一套完整的机器视觉检测系统，包括：图像获取（成像系统及光源）、数据处理、I/O通讯、执行机构等。其中图像获
取是基础，图像预处理及数据处理是灵魂，执行机构是功能体现。随着机器视觉技术的不断发展，控制系统对视觉系统
的要求也在不断提高，以及对视觉开发型人才的迫切需求。在工业现场中很多情况下需要对物料的外观缺陷、字符识别
、颜色、尺寸测量等进行严格的检测，传统人工检测方法面临检测速度慢、劳动强度大和容易漏检的问题，已经远远满
足不了现代化企业的需求。
维视教育推出的机器视觉图像处理实验平台MV-VS1000，基于维视教育历年来的实际项目经验，对大量的项目进行筛选分类，总结出常用的图像预处理算法以及图像处理算法，再依托工业级的图像采集硬件设备， OpenCV、Matlab、
Labview三款软件平台为应用开发者提供了阶梯性的视觉项目算法案例，让开发者从易到难学习图像采集、图像调用、
图像预处理、图像处理算法，再应用到实际项目中去。通过实际项目研究及算法验证，实现纵向课题的延伸和开发型人
才的培养。
该套系统搭配内容丰富的实验指导手册及使用手册，结合平台软硬件的操作与学习，使得学生可以快速的掌握机器视觉
的系统构建、图像处理算法的编写、视觉项目的应用场景、开发流程、落地实施等，让学生走进工业现场，真正的具备
解决工业实际项目的能力。可应用于院校软件工程、电子信息科学与技术、计算机科学与技术、农业机械化及其自动化
、人工智能等工科方向专业的教学实践和科研创新。
采用openCV库的实验源代码 基于matlab环境的实验源代码 基于labview环境的VI源文件
采用openCV算子获取工业相机图像 开源openCV图像处理库的应用 OpenCV联合VS环境的编程学习 基于MFC的人机交互程序编写训练 | 采用matlab算子获取工业相机图像 Matlab图像预处理算子学习 基于Matlab环境的图像处理应用 | 采用Labview获取工业相机图像 Labview vision的学习应用 基于labview的机器视觉项目应用 |
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说明：本系统仅提供实验源代码及源文件，不含Matlab及Labview软件授权件
●OpenCV类实验——基于VS环境提供采用OpenCV算子实现的图像处理在线实验及离线实验源代码
●Matlab类实验——提供采用Matlab算子实现的图像处理在线实验及离线实验源代码
●Labview类实验——基于Labview环境提供采用Labview Vison模块的图像处理VI
●开放式系统设计——配套的工业级图像采集设备提供二次开发接口及例程源码，硬件设备支持维视全系列相机、光源的安装使用
●递进式实验设计——实验设计涵盖创新研发类、设计开发类、应用实施类，提高用户对不同行业复杂系统分析、设计、实施能力及应对复杂故障的处理能力，强调工程实施的严谨性、项目执行的可靠性
●完善的课程资料——提供实验指导书及工业相机、工业镜头、光源的技术培训指导手册
实验目录：
第一章 概述
第二章 OpenCV 介绍
第三章 如何利用OpenCV 采集 图像
第四章 机器视觉基础实验
实验一 下载及安装OpenCV 实验二 用 VisualStudio2019 新建一个OpenCV 工程
实验三 读取、显示及保存图像实验四 图像色彩调节
实验五 图像融合
实验六 图像直方图
实验七 图像的腐蚀和膨胀实验八 图像滤波
实验九 图像边缘提取实验十 图像反转
实验十一、在线实验
第五章 机器视觉综合实验
实验一 特征对象检测
实验二 汽车零配件尺寸测量
实验三 基于 SURF 特征点的图像匹配
实验目录：
第一章 概述
第二章 MATLAB 简介
第三章 如何在 MATLAB 中应用视觉平台采集 / 显示图像
第四章 机器视觉基础实验
实验一、 数字图像处理系统实验二、 MATLAB 绘图
实验三、 MATLAB 图像的点运算实验四、图像的几何变换
实验五、空间域图像增强 实验六、图像的傅立叶变换
实验七、图像增强——频域滤波实验八、彩色图像处理
实验九、形态学图像处理实验十、图像分割
实验十一、图像压缩实验十二、图像融合实验十三、在线实验
第五章 综合实验
实验一、电子元件个数统计 实验二、汽车零配件尺寸测量实验三、印刷电路板缺陷检测
实验目录：
第一章 概述
第二章 LabVIEW 简介
第三章 LabVIEW 中实现图像采集/显示
第四章 机器视觉基础实验
实验一、数字图像灰度化处理实验二、数字图像二值化处理实验三、数字图像边缘检测 实验四、数字图像轮廓提取 实验五、灰度图形态学
实验六、灰度图像几何形状检测
实验七、基于 LabView 图像读取显示及保存实验八、基于 LabView 相机单帧图像采集实验九、基于 LabView 相机连续图像采集
第五章 综合实验
实验一、条形码识别实验二、二维码识别
实验三、OCR 字符识别实验四、目标定位
实验五、颜色分类实验六、缺陷检测
实验七、工件长度宽度测量
