机器视觉

赵莹、黎明、宗兆翔、杨柳、徐雪菲、曾仲涛（企业）、陈果（企业）

目录

  • 1 疫情防疫
    • 1.1 疫情防护
    • 1.2 课程简介
  • 2 机器视觉概述
    • 2.1 机器视觉基本概念的引入
    • 2.2 机器视觉的应用及发展现状
    • 2.3 机器视觉系统原理及构成
    • 2.4 答疑
  • 3 视觉与成像
    • 3.1 图像采集与成像基本原理，常见图像采集装置及采集方式
    • 3.2 光源、镜头、相机和计算机接口的作用及应用
  • 4 机器视觉核心算法
    • 4.1 图像时域、频域处理方法
    • 4.2 彩色图像处理基础
    • 4.3 形态学处理算法及应用
    • 4.4 边缘检测算法及应用
    • 4.5 图像分割算法及应用
    • 4.6 模板匹配算法及应用
    • 4.7 相机标定
    • 4.8 立体视觉
    • 4.9 思考题/作业题 答疑
  • 5 机器视觉软件系统开发
    • 5.1 Halcon算子分析与实例讲解
    • 5.2 OpenCV实例讲解
  • 6 机器视觉工程应用
    • 6.1 机器视觉在尺寸测量领域的应用
    • 6.2 机器视觉在智能识别领域的应用
  • 7 实验课
    • 7.1 实验一 Halcon软件的安装及配置使用
    • 7.2 实验二 OpenCV+Visual Studio开发平台的安装与配置
    • 7.3 实验三 图像的获取及色彩、亮度、对比度变换
    • 7.4 实验四 机器视觉系统搭建与调试
    • 7.5 实验五 空间域和频率域图像处理
    • 7.6 实验六 彩色图像处理
    • 7.7 实验七 一维条码识别
    • 7.8 实验八 工件尺寸测量
    • 7.9 实验九 芯片检测
    • 7.10 实验十 图像分割
    • 7.11 实验十一 三维立体匹配
    • 7.12 实验十二 相机标定
    • 7.13 实验十三 双目三维重建
    • 7.14 实验十四 二维及三维跟踪
    • 7.15 实验十五晶圆形心视觉检测系统设计与实现
    • 7.16 实验十六印刷品表面缺陷检测系统设计与实现
  • 8 工程应用案例集锦
    • 8.1 课堂实践案例
    • 8.2 企业实践案例
机器视觉系统原理及构成


1、复习

  • 机器视觉基本概念

  • 机器视觉的应用及发展


2、新课的引入

  • 什么是机器视觉的原理？

  • 构成机器视觉系统的关键部分有哪些？


3、本课时内容


机器视觉系统原理


机器视觉三部分