基于MATLAB的机器视觉图像尺寸测量（含源码和文档）.zip-ITADN社区

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本资源提供了一套基于MATLAB开发的机器视觉图像尺寸测量系统，包含详细源代码及使用说明文档，适用于科研与教学用途。一题目名称基于机器视觉的图像尺寸测量二设计任务及主要技术指标和要求 1. 读取图像 2. 测量矩形图像的宽度和高度 3. 计算圆形图像的周长和半径 4. 使用Grabcut算法分割图像 GrabCut算法是由Carsten Rother等人于2004年提出的，它采用迭代的方式将图像中的前景和背景进行分离。该方法通过估计每个像素属于前景或背景的概率，并根据这些概率更新分割结果，直到达到收敛状态。由于我们直接应用Grabcut对图像进行处理，因此要求物体与背景之间具有较高的对比度以及良好的曝光效果。 5.2 Regionprops测量对象利用Regionprops函数可以获取标注矩阵中每一个区域的多种属性。有关具体参数详情，请参考MATLAB官方文档。

【尺寸测量】基于机器视觉的图像目标尺寸检测【附带Matlab源码 4087期】.zip

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本资源提供了一种利用机器视觉技术进行图像中目标尺寸精确测量的方法，并附有实用的Matlab源代码，适用于研究与开发。此工具包有助于提高尺寸检测效率和精度，适合自动化、制造业及科研领域的专业人士使用。在Matlab领域上传的视频均配有完整的可运行代码，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需手动运行。 - 运行结果效果图。 2、所需运行版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改，或寻求博主帮助解决。 3、具体操作步骤如下： - 步骤一：将所有代码文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮直至程序执行完毕并生成结果。 4、对于其他服务需求，如需获取博客或资源完整代码提供、期刊文献复现、定制化Matlab编程或其他科研合作，请联系博主。

Image-sensor.rar_labview图像测量_labview尺寸_图像尺寸测量_视觉LabVIEW

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本资源包提供基于LabVIEW平台的图像传感器处理方案，专注于图像尺寸和视觉测量技术。包含实用的编程示例与教程，适用于科研及工业检测领域。通过赋予机器视觉能力，制造商获得了一种强大的质量控制工具。机器视觉系统可以捕获图像，并测量产品的尺寸、位置、颜色以及零部件的位置或其他关键特性，在无人看管的情况下提供快速的“合格/不合格”判断。

基于机器视觉的工件尺寸测量系统

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本系统运用先进的机器视觉技术，实现对各类工件的精确尺寸测量。通过图像处理算法自动识别并量化目标参数，广泛适用于制造业的质量控制与检测环节。通过对Zernike算法的研究，提高了边缘检测的精度，使边缘检测可以精确到0.1个像素。

机器视觉下的尺寸检测(Matlab)

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本项目运用Matlab软件实现机器视觉技术在工业零件尺寸检测中的应用，通过图像处理算法精确测量物体尺寸，提高生产效率和产品质量。尺寸检测的机器视觉技术可以使用MATLAB进行学习，适合初学者入门。

基于LabVIEW与双目机器视觉的尺寸测量系统-源代码

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本项目提供了一个利用LabVIEW平台和双目立体视觉技术进行尺寸测量的源代码库。通过该系统，可以实现对物体精确尺寸的自动检测，广泛应用于工业自动化领域。本系统利用机器视觉和图像处理技术来测量尺寸，并使用LabVIEW 2015开发，请确保使用该版本或更新的版本打开。系统的测量对象为快递盒，可以获取长、宽、高三个维度的数据。

【尺寸测量】利用MATLAB机器视觉进行目标尺寸检测【附带Matlab源码 4087期】.md

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本文章介绍如何使用MATLAB和机器视觉技术来实现对物体尺寸的精确测量，并提供相关代码，适用于科研与工业应用。通过具体案例分享了尺寸检测算法的设计思路及实践操作步骤。在上分享的Matlab资料均包含可运行代码，并经过验证确保适用于初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件，无需单独运行。运行结果效果图也会一同提供； 2. 支持的Matlab版本为2019b。如果在使用过程中遇到问题，请根据错误提示进行修改或寻求帮助。 3. 使用步骤：步骤一：确保所有文件放置于当前工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等待程序完成并查看结果； 4. 如果需要进一步的帮助或其他服务，请联系博主。例如提供完整代码、期刊或参考文献的复现、Matlab定制化编程以及科研合作等。此外，还涉及图像识别领域内的多种应用，包括但不限于表盘识别、车道线检测、车牌读取、答题卡解析、电器分类、跌倒监测系统设计、动物辨识技术开发等等。

【尺寸测量】基于机器视觉的单幅图像单应性矩阵尺寸测量（测量距离与实际距离对比）【附带Matlab源码 4609期】.mp4

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本视频讲解了利用机器视觉技术，通过分析单幅图像中的单应性矩阵来实现精确的尺寸测量方法，并展示了测量结果与真实尺寸之间的对比。附有实用的Matlab代码供学习参考。在Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行这些调用函数。 - 运行结果效果图展示。 2. 适用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或向博主寻求帮助。 3. 如何操作：步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 仿真咨询如有其他需求或问题（如博客、资源完整代码提供，期刊文献复现，定制化Matlab编程服务及科研合作等），欢迎向博主询问。

