一套完整的機器視覺檢測系統，包括：圖像獲取（成像系統及光源）、數據處理、I/O通訊、執行機構等。其中圖像獲
取是基礎，圖像預處理及數據處理是靈魂，執行機構是功能體現。隨著機器視覺技術的不斷發展，控制系統對視覺系統
的要求也在不斷提高，以及對視覺開發型人才的迫切需求。在工業現場中很多情況下需要對物料的外觀缺陷、字符識別
、顏色、尺寸測量等進行嚴格的檢測，傳統人工檢測方法面臨檢測速度慢、勞動強度大和容易漏檢的問題，已經遠遠滿
足不了現代化企業的需求。
維視教育推出的機器視覺圖像處理實驗平臺MV-VS1000，基于維視教育歷年來的實際項目經驗，對大量的項目進行篩選分類，總結出常用的圖像預處理算法以及圖像處理算法，再依托工業級的圖像采集硬件設備， OpenCV、Matlab、
Labview三款軟件平臺為應用開發者提供了階梯性的視覺項目算法案例，讓開發者從易到難學習圖像采集、圖像調用、
圖像預處理、圖像處理算法，再應用到實際項目中去。通過實際項目研究及算法驗證，實現縱向課題的延伸和開發型人
才的培養。
該套系統搭配內容豐富的實驗指導手冊及使用手冊，結合平臺軟硬件的操作與學習，使得學生可以快速的掌握機器視覺
的系統構建、圖像處理算法的編寫、視覺項目的應用場景、開發流程、落地實施等，讓學生走進工業現場，真正的具備
解決工業實際項目的能力。可應用于院校軟件工程、電子信息科學與技術、計算機科學與技術、農業機械化及其自動化
、人工智能等工科方向專業的教學實踐和科研創新。
采用openCV庫的實驗源代碼 基于matlab環境的實驗源代碼 基于labview環境的VI源文件
采用openCV算子獲取工業相機圖像 開源openCV圖像處理庫的應用 OpenCV聯合VS環境的編程學習 基于MFC的人機交互程序編寫訓練 | 采用matlab算子獲取工業相機圖像 Matlab圖像預處理算子學習 基于Matlab環境的圖像處理應用 | 采用Labview獲取工業相機圖像 Labview vision的學習應用 基于labview的機器視覺項目應用 |
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說明：本系統僅提供實驗源代碼及源文件，不含Matlab及Labview軟件授權件
●OpenCV類實驗——基于VS環境提供采用OpenCV算子實現的圖像處理在線實驗及離線實驗源代碼
●Matlab類實驗——提供采用Matlab算子實現的圖像處理在線實驗及離線實驗源代碼
●Labview類實驗——基于Labview環境提供采用Labview Vison模塊的圖像處理VI
●開放式系統設計——配套的工業級圖像采集設備提供二次開發接口及例程源碼，硬件設備支持維視全系列相機、光源的安裝使用
●遞進式實驗設計——實驗設計涵蓋創新研發類、設計開發類、應用實施類，提高用戶對不同行業復雜系統分析、設計、實施能力及應對復雜故障的處理能力，強調工程實施的嚴謹性、項目執行的可靠性
●完善的課程資料——提供實驗指導書及工業相機、工業鏡頭、光源的技術培訓指導手冊
實驗目錄：
第一章 概述
第二章 OpenCV 介紹
第三章 如何利用OpenCV 采集 圖像
第四章 機器視覺基礎實驗
實驗一 下載及安裝OpenCV 實驗二 用 VisualStudio2019 新建一個OpenCV 工程
實驗三 讀取、顯示及保存圖像實驗四 圖像色彩調節
實驗五 圖像融合
實驗六 圖像直方圖
實驗七 圖像的腐蝕和膨脹實驗八 圖像濾波
實驗九 圖像邊緣提取實驗十 圖像反轉
實驗十一、在線實驗
第五章 機器視覺綜合實驗
實驗一 特征對象檢測
實驗二 汽車零配件尺寸測量
實驗三 基于 SURF 特征點的圖像匹配
實驗目錄：
第一章 概述
第二章 MATLAB 簡介
第三章 如何在 MATLAB 中應用視覺平臺采集 / 顯示圖像
第四章 機器視覺基礎實驗
實驗一、 數字圖像處理系統實驗二、 MATLAB 繪圖
實驗三、 MATLAB 圖像的點運算實驗四、圖像的幾何變換
實驗五、空間域圖像增強 實驗六、圖像的傅立葉變換
實驗七、圖像增強——頻域濾波實驗八、彩色圖像處理
實驗九、形態學圖像處理實驗十、圖像分割
實驗十一、圖像壓縮實驗十二、圖像融合實驗十三、在線實驗
第五章 綜合實驗
實驗一、電子元件個數統計 實驗二、汽車零配件尺寸測量實驗三、印刷電路板缺陷檢測
實驗目錄：
第一章 概述
第二章 LabVIEW 簡介
第三章 LabVIEW 中實現圖像采集/顯示
第四章 機器視覺基礎實驗
實驗一、數字圖像灰度化處理實驗二、數字圖像二值化處理實驗三、數字圖像邊緣檢測 實驗四、數字圖像輪廓提取 實驗五、灰度圖形態學
實驗六、灰度圖像幾何形狀檢測
實驗七、基于 LabView 圖像讀取顯示及保存實驗八、基于 LabView 相機單幀圖像采集實驗九、基于 LabView 相機連續圖像采集
第五章 綜合實驗
實驗一、條形碼識別實驗二、二維碼識別
實驗三、OCR 字符識別實驗四、目標定位
實驗五、顏色分類實驗六、缺陷檢測
實驗七、工件長度寬度測量
