社会智能化趋势下图像处理与机器视觉课程教学新实践研究

随着科技发展的推动,智能化已经成为当今社会的发展趋势,人们对人工智能的认知水平越发提升,各行各业开始朝着多元化的方向发展。智能产业升级必然带动专业人才需求,图像处理与机器视觉课程开始成为富有智能特色的专业课程。基于此,文章综合图像处理与机器视觉课程目标与要求,分析了课程教学现状与存在的问题,探讨了社会智能化趋势下图像处理与机器视觉课程教学新实践,旨在提升教学效果与学习水平。

新工科背景下地方高校图像处理与机器视觉课程的教学改革与实践研究

图像处理与机器视觉课程属于新兴课程,其教学内容和模式不成熟。同时为了课程符合新工科和地方型高校建设的要求,对该课程的教学内容和方式进行改革。通过有机融入课程思政,基于区域特色的产业进行知识点的筛选,以及基于产业、前沿知识进行教学方法的改进,使得学生综合能力得到更好的培养。由成效分析可知,学生对本课程的教学内容和方法满意度较高,且学生的综合能力得到了更好的提升。为新工科背景下地方型高校新兴课程的教学模式建设提供了一定的参考价值。

社会智能化趋势下图像处理与机器视觉课程教学新实践

随着中国经济的不断发展,社会智能化趋势也愈加强烈,图像处理与机器视觉也成为工科专业具有人工智能专业学科特色的重要课程。文章针对现有图像处理与机器视觉课程教学中存在的问题提出了教学实践新方法,并列举了相应的实施案例,旨在提升学生的学习兴趣、学习深度、视野广度和实践能力。

基于图像处理的视觉采摘机器人作业控制研究

为了实现自动化的番茄分类采摘,基于视觉识别技术设计了识别系统。首先,基于HSV视觉体系中的H分量,采用聚类分析的方法,依据成熟度将番茄分为不熟,半熟和全熟3类,并计算3类番茄成熟度对应的H分量分布范围;其次,根据半熟和全熟番茄H分量的分布范围进行番茄图像分割,并利用形态学的方法得到图像中番茄区域的轮廓曲线;再次,采用椭圆拟合方法实现对番茄轮廓拟合,计算得到图像中番茄区域的中心坐标;最后,采用双目视觉系统实现图像中番茄区域中心坐标向实际空间坐标转化。对番茄轮廓曲线拟合精度和视觉定位精度进行测试,表明系统具有良好的可靠性。

基于机器视觉的试卷批阅系统设计与实现——图像处理与机器视觉课内实验案例

为了提升学生的应用能力、分析和解决问题的能力,文章学生能力提升为目的,阐述了图像处理与机器视觉课程“讲-做-评”的教学模式。首先学生讲解项目案例的知识点和算法细节,然后学生在课余时间自主完成方案的设计和算法的编程,最后通过答辩的形式进行评价考核。通过此模式的教学,学生对知识的掌握进一步加深,同时应用能力、分析和解决问题的能力得到了更好地提升。

基于机器视觉的数字图像处理系统设计与实现

图像技术在计算机技术的发展推动下,被广泛应用于各个领域,且呈现出良好的应用效果。基于机器视觉的数字图像处理系统,已经成为现代科学和技术中不可缺少的工具。该文以此为出发点,探究基于机器视觉的数字图像处理系统设计方案,并思考系统的实际应用价值。

以人才培养需求为导向的《机器视觉与图像理解》课程教学改革研究

机器视觉与图像技术在工业4.0的发展趋势下实现了广泛的应用,为各行业的发展增加了助力,为机器视觉与图像的人才培养提出了新的要求。文章先是对人才培养需求进行了分析,而后探讨了《机器视觉与图像理解》课程对人才培养的作用,最后提出了以人才培养需求为导向的《机器视觉与图像理解》课程教学改革策略,旨在提升人才培养质量,培养出更多符合社会需求的机器视觉人才。

