机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容

一、回答下列问题：

1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方

块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？

机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。

原始数据特征向量类别标识

特征度量模式分类器

机器视觉系统的组成框图

2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技

术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？

能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？

答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。

一维视觉：普通的CCD。

两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。

三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。

彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照

射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一

个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光

反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体，

在红色的光源照射下，则呈现红紫色，

非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照

方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？

机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下：

成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名

称

荧光灯低差差一般低一般

卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种：

背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。

前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。

同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。

4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们

各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？

答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。

光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。

镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔，

控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

图像照射在成像器件上，获取想要的光学图像，排除干涉等。

光学镜头的类型：标准镜头、广角镜头、远摄镜头、鱼眼镜头、反射式镜头、变焦镜头和特殊镜头等。

标准镜头的作用是获取和人眼观看效果类同的图像；广角镜头的作用是近距离拍摄较大场景的图像；远摄镜头的作用是远距离摄取景物的

较大影象，对拍摄不易接近的物体，如动物、风光、人的自然神态，均

能在远处不被干扰的情况下拍摄；鱼眼镜头的作用是近距离拍摄更大场

景的图像；反射式镜头的作用是更远距离摄取物体图像；变焦镜头的作

用是在不改变拍摄距离的情况下，能够在较大幅度内调节底片的成像比

例。

光学镜头的技术参数有分辨率，失真，透光，暗角盲区。

5、光电转换器件CCD和CMOS的作用是什么？各自的工作原理是什么，它

们的差别是什么？它们有哪些主要的技术参数，其作用是什么？

光电转换器件CCD和CMOS的作用是作为半导体光敏元件把光信号转换为电信号。

CCD（Charge—Coupled Demce）电路耦合器件的工作原理：CCD电路耦合器分三个阶段采集图像信号，首先将光信号转换为电信号，然后暂时存放在CMOS存储器中，最后用时钟脉冲顺序读出信号。CMOS（Complement Metal Oxide Semiconuctor）是互补金属氧化物场效应的简称，其工作原理为：CMOS 传感器中每一个感光元件都直接整合了放大器和模数转换逻辑，当感光二极管接受光照、产生模拟的电信号之后，电信号首先被该感光元件中的放大器放大，然后直接转换成对应的数字信号。换句话说，在CMOS传感器中，每一个感光元件都可产生最终的数字输出，所得数字信号合并之后被直接送交DSP芯片处理。

从技术角度来讲二者的主要区别如下：（a）信息读取方式不同；（b）速度有所差别；（c）电源及耗电量；（d）成像质量

CCD和CMOS主要参数:CCD或CMOS尺寸、CCD或CMOS像素、水平分辨率、最小照度，也称为灵敏度、扫描制式、摄像机电源、信噪比、视频输出接口、镜头安装方式。

6、机器视觉检测技术中，图像处理的中心任务是什么？什么是图像预处理，

能否说出几种与处理的方法和算法？边缘检测和边缘提取有何区别？图像分割有几种方法？如何理解图像处理中的卷积？能否描述空间域处理和变换域处理的方法和用途？

机器视觉检测技术中，图像处理的中心任务是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。

图像预处理即在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别的这一过程。

边缘检测使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。边缘提取是要保留图像弧度变化比较剧烈的区域，从数学上最直观的方法就是微分（对于数字图像来说就是差分），在信号处理的角度来看，也可以说是高通滤波器，即保留高频信号。

图象分割有三种不同的方法，其一是将各象素划归到相应物体或区域的象素聚类方法即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘象素再将边缘象素连接起来构成边界形成分割。图像分割主要包括4种技术：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。

图像处理中的卷积就是定义图像是f(x)，模板是g(x)，然后将模版g(x)在图像中移动，每到一个位置,就把f(x)与g(x)的定义域相交的元素进行乘积并且求和，得出新的图像一点（通常是灰度值），把新得到的像素集合起来就是卷积后的图像。

空间域是指图像本身，空间域图像处理的方法是直接对图像的像素进行处理，主要是亮度（灰度级）变换和空间滤波两种方法。

7、机器视觉算法中，你能说出几种与检测有关的方法，能否实践一种算法用

于机器视觉检测（如：各阶矩的应用等）？

有Canny边缘检测方法，差分边缘检测法，roberts边缘检测法，prewitt 边缘检测法，laplace边缘检测法，log边缘检测法等算法。

下面实现一种基于c++软件语言的程序算法：

HDIB SUSANEdgeDetectDIB(HDIB hDib){

SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_WAIT));

