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LGRB-LX04型機器視覺應(yīng)用實驗箱

一、產(chǎn)品方案設(shè)計

實驗箱主要面向以數(shù)字圖像處理和機器視覺為核心的課程實踐，同時配置了2D視覺系統(tǒng)和深度視覺系統(tǒng)，采用Python語言進(jìn)行圖像和視覺應(yīng)用的開發(fā)。其中，2D視覺系統(tǒng)可滿足工程應(yīng)用中常見的檢測、識別、定位、測量等功能的開發(fā)，深度視覺系統(tǒng)可開展人臉識別、口罩識別、目標(biāo)跟蹤、距離測量等實踐。學(xué)生可以自主設(shè)計視覺方案，對實際項目進(jìn)行測試和研究。

二、軟件平臺和特點

1.開放性實驗環(huán)境

實驗代碼可在Jupyter Notebook環(huán)境下進(jìn)行，功能如下：

（1）教師與學(xué)生可以在瀏覽器上直接進(jìn)行交互式編程實驗；

（2）支持Markdown編輯，cell用于編碼、書寫文本，完成標(biāo)題、數(shù)學(xué)公式等格式編輯，便于解釋代碼，適用于教學(xué)等場景；代碼分隔到不同的cell里逐個調(diào)試，交互式監(jiān)控測試變量值和類型；

（3）所提供的實驗環(huán)境可通過在終端執(zhí)行命令進(jìn)行實驗驗證；

（4）所提供的實驗環(huán)境支持多個學(xué)生調(diào)用不同模型進(jìn)行樣本的識別，滿足不同實驗項目的要求；

（5）所提供的實驗環(huán)境可對多種深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行支持，包括但不限于：TensorFlow、PyTorch等；

（6）教師可通過自由設(shè)置，將代碼模塊留空，交予學(xué)生進(jìn)行編程訓(xùn)練。

2.開放全部源代碼

開放全部軟件框架和算法級源代碼，支持二次開發(fā)，提供完善的實驗指導(dǎo)書和技術(shù)文檔，并提供產(chǎn)品相關(guān)軟硬件的架構(gòu)與設(shè)計方法文檔。

3.圖形化交互軟件（僅Windows版）

2D機器視覺軟件采用?？低昖ision Master視覺軟件，圖形化交互界面，功能圖標(biāo)直觀易懂，采用拖拽式操作，可快速搭建視覺方案，模塊運行狀態(tài)獨立標(biāo)識，實時顯示。

4.機器視覺和目標(biāo)識別算法

采用開源OpenCV視覺庫進(jìn)行算法開發(fā)，可應(yīng)用于物體識別、缺陷檢測、證件識別、車牌識別、字符識別等多種場景，滿足學(xué)生在深化視覺技術(shù)學(xué)習(xí)的過程中，對真實應(yīng)用的開發(fā)需求。

5.深度視覺及應(yīng)用

深度相機可實現(xiàn)物體的距離測量、輪廓檢測等功能，與二自由度云臺結(jié)合，可進(jìn)行人臉識別、距離檢測、目標(biāo)跟蹤等綜合實驗。

三、主要硬件參數(shù)

1.邊緣計算終端

邊緣計算終端采用英特爾系列處理器，該處理器作為實驗箱的核心模塊，預(yù)裝Linux或Windows操作系統(tǒng)，部署所有智能產(chǎn)品模塊所需的全部軟件框架和SDK，并提供通用的通訊接口。

2.2D視覺系統(tǒng)

2D視覺系統(tǒng)采用一顆500萬像素攝像頭，可對視野中的靜態(tài)目標(biāo)進(jìn)行圖像采集，進(jìn)行相關(guān)的圖像處理工作，完成多種豐富的視覺檢測和識別功能。

3.深度視覺系統(tǒng)