新工科背景下《图像处理与机器视觉》实验教学体系的探索

针对现阶段普通高校工科专业在数字《图像处理与机器视觉》实验教学中实践教学和培养学生创新意识、能力的力度不足的问题。提出以新工科为背景的大学生创新教学、科研和实践相融合的组织模式,重点探讨《图像处理与机器视觉》实验课程的体系建设。从分层式实验教学体系、探究型实验平台搭建、任务驱动型科研创新、开放性实验项目和多元考核评价等方面,提出面向创新能力培养的数字图像处理和机器视觉课程实验教学体系。通过这些方法提高学生的创新与实践能力,实现教学、科研和实践的一体化,培养未来多元化、创新型的卓越工程人才。

机器视觉与图像处理课程教学改革探索研究

机器视觉与图像处理是一门内容繁杂、理论抽象、实践性强的专业基础课程,传统的教学方法难以满足该课程的教学需要。针对此种情况,文章从教学内容、教学安排、教学手段三个方面分析了教学现状。继而根据存在的问题探索机器视觉与图像处理课程的教学方式的改革,并提出一系列的课堂教学改革的措施,提高学生的学习积极性和主动性,增加学生对机器视觉与图像处理技术的了解。

一种面向机器视觉感知的暗光图像增强网络

低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点,低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况,严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题,提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net,并与YOLOv3目标检测网络整合,构建了端到端的增强检测框架MVP-YOLO。MVP-Net采用了逆映射网络技术,将常规RGB图像转换为伪RAW图像特征空间,并提出了伪ISP增强网络DOISP进行图像增强。MVP-Net旨在发挥RAW图像在目标检测中的潜在优势,同时克服其在直接应用时所面临的限制。模型在多个真实场景暗光数据上取得了优于先前工作效果并且能够适应多种不同架构的检测器。其端到端检测框mAP(50%)指标达到了78.3%,比YOLO检测器提高了1.85%。

用于铸件表面缺陷机器视觉检测的快速图像处理技术

提出一种基于DSP数字图像实时处理的主从机器视觉系统结构,图像采集、图像处理和图像分析可并行进行,提高了视觉系统的信号处理能力;提出图像噪声平滑和图像分割的快速算法,实验结果验证了本文方法的可行性和有效性。

基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测研究新进展

按照被检测的织物类型并根据当前研究中所使用的方法,简要综述了近年来基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测系统新的发展和应用情况。首先分析了织物疵点自动检测研究的理论和现实意义。给出了织物疵点检测系统中视觉图像获取和疵点图像检测2个关键部分的架构。说明了迫切需要进行检测的2类织物白坯布和色织布,着重讨论对这类织物进行疵点检测的各种新方法,并分析其检测效果和存在的不足。最后给出了疵点检测研究的几点建议。

典型接头的机器人视觉传感图像处理技术

针对国内现有的弧焊机器人视觉传感图像处理系统通用性、鲁棒性差而无法满足实际焊接过程焊缝跟踪需要的现状,以Panasonic-TA1400六自由度弧焊机器人为试验平台,构建了典型接头机器人视觉传感硬件系统,并基于LabVIEW语言开发了视觉传感通用图像处理系统.运用二维小波变换技术对典型接头焊缝图像进行了降噪和边缘检测处理,既有效滤掉了背景噪声,又基本完整地保留了激光光带的边缘.而在激光光带中心线抽取和焊缝特征点检测方面,采用了逐行(列)快速搜索和逆序快速查找数组最大值方法,简单有效,同时兼顾了精确度和速度要求.试验表明,整个图像处理方法效果良好,能够满足后续跟踪系统实时性要求.

