机器视觉_图像采集

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机器视觉_图像采集

当选定好机器视觉的软硬件平台后,下一步就是图像采集。本章将详细讨论基于USB 摄像头的图像采集和工业相机的图像采集,大家可以根据手中硬件的不同而选读不同的部分。从软件的视角来看,尽管硬件不同,但编程的思路和模式是基本一致的。

本文使用的工业相机是Panasonic的BP330,它是一款遵循CCIR标准的黑白相机,图像采集卡是NI公司的PCI-1407(任何标准制式的黑白模拟相机都可以接到PCI-1407)。把相机连接到PCI-1407后,即可在MAX下找到PCI-1407,点击Grab 按钮,还可以采集到图像,如图3.1所示。

图3.1 在MAX里面采集图像

如果你使用的是USB 摄像头,那么请参考Error! Reference source not found.Error! Reference source not found.,运行imaqUSB examples.llb中的Grab.vi。在软硬件正常工作的情况下,可以看到从USB 摄像头中传出的图像,如Error! Reference source not found.所示。

在进行机器视觉系统开发前,我们通常都会如上所示先验证软硬件是否能正常工作,以便后续开发。

3.1 采集单幅图像

3.1.1基于图像采集卡的Snap操作

采集单幅图像是基本的图像采集操作之一,对应的动作叫Snap。每次Snap时,图像数据先从相机传到图像采集卡,然后再传到计算机的内存(图像处理缓冲区)中去,如图3.2所示。

图3.2 Snap方式采集图像过程

Snap方式的图像采集程序如图3.3所示:

第1步:调用IMAQ Init.vi完成图像采集板卡的初始化工作。

第2步:调用IMAQ Create.vi为图像数据创建一个数据缓冲区。

第3步:调用IMAQ Snap.vi从图像采集板卡中读入一帧图像数据,并把它放入先前创建的数据缓冲区中,并放入Image中显示。

第4步:当图像数据缓冲区被释放后,我们在前面板上将看不到采集的图像了,所以特地添加一个人为的延时程序,等待用户停止。

第5步:调用IMAQ Close.vi,释放占有的图像采集板卡。

第6步:调用IMAQ Dispose.vi,释放占有的图像数据缓冲区。

图3.3 Snap范例程序

单幅图像采集的运行结果,如图3.4所示。

图3.4 单幅图像采集

读到这里,大家可能跟我一样都有一个疑问,为什么必须有第二步和第六步,即创建图像数据缓冲区和释放图像数据缓冲区。这是因为每帧图像的数据量都特别大,如果在处理图像的过程中直接传递图像数据,则非常耗时。最好的方式是仅仅传递指向该数据缓冲区的引用。IMAQ Create.vi完成的就是创建图像数据缓冲区并返回指向该数据缓冲区的引用的过程。

3.1.2基于USB摄像头的Snap操作

USB摄像头的Snap操作的程序实现与上面的基本相同,只需要用IMAQ USB函数选板中的函数替代相应步骤即可,如图3.5所示。

图3.5 USB 摄像头Snap范例程序

USB设备在正常工作以前, 第一件要做的事就是枚举,所以USB摄像头在进行初始化前,需要先执行第0步,枚举系统中的USB摄像设备,接着:

第1步:调用IMAQ USB Init.vi完成USB摄像设备的初始化工作。

第2步:调用IMAQ Create.vi为图像数据创建一个数据缓冲区。

第3步:调用IMAQ USB Snap.vi从USB摄像设备中读入一帧图像数据,并把它放入先前创建的数据缓冲区中,并放入Image中显示。

第4步:当图像数据缓冲区被释放后,我们在前面板上将看不到采集的图像了,所以特地添加一个人为的延时程序,等待用户停止。

第5步:调用IMAQ USB Close.vi,释放占有的USB摄像设备。

第6步:调用IMAQ Dispose.vi,释放占有的图像数据缓冲区。

USB 摄像头Snap范例程序运行结果如图3.6所示。

图3.6 USB 摄像头Snap范例程序运行结果

3.1.3使用Snap.vi进行连续图像采集的速度问题

在实际工程应用中,连续图像采集的应用占绝大多数。当我们会使用Snap.vi后,很自然的想到最简单的连续采集图像实现方式是把Snap.vi放到While循环中,如图3.7所示。

