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机器视觉图像处理教学实践平台

详细实验指导书

Machine Vision Image Processing Teaching Practice Platform
(Advanced Edition)

基于MATLAB、Python开发,支持完成图像处理实验和典型应用实验,用于学习基础图像处理相关算法和基于深度学习的图像处理算法,适合相关专业师生开展机器视觉、图像处理方面的教学实验、综合实践等。系统由视觉台架、旋转平台、工业视觉相机、USB视觉相机、光源套件、备测样件、实验软件组成。

产品概述

实验界面

图像镜像实验

海参分级实验

电路板缺陷检测实验

数字图像处理、图像处理分析与机器视觉、Python语言与机器学习算法、运动控制系统、机器人驱动与运动控制、机器人与PLC控制应用、人工智能基础、模式识别与智能计算(Matlab )、离散数学及其应用、OpenCV应用、数字图像处理与Python实现、机电系统设计、智能制造系统设计等。

适用课程

机器视觉图像处理实验(基本图像处理+深度学习图像处理 )

图像的点运算实验(灰度变换、灰度阈值变换、图像二值化处理实验、直方图均衡)、图像变换实验(Radon变换、傅里叶变换)、图像的几何变换实验(镜像、转置、缩放、旋转、插值)、图像的形态学处理实验(灰度腐蚀、灰度膨胀、开运算、闭运算)、边缘检测实验(Prewitt算子Sobel算子、Canny算子)、图片加噪声与去噪实验(添加椒盐噪声、添加高斯噪声、高斯滤波去噪)、图片滤波实验(自适应滤波、均值滤波)

 

综合实践(基本图像处理+深度学习图像处理)

车牌识别实验、人脸识别实验、电路板印刷缺陷检测实验、工件颜色识别实验、工件综合测量实验、海参分级实验、运动控制实验(略)

 

智造单元创新实践

工件检测系统开发实践、机器人协作智造单元开发实践等

实验项目

产品亮点

  • ◇ 图像处理算法案例丰富、适合教学
  • ◇ 旋转式载物平台,提供动态识别场景
  • ◇ 组建智造单元,支持开展课内项目化教学
  • 图像处理算法案例丰富、适合教学

     

    提供Matlab、Python两种算法案例,提供常规图像处理和深度学习图像处理方法案例,代码开源,适合教学。

  • 旋转式载物平台,提供动态识别场景

     

    旋转式载物平台,转速可调,支持完成动态视频流检测,完成连续识别和跟踪目标。

  • 组建智造单元,支持开展课内项目化教学

     

    平台支持配合串联机器人、传送带等,组建多种智能制造单元场景,完成更多创新实践项目,支持开展课内项目化教学。

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