基于SVM的仿人对弈机器人视觉图像处理

视觉系统是仿人对弈机器人研究的关键部分。针对对弈的实际状况,采用彩色空间变换,阈值分割、形态学骨架化及霍夫变换等图像处理技术,对棋局中的棋子进行检测、定位和分割。通过提取棋子旋转不变的径向像素点数特征,克服了棋子方向随意性。而后采用支持向量机分类方法,对棋子信息进行分类识别,同时分析处理了误差对识别准确率的影响。实验表明,该方法能够实现定位、分割、识别棋子准确无误。

视觉伺服移动机器人中的图像处理研究

从机器人彩色视觉的形成机理入手 ,分析了影响视觉的主要因素 ,其中包括光照条件与成像元件等 ,设计了一种基于知识融合的视觉图像处理方法 ,将其应用于机器人的彩色视觉后 ,增加了机器人视觉系统的鲁棒性 .研究表明 ,该方法可以在环境光场有变化或光场分布不均匀的情况下快速、准确地计算出移动机器人的位置与姿态 ,定位误差不超过 4× 4的像素点范围 ,角度误差在±2° ,因此满足了视觉伺服系统性能指标的要求 .

基于LabVIEW的弧焊机器人视觉传感图像处理技术

弧焊机器人的主要工艺问题之一是需要保证零件焊接的一致性,当焊缝接头位置因工件加工、夹具装配以及热应力变形等因素发生变化时,需借助传感器实时准确引导机器人来确定焊缝位置。激光视觉传感赋予机器人"看"的功能,大大促进了焊接自动化程度。为此,以Panasonic-TA1400六自由度弧焊机器人为试验平台,针对V型坡口MAG焊焊缝视觉传感实时图像处理技术进行了研究。采用领域平均滤波和小波降噪相结合的方法,有效地滤除了焊接背景噪声。采用小波边缘检测算法获取了激光光带边缘。对焊缝图像处理的关键技术——中心线抽取和特征点检测提出了逐行搜索求平均值和模板匹配法等切实可行的算法。试验表明,该图像处理流程效果良好,能够满足后续跟踪系统实时性要求。

基于OpenCV的机器视觉图像处理技术实现

阐述了在VC++下安装、构建OpenCV编译环境的方法及OpenCV应用程序框架的建立.应用OpenCV视频图像采集技术,在实验室中获取3幅图像,在对数字图像处理技术进行理论分析的基础上,利用OpenCV实现了对采集图像截取感兴趣的区域、对图像进行边缘检测、对图像进行角点探测等技术.

视觉测量技术在数字图像处理课程设计中的应用

为了配合数字图像处理课程的教学，开设了名为“基于VC＋＋的典型零件尺寸视觉测量”的数字图像处理课程设计。给定具有典型特征的工件，在视觉测量实验台上，用VC＋＋编制程序，实现图像采集、处理及视觉测量系统的调焦、标定等过程，最终求出工件的被测参数。通过课程设计，使学生进一步理解数字图像处理的理论知识，并提高了解决问题与编程设计的能力。

改进滤波算法在机器人视觉目标图像处理中的应用研究

针对传统的机器人视觉目标图像处理中将边缘信息与噪声均作为噪声处理,从而使机器人无法精确完成图像识别的问题,提出采用一种改进中值滤波与改进邻域均值滤波相结合的滤波算法来移除噪声。首先采用改进的中值滤波算法,用滑动大窗口分块处理来加快运行速度,并加入判断条件,区别边缘与噪声信息,避免边缘信息丢失,并去除噪声点;然后采用改进邻域均值滤波方法对图像边缘信息进行处理,从而保护好图像的边缘信息。仿真分析结果表明,该算法能较好地滤除噪声,明显优于经典的中值滤波与邻域均值滤波算法。

基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航研究

确定了间歇式行走的农业机器人视觉导航方案,设计了计算机图像采集单元、计算机图像处理模块和视觉导航参数提取算法,实现了一套基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航系统。试验结果表明:农业机器人移动速度增加时,导航误差会增大,且机器人的平均横向偏移在10cm之内,能够满足农业机器人的导航需求。