工业机器视觉教学仪器，机器视觉教学实训平台
2025-04-11 07:05工业机器视觉教学仪器的核心目标是让学生掌握机器视觉技术原理、系统搭建及实际应用能力。以下从教学内容设计、教学方法、实践环节和评估体系四个维度，系统阐述教学策略：
一、教学内容设计
1. 基础理论模块
视觉原理：成像模型、色彩空间、图像灰度化与二值化。
硬件基�。合嗷–CD/CMOS）、镜头（远心/广角）、光源（环形/同轴光）。
软件算法：边缘检测（Sobel/Canny）、特征提�。⊿IFT/ORB）、模板匹配。
2. 系统搭建模块
硬件选型：根据应用场景（如尺寸测量、缺陷检测）选择相机、镜头和光源。
软件配置：Halcon/OpenCV开发环境搭建，相机标定与手眼标定流程。
通信协议：GigE Vision、USB3 Vision接口配置，PLC/机器人联动控制。
3. 典型应用�？�
尺寸测量：通过亚像素边缘检测实现高精度测量。
缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类（如划痕、裂纹）。
视觉引导：机器人抓取定位、AGV导航路径规划。
二、教学方法
1. 理论教学
案例驱动：以“手机屏幕缺陷检测”为例，分解图像采集、预处理、特征提取、分类决策全流程。
对比分析：传统算法（如Hough圆检测）与深度学习（如YOLO）的优劣对比。
2. 实验操作
分步实验：
实验1：光源与镜头选型对成像质量的影响。
实验2：使用OpenCV实现模板匹配与定位。
实验3：基于Halcon的OCR字符识别。
项目实践：
任务：设计一个“药片包装完整性检测系统”。
要求：实现图像采集、缺陷标注、分类统计、数据导出。
一、平台概述
1、平台简介
机器视觉教学实训平台是面向教育培训领域所设计的一款教学实训平台。
机器视觉教学实训平台基于3D智能相机和2D工业相机，搭配多种行业应用的真实工件和虚拟仿真的应用场景，融合3D视觉系统调试应用开发、2D视觉系统应用技术、图形化视觉处理技术、机器人离线编程与调试技术、深度学习等实训功能。
机器视觉教学实训平台提供配套完善的实训教材与培训视频，能满足视觉算法，软件，机械，电气以及机器人相关专业的学员，开展机器人从基础示教、离线编程、到复杂视觉应用开发等知识点的实验实训。
平台模型图
2、技术参数
输入电源：单相三线220V±10% 50Hz
3D相机型号：proS 700C
2D相机型号：A3B00MG000
2D镜头型号：MFA121-U25
2D光源型号：CST-RS18030-B
工作环境：温度-10℃～+40℃
相对湿度≤85%（25℃）
平台尺寸：1170 x 830x 1700mm
安全�；ぃ壕哂新┑绫；ぃ踩瞎冶曜�
3、视觉系统�？�
（1）工业级3D相机
①智能程度高
基于先进的视觉算法，可处理各类工件以及纸箱、麻袋、货品等典型物体，轻松应对随意堆叠、无序放置、一定程度反光、暗色等复杂工况。
②稳定可靠
Mech-Eye工业级3D相机具备IP65防护等级，可在严苛的环境中稳定运行，且已通过CE、FCC、VCCI及RoHS认证。
③开放性强，部署简单高效
提供多语言、多平台的SDK选择，接口开放，部署简单�？裳≡翊钆銶ech-Vision、Mech-Viz使用，轻松、快速部署各类检测/量测应用。
3D工业相机
（2）工业级2D相机
①结构紧凑，便于集成
尺寸为29mm*29mm*29mm，采用USB3.0数据接口，5Gbps理论传输宽带，USB 接口直接供电，支持软件触发、硬件触发、自由运行等多种模式。
②开放性强，便于拓展
兼容Windows及Linux操作系统，支持TWAIN和DirectShow接口，SDK开发包支持VC、VB、C#、Delphi、Labview等语言，支持对接Mech-Vision、Halcon、Labview、OpenCV、Matlab等第三方软件。
2D工业相机
（3）图形化视觉处理软件
