机器视觉(第1章)

第一章机器视觉系统构成与关键技术1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分成几部分实现？用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。

组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。

用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。

三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？图像是人对视觉感知的物质再现。

光学设备获取或人为创作。

3、采样和量化是什么含义？数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。

采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。

采样和量化实现了图像的数字化。

4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。

对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。

第二章数字图像处理技术基础1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩色，有多少种颜色？对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。

一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。

256*256*256=16,777,216种颜色。

2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。

一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。

3、成像系统的动态范围是什么含义？动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。

而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为：D = lg（Power_max / Power_min）×20；对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。

第1章工业机器视觉基础教程-绪论工业机器视觉应用基础—HALCON篇第一章绪论1.1工业机器视觉的概念工业机器视觉，是机器视觉在工业领域内的应用，它是在生产过程中，用机器代替人眼来做测量和判断。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于和其它控制信息的集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域，特别是在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合。

同时，在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量不仅效率低、稳定性差且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的自动化程度，并大大提高生产效率，工业机器视觉是实现智能制造的基础技术之一。

1.2工业机器视觉的应用领域1.目标识别目标识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。

图像识别工业领域中典型应用有形状识别、颜色识别、纹理识别、条码识别、字符识别等等。

2.表面质量检测应用检测是机器视觉工业领域主要的应用之一。

目前，机器视觉主要应用于产品的表面质量检测，即通过机器视觉的方法，发现产品表面存在的质量缺陷。

1.2工业机器视觉的应用领域3.目标定位目标定位是工业机器视觉领域基本的应用之一，它要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测目标并确认其位置，以指导后续的加工与运动控制。

该功能通常与机器手臂配合使用，实现生产线上的自动组装、包装，以及焊接、喷涂等等。

4.测量工业机器视觉中的测量，是通过获得目标的图像后，经过图像处理，计算得到目标的外观尺寸，进而指导后续的生产与加工。

1.3工业机器视觉的基本原理1.3.1工业机器视觉涉及的关键技术1.硬件技术工业机器视觉涉及到硬件包括光源、镜头、相机、图像采集卡、数据传输设备、运动控制模块等设备。

2.图像处理技术图像处理(DigitalImage Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，它是机器视觉的核心。

机器视觉中的图像处理技术第一章：引言机器视觉是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术，它已经被广泛应用于各种领域中，如自动驾驶、人脸识别、安防监控等。

而图像处理技术则是机器视觉中的核心技术之一，它可以提取图像中的特征和信息，帮助机器视觉得到更好的表现。

本文将介绍机器视觉中常用的图像处理技术，希望对相关领域的研究人员和开发者有所帮助。

第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，主要目的是减少噪声、补全缺失部分、增强对比度等，使得后续处理更加精确和有效。

常见的图像预处理技术包括：1. 图像去噪图像去噪是图像处理中最常用的预处理技术之一，它可以通过滤波、阈值分割等方法去除图像中的噪声。

常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波等，而阈值分割则可以将图像分成背景和前景，去除背景中的噪声。

2. 图像增强图像增强可以使得图像的细节更加清晰，增加对比度等。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等。

第三章：特征提取特征提取是机器视觉中的关键技术之一，它可以把图像中的关键信息提取出来，方便机器学习算法或其他处理方法进行下一步处理。

常用的特征提取方法包括：1. 边缘检测边缘检测可以检测图像中的物体轮廓，常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子等。

2. 物体识别物体识别是机器视觉中的一个常见问题，它可以通过提取物体的颜色、纹理、形状等特征进行识别。

常见的物体识别算法包括SIFT、SURF等。

第四章：图像处理应用图像处理技术可以应用于各种领域中，如下面所示：1. 自动驾驶自动驾驶需要通过视觉技术来识别道路、识别障碍物等，在这个过程中图像处理技术起着关键的作用。

2. 人脸识别人脸识别是目前机器视觉应用最为广泛的领域之一，它可以应用于安防监控、身份验证等。

3. 医学影像处理医学影像处理可以帮助医生更加准确地诊断病情，如CT、MRI等影像处理技术可以提取出关键的医学信息，方便医生进行下一步的诊断。

第五章：结论机器视觉中的图像处理技术可以提取出图像中的关键信息，为后续的处理和应用提供支持。

机器视觉原理及应用教程课程教学大纲课程编码：******课程中文名称：机器视觉原理及应用教程课程英文名称：MachineVisionPrincip1esandApp1icationsTutoria1开课单位：人工智能学院、电子信息学院、自动化学院、电气工程学院任课教师及职称（3名以上）：******1、学分和学时分配学分：3.0 学时：48共3学分，48学时（理论40学时，实验8学时）2、教学目的通过本课程的学习，使研究生掌握机器视觉及图像处理的基本理论与方法，提高应用机器视觉技术和数字图像处理技术解决实际问题的能力，培养学生追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感，精益求精的大国工匠精神，科技报国的家国情怀和使命担当。

3、课程内容第一章绪论（2学时）主要阐述了机器视觉的主要研究内容、应用和发展，从数字图像的基本概念逐步引申到机器视觉的基本内容及其特点，简单地介绍机器视觉系统的发展、与其他领域的关系、研究任务及常用的工具软件，最后总结机器视觉在各领域的应用与所遇到的困难，并展望数字图像处理的未来发展。

第二章相机成像与标定（2学时）4、授课方式主要采用混合式教学方式，主要包括：课前预习，课堂练习，课后复习教学方式。

5、考核方式考试方式采用百分制，平时作业20%（由2次小作业组成）、课堂测试20%、课程大作业60%（由课程大作业和PPT汇报组成）。

备注：全勤不加分，旷课一次-3分，迟到一次T分。

对旷课超过教学时数1/3的学员，取消成绩评定资格。

6、适用专业范围本课程主要面向计算机、人工智能、电子信息和自动化相关专业的高年级本科生和低年级研究生。

7、课程教材及主要参考书目编写者姓名：职称：学位点审核者姓名:。

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。