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机器视觉课件

目录CONTENTS机器视觉概述机器视觉技术基础机器视觉算法机器视觉实践应用机器视觉发展趋势与挑战

01CHAPTER机器视觉概述

定义机器视觉是利用计算机和图像处理技术模拟人类视觉功能的一种技术。它通过获取物体表面的图像信息，经过一系列图像处理和分析，实现对物体特征的提取、识别和理解。特点机器视觉具有高精度、高效率、非接触性、可实现24小时不间断工作等优点，广泛应用于工业自动化、智能安防、医疗诊断、农业科技等领域。定义与特点

用于生产线上的质量检测、定位引导、零件计数等，提高生产效率和产品质量。工业自动化应用于人脸识别、车牌识别、行为分析等方面，提高安全监控的准确性和实时性。智能安防辅助医生进行病灶检测、病理分析、医学影像处理等，提高诊断准确性和效率。医疗诊断用于农作物生长监测、农产品质量检测、农业机器人导航等方面，提高农业生产效率和农产品品质。农业科技机器视觉的应用领域

01光源提供合适的光照条件，使物体表面呈现出易于处理的特征。02镜头将物体图像聚焦在图像传感器上，保证图像清晰度。03图像传感器将光信号转换为电信号，生成数字图像。04图像采集卡将图像传感器输出的模拟信号转换为数字信号，传输给计算机进行处理。05计算机进行图像处理、分析和理解，输出处理结果。06软件算法实现图像处理、特征提取、目标识别等功能。机器视觉系统的组成

02CHAPTER机器视觉技术基础

图像采集是机器视觉系统的第一步，涉及使用相机、镜头和其他辅助设备捕获图像。相机类型：工业相机、摄像机、显微镜相机等。镜头选择：根据应用需求选择合适的镜头焦距和光圈大小。光源照明：控制照明条件以获得清晰、对比度高的图像像采集

010204图像处理图像处理涉及对捕获的图像进行预处理和增强，以便更好地提取特征和识别目标。灰度转换：将彩色图像转换为灰度图像，减少处理复杂度。噪声去除：应用滤波器消除图像中的噪声和干扰。对比度增强：调整图像的对比度以突出显示目标特征。03

特征提取是从预处理后的图像中提取关键特征的过程，这些特征可用于识别和分类。角点检测：在图像中检测角点，用于目标定位和姿态估计。边缘检测：识别图像中的边缘和轮廓，用于形状分析和运动检测。纹理分析：提取图像中的纹理特征，用于表面质量检测和分类。特征提取

图像识别是机器视觉系统的核心功能，涉及将提取的特征与已知模式进行匹配和分类。特征匹配：使用提取的特征与数据库中的特征进行比较，以识别目标。模板匹配：将目标图像与预先存储的模板进行比较，以确定相似度和位置。分类器：训练分类器以识别不同类别的目标，如物体、人脸或字符。图像识别

03CHAPTER机器视觉算法

阈值分割算法介绍阈值分割算法是一种简单而有效的图像分割方法，通过设置一个阈值，将图像分为前景和背景两部分。优点与局限性阈值分割算法简单、快速，适用于背景和前景对比度较大的情况，但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。阈值选择阈值的选择是阈值分割算法的关键，常用的方法有Otsus方法、迭代法等。应用场景广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。阈值分割算法

边缘检测算法介绍常见算子优点与局限性应用场景边缘检测算缘检测算法通过检测图像中像素强度变化的区域来确定边缘位置。Sobel算子、Canny算子、Roberts算子等。能够准确检测出图像中的边缘信息，但对于噪声较多的图像效果较差。在物体识别、运动检测等领域有广泛应用。

形态学算法通过分析图像中的形状和结构来处理图像，常见的操作有腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。形态学算法介绍腐蚀能够消除图像中的小对象，膨胀能够将相邻对象合并，开运算能够去除小对象，闭运算能够填充小孔。基本操作能够处理噪声和去除小对象，但对于大对象的处理效果较差。优点与局限性在二值图像处理中应用广泛，如去除噪声、骨架提取等。应用场景形态学算法

基本原理通过将图像中的像素点映射到参数空间，找到参数空间的峰值来确定几何形状的参数。应用场景在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。优点与局限性能够准确检测出图像中的几何形状，但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。霍夫变换算法介绍霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法，如直线、圆等。霍夫变换算法

ABCD特征匹配算法介绍特征匹配算法通过提取图像中的特征点，并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。优点与局限性能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像，但对于特征点较少的图像效果较差。应用场景在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。特征提取方法常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。特征匹配算法

04CHAPTER机器视觉实践应用

机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品，检测其尺寸、外观、表面缺陷等，确保产品质量。自动化生产线检测零部件定位与识别机