完全图形化的视觉软件，无需编写代码即可完成拆垛、无序工件上料等视觉应用。
内置3D视觉、深度学习等前沿算法�？椋陕愀丛佣嘌挠τ眯枨�。
图形化视觉处理软件
一、教学内容设计
1. 基础理论模块
视觉原理：成像模型、色彩空间、图像灰度化与二值化。
硬件基�。合嗷–CD/CMOS）、镜头（远心/广角）、光源（环形/同轴光）。
软件算法：边缘检测（Sobel/Canny）、特征提�。⊿IFT/ORB）、模板匹配。
2. 系统搭建模块
硬件选型：根据应用场景（如尺寸测量、缺陷检测）选择相机、镜头和光源。
软件配置：Halcon/OpenCV开发环境搭建，相机标定与手眼标定流程。
通信协议：GigE Vision、USB3 Vision接口配置，PLC/机器人联动控制。
3. 典型应用�？�
尺寸测量：通过亚像素边缘检测实现高精度测量。
缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类（如划痕、裂纹）。
视觉引导：机器人抓取定位、AGV导航路径规划。
二、教学方法
1. 理论教学
案例驱动：以“手机屏幕缺陷检测”为例，分解图像采集、预处理、特征提取、分类决策全流程。
对比分析：传统算法（如Hough圆检测）与深度学习（如YOLO）的优劣对比。
2. 实验操作
分步实验：
实验1：光源与镜头选型对成像质量的影响。
实验2：使用OpenCV实现模板匹配与定位。
实验3：基于Halcon的OCR字符识别。
项目实践：
任务：设计一个“药片包装完整性检测系统”。
要求：实现图像采集、缺陷标注、分类统计、数据导出。
DB-JQR16 机器视觉教学实训平台
一、平台概述
1、平台简介
机器视觉教学实训平台是面向教育培训领域所设计的一款教学实训平台。
机器视觉教学实训平台基于3D智能相机和2D工业相机，搭配多种行业应用的真实工件和虚拟仿真的应用场景，融合3D视觉系统调试应用开发、2D视觉系统应用技术、图形化视觉处理技术、机器人离线编程与调试技术、深度学习等实训功能。
机器视觉教学实训平台提供配套完善的实训教材与培训视频，能满足视觉算法，软件，机械，电气以及机器人相关专业的学员，开展机器人从基础示教、离线编程、到复杂视觉应用开发等知识点的实验实训。
输入电源：单相三线220V±10% 50Hz
3D相机型号：proS 700C
2D相机型号：A3B00MG000
2D镜头型号：MFA121-U25
2D光源型号：CST-RS18030-B
工作环境：温度-10℃～+40℃
相对湿度≤85%（25℃）
平台尺寸：1170 x 830x 1700mm
安全�；ぃ壕哂新┑绫；ぃ踩瞎冶曜�
3、视觉系统�？�
（1）工业级3D相机
①智能程度高
基于先进的视觉算法，可处理各类工件以及纸箱、麻袋、货品等典型物体，轻松应对随意堆叠、无序放置、一定程度反光、暗色等复杂工况。
②稳定可靠
Mech-Eye工业级3D相机具备IP65防护等级，可在严苛的环境中稳定运行，且已通过CE、FCC、VCCI及RoHS认证。
③开放性强，部署简单高效
提供多语言、多平台的SDK选择，接口开放，部署简单�？裳≡翊钆銶ech-Vision、Mech-Viz使用，轻松、快速部署各类检测/量测应用。
（2）工业级2D相机
①结构紧凑，便于集成
尺寸为29mm*29mm*29mm，采用USB3.0数据接口，5Gbps理论传输宽带，USB 接口直接供电，支持软件触发、硬件触发、自由运行等多种模式。
②开放性强，便于拓展
兼容Windows及Linux操作系统，支持TWAIN和DirectShow接口，SDK开发包支持VC、VB、C#、Delphi、Labview等语言，支持对接Mech-Vision、Halcon、Labview、OpenCV、Matlab等第三方软件。
（3）图形化视觉处理软件
完全图形化的视觉软件，无需编写代码即可完成拆垛、无序工件上料等视觉应用。
内置3D视觉、深度学习等前沿算法�？椋陕愀丛佣嘌挠τ眯枨�。
