机器视觉软件介绍

机器视觉软件介绍（精选10篇）

1.机器视觉软件介绍 篇一

《机器视觉》教学大纲 课程编码：08241059 课程名称：机器视觉 英文名称：MACHINE VISION 开课学期：7 学时/学分：36/2（其中实验学时：4）课程类型：专业方向选修课 开课专业：机械工程及自动化 选用教材：贾云得编著 《机器视觉》 科学出版社 2002年 主要参考书：

1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K.S.Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 1987 2.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年 执笔人：

本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。

一、课程性质、目的与任务 机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。

二、教学基本要求 本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。

本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。

使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。

作业是检验学生学习情况的重要教学环节，为了帮助学生掌握课程的基本内容，培养分析、运算的能力，建议布置作业5－8次，并在期末前安排一次综合作业作为主要考查环节。

实验是教学的一个主要环节，实验时间共4学时，每次实验每小组4－6人，使每个学生均有亲自操作的机会。

三、各章节内容及学时分配 1． 人类视觉与机器视觉(4学时): 人类视觉原理与视觉信息的处理过程；

机器视觉理论框架与应用；

成像几何学基础。

2． 值图像分析与区域分析（4学时）：阈值、几何特性、投影、游程长度编码、二值图像算法；

区域和边缘、分割、区域表示、分裂和合并。

3． 图像预处理（4学时）：直方图修正、图像线性运算、线性滤波器、非线性滤波器。

4． 边缘检测和轮廓表示（4学时）：梯度、边缘检测算法、二阶微分算子、LoG算法、图像逼近、Canny边缘检测器；

数字曲线及其表示、曲线拟合、Hough变换。

5．纹理（4学时）：纹理分析统计方法、有序纹理的结构分析、基于模型的纹理分析、用分形理论分析纹理、从纹理恢复形状。

6． 明暗分析（4学时）：图像辐射度、表面方向、反射图、从图像明暗恢复形状、光度立体。

7． 双目立体视觉（4学时）：双目立体视觉原理、精度分析、系统结构、立体成像、立体匹配、系统标定。

8． 三维视觉技术（4学时）：结构光三维视觉原理、光模式投射系统、标定方法；

光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法。

四、实验：

1． 实验目的与任务 本课程实验综合运用机器视觉基本理论、机器视觉实验装置和计算机图像处理软件，加深理解机器视觉的基本概念，掌握机器视觉图像基本处理方法，培养学生的动手能力和分析问题解决问题的能力。

2． 实验教学基本要求（1）掌握机器视觉图像基本处理方法：除噪、边缘增强、边缘检测。

（2）掌握三维物体的机器视觉识别方法：结构光法实验装置、三维物体数据的获取和三维物体的重建方法。

3． 实验教材或指导书 自编。

4． 实验项目一览表 序号 实验项目 内容提要 实验 类型 学时 分配 主要仪器 设 备 实验 地点 备注 1 视觉图像基本处理方法 滤波、图像增强与边缘检测 综合 2学时 配备图像处理软件的微机 机械设计及自动化实验室 2 三维物体的机器视觉识别方法 结构光法的图像数据获取、处理与三维模型重建 综合 2学时 结构光实验系统 机械设计及自动化实验室 五、考核方式：

（1）考核形式为考查，采用五级分制，考核环节为平时出勤、作业、实验和期末综合作业；

（2）平时成绩占35％，实验占30%，期末综合作业占35％。

2.机器视觉软件介绍 篇二

不过，源于科研经费等限制，研究生阶段把图像处理与模式识别作为研究方向的人很多，这可以从中国每年大量的图像论文的出版中看出来。

但是对于想要进入并且立足于这一领域的人，通过我自己的学习与工作经历的体会，我想说，并非易事。

你真的理解什么是机器视觉技术吗？

机器视觉就是基于图像处理、模式识别的一种新型视频监控技术，通俗一点讲就是让机器长了人的眼睛，让机器会自我分析、自动思考。我们用摄像机对制造业的工业生产线上生产出来的的产品拍摄图片，即摄像机取代人的眼睛，计算机取代人的大脑进行智能分析、计算，作出判断，得出产品的大小、数量、颜色、外观、是否有缺陷、条码特征、产品等级等信息。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。

