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机器视觉基础
广州慧谷动力科技有限公司
Guangzhou High Genius Dynamics Co. Ltd.
课程目标
1.认识机器视觉的基本概念
2.掌握NI视觉助手的使用
3.掌握识别球的方法
4.掌握识别条形码的方法
2
课程目录
一、视觉基础
二、图像采集
三、扫球识别
四、模板匹配
五、条形码识别
六、LabVIEW视觉
3
一、视觉基础
4
一、视觉基础
1.1 机器视觉
1.2 图像基础
5
1.1 机器视觉
• 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、计算
机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学
科,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。
6
1.1 机器视觉
• 机器视觉目前以及未来的应用前景非常广阔,大家
所熟知的应用领域有:自动驾驶、无人机控制、服
务机器人、工业自动化检测等。
7
1.1 机器视觉
• 简单来讲,机器视觉就是用机器代替人眼来做测
量和判断,通过光学的装置和非接触的传感器自
动地接受和处理一个真实物体的图像,进行分析
图像获得所需关键性信息。
8
1.2 图像基础
• 数字图像是指以数字方式存储的图像。将图像在
空间上离散,量化存储每一个离散位置的信息,
这样就可以得到最简单的数字图像。
• 像素是构成数字图像的基本单位,如一张600x300
像素,即横向有600个像素,纵向有300个像素。
(0 ,0) x
• 左上角为原点(0 ,0)
• 向右为X正方向
• 向下为y正方向
y
9
1.2 图像基础
• 根据每个像素所代表的信息可将图像分为彩色图
像、灰度图像、二值图像。
彩色图像:每个像素由R、G、B三分量
表示,每个通道默认取值范围0~255。
灰度图像:每个像素只有一个采样颜色
的图像,通常显示为从最暗黑色到最亮
白色的灰度,通道默认取值为0~255。
二值图像:每个像素点只有两种可能,
0代表黑色,1代表白色。
10
1.2 图像基础
• 一幅数字图像有三个基本属性:分辨率、清晰度
以及平面数量。
• 分辨率:指每英寸图像内有多少个像素点,图像
的分辨率越高,所包含的像素就越多,图像就越
清晰,但同时也会增加文件占用的存储空间。
• 清晰度:指图像可看色度的数量,对于给定位深
度为n的图像,则图像清晰度为2n ,这意味着一个
像素可以有个2n不同的值。
• 平面数量:相当于组成图像的像素数组数量,例
如灰度或二值图是由一个平面组
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