深度視覺采用一顆100萬像素深度體感攝像頭，兼容USB3.0接口協(xié)議，可進(jìn)行深度信息感知、人臉識別與測距等。

4.視覺應(yīng)用開發(fā)套件

實驗箱配套提供視覺應(yīng)用開發(fā)套件及相應(yīng)的實驗教具，主要包括形狀顏色識別套件、尺寸測量套件、缺陷檢測套件、運動目標(biāo)識別套件、條碼和二維碼識別套件、證件字符識別套件，滿足各類視覺課程的教學(xué)要求。

5.高清顯示屏

實驗箱采用17英寸高清屏。

四、實驗項目

1 Python程序設(shè)計

（1）數(shù)字類型、轉(zhuǎn)換、運算

（2）Python運算符、內(nèi)置函數(shù)、序列基本用法

（3）程序選擇結(jié)構(gòu)實驗

（4）程序循環(huán)結(jié)構(gòu)實驗

（5）列表實驗

（6）集合實驗

（7）函數(shù)實驗

（8）字符串實驗

（9）正則表達(dá)式實驗

（10）數(shù)據(jù)可視化

（11）Python的數(shù)據(jù)處理

（12）Python文件操作

（13）Python多進(jìn)程

（14）Python多線程

（15）Python進(jìn)程與線程的區(qū)別

（16）Python面向?qū)ο蟮睦斫?/span>

（17）Python類的使用與類的實例化

（18）Python實例化對象的使用

（19）Python類的繼承使用

（20）基于Python的串口通訊

（21）基于Python的SocketTcp通訊

（22）基于Python的SocketUdp通訊

（23）基于Python的Modbus通訊

（24）PyQt5的環(huán)境搭建

（25）PyQt5的使用

（26）Qt Designer與PyUIC的使用

2 深度學(xué)習(xí)

（1）線性回歸建模與應(yīng)用——房價預(yù)測實驗

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型構(gòu)建與應(yīng)用——服裝分類實驗

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化——服裝分類優(yōu)化實驗

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化——非線性函數(shù)極小值尋找實驗

（5）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型構(gòu)建與測試實驗

（6）基于殘差網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化模型設(shè)計

（7）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器——手寫數(shù)字識別

（8）文本分類——京東購物分類

（9）基于LeNet手寫數(shù)字體識別系統(tǒng)設(shè)計

（10）基于RNN歌曲自動編曲設(shè)計

（11）基于深度學(xué)習(xí)的圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注

（12）基于YOLOV5的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練

（13）基于YOLOV5的缺陷檢測案例

3 數(shù)字圖像處理

（1）圖像之間代數(shù)運算

（2）圖像操作之打碼與解碼

（3）圖像的幾何仿射變換

（4）圖像空域濾波

（5）圖像的頻域濾波

（6）基于形態(tài)學(xué)的米粒檢測

（7）基于Canny算法的圖像摳圖

（8）基于分水嶺的圖像輪廓分割

（9）基于Hu矩形狀匹配

4 機器視覺

（1）視覺系統(tǒng)認(rèn)知

（2）像素尺寸測量

（3）物體定位和角度測量

（4）邊緣長度測量與面積檢測

（5）物體顏色和形狀識別

（6）條碼和二維碼識別

（7）OCR字符分割、訓(xùn)練

（8）OCR字符識別

（9）基于形態(tài)學(xué)處理的產(chǎn)品表面缺陷檢測

（10）相機棋盤格標(biāo)定

（11）基于opencv的車牌識別

（12）基于模板匹配的電子產(chǎn)品識別

（13）基于視覺的車牌識別

（14）基于視覺的條形碼識別

（15）基于視覺的二維碼識別

（16）基于視覺的物體形狀顏色識別

（17）基于視覺的水果識別

（18）基于圖像的NanoDet目標(biāo)檢測模型實踐

（19）基于視覺的工件缺陷檢測

（20）基于視覺的證件識別

5 深度視覺

（1）人臉檢測與測距

（2）人臉檢測與云臺跟隨

（3）人臉檢測和識別

（4）口罩檢測

（5）動態(tài)行人檢測

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LGRB-LX04型機器視覺應(yīng)用實驗箱