机器视觉在国内外的应用现状及发展趋势

机器视觉技术在美、欧、日等发达国家的应用已经非常普及。据国外权威的机器视觉组织的测算，2008年欧、美、日等发达国家的市场容量约200-300亿美元(见图1)，市场相当成熟。一方面是由于其生产自动化程度高，人力成本占整个产品成本的比例较大，消费者对产品质量和一致性的要求也很高。另一方面其设备制造业比较发达，高科技产品所占比例较大。在国外，机器视觉技术的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件等。机器视觉系统在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除工业智能检测领域之外，机器视觉还用于医学等其他多个领域。

而在中国，2008年的市场容量仅为20-50亿美元，市场庞大，但有待开发，据相关权威机构测算，5年内中国将形成200亿美元的市场容量。在中国半导体等行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致各行业的应用几乎空白，即便是有，也只是低端方面的应用，因此具有极大的市场潜力。而在我国随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内近几年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，并在工业现场有所应用。

在机器视觉技术赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升;也决定了机器视觉技术将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的空间，这是不变的规律，机器视觉也是如此。

如果你想立足机器视觉领域

目前，国内机器视觉市场的发展要滞后欧、美、日大概5到10年，现在具有自主知识产权和研发能力的并能真正做出产品的企业并不多，像北京中关村的汉王、中国科学院自动化所下属的几家做人脸识别、智能交通的公司等做出来的东西比较多，产品也比较齐全，技术与市场拓展方面都比较成熟;像上海张江高科园区的安维尔、银晨生物特征识别、上海弘视等公司都处在早期的市场拓展阶段，已经完成的有代表性的工程项目并不多，公司的规模都不大，基本上都可以归属于创业性质的公司。

国际上几款知名的图像处理软件有加拿大Matrox的Mil，日本佳能的RobustFinder，德国的Halcom等，目前，这几款软件在国内基本上都是以销售性质为主，研发很少。本科毕业后，如果进入这个行业，主要就是进入营销性质的公司，把国外的好的机器视觉软硬件产品拿到国内进行销售，或者做一些类似于搭积木一样的系统集成方面的工作，技术含量并不高，具备这个行业的基础知识就可以了，剩下的就看你的嘴皮子了。研究生以此为课题研究的，毕业后可以进入一些以图像处理软件生产为主的公司寻找一些发展的机会。坦白的说，我05年进入机器视觉行业，也是不断的在这个领域以及相关的研发方向进行技术积累与转型，而所认识的做这个行业研发的朋友，做不了几年基本上都是转行去做销售或者转行去其他的研发领域的了。中国的机器视觉行业的成熟不是一年，二年，或者五年就可以完全成熟的，可能需要整个中国自动化产业链的成熟才能带动作为自动化产品的眼睛和耳朵的机器视觉技术的发展壮大。而在目前，IT行业中的比较热门行业其实是电信、互联网等行业，特别是电信的终端研究(即是智能手机研究，以Iphone为代表)、移动互联网的研究(国家三网合一的国家战略带动起来的，国内的PC老大联想就很想向此转型)、云计算(微软、IBM、HP等老牌IT企业旧瓶装新酒)，新兴的电子商务(阿里巴巴等)，搜索研究(百度等)等。

