FCP-222型計算機視覺開發與實驗平臺

一、平臺簡介

計算機視覺開發與實驗平臺由視覺工作平臺、相機、鏡頭、電源、光源、光源適配器、光源數據線及配套開發軟件、基本實訓案例、應用項目案例等組成，學習者可利用其配套的硬件和軟件等搭建自己的計算機視覺應用系統，可滿足高校開展人工智能、計算機、機器人、自動化、電子信息等相關專業計算機視覺、機器視覺等教學、應用開發、實驗、課程設計等。

二、硬件配置：

1.      視覺系統平臺：約300mm×200mm×300mm；

2.      相機：

2.1   像素：200W像素；

2.2   分辨率：1600×1200；

2.3   像素尺寸：3.75μm× 3.75μm；

2.4   光譜：彩色；

2.5   支持自定義AOI，降低分辨率可提高幀率；

2.6   通訊接口：以太網口或USB接口；

2.7   電源供應：DC12V±25% 。

3. 視覺實驗對象一套，共5件。

三、軟件配置：

1.      OpenCV開源框架軟件；

2.      提供不少于25個計算機視覺基本案例及典型應用案例程序源碼。

四、工業控制計算機

1.      IntelI5處理器；

2.      8G或以上內存；

3.      120G或以上固態硬盤；

4.      21寸或以上液晶顯示器；

5.      專用工控機箱；

6.      配套鍵盤、鼠標等外設。

五、計算機視覺基礎案例（基于OpenCV案例）：

1．在圖像上繪制直線、圓及字符串

2．圖像的灰度處理

3．圖像的閾值分割及平滑處理

4．圖像的運算、比較及變化

5．圖像的顏色提取、拆分及合并

6．圖像形態學

7．圖像形態學濾波

8．邊緣檢測

9．霍夫（Hough）直線、圓形檢測

10．輪廓提取及缺陷檢測

11．圖像顏色直方圖分析

12．圖像多邊形

13．圖像的矩

14．模板匹配

15．圖像特征點檢測

六、計算機視覺應用案例（基于OpenCV案例）：

1. 視覺定位

1.1原點視覺定位

1.2貼裝視覺定位

2. 視覺測量

2.1 距離與長度測量

2.2 角度測量

2.3 圓弧與正圓、橢圓測量

3. 視覺識別

3.1 產品生產日期檢測

3.2 車牌及號碼檢測

3.3 條碼、二維碼識別

3.4 物料形狀、顏色識別

3.5 物料視覺識別與分揀

4. 視覺檢測

4.1零件缺陷檢測

4.2產品質量檢測

5.可提供全部開源程序代碼供學習，并能提供長期軟件免費升級服務；

七、配套資源

1. 配套提供與平臺案例列表一致的《計算機視覺》工程化案例配套教程；

2. 配套提供支持iOS和安卓APP、Web客戶端等學習的互聯網平臺及數字課程資源?；ヂ摼W教學平臺具有云服務端、計算機客戶端、平板電腦和手機移動端（支持安卓和IOS）軟件系統，用戶可通過計算機、平板電腦、安卓及蘋果智能手機隨時在線觀看課程視頻，提高學習效果。APP具有視頻觀看、在線題庫、在線問答、在線評論、在線課程資料查看等各種在線學習互動功能。平臺具有獨立的安卓系統和蘋果系統移動端APP，APP可以直接從安卓市場和蘋果商店下載安裝；移動端APP支持郵箱、手機、用戶名等注冊登錄，同時支持微信、QQ等第三方登錄；移動端APP支持支付寶或微信等課程在線付費功能