DWORD dwDataLength = GlobalSize(hDib);

HDIB hNewDib = GlobalAlloc(GHND,dwDataLength);

if(!hNewDib){

SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));

return NULL;

}

LPBYTE lpDIB = (LPBYTE)GlobalLock(hNewDib);

if(lpDIB == NULL){

SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));

return NULL;

}

LPBYTE lpDIBSrc = (LPBYTE)GlobalLock(hDib);

memcpy(lpDIB, lpDIBSrc,

sizeof(BITMAPINFOHEADER)+PaletteSize(lpDIBSrc));

DWORD lSrcWidth = DIBWidth(lpDIBSrc);

DWORD lSrcHeight = DIBHeight(lpDIBSrc);

WORD wBitCount =((LPBITMAPINFOHEADER)lpDIBSrc)->biBitCount; DWORD lSrcRowBytes =WIDTHBYTES(lSrcWidth*((DWORD)wBitCount)); LPBYTE lpOldBits = FindDIBBits(lpDIBSrc);

LPBYTE lpData = FindDIBBits(lpDIB);

//图像变换开始//////////////////////////////////////////

DWORD i, j, h, k, offset;

int NearPoint[37];

int OffSetX[37] = { -1, 0, 1,

-2,-1, 0, 1, 2,

-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,

-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,

-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,

-2,-1, 0, 1, 2,

-1, 0, 1 };

int OffSetY[37] = { -3,-3,-3,

-2,-2,-2,-2,-2,

-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,

1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,

2, 2, 2, 2, 2,

3, 3, 3 };

if(wBitCount == 8){

int thre, same, max, min;

//统计象素亮度最大值和最小值

max = min = 0;

for(i=0;i

for(j=0;j

offset = lSrcRowBytes*i+j;

if(max < (int)(*(lpOldBits+offset))) max = (int)(*(lpOldBits+offset));

if(min > (int)(*(lpOldBits+offset))) min = (int)(*(lpOldBits+offset));

}

//相似度阈值为最大值和最小值差的1/10 thre = (max-min)/10;

for(i=3;i

for(j=3;j

//统计圆形邻域内相似的点的个数

same = 0;

for(h=0;h<37;h++)

NearPoint[h] =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h]))); for(h=0;h<37;h++)

if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18])) <= thre) same++;

if(same > 27)

*(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 255;

else *(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 0;

}

}

if(wBitCount == 24){

int theSame[3], theMax[3], theMin[3], theThre[3];

memset(theMax, 0, sizeof(int)*3);

memset(theMin, 0, sizeof(int)*3);

for(i=0;i

for(j=0;j

offset = lSrcRowBytes*i+j*3;

for(k=0;k<3;k++){

if(theMax[k] < (int)(*(lpOldBits+offset+k)))

theMax[k] = (int)(*(lpOldBits+offset+k));

if(theMin[k] > (int)(*(lpOldBits+offset+k)))

theMin[k] = (int)(*(lpOldBits+offset+k));

}

for(k=0;k<3;k++)

theThre[k] = (theMax[k]-theMin[k])/10;

for(i=3;i

for(j=3;j

memset(theSame, 0, sizeof(int)*3);

for(k=0;k<3;k++){

for(h=0;h<37;h++)

NearPoint[h] =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h])*3+k));

for(h=0;h<37;h++)

if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18])) <= theThre[k])theSame[k] ++;

}

if((theSame[0] > 27) && (theSame[1] > 27) &&(theSame[2] > 27))

memset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 255, 3);

else

memset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 0, 3);

}

}

GlobalUnlock(hDib);

GlobalUnlock(hNewDib);

SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));

return hNewDib;

