,自由组合;照射角度与安装随意可调。
(金属表面检查,图像扫描,表面裂缝检测,LCD面板检测...)D. 组合条形光源:四边配置条形光,每边照明独立可控;可根据被测物体要求调整所需照明角度,使用性广。
(PCB基板检测,IC元件检测,焊锡检查,Mark 点定位,显微镜照明,包装条码照明,球形物体照明...)E. 同轴光源:同轴光源可以消除物体表面不平整引起的阴影,从而减少干扰;部分采用分光镜设计,减少光损失,提高成像清晰度,均匀照射物体表面。
(系列光源最适宜用于反射度极高的物体,如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测,芯片和晶片的破损检测,Mark点定位,包装条码识别。
F. 线性光源:超高亮度,采用柱面透镜聚光,适用于各种流水线连续检测场合。
G. 点光源:大功率LED,体积小,发光强度高;光纤卤素灯的替代品,尤其适合作为镜头的同轴光源等;高效散热装置,大大提高光源的使用寿命。
(适合远心镜头使用,用于芯片检测,Mark点定位,晶片及液晶玻璃底基校正。
3.光源选型A.条光选型要领:➢条光照射宽度最好大于检测的距离,否则可能会照射距离远造成亮度差,或者是距离近而辐射面积不够;➢条光长度能够照明所需打亮的位置即可,无需太长造成安装不便,同时也增加成本,一般情况下,光源的安装高度会影响到所选用条光的长度,高度越高,光源长度要求越长,否则图像两侧亮度比中间暗;➢如果照明目标是高反光物体,最好加上漫射板,如果是黑色等暗色不反光产品,也可以拆掉漫射板以提高亮度;B. 环光选型要领:➢了解光源安装距离,过滤掉某些角度光源;例如要求光源安装尺寸高,就可以过滤掉大角度光源,选择用小角度光源,同样,安装高度越高,要求光源直径越大;➢目标面积小,且主要特征性在表面中间,可选择小尺寸0角度或小角度光源;➢目标需要表现的特征如果在边缘,可选择90角度环光,或大尺寸高角度环形光;➢检测表面划伤,可选择90度角环光,尽量选择波长短的光源。
C. 背光源/平行背光源选型要领:➢根据物体大小选择合适大小的背光源,以免增加成本造成浪费➢背光源四周一条由于外壳遮挡,其亮度会低于中间部位,因此选择背光源时,尽量不要使目标正好位于背光源边缘➢背光源一般在检测轮廓时,可以尽量使用波长短的光源,波长短的光源其衍射性弱,图像边缘不容易产生重影,对比度更高;➢背光源与目标之间的距离可以通过调整来达到最佳效果,并非离得越近效果越好,也非越远越好;➢液位检测可以将背光源侧立使用;➢圆轴类产品,螺旋状的产品尽量使用平行背光源D. 同轴光源选型要领:➢选择同轴光时主要看其发光面积,根据目标的大小来选择合适发光面积的同轴光;➢同轴光的发光面积最好比目标尺寸大1.5~2倍左右,因为同轴光的光路设计时让光路通过一片45度反半透镜改变光源靠近灯板的地方会比原理灯板的亮度高,因此,尽量选择大一点的发光面避免光线左右不均匀;➢同轴光在安装时尽量不要离目标太高,越高,要求选用的同轴光越大,才能保证其均匀性。