图3.7 使用Snap进行连续图像采集

在While循环中,加入可以计算每次循环消耗的时间。运行上述程序,可以看到使用Snap进行连续图像采集时,获得每帧图像所消耗的时间高达120ms(不同的系统,时间略有不同),如图3.8所示。换句话说,在这种方式下,每秒钟只能获得大约8帧图像,这种速度在大多数实际应用中是不能容忍的。

图3.8 120ms采集一帧图像

为实现高速的连续图像采集,NI Vision Module提供了一个专用于连续图像采集的VI,

IMAQ Grab Acquire.vi,。下节本文将详述如何进行连续图像采集。3.2 采集连续图像

IMAQ Snap.vi运行速度之所以会慢,是因为IMAQ Snap.vi除了实现图像数据采集的操作外,还实现了许多初始化和资源释放的操作,大家可以双击IMAQ Snap.vi,看看IMAQ Snap.vi的实现过程,如图3.9所示。

图3.9 IMAQ Snap.vi

PS.看NI提供的VI的内部实现方式是一种很好的学习方式。——代码阅读

了解了速度慢的原因后,很自然的想到,既然是连续采集,何不把许多雷同的初始化操

作提取出去,在每次连续采集开始时,仅做一次初始化就可以。为实现快速的连续图像采集,NI Vision Module提供了两个VI,一个是IMAQ Grab Setup.vi,另一个是IMAQ Grab Acquire.vi。IMAQ Grab Setup.vi负责每次连续采集前的初始化,IMAQ Grab Acquire.vi专注于图像采集。

3.2.1基于图像采集卡的Grab操作

基于图像采集卡的连续图像采集的实现代码如图3.10所示。

图3.10 连续图像数据采集

第1步:调用IMAQ Init.vi完成图像采集板卡的初始化工作。

第2步:调用IMAQ Grab Setup.vi初始化Grab过程。

第3步:调用IMAQ Create.vi创建图像数据缓冲区。

第4步:调用IMAQ Grab Acquire.vi快速采集图像数据。

第5步:调用IMAQ Close.vi,释放占有的图像采集板卡。

第6步:调用IMAQ Dispose.vi,释放占有的图像数据缓冲区。

使用IMAQ Grab Acquire.vi,采集每帧图像的时间从120ms降到了40ms,如图3.11所示。

图3.11 IMAQ Grab Acquire运行结果

3.2.2基于USB摄像头的Grab操作

同上,USB摄像头的Grab操作的程序也与基于图像采集卡的实现过程基本相同,如图3.12所示:

第0步:调用IMAQ USB Enumerate Camera.vi枚举USB摄像头。

第1步:调用IMAQ USB Init.vi完成USB摄像头的初始化工作。

第2步:调用IMAQ USB Grab Setup.vi初始化Grab过程。

第3步:调用IMAQ Create.vi创建图像数据缓冲区。

第4步:调用IMAQ USB Grab Acquire.vi快速采集图像数据。

第5步:调用IMAQ USB Close.vi,释放占有的USB摄像头。

第6步:调用IMAQ Dispose.vi,释放占有的图像数据缓冲区。

图3.12 USB摄像头的连续图像采集过程

使用IMAQ USB Grab Acquire.vi实现连续图像采集后,采集每帧图像的时间下降到了35ms毫秒左右,如图3.13所示。

图3.13 USB 摄像头连续图像采集结果

3.3 多缓冲区采集方式

从前面的章节中,我们学会了如何采集图象。在高速图象采集应用中,我们会发现前面的Grab方式会存在一个问题,即当图象采集速度非常高时,处理程序还来不及处理当前的图象,图象缓冲区里面的数据已经被新的图象数据所覆盖了。