8、你编写并运行通过了哪些图像处理的计算机程序程序，能否写出流程图？

答：运用matlab编写过读取原始图像，对图像进行灰度处理，对灰度图像进行直方图、均值滤波、中值滤波、图像锐化、表面边缘检测及提取等程序。

灰度处理

直方图均值滤波中值滤波图像锐化表面边缘检测

9、综合机器视觉检测技术课程内容，在设计一个机器视觉检测系统时，设计

过程应如何进行，需重点考虑什么问题？

答：1）选取合理的光源；

2）选取合适的镜头；

3）选取合适的信息处理系统；

4）设计合理的检测控制系统；

5）针对用户需求根据软件设计相对应的程序。

个人觉得应该重点考虑光照的方式和图像提取的方法，合理的光照可以让采集系统得到高质量的图像，简化软件算法，提高检测速度。合

适的提取方法可以是任务完成的更轻松出色！

同时，由于机器视觉是一种比较复杂的系统，大多数系统检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以

系统给各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。

10、机器视觉检测技术的输入、输出接口有哪些，其各自的特点及用途可否描

述？

有Camera Link,IEEE 1394,USB2.0,Ethernet,USB3.0

Camera Link 680Mb/s

IEEE 1394 400Mb/s

USB2.0 480Mb/s

Ethernet 1Gb/s

Camera Link规范由自动图像协会(AIA)提供支持，对摄像机接口、电缆和抓帧器进行了标准化，用于转换摄像机数据，通常通过PCI TM或者PCIe?总线将数据传送至计算机。

相比于USB接口，早期在USB1.1时代，1394a接口在速度上占据了很大的优势，在USB2.0推出后，1394a接口在速度上的优势不再那么明显。同时现在绝对多数主流的计算机并没有配置1394接口，要使用必须要购买相关的接口卡，增加额外的开支。目前单纯1394接口的外置式光储基本很少，大多都是同时带有1394和USB接口的多接口产品，使用更为灵活方便。

USB2.0虽然标称速度可以，但事实上大多数厂商对高速状态下的USB传输支持的还是很差，他们只满足于民用级别的传输，很难达到工业用的标准，139 4相对成熟多了，不管从速度还是底层driver来看，目前我看到的，1394比USB 好很多。

11、你参与了图像采集实验吗？有何体会？

参与了一些简单的图像采集实验，比如用摄像头采集一幅图像，然后进行图像的各种处理，如果摄像头是黑白摄像头那么采集图像后就可以对图像进行二值、锐化、平滑、边缘检测及提取等处理，摄像头要是彩色的就要先把图像转化为灰度图像再对图像进行各种处理。参与了这些图像采集实验后我觉得图像采集实验重在后期处理上当然前期采集图像也很重要，所以我们要更加努力学习matlab及c++还有VC中涉及到图像处理的部分，为以后遇到更难更复杂的图像采集实验时打下坚实的基础。

12、

13、你对本课程学习有何体会（自学和课堂）、收获和建议？

感觉自己还差的好多，以后还要多加学习，不会的要及时请教学长或者老师。上完这门课程感觉收获还是蛮大的，许老师给我们看了许多国际上先进的产品，更加激励了我们在课下继续好好学习这门课程，建议就是老师再有什么好的学习资料时希望老师可以继续提供给我们。