未来，中国机器视觉的发展随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势

机器视觉发展空间较大的部分在半导体和电子行业，而据我国相关数据显示，经过全球金融危机后，全球集成电路产业复苏迹象明显;与此同时，全球经济衰退使我国集成电路产业获取了市场优势、成本优势、人才回流等优势;国家加大对集成电路产业这一战略领域的规划力度，“信息化带动工业化”，走“新兴工业化道路”为集成电路产业带来了巨大的发展机遇，特别是高端产品和创新产品市场空间巨大，设计环节、国家战略领域、3C应用领域、传统产业类应用领域成为集成电路产业未来几年的重点投资领域。

统一开放的标准是机器视觉发展的原动力

目前国内数家机器视觉产品厂商，与国外机器视觉产品相比，国内产品最大的差距并不单纯是在技术上，而且还包括品牌和知识产权上。另一现状是目前国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主，以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近，起步较晚。未来，机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量，应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国自动化行业的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。

嵌入式产品成为应用的趋势

从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式机器视觉产品将成为未来应用的趋势。

标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路

3.机器视觉检测卷烟条盒包装质量 篇三

1．引言

机器视觉系统是指通过机器视觉产品，如CCD、CMOS和光电管等，将被摄取的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，再根据判别的结果控制现场的设备。典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像采集卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。

随着中国加入WTO，市场竞争日益激烈，卷烟企业为了提高产品的竞争力，更好的开拓市场，在加大卷烟质量的技改力度、提高卷烟质量的同时，对卷烟制品的包装形式及包装质量也加大了改造力度，以在激烈的市场竞争中更好的巩固和开拓市场。卷烟产品包装质量的检测，是市场营销过程中保证质量的一个重要手段。传统的烟支条盒包装质量完全由人眼检测，而长时间工作会使人眼产生视觉疲劳，难以避免产品错检、漏检情况的出现。基于机器视觉开发的检测系统使得在产品质量的检测过程中用机器代替人眼来做测量和判断，降低了人为因素对产品质量的影响，在提高卷烟包装质量的技改方面满足了企业的需求。

2． 系统的设计方案

系统采用线性光源以产生照明能量集中、光强分布均匀的一条光带；采用多个相机对条盒需要检测的各个面进行拍照，以保证检测的全面性；采用外触发模式使各个面的图像分通道进入图像采集单元；经过处理单元对各通道的图像进行复杂的表面检测运算，如果发现任何一个通道的图像存在表面质量缺陷，则对下位机给出控制信号，使执行单元在该不合格条盒通过时将其剔除；系统显示器实时显示各通道图像及其检测结果，并给出缺陷的分析结果。

系统的图像采集单元包括图像采集卡、D/A转换卡、光源、CCD相机，工业控制计算机作为图像处理单元，以PLC控制系统控制执行单元。

3． 图像采集

图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转化成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像采集卡、图像处理单元获取被测物体的图像。

光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。条盒的外包装透明纸对光的反射、折射效果都很强，所以系统的照明系统采用多种型号的LED条形光源组合构成，照明方式为反射式照明，为延长光源的使用寿命，保持光源的高亮度、高稳定性，相机拍照时采用频闪光，频闪速度与相机的扫描速度同步。

在机器视觉中，CCD摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等特点得到了广泛应用。按照其所用的CCD器件可分为线阵式和面阵式两大类。线阵式摄像机一次只能获得图像的一行信息，被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过，才能获得完整的图像，而面阵式摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。在条盒包装质量检测系统中需要一次取得条盒外包装五个面的图像，设计中采用四个面阵式CCD摄像机同步拍照。

图像采集卡是控制摄像机拍照、完成图像采集和数字化、协调整个系统的重要设备。它一般具有以下模块：1.A/D转换模块2.时序及采集控制模块3.图像处理模块4.PCI总线接口及控制模块5.相机控制模块6.数字输入/输出模块。系统设计采用外触发模式对条盒进行拍照，图像采集卡通过TTL信号与外部装置（传感器、光源频闪控制器、PLC等）进行通信，用于响应频闪、拍照和给出剔除信号。