为了解决采集缓冲区不足的问题,我们很自然的想到一个解决方案——增加图象采集缓冲区。

NI-IMAQ提供了两种多缓冲区的方式,一种是Sequence,另一种是Ring,如图3.14所示。

图3.14 多缓冲区图象采集方式

Sequence和Ring都是多缓冲区图象采集方式,它们的区别是,Sequence是单次采集,而Ring是连续采集,类似Snap和Grab。

在Ring方式下,当一个buffer中的数据正在被处理时,新采集到的图象数据会更新到另外的Buffer中去。

下面本文将依次介绍Sequence和Ring的实现方式。

3.3.1Sequence图象采集方式

Sequence图象采集方式由IMAQ Sequence.vi实现,如图3.15所示。

图3.15 IMAQ Sequence.vi

IMAQ Sequence.vi最重要的参数是Images In,如图3.16所示。Images In是一个图象数据缓冲区引用数组,里面包含了多个由IMAQ Create.vi创建的图象数据缓冲区的引用。只有知道多个图象数据缓冲区在哪里,IMAQ Sequence.vi才能完成多缓冲区模式的图象采集。

图3.16 IMAQ Sequence.vi参数

Sequence图象采集方式的完整实现,大家可以参考范例程序中的HL Sequence.vi,如图3.17所示。

第1,4,5步是大家熟悉的初始化图象采集卡,释放图象采集卡和释放图象缓冲区的程序。

第2步是调用IMAQ Create.vi创建多个图象数据缓冲区,需要注意的是,多个图象数据缓冲区的名字必须不一样。

第3步是调用IMAQ Sequence.vi采集多帧图象数据,当指定数量的图象采集完毕后,IMAQ Sequence.vi会返回并结束Sequence采集过程。

图3.17 HL Sequence.vi

3.3.2Ring图象采集方式

Ring图象采集方式需要由三个VI来实现,它们分别是:,

和。

IMAQ Configure List.vi完成缓冲区列表的配置,告诉驱动程序缓冲区的数量(Number of buffers),以连续还是单次的方式进行图象采集(Continuous?)以及缓冲区的位置(Memory Location)。

IMAQ Configure Buffer.vi把创建好的图象缓冲区分配到缓冲区列表的对应位置上。

IMAQ Extract Buffer.vi把采集到的图象从缓冲区中提取出来,为后续图象处理做准备。

与上节思路相同,我们打开范例程序中的LL Ring.vi,学习Ring图象采集方式的实现方法,如图3.18所示(由于文档宽度的关系,仅把关键部分代码进行截图分析,以下同)。

图3.18 LL Ring.vi

第一步,调用IMAQ Configure List.vi告诉驱动程序是以Continuous的方式进行图象采集,缓冲区的位置在System——就是开发应用程序的主机上。

第二步,调用IMAQ Configure Buffer.vi把创建好的图象缓冲区关联到缓冲区列表的对应位置上。

第三步,调用IMAQ Start.vi开启一个图象采集的过程,需要注意的是,在调用IMAQ Start.vi前,必须调用IMAQ Configure List.vi和IMAQ Configure Buffer.vi来配置采集过程。

第四步,调用IMAQ Extract Buffer.vi从缓冲区中把图象提取出来。

第五步,把IMAQ Extract Buffer.vi的Buffer to Exact参数设置为-1表示释放当前被提取的缓冲区。IMAQ Extract Buffer.vi在提取图象数据时会对当前被提取的缓冲区进行保护,所以当采集过程完成时,需要释放当前被保护的缓冲区。

Ring图象采集方式实现的主要过程如上所述,其余步骤就是大家已经熟悉的初始化图象采集硬件,释放图象采集硬件和释放缓冲区了。

3.4 触发

很多机器视觉应用,比如生产线上的产品外观检测,并不需要一直在采集图象,而是当产品达到检测位置后,才采集图象并进行分析。

3.4.1触发信号类型

一般来说,图象采集卡都支持外触发,NI的图象采集卡也不例外,如图3.19所示。

图3.19 PCI-1409 Trigger信号

图3.19是图象采集卡PCI-1409的外部触发信号的说明。触发信号不仅可以启动一个图象采集过程,还能停止一个图象采集过程。通过TRIG端口,NI的图象采集卡不仅能接收外部的触发信号,还能向外部设备发出触发信号,如图3.20所示。