311804200352392.rar_工件尺寸测量_视觉测量_尺寸检测_视觉工件测量

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311804200352392.rar是一款专注于工件尺寸精确测量的软件，采用先进的视觉测量技术进行尺寸检测，适用于各种工业场景下的工件测量需求。在现代工业生产过程中，精确测量工件的尺寸至关重要，这直接影响到产品的质量和效率。本段落将深入探讨“视觉测量”这一技术，在工件尺寸测量中的应用。 “尺寸测量”是指对物体长度、宽度、高度等几何属性进行准确测定的过程。传统制造业中通常依赖于卡尺和千分尺等机械工具来完成这项任务。然而，随着科技的进步，“工件测量”已经逐步转向自动化与数字化的方向发展。“视觉测量”成为一种先进且高效的解决方案。 “视觉测量”是指使用摄像头和其他光学设备捕捉图像，并通过计算机图像处理技术分析这些图像以获取工件尺寸信息的一种方法。这种技术的核心在于计算机视觉领域，它涵盖了一系列步骤和技术，包括但不限于：图像采集、预处理、特征提取与识别等环节以及最终的计算过程。在图像采集阶段中，高分辨率摄像头会捕捉到包含工件形状和尺寸信息的二维图象。接下来通过一系列预处理操作如去噪、对比度增强及二值化来提高原始图片的质量，以便进行后续分析。随后是特征提取步骤，这是视觉测量技术中的关键环节之一。通过对边缘检测、模板匹配以及霍夫变换等方法的应用，可以识别出工件边界及其重要点位信息作为尺寸计算的基础依据。在目标识别阶段中，计算机将根据预设规则或模型来判断工件的类型、位置和姿态情况；这一步骤对于确保测量精度至关重要。最后，在测量运算过程中通过几何关系及算法（如坐标变换与投影操作）从特征数据中精确地推算出实际尺寸值。 “视觉测量”技术具有诸多优点，例如非接触性可以避免对工件造成物理损伤、高精度可达到微米甚至纳米级别以及灵活性能够适应各种复杂形状和大小的工件。此外，结合机器学习与人工智能的应用可以让系统不断优化并提高其准确性和智能化水平。在实际应用场景中，“视觉测量”技术被广泛应用于电子制造、汽车工业、航空航天及精密机械等行业当中，在批量生产过程中的质量控制环节以及提升整体生产力方面发挥着重要作用。例如：电子产品组装过程中，通过使用视觉检测设备能够快速而精准地检查元器件的位置和尺寸；而在车辆零部件的加工阶段，则可以利用该技术精确测量零件几何特性以确保整车的安全性能。综上所述，“视觉测量”作为现代工业领域内一种高效且准确的工件尺寸测定手段，在结合计算机科学、图像处理及机器视觉等多个学科知识的基础上，极大地推动了制造业向智能化和自动化方向发展。随着不断的技术创新与应用推广，“视觉测量”的重要性将会在未来工业生产中愈发凸显出来。

用于圆孔尺寸测量的机器视觉系统（含MATLAB GUI程序）

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本作品介绍了一种基于机器视觉技术的圆孔尺寸自动测量系统，并附有使用MATLAB开发的图形用户界面(GUI)程序，便于操作和数据分析。基于机器视觉的圆孔尺寸测量系统是一种利用现代计算机视觉技术进行精确测量的方法。该系统的重点在于自动识别并准确测定工件上的圆形开口大小，从而提升精度与效率。在工业制造、质量检查及材料分析等领域中，对零件上圆形区域的具体度量至关重要。传统手段多依赖人工操作或精密仪器，耗时且容易受到人为误差的影响。随着计算机技术和图像处理技术的进步，机器视觉系统被引入到这一领域，并提供了新的解决方案。实际应用中的基于机器视觉的圆孔尺寸测量系统一般由硬件和软件两大部分构成。硬件部分主要包括高分辨率相机、照明设备以及计算装置，负责收集圆形开口的数据；而软件则运用特定算法来分析这些数据，识别出开口边缘并精确地测定其大小。常用的图像处理技术包括边缘检测（确定图像中的边界位置）、图像分割（从背景中分离目标区域）、模式识别（辨识圆孔的特征）和几何测量等。该系统配套的Matlab程序具有图形用户界面功能，使得操作人员无需具备编程知识即可通过友好的界面对参数进行设置并启动测量任务。整个过程包括数据采集、处理及尺寸计算，并将结果直观呈现给使用者。这种方式极大地简化了圆形开口大小测定的操作流程，提高了效率和便捷性。压缩包内包含的文档如“基于机器视觉的圆孔尺寸测量系统技术分析文章一引言在.doc”、“基于机器视觉的圆孔尺寸测量系统程.html”，可能涵盖了对上述系统的详细解释、理论探讨以及具体实施等方面的内容。这些材料对于理解该系统的原理、实现方法和技术细节具有重要价值。“2.jpg”和“1.jpg”的图像文件则展示了操作界面或示例，为用户提供直观的理解。基于机器视觉的圆孔尺寸测量系统及其配套的Matlab程序与GUI界面提供了一种高效准确的方法来测定圆形开口大小。通过压缩包中的各类文档资料，我们能够全面了解该系统的理论基础、技术实现和实际应用情况。此系统在工业生产及质量控制等领域具有广泛应用前景，并展示了计算机视觉技术和传统测量方法相结合的重要成果。

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