机器人视觉技术及应用.pptx

第1章机器视觉概述;知识目标

了解机器视觉技术的发展和行业应用

熟悉机器视觉系统的基本概念和特点

掌握机器视觉系统的组成及各部分功能

技能目标

能够理解和掌握机器视觉技术的相关概念

能够理解和认知机器视觉相关工业应用;项目1 机器视觉行业背景

项目2 机器视觉系统概念项目3 机器视觉系统组成

项目4 机器视觉系统的应用场景;1;1.1机器视觉的起源与发展;1.1机器视觉的起源与发展;1.1机器视觉的起源与发展;1.1机器视觉的起源与发展;1.1机器视觉的起源与发展;1.2机器视觉的行业应用;1.2机器视觉的行业应用;1.2机器视觉的行业应用;1.2机器视觉的行业应用;1.3机器视觉面临的问题;2;2.1机器视觉系统概念;2.1机器视觉系统概念;3;3.1机器视觉系统;3.1机器视觉系统;3.2光源照明技术与光学镜头;3.2光源照明技术与光学镜头;3.2光源照明技术与光学镜头;3.2光源照明技术与光学镜头;3.2光源照明技术与光学镜头;3.3CCD摄像机;3.3CCD摄像机;3.4图像采集卡与视觉传感器;3.4图像采集卡与视觉传感器;3.5图像信号处理与执行机构;3.5图像信号处理与执行机构;4;4.1机器视觉的应用场景;4.1机器视觉的应用场景;4.1机器视觉的应用场景;4.1机器视觉的应用场景;4.1机器视觉的应用场景;4.1机器视觉的应用场景;机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置）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，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布的亮度、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。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉是一项综合性的技术，综合了光学，机械，电子，计算机软硬件等方面的技术。一个典型的机器视觉系统包括以下产品：相机、光源、图像采集卡/视觉处理器板、独立于硬件产品的视觉软件、接口和线缆和其他视觉配件。

机器视觉让机器拥有了像人一样的视觉功能，能更好地实现各种检测、测量、识别和判断功能。随着各类技术的不断完善，机器视觉下游应用领域也不断拓宽，从最开始主要用于电子装配检测，已发展到在识别、检测、测量和机械手定位等越来越广泛的工业应用领域。速度快、信息量大、功能多也日益成为机器视觉技术的主要特点。;1、机器视觉是一项综合技术包括 、机械工程技术、 、电光源照明、光学成像、传感器、 、 等。

2、相对人类视觉，机器视觉在 、 、 、 等方面都存在显著优势，特别在 下或 下。

3、机器视觉是机器人 的前提，能够实现计算机系统对于外界环境的 、 以及 等功能，对于 的发展具有极其重要的作用。

4、从原理上机器视觉系统主要由三部分组成： 、 、 。

5、—个典型的机器视觉系统应该包括 、 、 、图像数字化模块、

、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

6、机器视觉是一项综合技术。其中包括 、机械工程技术、控制技术、 、光学成像技术、 、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。;第2章数字图像处理基础;知识目标

掌握数字图像处理技术相关名词术语

掌握图像采样、量化、增强等处理技术的常见方法

熟悉数字图像处理相关的数学模型与公式

技能目标

能够理解和掌握数字图像处理的主要技术和相应处理方法

能够掌握一般图像处理的数学方程计算方法与思路

能够基于Matlab工具进行图像的简单处理;图像的感知和获取;1;1.1图像的概念;1.2数字图像与数字图像处理;1.2数字图像与数字图像处理;1.2数字图像与数字图像处理;1.3图像分析和图像理解;1.3图像分析和图像理解;1.4数字图像处理系统及其主要研究内容;1.4数字图像处理系统及其主要研究内容;1.4数字图像处理系统及其主要研究内容;1.4数字图像处理系统及其主要研究内容;1.5技术发展趋势;2;2.1图像的感知和获取;2.1图像的感知和获取;2.1图像的感知和获取;2.1图像的感知和获取;2.1图像的感知和获取;3;3.1图像的采样;3.2图像的采样分类;3.2图像的采样分类;3.3图像的插值算法;3.3图像的插值算法;3.3图像的插值算法;3.4图像的量化;3.4图像的量化;3.4图像的量化;4;4.1空间域的概念;4.2空间域滤波;4.2空间域滤波;4.2空间域滤波;4.3常见的灰度变换;4.3常见的灰度变换;4.3常见的灰度变换;4.3常见的灰度变换;4.3常见的灰度变换;4.3常见的灰度变换;4.3常见的灰度变换;5;5.1频域处理;5.1频域处理;5.2二维傅里叶