图3.20 输出触发信号

图3.20中,程序通过调用IMAQ Trigger Drive2.vi向外部输出触发信号,触发信号的驱动信号为Vertical Synchronization Signal(也可以为其它)。图3.20的下半部分是用示波器抓捕到的触发信号。

除了支持外部触发信号外,NI的图象采集卡还可以通过RTSI线和PXI总线传递触发信号,这种特性可以方便系统集成工程师实现与运动控制卡和数据采集卡的高速可靠的同步。触发信号类型可以在参数Trigger Type中选择,如图3.21所示。

图3.21 选择触发信号类型

3.4.2触发方式图象采集的实现

触发信号虽然种类繁多,但使用起来却非常简单,需要记住的一个原则“在开始采集图象前必须先配置好触发信号”。

与上节思路相同,我们打开范例程序中的HL Triggered Snap.vi,学习触发方式图象采集方式的实现方法,如图3.22所示。

人工智能地研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机,花去1200小时CPU时间,并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

《机器视觉及其应用》习题

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。即原稿最暗点的密度(Dmax)和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片,扫描仪向其投射了1000单位的光,最后在共有96%的光通过胶片的明亮(银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为: Dmin=lg(1000/960)= 0.02; 后者的密度为: Dmax=lg(1000/40)= 1.40 那么我们说动态范围为:D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解 世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点,有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、 数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程:

机器视觉

机器视觉系统 视觉检测技术是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新技术,它综合运用了电子学、光电探测、图象处理和计算机技术,将机器视觉引入到工业检测中,实现对物体(产品或零件)三维尺寸或位置的快速测量,具有非接触、速度快、柔性好等突出优点,在现代制造业中有着重要的应用前景。 图1-1 视觉检测 一.机器视觉简介 美国机器人工业协会(RIA Robotic Industries Association)的自动化对机器视觉下的定义为:机器视觉(Machine Vision)是指光学的装置和非接触的传感器自动的接受和处理一个真实物体的图像,通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置。 机器视觉主要由视觉传感器(如工业相机)代替人眼获取客观事物的图像,利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些职能行为,从图像中提取信息,并进行处理与分析,最终用于实际的检测、测量与控制。

图1-2 机器视觉机构图 机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面: ⒈检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件 的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观 检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。 ⒉机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动,如从料斗送出 的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上 (即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动,还需要借助于触觉传 感技术。 二.机器视觉系统 典型的机器视觉系统:光源,镜头,相机,图像处理单元(图像捕获卡),图像处理软件,监视器,通信/输入输出单元等。 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)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。

完整版机器视觉思考题及其答案

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。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。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。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。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答:一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪,提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换,分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答:傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为:一维离散傅里叶变换为:二维连续函数的傅里叶变换为:二维离散傅里叶变换为: 图像傅立叶变换的基本概念:傅立叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图像信息的第二种语言,广泛应用于图像变换,图像编码与压缩,图像分割,图像重建等。作用和目的:图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式?各自的特点和作用是什么? 答:灰度变换:基于点操作,将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段,它可以使图像动态范围加大,使图像的对比度扩展,

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。

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备,在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要,机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出,“机器人技术与信息技术一样,在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一,具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来,但近些年来,工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长,大都在10 年以上,并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态,因此被广泛应用于各行各业,主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要,工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多,并且以后还会继续下降,但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨,个别国家和地区劳动力成本又很高,这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间,工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式,并且在国外,机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向,具有广阔的市场发展前景和强劲生命力,已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家,机器人自动化生产线已经应用到了各行各业,并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN,瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后,发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下,我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展,科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合,涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中,伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展,机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高,所能实现的功能也越来越多,性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前,工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展,其发展趋势主要为:结构的模块化和可重构化;控制技术的开放化、PC 化和网络化;伺服驱动技术的数字化和分散化;多传感器融合技术的实用化;工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS(柔性加工)加工单元的主要组成部分,它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备,主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域,

