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    摘要：计算机视觉学是自二十世纪优尔十年代中期迅速发展起来的一门新学科。它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三文信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。本文对Matlab/Simulink中的Image Acquisition toolbox和Video and Image Processing Blockset两个工具箱进行了深入研究。最后，利用Matlab/Stateflow工具箱设计出机器视觉检测单元，基于所研究的视觉技术，在Matlab/RTW环境下，实现了目标检测、定位与和处理功能。
    关键词: 图像处理;计算机视觉;应用3813

    Experimental system of production automation machine vision unit design
    ABSTRACT：Computer vision is a new rapidly developed subject since the 1960s medium-term. Computer vision is used for an analog of biological vision with computers and related equipments. Because of computer vision has a great potential application value in industrial and agricultural production, geology, astronomy, meteorology, the medicine and the military and other fields, it is becoming more and more attention in the world.
    Afterwards，”Acquisition toolbox” and“Video and Image Processing Blockset” have been deeply analyzed，and Matlab/simulink was used to design image Processing software package.Then a method for theacquisition of target’s3D data was implemented by binocular vision technology.
    At last，Matlab/Stateflow toolbox was applied to design nine-Point-five-state controller. In the Matlab/RTW environment，the target detection，location and robot motion control were achieved based on visual feedback.

    KEYWORDS: imageProeessing，computer vision，application
    目录
    1 绪论    1
    1.1 研究背景和意义    1
    1.2 国内外相关研究现状与发展趋势    2
    1.3 课题的主要研究内容    2
    1.4 本章小结    3
    2实验系统机器视觉单元的设计方案    4
    2.1机器视觉单元原理    4
    2.2 机器视觉单元的硬件组成    5
    2.2.1 CCD摄像机的选择    5
    2.2.2 图像采集卡的选择    6
    2.2.3 照明光源的设计    8
    2.3 机器视觉单元软件设计方案    11
    2.4 本章小结    11
    3 基于MATLAB软件的机器视觉单元图像获取    12
    3.1 机器视觉单元图像获取主要工作过程    12
    3.2 基于MATLAB机器视觉单元的图像获取实例    12
    3.3 本章小结    14
    4 机器视觉单元图像处理基础    15
    4.1 数字图像的形成    15
    4.1.1概述    15
    4.1.2采样    16
    4.1.3量化    16
    4.2 数字图像的描述形式和运算方式    17
    4.2.1数字表示形式    17
    4.2.2基本处理过程与基本运算形式    18
    4.3 图像预处理技术    18
    4.3.1灰度阈值分割    19
    4.3.2边缘检测    20
    4.3.3哈夫变换    21

    5 零件识别与检测    21
    5.1 系统组建    21
    5.1.1系统构成    21
    5.1.2系统技术基础    22
    5.2 系统开发    22
    5.2.1颜色识别    23
    5.2.2边缘提取    29
    5.2.3图像区域处理（面积，周长）    30
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