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計算機視覺開發(fā)與實驗平臺RVP1200
產(chǎn)品型號：RVP1200
計算機視覺開發(fā)與實驗平臺由視覺工作平臺、相機、鏡頭、電源、光源、光源適配器、光源數(shù)據(jù)線及配套開發(fā)軟件、基本實訓案例、應用項目案例等組成。
- 詳細內(nèi)容
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平臺簡介
計算機視覺開發(fā)與實驗平臺由視覺工作平臺、相機、鏡頭、電源、光源、光源適配器、光源數(shù)據(jù)線及配套開發(fā)軟件、基本實訓案例、應用項目案例等組成，學習者可利用其配套的硬件和軟件等搭建自己的計算機視覺應用系統(tǒng)，可滿足高校開展人工智能、計算機、機器人、自動化、電子信息等相關(guān)專業(yè)計算機視覺、機器視覺等教學、應用開發(fā)、實驗、課程設(shè)計等。
硬件配置
1、視覺系統(tǒng)平臺：約300mm×200mm×300mm；
2、相機：
2.1 像素：200W像素；
2.2 分辨率：1600×1200；
2.3 像素尺寸：3.75μm× 3.75μm；
2.4 光譜：彩色；
2.5 AOI：支持自定義，降低分辨率可提高幀率；
2.6 通訊接口：以太網(wǎng)口或USB接口；
2.7 電源供應：DC12V±25% 。
3、視覺實驗對象：一套，共5件。
工業(yè)控制計算機
1、IntelI5處理器；
2、8G或以上內(nèi)存；
3、120G或以上固態(tài)硬盤；
4、21寸或以上液晶顯示器；
5、專用工控機箱；
6、配套鍵盤、鼠標等外設(shè)。
軟件配置
1、OpenCV開源框架軟件；
2、25個計算機視覺基本案例及典型應用案例程序源碼。
應用開發(fā)案例
計算機視覺基礎(chǔ)案例（基于OpenCV案例）
1、在圖像上繪制直線、圓及字符串
2、圖像的灰度處理
3、圖像的閾值分割及平滑處理
4、圖像的運算、比較及變化
5、圖像的顏色提取、拆分及合并
6、圖像形態(tài)學
7、圖像形態(tài)學濾波
8、邊緣檢測
9、霍夫（Hough）直線、圓形檢測
10、輪廓提取及缺陷檢測
11、圖像顏色直方圖分析
12、圖像多邊形
13、圖像的矩
14、模板匹配
15、圖像特征點檢測
計算機視覺應用案例（基于OpenCV案例）
1、 視覺定位
1.1原點視覺定位
1.2貼裝視覺定位
2、視覺測量
2.1 距離與長度測量
2.2 角度測量
2.3 圓弧與正圓、橢圓測量
3、視覺識別
3.1 產(chǎn)品生產(chǎn)日期檢測
3.2 車牌及號碼檢測
3.3 條碼、二維碼識別
3.4 物料形狀、顏色識別
3.5 物料視覺識別與分揀
4. 視覺檢測
4.1零件缺陷檢測
4.2產(chǎn)品質(zhì)量檢測