机器视觉思考题及其答案

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 机器视觉思考题及其答案 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、 1/ 19

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。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出

机器视觉认识

机器视觉基本认识 一、机器视觉基本概念 1、机器视觉概念 机器视觉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。随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品品质要求的不断提高。零缺陷、高品质、高附加值的产品成为企业应对竞争的核心,为了赢得竞争,可靠的质量控制不可或缺。由于生产过程中速度加快,产品工艺高度集成,体积缩小且制造精度提高,人眼已无法满足许多企业外形质量控制的检测需要。机器视觉代替人类视觉自动检测产品外形特征,实现100%在线全检,已成为解决各行业制造商大批量、高速、高精度产品检测的主要趋势。简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 2、机器视觉系统 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)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。 可以将机器视觉系统概括为四部分: 1)、摄取:采用图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号,传送给图像处理系统; 2)、抽取:图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息,进行运算来抽取目标的特征,例如面积、长度、数量、位置等; 3)、输出:根据预设的判断来输出结果,如尺寸、角度、偏移量、个数、合格或不合格、有或无等; 4)、控制动作:指挥执行机构进行定位或分选等相应控制动作。 3、机器视觉系统的特点: 1)、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,常用机器视觉代替人工视觉; 2)、在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,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。 二、机器视觉与计算机视觉的区别 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能—对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉主要有两类方法:一类是仿生学的方法,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;另一类是工程的方法,从分析人类视觉过程的功能着手,并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构,而仅考虑系统的输入和输出,并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。 计算机视觉和机器视觉两个术语既有区别又有联系。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段,着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由多个或者多个传感器获取,也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析师对目标物体

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为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。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布!亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是,广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别,泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别,其特点是: 1、机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性,要求能够适应工业生产中恶劣的环境,要有合理的性价比,要有通用的工业接口,能够由普通工作者来操作,有较高的容错能力和安全性,不会破坏工业产品,必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说,不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力,更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度,因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉,它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看,机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等,高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看,有被动视觉与主动视觉之,又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看,也称作计算机视觉。可以说,计算机视觉侧重于学术研究方面,而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向,它的任务是为机器人建立视觉系统,使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境,以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要(例如,在航天及军事领域对于局部自主性的需要,在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要,在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等)。机器视觉作为一门工程学科,正如其它工程学科一样,是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题,必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素,折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期,电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分,由于技术条件的限制,进展缓慢。80年代初,在D·Marr提出的计算视觉理论指导下,机器视觉研究得到了迅速发展,成为

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页,请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸,注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分,共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象,若每像元用,bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1,则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分,共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行,也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度,图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

2020年机器视觉公司排名

2020年机器视觉公司排名 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 近年来,随着我国智慧城市建设的重新火热,机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说,机器视觉技术都是不可或缺的。 随着制造业企业对自动化、智能化需求的不断提升,一大批机器视觉企业涌现了出来。那么,让我们一起来看看都有哪些企业已经涉足这一领域,以及他们的发展情况如何。 机器视觉国外供应商 基恩士 从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备,KEYENCE的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业,有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些产品。用户只要针对特定应用选择合适的KEYENCE产品,就可以安装高产量,高效能的自动化生产线。 基恩士产品的设计理念是给予客户的制造与研发创造附加价值。产品按照通用目的进行工程设计,因此它们可以用在各个行业或广泛的应用场合。基恩士为既存和潜在的应用需要提供更具附加价值的产品。 基恩士为世界范围内约100个国家或地区的20余万家客户提供服务,基恩士这个名称意味着创新与卓越。 xx 创立于1933年的欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商,掌握着世界领先的传感与控制核心技术。通过不断创造新的社会需求,欧姆龙集团已在全球拥有近36,000名员工,营业额达7,942亿日元。产品涉及

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系:河北工业大学机械工程学院 班级:机研155班 姓名:翟云飞 学号: 201531204037 题目:机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 近年来,机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支,广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展,使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建;接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况;最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之,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,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。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成:图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块,如图1所示。

