机器视觉课后心得体会.docx

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1、机器视觉课后心得体会第一篇：机器视觉课后心得体会经过机器视觉技术及应用这门课程的学习，我觉得受益匪浅。可以说这门课程更偏重于实践，也很好的锻炼了我们，老师讲课很认真，PPT准备的很详细，对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术，即采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，分CMOS和CCD两种把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能

2、一一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。机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。目前在机器视觉系统中；CCD摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转

3、向高端。加之机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。通过本课程的学习，我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性，可以让我们了解到机器视觉的基本构造，对成为技术应用型人才，适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用，更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。通过这门课程的学习，我们懂得更多，收获更多，提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西，我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识，不断的提高自身的学习与应用能力。第二篇：机器视觉课后心得体会基本概念机器视觉，即采用机器代替人眼来做测量和判断

4、。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一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。机器视觉与计算机视觉的不同机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别机器视觉是专注于集合机械，光学，电子，软件系统，检查自然物体和材料，人工缺陷和生产制造过程的工程

5、，它是为了检测缺陷和提高质量，操作效率，并保障产品和过程安全。它也用于控制机器。机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。机器视觉的技术进展在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反

6、射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据；是整个系统成功与否的又一关键所在。目前在机器视觉系统中；CCD摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。C

7、CD摄像机按照其使用的CCD器件可以分为线阵式和面阵式两大类。线阵CCD摄像机一次只能获得图像的一行信息；被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过；才能获得完整的图像；因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。图像信号的处理是机器视觉系统的核心；它相当于人的大脑。如何对图像进行处理和运算；即算法都体现在这里；是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展；为了提高系统的实时性；对图像处理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSPs专用图像信号处理卡等；软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟、尚

8、需不断探索和改变的部分。从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。应用：机器视觉伴随计算机技术、

9、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品质量，提高了生产效率。由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来

10、5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。第三篇：机器视觉教学大纲机器视觉教学大纲课程编码：08241059课程名称：机器视觉英文名称：MACHINEVISION开课学期：7学时/学分：36/2（其中实验学时：4）课程类型：专业方向选修课开课专业：机械工程及自动化选用教材：贾云得编著机器视觉科学出版社2002年主要参考书：1 .ROBOTIC

11、S:Contro1,Sensing,Vision,andInte11igence,K.S.Fu,McGraw-HiIIPub1ishingCompany,19872.张广军编著，机器视觉z科学出版社，2005年执笔人：本课程主要内容包括：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。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。一、课程性质、目的与任务机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它

12、与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。二、教学基本要求本课程主要内容包括：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、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学

13、达到教学基本要求。使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。作业是检验学生学习情况的重要教学环节，为了帮助学生掌握课程的基本内容，培养分析、运算的能力，建议布置作业5-8次，并在期末前安排一次综合作业作为主要考查环节。实验是教学的一个主要环节，实验时间共4学时，每次实验每小组4-6人，使每个学生均有亲自操作的机会。三、各章节内容及学时分配1.人类视觉与机器视觉（4学时）：人类视觉原理与视觉信息的处理过程；机器视觉理论框架与应用；成像几何学基础。2 .值图像分析与区域分析（4学时）：阈值、几何特性、投影、游程长度编码、二值图像算法；区域和边缘

14、、分割、区域表示、分裂和合并。3 .图像预处理（4学时）：直方图修正、图像线性运算、线性滤波器、非线性滤波器。4 .边缘检测和轮廓表示（4学时）：梯度、边缘检测算法、二阶微分算子、1OG算法、图像逼近、Canny边缘检测器；数字曲线及其表示、曲线拟合、HoUgh变换。5 .纹理（4学时）：纹理分析统计方法、有序纹理的结构分析、基于模型的纹理分析、用分形理论分析纹理、从纹理恢复形状。6 .明暗分析（4学时）：图像辐射度、表面方向、反射图、从图像明暗恢复形状、光度立体。7 .双目立体视觉（4学时）：双目立体视觉原理、精度分析、系统结构、立体成像、立体匹配、系统标定。8 .三维视觉技术（4学时）：结

15、构光三维视觉原理、光模式投射系统、标定方法；光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法。四、实验：1 .实验目的与任务本课程实验综合运用机器视觉基本理论、机器视觉实验装置和计算机图像处理软件，加深理解机器视觉的基本概念，掌握机器视觉图像基本处理方法，培养学生的动手能力和分析问题解决问题的能力。2 .实验教学基本要求（1）掌握机器视觉图像基本处理方法：除噪、边缘增强、边缘检测。（2）掌握三维物体的机器视觉识别方法：结构光法实验装置、三维物体数据的获取和三维物体的重建方法。3 .实验教材或指导书自编。4 .实验项目一览表序号实验项目内容提要实验类型学时分配主要仪器设备实验地点备注1视觉图像基本处理方

16、法滤波、图像增强与边缘检测综合2学时配备图像处理软件的微机机械设计及自动化实验室2三维物体的机器视觉识别方法结构光法的图像数据获取、处理与三维模型重建综合2学时结构光实验系统机械设计及自动化实验室五、考核方式：（1）考核形式为考查，采用五级分制，考核环节为平时出勤、作业、实验和期末综合作业；（2）平时成绩占35%,实验占30%,期末综合作业占35%第四篇：基于机器视觉智能交通灯控制系统机器视觉的论述作业题目：基于机器视觉智能交通灯控制系统学院名称：电气工程学院专业班级：姓智能交通灯系统设计33智能交通灯控制策略53.1模糊控制53.2智能交通灯模糊控制策略53.3解模糊化算法64系统硬件设计64.1摄像头的安装和特性64.2视频采集模块设计84.3DSP控制处理模块设计94.4信号灯驱动模块设计9