MV-VS860机器视觉图像处理实验平台
 简  介 
      MV-VS860机器视觉图像处理实验平台是一种适用于制造业、现代制药、食品、机械零件、包装印刷 、半导体、电子插件等众多生产领域的产品检验判定以及识别分拣的通用机器视觉图像处理教学实验平台。

一、主要特点如下：
1． 提供了包括图像测量、图像定位、图像处理、图形显示、文件操作和控制语句等200多个库函数，功能强大，可覆盖众多领域有形产品检测、识别、检验、判定的有效解决方案；
2． 提供了四窗口可视化组态编程界面，即用户通过简单下拉式菜单界面进行功能函数选择和语句参数设置，人机交互友好直观，无需复杂编程就可完成实现机器视觉检测系统的软件编程任务；
3． 提供了开放式集成结构，用户不仅可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行项目二次开发，搭建自己的机器视觉检测系统，也可向AFT-软件库中添加自己的机器视觉优异算法用于科学研究；
4． 提供了大量实际工程的实验举例，包括任意工件尺寸、圆弧半径、电子接插件群组、多边形、多圆、圆线混合等众多有形物体的尺寸测量，对雷同检测问题可十分容易模仿解决；
5． MV-VS860机器视觉教学实验平台结合配套机器视觉图像处理软件，可为本科生、硕士生开设图像测量、视觉检测、图像处理、模式识别、动态跟踪、条码识别等课程实验，也可为博士生进行图像信息融合、机器学习、3D形状恢复等高级算法研究提供配套服务。
6． 提供了扩展接口，为研究性实验提供了方便，即学生通过学习机器视觉相关算法，或者自己研究提出某种算法，可通过C++语言编程实现，并通过该平台扩展接口链接导入，实现与其它算法性能比较或完成某一实际机器视觉测控研究任务。
二、实验说明：
      VS860机器视觉教学创新实验平台提供了学习设计型实验，研究验证型实验，探索创新型实验，集成创新型实验等。各类实验为培养学生不同能力和兴趣提供了有力保证。
1. 学习设计型实验：是通过VS860机器视觉教学创新实验平台提供的尺寸测量、缺陷测量配套软件编程示例，学习设计一个工件或一个产品检验判定系统的配套软件快速编程方法，如多距离尺寸测量实验、多元弧线检测试验、划痕缺陷检测实验等。
2. 研究验证型实验：是在对各种图像处理算法学习研究基础上，采用VC语言编程实现一个工件或一个产品的检验判定，并与配套软件链接，在VS860机器视觉教学创新实验平台上与配套软件提供的示例进行比较，验证自选算法的可行性和准确性。如多元弧线检测示例、划痕缺陷检测示例、喷码字符识别实验、图像配准测量示例等。
3. 探索创新型实验：是在机器视觉与图像处理算法学习研究基础上，结合老师项目、自选题目或配套软件实验示例，采用VC编程实现自行提出的的关键创新算法，借助于配套软件提供的大量基本处理函数和VS860机器视觉教学创新实验平台，研究验证提出算法的可行性、准确性和实时性。如多光照图像融合实验、血管造影图像识别实验、拨码开关状态识别实验、机器学习分类实验、交叉阻挡跟踪实验等。
4. 集成创新型实验：是在机器视觉各类实验学习基础上，结合VS860机器视觉教学创新实验平台的采集触发单元、镜头选配单元、光源选型单元、配套软件功能等技术，自行提出某一对象检测判定或识别分类的应用机器视觉系统。软件采取配套软件组态设计，硬件采用采集触发单元调整、镜头单元匹配、光源单元附加等集成设计，借助于VS860机器视觉教学创新实验平台的基本环境，设计实现提出检测判定或识别分类机器视觉应用系统的可行性、准确性和实时性。如参考多光照图像融合实验、血管造影图像识别实验、拨码开关状态识别实验、机器学习分类实验、交叉阻挡跟踪实验等。

机器视觉教学实验平台技术说明
一、实验装置硬件技术要求
    1. 任意工件的图像动态采集；
    2. USB动态图像采集接口，130万像素高分辨率；
    3. 被采集物体图像大小、市场角、物距、焦距可调；
    4. 强抗干扰白色环形前光源；
    5. 高低速模拟圆形转盘可调；
    6. 外触发定点图像采集。
二、实验装置软件性能要求
    1. 具有脚本程序组态功能，提供200个库函数；
    2. 具有视频显示、代码编辑、结果显示、参数设置四个组态界面窗口；
    3. 具有工业检测虚拟仪器界面组态功能，包括画线、按钮、显示屏等；
    4. 具有与VC++语言的接口功能；
    5. 纸质和电子版机器视觉实验指导说明。
三、开设的创新实验目录
7.机器视觉系统组态实验、 14.多面积尺寸测量实验
8．多长度尺寸测量实验、  15.多圆弧检测实验
9．焊点缺陷检测实验、      16.喷码字符识别实验
10．零件分类识别实验、    17.开关状态识别实验
11．血管造影处理实验、    18.粒子识别统计实验
12．交通流动态跟踪实验、19.交叉阻挡跟踪实验
13．算法验证研究性实验、20.自命题图像采集实验
14．自命题零件检测实验、21.多光照图像融合实验
15．篮球目标跟踪实验、    22.花瓶三维重构实验
16．耳环与齿轮识别实验、 23.车牌号码识别实验
17．多聚焦图像融合实验、 24.三维重构研究性实验
18．划痕检测实验、              25.缺陷检测试验
19．自命题算法研究实验、 26.视觉硬件组态实验