机器视觉答案

华南农业大学期末考查试题 2009~2010学年第2学期考试科目:《机器视觉》 考试类型:开放考查作业提交时间:2010.12.15 学号:姓名:年级专业 题号一二三四五六七总分 得分 评阅人………………………………………………………………………………………………………… 一、填空题(每题2分,共16分) 1.图像数字化包括采样和量化两过程。 2.图像处理中常用的两种邻域是3×3和5×5。 3.从图像工程的角度上,机器视觉过程一般分为四个阶段,包括数字化成像、图像处理、图像分析和模型匹配等。图像分割技术是由图像处理向图像分析阶段过渡过程中必须的。 4.机器视觉系统通常由光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化、智 能图像处理与决策模块和控制执行机构等部分组成。 5.一般来说,采样间距越大,图像数据量越少,质量越低;反之亦然。 6.结构元素S在区域X内移动时其原点位置的集合就是S对X的腐蚀。 7.图像分割方法可以分成基于边缘的分割和基于区域的分割两类,前者是利用不同目标间像素属的不连续性实现目标分割的。 8.常见的一阶微分边缘检测算子有正交梯度算子、平滑梯度算子和Roberts等算子。 二、选择题(每题1分,共9分) 1.一幅灰度级均匀分布的图像,其灰度范围在[0,255],则该图像像素的存储位数为d。 a.2 b.4 c.6 d.8 2.图像与灰度直方图间的对应关系是:b。 a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.多对多 3.下列关于区域形状的特征描述中,不正确是:b。 a.矩形度是物体面积与其最小外接矩形面积之比 b.边界的形状数具有平移、旋转和比例缩放不变性 c.当区域为圆时,圆形度达到最大值1

人工智能机器视觉

计算机视觉综述 摘要:自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后,世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科,研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识,比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等,它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成,如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策,要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算,还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境,并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代,计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机,而另一方面是计算机的功能越来越强,使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉,语言与外界交换信息,并且可用不同的方式表示相同的含义,而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序,只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机,必须改变过去的那种让人来适应计算机,来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求,以人所习惯的方式与人进行信息交换,也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面,充医学图像到遥感图像,充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉,许多人类视觉无法感知的场合,如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等,计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用,如零件识别与定位,产品的检验,移动机器人导航遥感图像

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。

2019人工智能与健康试题及答案

2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.()是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.()是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。 B.机器翻译 3.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。 B.机器学习 4.()是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术,结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 5.()是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。 A.深度学习 6.()是研究用计算机系统解释图,像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术,所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息,以及如何利用这些信息获得必要的解释。 B.图像理解 7.()是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 8.()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。 C.循环神经网络 9.()是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.()是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。

C.文本分类 11.()是指能够按照人的要求,在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.()是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.()是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.()宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。 C.美国 17.()中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,健康是经济社会发展的() B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,全民健康是建设健康中国的() D.根本目的 20.1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。 D.长短期记忆模型 21.2005年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占() A.1/4 22.2012年,Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠,降低了几乎()的错误率。 B.50% 23.2017年,卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在()大赛上战胜了四位人类玩家,这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前,人工智能之父们说服了每一个人:“()是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计,有()的肿瘤患者需要接受放疗。

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支,它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而,已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明,人类接受外界信息的80%以上来自视觉,10%左右来自听觉,其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面,只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是,视觉是一种感知,机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程,例如,一个可见的景物由传感器编码输入,表示成一个灰度数值矩阵;图像的灰度数值由图像检测器进行处理,检测器检测出图像的主要成分,如组成景物的线段、简单曲线和角度等;这些成分又校处理,以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息;最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息,把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次,低层视觉主要是对视觉团像执行预处理,例如,边缘检测、运动目标检测、纹理分析等,另外还有立体造型、曲面色彩等,其目的是使对象凸现出来,这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象,显然,实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括:实时图像的并行处理,实时图像的压缩、传输与复原,三绍景物的建模识别,动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程,知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中,这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述,或者说是一组约定,是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构,对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式,知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知

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