课程展示
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实验项目名称: 机器视觉虚拟仿真
项目介绍:         课程性质及背景:
        机器视觉是一门综合性的学科。机器视觉既是工程领域,也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。机器视觉可以被看作是生物视觉的一个补充。在机器视觉中,用各种成象系统代替视觉器官作为输入手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释。并通过编程手段进行实现。
        机器视觉系统通过机器视觉产品(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,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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。
         本课程采用真实拍摄的图像、视频,模拟真实工业现场环境,培养学生应用图像处理算法,对特征进行提取、分析、识别。模拟系统涵盖机器视觉领域二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉等。
项目目的:         通过机器视觉虚拟仿真课程的学习,使学生理论联系实际,了解机器视觉检测工业产品的流程和操作,加深对计算机视觉测量系统的理解。培养学生熟练使用软件工具,掌握图像处理算法,对设计参数进行优化。进一步培养学生分析和检测的能力。
面向理论课程: 计算机视觉技术、数字图像处理
面向专业: 测控专业、电气专业、机械自动化专业
开设地点: 电工电气实验室、科学楼102室
仪器硬件设备
及软件环境:
实验配备有数据计算服务器、工作站、多个客户终端,及安装美国NI公司的LabVIEW软件、Machine Vision软件包、Vision Assistant工具包、UEYE相机、VC++软件、Halcon软件包、UEYE软件工具包等。
实验项目功能
及效果:
实验内容或任务:(分点列举实验项目可完成的子任务或内容)
 机器视觉的基础概念、光源布置;
工业产品的检测(其中一类)
模版匹配(根据不同产品的外形特征,通过边缘提取等方法生成图像模板,并分别进行训练。)下图为其中一类训练结果。
 
 
视觉检测(根据不同产品形状、颜色等分别进行工业产品的质量检测。研究各种图像处理算法。)下图为产品检测结果为不合格的示意图。
下图为产品检测结果为合格的示意图。
 
本课程充分利用机电系机器视觉与光学测量实验室承担的大量企业委托项目,模拟各种工业领域实际产品的视觉检测过程。利用项目执行过程中在真实生产环境下获取产品图像为实验对象,要求学生自主设计开发视觉检测中常见的特征提取、分析和识别算法,完成对工业产品的检测和筛选。
条形码识别;
机器视觉1
数字形态学;
机器视觉2
特征识别;
模式识别。