机器视觉光源matlab检测的简单介绍

本文目录一览：

• 1、用matlab实现一个计算机识别
• 2、matlab怎么把图像变清晰度
• 3、机器人视觉伺服系统的matlab仿真！！！！！！
• 4、机器视觉检测都检测什么？原理是什么？

用matlab实现一个计算机识别

用matlab实现一个计算机识别方法如下：

1、需要有字模库，图片黑白处理，导入matlab。

2、扫描图片矩阵，与字模库对比，吻合即成功，输出坐标和字即可。

3、MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。

4、MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂，软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。

matlab怎么把图像变清晰度

1. 使用matlab编程让图像变清晰,下面附图

I= imread('test1.'); I=double(I); I1=fft2(I);I2=fftshift(I1); [M,N]=size(I2);D0=80;W=240;m=fix(M/2); n=fix(N/2); for x=1:M for y=1:N D(x,y)=((x-m).^2+(y-n).^2).^0.5； %采用高斯带通滤波处理周期噪声 H(x,y)=1-exp(-0.5*(((D(x,y).^2-D0^2)./D(x,y)/W)^2)); I2(x,y)=H(x,y).*I2(x,y); endendI3=real(ifft2(ifftshift(I2)));subplot(211),imshow(I,[]); title（'原图'）；subplot(212),imshow(I3,[]); title（'滤波后图像'）；。

2. 怎么实现用matlab仿真实现图像清晰度的判断

一般使用Matlab，对图像进行清晰度的判断，是通过使用不同的清晰度评价函数，也就是所谓的聚焦函数来进行判断。常用的有sobel算子，Laplacian算子，高斯算子，LoG算子。还有方差函数，以及频率函数。

我们经常会在试验中获得一些列的图片，图像从模糊到清晰，再到模糊。要找到其中最清晰的图像，就需要使用上述的这些清晰度评价函数中的一种或者几种，对这一系列的图像进行运算处理，一般在最清晰图像的处，运算的结果是一个极值。进而通过数值的直观对比，来进行图像的清晰度判断。

如果还有什么不明白的给我QQ留言。这个机器视觉方面和图像处理方面的问题我做过。495942804

3. 如何把Matlab图像输出为高分辨率格式

1、直接另存为

在figure中使用菜单file——saveas——选择保存形式（fig,eps,jpeg,,,bmp等），这个的缺点是另存为的图像清晰度有很大的牺牲

2、复制到剪贴板

在figure中使用菜单edit——copy figure——此时图像就复制到剪贴板了，我们可以借助其他软件（比如：绘图板）保存为需要的图片

3、saveas命令格式

Matlab提供直接的saveas函数可以将指定figure中的图像或者simulink中的框图进行保存，相当于【文件】中的【另存为】

% saveas(figure_handle,filename,fileformat)

plot(1:10);

saveas(gcf,'myfig.')

复制代码

4、print函数

print函数原本不是用来进行图像保存了，而是操作打印机的，但是这里我们可以借用下

% print(figure_handle,fileformat,filename)

x=-pi:2*pi/300:pi;

y=sin(x);

plot(x,y);

%Matlab根据文件扩展名，自动保存为相应格式图片，另外路径可以是绝对也可以是相对

print(gcf,'-d','abc.') %保存为格式的图片到当前路径！

4. 用MATLAB处理图片 使它清晰

a=imread（'图片a'）； %读入图片进入矩阵

b=imread（'图片b'）;

k=4；%对比度提高的倍数

m=size(a,1)； %图片的行数与列数

n=size(a,2);

for i=1:m %对比，增强对比度的处理、等等

for j=1:n

c(i,j)=0.5+k*(a(i,j)-b(i,j));

if c(i,j)c(i,j)=0;

else if c(i,j)1

c(i,j)=1;

end

end

end

image(c)； 显示处理后、对比滴图像

机器人视觉伺服系统的matlab仿真！！！！！！

以六自由度SG MOTORMAN机器人为研究对象,建立了视觉伺服仿真系统.该系统运行在Windows环境下的Matlab平台上,可便捷地使用Matlab工具箱进 行图像处理和视觉伺服控制算法的研究.采用VisualC++编程语言调用OpenGL库实现机器人三维实时动画仿真.为视觉机器人的设计提供了一个安全 可靠、灵活方便的研究平台.

机器视觉检测都检测什么？原理是什么？

视觉检测是一种利用人眼视觉系统进行检测的技术，具体就是把被检测物体的图像投射到摄像头或人眼中，通过图像处理算法对图像进行分析，从而判断被检测物体是否符合要求。通俗点说，就像我们看东西一样，把被检测物体的图像放到机器里，机器帮我们看是否合格。

视觉检测设备包括光源、镜头、摄像头、图像处理系统等组成部分。光源就是提供光线，让被检测物体反射出图像，并且在照明条件下提高图像的质量。镜头主要是调节光线的方向和对被检测物体进行焦距调节，让图像更清晰。摄像头把被检测物体的图像转换成电信号，输出给图像处理系统进行分析处理。

图像处理系统是视觉检测的核心，通过对图像进行分析处理，得出检测结果。图像处理的过程包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等步骤。其中，特征提取是非常关键的一步，因为只有通过特征提取才能更准确地判断被检测物体是否符合要求。

视觉检测可以用于检测各种产品，例如：

电子产品：手机、平板电脑、电视、电脑等；

医药产品：药品、医疗器械等；

食品饮料：瓶装水、饮料、罐头食品等；

化妆品：口红、睫毛膏、粉底等；

汽车零部件：发动机零件、汽车轮胎、制动系统等；

纺织品：服装、鞋帽等；

塑料制品：塑料瓶、塑料袋、塑料容器等。

视觉检测可以对这些产品进行缺陷检测、尺寸检测、外观检测等，以确保产品质量符合标准和客户要求。