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MV-VS1000机器视觉算法研究实验平台以维视工业视觉产品为基础，依托OpenCV、Matlab、Labview等图像处理软件，从这些图像处理软件介绍、工程建立、环境配置以及相机实时采集、处理等进行*的说明，并提供大量的实验案例和相应的实验指导书，使学生快速掌握机器视觉图像处理算法和技巧，为今后的实际项目应用打好基础。该平台不仅使学生可以自学，也帮助老师开设课程，是培养机器视觉基础应用、算法研究人才的创新平台。
产品特点：
（1）结构简单、稳固、方便快速搭建，连接笔记本即可工作；
（2）相机、光源调节多样灵活，可适应不同检测物；
（3）相机提供多语言SDK开发包，可自由开发；
（4）提供全套实验源码，实验设计从基础到算法研究逐渐递进；
（5）提供完善、全面的实验指导手册；
应用场景及案例
MV-VS1000机器视觉算法研究实验平台，根据不同的用户需要，针对 OpenCV、 Matlab、Labview 三款图像处理软件，提供由基础及深入的实验，通过这些实验可以快速掌握基本开发知识，进而进行更深入的学习和研究，具体实验如下：
| OpenCV | 基础实验 | 基础知识 |
|---|---|---|
| 环境配置 | ||
| 图像实时获取及保存 | ||
| 色彩调节 | ||
| 直方图 | ||
| 图像反转 | ||
| 腐蚀与膨胀 | ||
| 图像滤波 | ||
| 边缘提取 | ||
| 综合应用实验 | 图像匹配 | |
| 特征对象检测 | ||
| 尺寸测量 | ||
| 图像融合 |
| Matlab | 基础实验 | 基础知识 |
|---|---|---|
| 图像实时获取 | ||
| 离线图片加载 | ||
| 图像保存 | ||
| 图像二值化 | ||
| 图像增强 | ||
| 几何变换 | ||
| 边缘检测 | ||
| 形态学处理 | ||
| 感兴趣区域选取 | ||
| 图像增强 | 均值滤波 | |
| 中值滤波 | ||
| 拉普拉斯锐化 | ||
| 频域低通滤波 | ||
| 频域高通滤波 | ||
| 边缘检测 | Roberts算子 | |
| Sobel算子和Prewitt算子 | ||
| Log算子 | ||
| Canny算子 | ||
| 形态学处理 | 腐蚀 | |
| 膨胀 | ||
| 开运算 | ||
| 闭运算 |
| Labview | 基础实验 | 条码识别 |
|---|---|---|
| 二维码识别 | ||
| OCR字符识别 | ||
| 目标定位 | ||
| 颜色分选 | ||
| 缺陷检测 | ||
| 尺寸测量 | ||
| Vision Assistant | 基本介绍 | |
| 像素灰度化处理 | ||
| 图像二值化处理 | ||
| 图像边缘检测 | ||
| 图像轮廓提取 | ||
| 图像形态学处理 | ||
| 几何形状检测 | ||
| Labview | 图像读取显示及保存 | |
| 文件夹下图像连续读取 | ||
| 相机单帧图像采集 | ||
| 图像灰度化处理 | ||
| 图像二值化处理 |