二、选择光源和镜头

1、

2、若给出被测物体的长、宽、高及测量精度，你如何选择CCD和镜头组成的摄像机，以保证完成测量任务。说出计算公式、流程及过程。

答：首先，选好镜头。镜头的选择遵循以下七个原则：

1）相机的芯片尺寸；

2）相机接口类型；

3）镜头工作距离；

4）镜头视场角；

5）镜头光谱特性；

6）镜头畸变率；

7）镜头机械结构尺寸。

然后，选择CCD。CCD的选择综合考虑如下五个方面：

1)感光芯片类型：线阵、面阵；

2)视频特点：包括点频、行频；

3)信号输出结口；

4)工作模式：连续, 触发,控制,异步复位，长时间积分；

5)视频参数调整及控制方法：Manual、RS232。

同时，选择CCD的时候应注意，1inch=16mm而不是等于

25.4mm。

①体最小的特征需要两个像素来表示，根据视场和相机分

辨率，我们可以计算出特征分辨率。计算特征分辨率的

公式为：特征分辨率=视场/（分辨率* 2）。例如：相机分

辨率为640 x 480，横向的视场是60mm，那么在横向的

特征分辨率为：60/640*2 = 0.1875 mm。看是否满足测量

精度要求，或者反求相机分辨率来选择CCD。

②根据测量需求选择合适的CCD。面阵相机的优点是价格

便宜，处理方面，可以直接获得一幅完整的图像。线阵

相机的优点是速度快，分辨率高，可以实现运动物体的

连续检测；其缺点是需要拼接图像的后续处理。

三、设计测量系统

实验1 利用机器视觉图像信息，测量物体的几何尺寸及相关参数，并对图像中每个物体进行分割。

（1）实验目的：理解机器视觉检测原理和方法

（2）实验步骤：

a、调“笔、放大镜、光盘”图像文件——显示该图像——设计一种

测量计算方法和算法：

1、计算放大镜圆的尺寸和手柄长度；

2、计算光盘的外部周长、直径和面积；

3、计算笔的长度及直径。

b、调“卡片、笔、桌底”图像——显示该图像——设计一种测量计

算方法和算法：

1、计算卡片的面积和长、宽值；

2、计算笔的长度；

c、记录、打印参数，分析测量误差。

d、对图像中的物体进行分割。

e、写出实验报告

（3）如果让你自动识别图像中的物体，如何进行，给出方案。

笔、放大镜、光盘卡片、笔、桌底

四、图像处理软件开发

1、利用MATLAB提供的图像，完成图像的存取、像素的读写、直方图、

二值图像、图像平滑、图像锐化、表边缘检测及提取等程序（可用C

或Matlab），都要有流程图和源代码;

2、集成以上程序，建立GUI或其它窗口比并可运行这些程序。

审计案例分析作业三

审计案例分析作业三 第1大题 判断并说明理由 22分 1. （5 分） 审计关联方交易时，注册会计师应当将重点放在函证关联方的存在性 参考答案或提示： $理由是关联方交易的核心在于披露，而不是在于会计的处理 ==学员答案== 错：理由是关联方交易的核心在于披露，而不是在于会计的处理 得分： 5分 2. （5 分） 盘点库存现金时，必须有被审计单位会计主管人员和注册会计师参加，并由出纳员进行盘点。 参考答案或提示： X；理由：盘点库存现金时，必须有出纳员和被审计单位会计主管人员参加，并 由审计人员进行盘点。 ==学员答案== 错误，理由：盘点库存现金时，必须有岀纳员和被审计单位会计主管人员参加，并由审计人员进行盘点。得分： 5分 3. （5 分） 注册会计师对被审计单位现金业务进行实质性测试的起点，应是核对现金日记账的余额是否 与总账相符。 参考答案或提示： 它理由：除个别账户之外，对一个项目进行实质性测试程序的起点都是编制相关的明细表。现金、银行存款、直接材料等项目就属于这类“个别账户”

==学员答案== 错 得分： 1分 4. （5 分） 当注册会计师与被审计单位在实收资本及相关的资产、负债的确认方面存在异议，有无法协商一致时，注册会计师应拒绝出具验资报告。 参考答案或提示： X；理由：并不是拒绝出具验资报告而是在验资报告意见段后增列说明段。 ==学员答案== 错：理由并不是拒绝岀具验资报告而是在验资报告意见段后增列说明段。 得分： 5分 5. （5 分） 对于以实物资产方式出资的审验，如果拟设立企业在验资时尚未办理相关实物资产的过户手续，注册会计师不应出具验资报告。 参考答案或提示： X 解析应将“不应出具验资报告”改为“检查被审验单位及其出资者是否签署了在规定期人办妥过户手续的承诺函”。 ==学员答案== 错 得分： 1分 6. （5 分） 审计失败必将导致经营失败。 参考答案或提示： X；理由：经营失败不一定导致审计失败，审计失败不会导致经营失败。 ==学员答案== 错误，理由：审计失败是指由于审计人员在实施审计的过程中没有遵守公认的审计准侧而形成或岀了错误的审计意见，审计失败往往是因为审计人员缺乏职业胜任能力、疏忽大意，舞弊欺诈等情况所导致。经营

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分 成几部分实现？ 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？ 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？ 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？ 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩 色，有多少种颜色？ 对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？ 该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义？ 动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20； 对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg（1000/960）= 0.02； 后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

(完整版)《审计学》案例分析题汇总

自考审计学《案例分析题》汇总 1.案例资料 B注册会计师在对XYZ股份有限公司2007年度会计报表进行审计。XYZ公司为增值税一般纳税人，增值税率为17%。为了确定XYZ公司的销售业务是否记录在恰当的会计期间，决定对销售进行截止测试。截止测试的简化审计工作底稿 （1）根据上述资料指出B注册会计师实施销售截止测试的目的及方法. （2）根据上述资料分析XYZ公司是否存在提前入账的问题，如有请编制调整分录。 (3) 根据上述资料分析XYZ公司是否存在推迟入账的问题，如有请编制调整分录。答案要点： （1）B注册会计师实施销售截止测试的目的是为了确定被审计单位主营业务收入会计记录的归属期是否正确。 测试的方法是将资产负债表日后若干天记录的销售业务与销售发票和发运凭证进行核对，检查发票开具日期、记账日期、发运日期是否同属一个会计期间。 （2）在上述5笔业务中，发票号为7892的业务，销售记账时间为12月30日，而发票开具日期为1月3日，发运日为1月2日，不属于同一会计期间，属于提前入账的行为。 发票号为7893的业务与7892号类似，属于提前入账。 发票号为7894的业务发票日期和发运日期均为12月30日，而记账日期则为1月2日，属于推迟入账的行为。 以上2笔业务综合看供提前入账金额为： 15+8-=23万元,多转成本10+4.9=14.9万元 调整分录： 借:主营业务收入230 000 应缴税费——应缴增值税（销项税）39 100 贷：应收账款269 100 冲减主营业务成本 借：库存商品149 000 贷：主营业务成本149 000 1.案例资料 注册会计师肖某于2008年初审计了HD公司2007年度的会计报表，取得资料如下：

