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          機器視覺應用方向及學習思路總結

          共 3553字,需瀏覽 8分鐘

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          2023-11-11 10:15

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          1、halcon軟件提供的是快速的圖像處理算法解決方案,不能提供相應的界面編程需求,需要和VC++結合起來構造MFC界面,才能構成一套完成的可用軟件。

          2、機器視覺在工業(yè)上的需求主要有二維和三維方面的

          二維需求方面有:⑴識別定位;(2)OCR光學字符識別;(3)一維碼、二維碼識別及二者的結合;(4)測量類(單目相機的標定);(5)缺陷檢測系列;(6)運動控制,手眼抓取(涉及手眼標定抓取等方面)

          三維需求方面:(1)攝像機雙目及多目標定(2)三維點云數(shù)據(jù)重構

          3、要成為一名合格的機器視覺工程師必須具備以下三個方面的知識

          (1)圖像處理涉及以下幾大領域:

          A、圖像處理的基本理論知識(圖像理論的基礎知識)

          B、圖像增強(對比度拉伸、灰度變換等)

          C、圖像的幾何變換(仿射變換,旋轉矩陣等)

          D、圖像的頻域處理(傅里葉變換、DFT、小波變換、高低通濾波器設計)

          E、形態(tài)學(膨脹、腐蝕、開運算和閉運算以及凸殼等)

          F、圖像分割(HALCON里的Blob分析)

          G、圖像復原

          H、運動圖像

          I、圖像配準(模板匹配等)

          J、模式識別(分類器訓練,神經網(wǎng)絡深度學習等)

          比較好的參考書籍有

          經典教材:岡薩雷斯的《數(shù)字圖像處理》及對應的MATLAB版

          楊丹等編著《MATLAB圖像處理實例詳解》

          張錚等編著《數(shù)字圖像處理與機器視覺——Visual C++與MATLAB實現(xiàn)》


          左飛編著的《數(shù)字圖像處理:原理與實踐(MATLAB版)》


          左飛編著的《數(shù)字圖像處理技術詳解與Visual C++實踐》


          謝鳳英編著的《Visual C++數(shù)字圖像處理》


          《精通系列·精通Visual C++數(shù)字圖像處理典型算法及實現(xiàn)(第2版)》


          (2)軟件編程功底
          具備C,C++,C#及MFC界面開發(fā)的功底
          A、C語言的學習主要看譚浩強寫的C語言相關知識
          B、C++主要看C++ primer plus書籍

          C、MFC的學習主要看孫鑫編寫的《VC++深入詳解》這本書及相應的視頻教程,并在VC++6.0軟件或VS2010等軟件上編寫程序和實踐。

          D、C#可以看書籍《C#從入門到精通》、《Head First C#》、《C#入門經典》、

          《C#圖解教程》、《C#高級編程》、《.Net Frameword 高級編程》、《CLR via C#》

          (3)光學知識:

          主要閱讀書籍《工程光學》、重點放在幾何光學方面,了解成像原理及相應的光路分析,知道光源的特性、鏡頭分辨率、相機分辨率等方面的知識。

          光學知識主要在你設計方案時相機、光源、鏡頭等選型時起到關鍵作用。

          軟件功底的作用是軟件的架構設計分析,架構包括UI層設計、業(yè)務邏輯層開發(fā)、數(shù)據(jù)層開發(fā)。

          HACLON主要完成圖像處理算法的實現(xiàn)。

          目前市場上工業(yè)領域中主流的圖像算法處理軟件有HALCON, NIvisionpro, opencv

          學習HALCON最重要的是學習其中的方法、流程和套路

          4、HALCON主要完成圖像算法的流程套路如下:

          特征提取總結:

          1、幾何特征(面積、周長、矩形度)2、紋理特征(與灰度相關,如熵、能量值)

          3、顏色特征4、概率特征5、算子描述特征 6、Hough特征(梯度直方圖特征)
           

          做機器視覺的項目,拿到項目時一般遵循如下流程:

          第一步:需求分析,建立相應的方案

          第二步:算法流程規(guī)劃及業(yè)務邏輯設計

          第三步:模塊化編程及集成化實現(xiàn)

          第四步:調試,根據(jù)反饋結果來不斷的修改程序Bug,達到客戶需求,最后交付客戶及軟硬件操作文檔。

          學習機器視覺的好方法:

          1、學習機器視覺一定要結合項目實戰(zhàn),在實踐中學習總結經驗教訓,系統(tǒng)化學習所需知識。

          2、補充一定的C++和c#知識,進行VS聯(lián)合開發(fā),客戶現(xiàn)場的學習和現(xiàn)場調試,不斷學習示例分析,掌握方法套路流程。

          3、根據(jù)實際問題,學習模塊調用,按照方法套路學習。

          4、最好是先用HALCON實現(xiàn)圖像處理部分,然后在VS2010開發(fā)軟件中利用MFC圖形界面實現(xiàn)出來,實踐學習是最好的方法。

          機器視覺學習的發(fā)展趨勢是結合神經網(wǎng)絡、深度學習進行相應的人工智能機器視覺開發(fā)。


               
               

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          下載1:OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程
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          下載2:Python視覺實戰(zhàn)項目52講
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