机器视觉是"人工智能"的核心技术之一，其核心就是用"机器"代替"人眼"和"人脑"去观测和判断。机器视觉是多学科的综合应用技术：图像处理、机械工程、自动控制、光学成像、光电信息工程、传感器、模拟与数字视频、计算机软硬件、通信工程、信号处理、类人智能、深度学习等。
维视图像推出的机器视觉算法研究实验平台MV-VS1000采用工业级的图像采集硬件设备，依托OpenCV、Matlab、Labview第三方平台，结合维视图像历年积累的实际工业项目，开发了大量面向实际应用的实验项目——针对底层的图像处理算子：Roberts(罗伯特)、Prewitt（普鲁伊特）、Sobel(索贝尔)，Canny（坎尼）等边缘检测算子，二阶微分边缘算子，LOG边缘检测算子等。针对应用的图像处理平台算法案例。为适应院校的特殊需求，我们提供实验源代码、实验指导书及技术培训手册，可直接应用于院校的实际教学实验。
采用openCV库的实验源代码基于matlab环境的实验源代码基于labview环境的VI源文件
采用openCV算子获取工业相机图像 开源openCV图像处理库的应用 OpenCV联合VS环境的编程学习 基于MFC的人机交互程序编写训练 | 采用matlab算子获取工业相机图像 Matlab图像预处理算子学习 基于Matlab环境的图像处理应用 | 采用Labview获取工业相机图像 Labview vision的学习应用 基于labview的机器视觉项目应用 |
|---|
说明：本系统仅提供实验源代码及源文件，不含Matlab及Labview软件件
●OpenCV类实验——基于VS环境提供采用OpenCV算子实现的图像处理在线实验及离线实验源代码
●Matlab类实验——提供采用Matlab算子实现的图像处理在线实验及离线实验源代码
●Labview类实验——基于Labview环境提供采用Labview Vison模块的图像处理VI
●开放式系统设计——配套的工业级图像采集设备提供二次开发接口及例程源码，硬件设备支持维视全系列相机、光源的安装使用
●递进式实验设计——实验设计涵盖创新研发类、设计开发类、应用实施类，提高用户对不同行业复杂系统分析、设计、实施能力及应对复杂故障的处理能力，强调工程实施的严谨性、项目执行的可靠性
●完善的课程资料——提供实验指导书及工业相机、工业镜头、光源的技术培训指导手册
基于SURF特征点的图像匹配
手机后壳原始图像缺陷数据显示
天津城建大学
河北工业大学
所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。