机器视觉系统中常用工业相机的种类

机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件，目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种： １．CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际上只是一个把从图像半导体中出 来的电子有组织地储存起来的方法。 称为互补金属氧化物半导体，CMOS实际上只是将晶体管２．CMOS摄像机，CMOS“” 放在硅块上的技术，没有更多的含义。 表示互补金属氧化物半导体，但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做图像半导体，CCD和CMOS 或者CMOS“” 传感器实际使用的都是同一种传感器图像半导体，图像半导体是一个P N结合半导体，能 “” 够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。 1 因为人眼能看到Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度 传感器感光度的到倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux，是CMOS310 0.1~3 量要优于CMOS摄像机。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字 信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上，具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，年后出现了有源像敏单元结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还1989“” 有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度，因此非常适用于特殊 应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程，直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号，因此就非常快，这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用，高帧速度能达 到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号，需要配专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域，具有通用性好、成本低的特点，但一般分辨率较低、采集速度慢，而且在图像传输中容易受到噪声干扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有： 中国电视标准，行，场 PAL（黑白为CCIR），62550

机器视觉在自动化生产中的应用

机器视觉在自动化生产中的应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外，其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为

审计案例分析作业

审计案例分析作业

《审计案例分析》形成性考核册答案作业一 一、判断正误并说明理由 1．在接受审计业务之前，后任审计人员可向前人审计人员了解审计重要性水平。 答案：错误 理由：重要性水平的确定与每个注册会计师自身承受风险的能力有关，也与当期审计的会计报表有关。后任注册会计师应视具体情况确定重要性水平。 2．如果审计人员需要函证的应收账款无差异，则表明全部的应收账款余额正确。 答案：错误 理由：由于审计采用的是抽样技术，并非对全部应收账款进行函证。 3．被审计单调为保管应收票据的人不应该经办有关会计分录。 答案：正确 理由：票据保管和票据的经办是不相容的职务，因此不能由一个人执行。 4．如果被审计单位首次接受审计，审计人员需要对固定资产期初余额进行审计，仔细审查各次固定资产的盘点记录是最佳的审计方法。

答案：错误 理由：不是审计盘点记录，而是彻底审计自被审计单位设立起的固定资产和累计折旧账户的所有重要的借贷记录。 5．审计人员在审查企业固定资产的计价准确性时，如被审计单位从关联企业购入固定资产的价格明显高于或低于该项固定资产的净值，可不予查实。 答案：错误 理由：企业可能借助关联方关系操纵收入和利润，因此必须对关联方之间的交易进行审计，以确定交易是否公平、合理。 二、单项案例分析第一章 1．在本章的案例一中，所列举的是首次接受委托的情况，假设美林股份公司是诚信事务所的老客户，那么此次持续接受委托时，应调查的主要内容有什么不同？ 答案：一般来说，首次接受委托时，与被调查的主要内容包含企业基本情况的内容较多，并且要关注被审计单位与前任注册会计师的关系，而在持续接受委托时，进行预备调查应考虑以下主要因素：

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系：河北工业大学机械工程学院 班级：机研155班 姓名：翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。

电大审计案例分析形考作业一

电大审计案例分析形考 作业一 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

一、单项选择题（共20题，每题2分） 第1题(已答).“权利与义务”认定只与（）的组成要素有关。 A. 资产负债表 B. 利润表 C. 现金流量表 D. 会计报表 【参考答案】A 【答案解析】1 第2题(已答).在特定审计风险水平下，检查风险同固有风险，控制风险之间的关系是（）。 A. 同向变动关系 B. 反向变动关系 C. 有时同向变动，有时反向变动 D. 不明显的 【参考答案】B 【答案解析】1 第3题(已答).“存在或发生”认定和“完整性”认定，分别主要与（）有关。 A. .会计报表要素的低估和高估 B. 会计报表要素的高估和低估 C. 会计报表要素的缩小错误和夸大错误

