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MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺

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MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺簡介 MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺是一種適用于制造業、現代制藥、食品、機械零件、包裝印刷、半導體、電子插件等眾多生產領域的產品檢驗判定以及識別分揀的通用機器視覺圖像處理教學實驗平臺。一、MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺主要特點如下：1． MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺提供了包括圖像測量、圖像定位、圖像處理、圖形顯示、文件操作和控制語句等200多個庫函數，功能強大，可覆蓋眾多領域有形產品檢測、識別、檢驗、判定的有效解決方案；2． MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺提供了四窗口可視化組態編程界面，即用戶通過簡單下拉式菜單界面進行功能函數選擇和語句參數設置，人機交互友好直觀，無需復雜編程就可完成實現機器視覺檢測系統的軟件編程任務；3． MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺提供了開放式集成結構，用戶不僅可利用其提供的大量圖像處理和機器視覺算法進行項目二次開發，搭建自己的專用機器視覺檢測系統，也可向AFT-MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺軟件庫中添加自己的機器視覺優異算法用于科學研究；4． MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺提供了大量實際工程的實驗舉例，包括任意工件尺寸、圓弧半徑、電子接插件群組、多邊形、多圓、圓線混合等眾多有形物體的尺寸測量，對雷同檢測問題可十分容易模仿解決；5． MV-VS860機器視覺教學實驗平臺結合配套機器視覺圖像處理軟件，可為本科生、碩士生開設圖像測量、視覺檢測、圖像處理、模式識別、動態跟蹤、條碼識別等課程實驗，也可為博士生進行圖像信息融合、機器學習、3D形狀恢復等高級算法研究提供配套服務。6． MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺提供了擴展接口，為研究性實驗提供了方便，即學生通過學習機器視覺相關算法，或者自己研究提出某種算法，可通過C++語言編程實現，并通過該平臺擴展接口鏈接導入，實現與其它算法性能比較或完成某一實際機器視覺測控研究任務。二、MV-VS860機器視覺圖像處理實驗平臺實驗說明： VS860機器視覺教學創新實驗平臺提供了學習設計型實驗，研究驗證型實驗，探索創新型實驗，集成創新型實驗等。各類實驗為培養學生不同能力和興趣提供了有力保證。1. 學習設計型實驗：是通過VS860機器視覺教學創新實驗平臺提供的尺寸測量、缺陷測量配套軟件編程示例，學習設計一個工件或一個產品檢驗判定系統的配套軟件快速編程方法，如多距離尺寸測量實驗、多元弧線檢測試驗、劃痕缺陷檢測實驗等。2. 研究驗證型實驗：是在對各種圖像處理算法學習研究基礎上，采用VC語言編程實現一個工件或一個產品的檢驗判定，并與配套軟件鏈接，在VS860機器視覺教學創新實驗平臺上與配套軟件提供的示例進行比較，驗證自選算法的可行性和準確性。如多元弧線檢測示例、劃痕缺陷檢測示例、噴碼字符識別實驗、圖像配準測量示例等。3. 探索創新型實驗：是在機器視覺與圖像處理算法學習研究基礎上，結合老師項目、自選題目或配套軟件實驗示例，采用VC編程實現自行提出的的關鍵創新算法，借助于配套軟件提供的大量基本處理函數和VS860機器視覺教學創新實驗平臺，研究驗證提出算法的可行性、準確性和實時性。如多光照圖像融合實驗、血管造影圖像識別實驗、撥碼開關狀態識別實驗、機器學習分類實驗、交叉阻擋跟蹤實驗等。4. 集成創新型實驗：是在機器視覺各類實驗學習基礎上，結合VS860機器視覺教學創新實驗平臺的采集觸發單元、鏡頭選配單元、光源選型單元、配套軟件功能等技術，自行提出某一對象檢測判定或識別分類的應用機器視覺系統。軟件采取配套軟件組態設計，硬件采用采集觸發單元調整、鏡頭單元匹配、光源單元附加等集成設計，借助于VS860機器視覺教學創新實驗平臺的基本環境，設計實現提出檢測判定或識別分類機器視覺應用系統的可行性、準確性和實時性。如參考多光照圖像融合實驗、血管造影圖像識別實驗、撥碼開關狀態識別實驗、機器學習分類實驗、交叉阻擋跟蹤實驗等。機器視覺教學實驗平臺技術說明一、實驗裝置硬件技術要求 1. 任意工件的圖像動態采集； 2. USB動態圖像采集接口，130萬像素高分辨率； 3. 被采集物體圖像大小、市場角、物距、焦距可調； 4. 強抗干擾白色環形前光源； 5. 高低速模擬圓形轉盤可調； 6. 外觸發定點圖像采集。二、實驗裝置軟件性能要求 1. 具有腳本程序組態功能，提供200個庫函數； 2. 具有視頻顯示、代碼編輯、結果顯示、參數設置四個組態界面窗口； 3. 具有工業檢測虛擬儀器界面組態功能，包括畫線、按鈕、顯示屏等； 4. 具有與VC++語言的接口功能； 5. 紙質和電子版機器視覺實驗指導說明。三、開設的創新實驗目錄1．機器視覺系統組態實驗、 14. 多面積尺寸測量實驗2．多長度尺寸測量實驗、 15. 多圓弧檢測實驗3．焊點缺陷檢測實驗、 16. 噴碼字符識別實驗4．零件分類識別實驗、 17. 開關狀態識別實驗5．血管造影處理實驗、 18. 粒子識別統計實驗6．交通流動態跟蹤實驗、 19. 交叉阻擋跟蹤實驗7．算法驗證研究性實驗、 20. 自命題圖像采集實驗8．自命題零件檢測實驗、 21. 多光照圖像融合實驗9．籃球目標跟蹤實驗、 22. 花瓶三維重構實驗10．耳環與齒輪識別實驗、 23. 車牌號碼識別實驗11．多聚焦圖像融合實驗、 24. 三維重構研究性實驗12．劃痕檢測實驗、 25. 缺陷檢測試驗13．自命題算法研究實驗、 26. 視覺硬件組態實驗

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