D. 会计报表要素的错误、舞弊和不法行为 【参考答案】B 【答案解析】1 第4题(已答).会计报表中，分析性程序在（）可由审计人员随意选择。 A. 审计计划阶段 B. 审计实施阶段 C. 审计报告阶段 D. A与B 【参考答案】B 【答案解析】1 第5题(已答).总值估价、净值估价和计算精确性是（）认定包括的三个方面的内容。 A. 存在或发生 B. 表达与披露 C. 权利和义务 D. 估价或分摊 【参考答案】D 【答案解析】1 第6题(已答).应收账款的回函应直接寄给 A. 客户 B. 会计师事务所 C.

客户，由客户转交给会计师事务所 D. A和B均可 【参考答案】B 【答案解析】1 第7题(已答).在审计实务中，注册会计师往往要求被审计单位提出（），以明确被审计单位的会计责任及其与注册会计师的关系。 A. 审计业务约定书 B. 委托书 C. 被审计单位管理当局声明书 D. 管理建议书 【参考答案】C 【答案解析】1 第8题(已答).注册会计师实施分析性复核审计程序，并不能帮助其（）。 A. 发现异常变动情况 B. 印证各项目的审计结果 C. 解被审计单位的财务状况了 D. 确定抽样应有的样本量 【参考答案】D 【答案解析】1 第9题(已答).审计人员审计应收账款的目的，不应包括 A. 确定应收账款的存在性 B.

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用

机器视觉在医疗器械行业的运用

机器视觉在医疗器械行业的应用 摘要一次性注射针的外观缺陷是影响产品质量的主要因素。为了实现对注射针的外观缺陷检测自动化，本文研究了用西门子机器视觉[1]技术结合西门子自动化[2]设备在线检测注射针的外观缺陷并自动剔除不合格产品的方法。在实际生产过程的运用中，注射针检测系统得到了多家医疗器械厂商的好评。 关键词一次性注射针缺陷检测西门子机器视觉自动化 Abstract The defect on the appearance of the one-off injector pin is the main influencing factor to it’s quality. To realize defect inspection automatically for the defect on the appearance of the one-off injector pin, some defect inspecting methods for the one-off injector pin by SIMATIC machine vision combine with SIMATIC automatic equipment are studied in this article. In actual project, the equipment of Hang zhou Huafeng automatic company that inspects the appearance of the one-off injector pin obtained good effect from many medical instrument manufacturers. Key Words one-off injector pin, defect inspection, SIMATIC machine vision, automation 1 引言 随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2 一次性注射针的缺陷 一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的

审计案例分析形成性考核2

审计案例研究作业2 一、单项选择题 1. 一般来说，( )与存货与仓储循环有关，而与其他任何循环无关。 A. 采购材料和储存材料 B. 购置设备和维护设备 C. 销售产品 D. 生产产品和储存完工产品 2. 如果某公司成本费用预算的审批和成本支出的审批工作与( )工作不分离，不 应认为该公司成本费用的内部控制存在重大缺陷。 A. 成本费用预算的编制 B. 成本费用支出的执行 C. 成本费用支出的会计记录 D. 成本费用支出的稽核 3. 下列各项中，不属于存货监盘计划内容的是( )。 A. 存货监盘的目标、范围及时间安排 B. 存货监盘的要点及关注事项 C. 参加存货盘点人员的分工 D. 检查存货的范围。 4. 对存货进行定期盘点是管理层的责任，盘点计划应由( )负责制定。 A. 会计师事务所和被审计单位共同 B .参与此项工作的注册会计师 C. 被审计单位管理层 D. 被审计单位的主管部门 5. 下列项目中，不属于存货实质性程序的是( )。 A. 成本费用的控制测试 B. 存货的计价测试 C. 存货的分析性程序 D. 存货的截止测试 6. 下列程序中，( )是存货审计最重要、最具有决定性的程序。 A. 观察 B. 函证 C. 监盘 D. 直接盘点 7.注册会计师对( )的核实，与存货“权利和义务”认定的关系最为密切。 A. 代其他公司保管或来料加工的材料 B. 残次冷背的存货 C. 未作账务处理而置于其他单位的存货 D. 抵押的存货 8.在存货监盘中实施现场观察时，注册会计师应当( )。 A. 确定应纳入盘点范围的存货是否已适当整理和排列 B. 跟随存货盘点人员，观察盘点计划的执行情况 C. 确定所有权不属于被审计单位的存货是否被纳入盘点范围 D. 查明存货应纳入而实际未纳入盘点范围的原因 9.应付职工薪酬的审计目标不应包括( )。 A. 确定应付职工薪酬是否实际发放 B. 确定应付职工薪酬的列报是否恰当 C. 确定应付职工薪酬的期末余额是否正确 D. 确定应付职工薪酬的记录是否完整。 10.在对存货计价测试中，一般不应考虑的是( )。 A. 存货计价方法的合规性、合理性和一贯性 B. 样本的选择是否具有代表性 C. 存货是否抵押、担保 D. 存货跌价准备计提是否正确 二、多项选择题

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

审计案例分析案例网上作业参考

主观题共2题（满分40分） 四、案例分析（共2题，每题20分） 第26题(已答). B股份有限公司(以下简称B公司)设立时的注册资本为人民币7 000万元，已经Y会计师事务所于2005年5月1日审验确认，并出具Y验字(2005)008号验资报告。 (1)截止2006年1月1日，B公司的股本为7000万元，资本公积为2 600万元(其中；股本溢价为500万元，其他资本公积2 100)，盈余公积为1500万元，未分配利润为4 500万元。 (2)2006年3月5日，B公司宣告发放股票股利1 000万元。 (3)2006年4月，经中国证监会证监发[2006 ]XX号文核准，B公司通过上海证券交易所采用上网定价发行的方式首次对社会公众发行3 000万股A股股票，每股面值人民币1元，发行价格为每股8．28元。2006年4月24日，在扣除主承销商承销费用、上网发行手续费等后，主承销商将人民币23800万元划入B公司在中国农业银行C市营业部的银行账户。2006年4月26日，B公司收到申购新股冻结期间的存款利息1 600万元。为了本次股票发行,B公司与Y 会计师事务所签订了审计业务约定书约定审计费用为200万元(包括与本次发行有关的其他审计与审核服务费用，在发行前已支付150万元，2006年4月26日支付了剩余的50万元),与Z律师事务所签订了法律业务约定书。约定律师费用为100万元(在发行前已支付70万元，2006年4月26日支付了剩余的30万元)。要求：分别回答下列问题：①2006年3月5日，公司宣告发放股票股利1000万股。是否需要调整2005年财务报表?宣告发放股利后，股本是增加还是减少?假定股票的市价是2元／股。②2006年4月所增发股票的形成的股本和资本公积分别为多少? ③截止2006年12月31日，B公司的资本公积的余额为多少? ④截止2006年4月30日B公司可用于转增股本的盈余公积的最大额度为多少? 【参考答案】 ①不需要调整2005年会计报表。应作为2006年的交易事项记录。宣告发放股利后。股本增加1 000万元。会计处理是：借：利润分配转做股本的普通股般利 2 000 贷：股本 1 000 资本公积 1 000 ②股本＝3 000万元；资本公积＝23 800＋1 6003 000＝22 400(万元)。对于支付给会计师事务所和律师事务所的费用直接计入到当期损益不影响资本公积的数额。③2006年末的资本公积的余额＝2 600＋200＋1 000＋22 400＝26 200(万元)。④按规定，盈余公积转增资本后的余额不得少于注册资本的25％，显然B公司的盈余公积不能转增资本。 【答案解析】 1 第27题(已答). 资料：在对ABC公司2007年度会计报表进行审计时，注册会计师X和Y在实施截止性测试时发现的情况如下： (1)2007年12月31日为截止日，分别向前或向后推若干天，顺序选取并检查购货发票和验收报告，发现： 1)2007年12月26日已验收入库的原材料a，由于其购货发票2008年1月8日收到，记入2008年1月账内； 2)2007年12月28日收到b公司的发票，记入账内，增加购进存

机器视觉测量技术1.

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

审计案例分析+作业评讲2

《审计案例分析》课程作业讲评（2） XX电大远程教育导学中心经管导学部 一、单项案例分析题 第三章 1．注册会计师A和B在审计红光化工公司年度财务报表时，注意到与购货与付款循环相关的内部控制存在缺陷。他们认为红光化工公司管理当局在资产负债表日故意推迟记录发生的应付账款，于是决定实施审计程序进一步查找未入账的应付账款。 要求：注册会计师A和B应如何查找未入账的应付账款？如果注册会计师通过这些审计程序发现某些未入账的应付账款，应如何处理？ 考核知识点：查找未入账的应付账款的审计方法。 常见错误：本题虽然有些难度，查找未入账的应付账款比函证应付账款要复杂，但结合案例一的案例分析仍是可以清楚找到答案的。但同学们一定要注意结合本题的题设条件进行分析。部分同学直接将教材中的内容复制到本题，没有切合本题的题设条件，导致失分。 解题思路： 注册会计师A和B查找未入账的应付账款的审计程序如下： （1）检查红光化工公司在资产负债表日未处理的不相符购货发票及有材料入库凭证但未收到购货发票的经济业务； （2）检查红光化工公司在资产负债表日后收到的购货发票，确认其入账时间是否正确。 （3）检查红光化工公司在资产负债表日后应付账款明细账贷方发生额的相应凭证，确认其入账时间是否正确。 如果注册会计师通过这些审计程序发现某些未入账的应付账款，应将有关情况详细记入审计工作底稿，然后根据其重要性确定是否建议被审计单位进行相应的调整。 2．某审计人员对新成立的A公司进行审计，发现其固定资产总账中有如下会计分录：借：固定资产——房屋 2 400 000 贷：应付票据——抵押票据 1 400 000 长期股权投资——普通股 1 000000 经审核相关凭证，发现该公司以转让其所持普通股10 000股（每股100元）给B公司及承担B公司建造房屋的抵押借款1 400 000元为条件获得一幢厂房。 要求：该审计人员应实施哪些审计步骤，以验证所登记的房屋成本是2 400 000元？ 考核知识点：固定资产入账价值的审计方法。 常见错误：本题的难度体现在固定资产的取得方式很特殊，由于产生了股票转让等方式获取固定资产，所以应该考虑关联交易的问题。大部分同学都没有联想到关联交易，所以审计步骤的设计上考虑过于简单，导致失分。 解题思路：

机器视觉之工业镜头的基本参数

工业镜头的基本参数 工业镜头相当于人眼的晶状体，如果没有晶状体，人眼看不到任何物体；如果没有镜头，那么摄像头所输出的图像；就是白茫茫的一片，没有清晰的图像输出，这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。 当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时，也就是人们常说的近视眼，眼前的景物就变得模糊不清；摄像头与镜头的配合也有类似现象，当图像变得不清楚时，可以调整摄像头的后焦点，改变CCD芯片与工业镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置)，可以将模糊的图像变得清晰。 由此可见，镜头在闭路监控系统中的作用是非常重要的。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道:设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距，施工人员经常进行现场调试，其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。 一．工业镜头的安装尺寸，接口 所有的摄象机镜头均是螺纹口的，CCD摄象机的镜头安装有两种工业标准，即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同，但两者从镜头到感光表面的距离不同。 C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17．526mm。 CS安装座:特种C安装，此时应将摄象机前部的垫圈取下再安装镜头。其镜头安装基准面到焦点的距离是12．5mm。如果要将一个C安装座镜头安装到一个C S安装座摄象机上时，则需要加装一个5mm厚的接圈。 二．镜头的尺寸 以摄象机镜头尺寸分镜头可以分为1英寸、2／3英寸、1／2英寸、1／3英寸、1／4英寸、1／5英寸等规格，下面是一个简单的芯片尺寸规格表: 格式1英寸2/3英寸1/2英寸1/3英寸1/4英寸 高度9.6mm 6.6 mm 4.8 mm 3.6 mm 2.4 mm 宽度12.8 mm 8.8 mm 6.4 mm 4.8 mm 3.2 mm 摄像机镜头规格应视摄象机的CCD尺寸而定，两者应相对应。大概: ★摄像机的CCD靶面大小为1／2英寸时，镜头应选1／2英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1／3英寸时，镜头应选1／3英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1／4英寸时，镜头应选1／4英寸。 如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸大时，将使图像视野比镜头视野小，即不能很好地利用镜头的视野；如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸小时，将发生“隧道效应”，即图像有圆形的黑框，像在隧道里拍的一样。 监控相机一般都比较小，甚至小于1/3英寸；工业相机稍微大一些，一般1/2英寸到1英寸不等；传统的135相机底片比当前的一般感光芯片都大，36mm×24mm(1.4英寸×0.9英寸)，画面对角线长度为43mm(1.7英寸)，即是1.7英寸的，120中幅相机，其感光面尺寸有三种:45