4．图像的分析处理

目前卷烟条盒包装主要存在破损、翘边、反包、包装错位、封签（偏移、叠角、缺失）等缺陷，在图像处理单元利用图像定位、边缘检测、斑点分析等算法，对各个通道的图像进行分析，以确定产品包装是否存在质量缺陷。

4.1定位配准（Locator）

定位配准是图像与标准模板进行缺陷检测的必要条件，定位准确与否直接关系到整个视觉系统的成败。传统的物体定位技术通过寻找统计模板（参考图像）与物体（产品图像）间的灰度级相关度的方法来决定物体的X、Y坐标，本系统定位采用几何特征匹配，通过设置兴趣域并学习兴趣域内物体的几何特征，然后在图像内寻找相似形状的物体，不依赖于特殊的像素灰度，提高了定位物体的能力，在改变物体角度、尺寸、明暗度等条件的情况下仍能精确定位物体。应用中的特点：

·基于图像中条盒轮廓或边缘找寻和定位条盒；

·设定模板后，所有查找都基于模板操作；

·对于相似的模板进行加权处理，能自动去模糊化（二意性）；

·容许阴影、对比度低、边缘不清或背景噪音；

·定位器返回找到条盒特征的X、Y坐标。

4.2边缘检测（Edge）

边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间。图像中被查找的边缘被标记为从全暗至全亮或从全亮至全暗范围内的灰度值变化，边缘工具从图像中去除常量或变化缓慢的背景，保留作为图像特征的边缘，并计算边缘的幅度和角度。边缘的幅度指穿过边缘时灰度值的变化量；边缘的角度是指边缘与垂直方向的夹角。下图为两个三角形。其中，箭头的方向表示边缘的角度，箭头的大小表示边缘的幅度。每一三角形具有同样的边缘角度，但由于背景的灰度值不同，左边三角形的幅度大于右方三角形。大多数由真实图像产生出的边缘幅度图像包含虚假的或噪声边缘像素，这些边缘像素是视频噪声、反射或其它图像缺陷所造成的。通过在边缘幅度图像中设置阀值，可消除这些虚假像素。设置阀值在消除虚假边缘的同时，还常会消除真正的边缘。因为真正的边缘常由一些邻近像素的集合构成。通过在边缘图像中设置边缘滞后阀值，可在消除虚假边缘的同时，保留真正的边缘。边缘滞后阀值消除了一些像素，这些像素的灰度较那些与其它边缘像素不相邻的像素低一定的幅度，较边缘幅度图像高一定的幅度。这一方法保留了形成真正边缘的连续边缘像素，而消除了由噪声或其它图像缺陷而形成的边缘像素。

系统的设计中通过在边缘工具中设置边缘滞后阀值和幅度范围来检测条盒边缘及透明纸褶皱的缺陷。

4.3斑点分析（Blob Analysis）

Blob分析可为视觉系统提供图像中斑点的数量、位置、形状和方向，还可提供相关斑点间的拓扑结构，其是一种对闭合目标形状进行分析处理的基本方法。

Blob分析从场景的灰度图象着手进行分析，在进行分析以前，利用二值化（Bilinear Interpolation）把图像分割为构成斑点（Blob）和局部背景的像素集合，典型的目标像素被赋值为1，背景像素被赋值为0。分割时设定了两种方法固定阀值分割（Hard Threshold）和动态阀值分割（Soft Threshold）。

当图像被分割为目标像素和背景像素后，进行连通性分析，在图像中寻找一个或多个相似灰度的“斑点”,并将这些“斑点”按照四邻域或者八邻域方式进行连通性分析，将目标像素聚合为目标像素或斑点的连接体，就形成了一个Blob单元。通过对Blob单元进行图形特征分析，可以将单纯的图案灰度信息迅速转化为图案的形状信息，包括图形的质心、面积、周长等。使用Blob分析，通过多级分类器的过滤，在一定程度上可满足对条盒透明纸破损、反包、盒皮印刷等缺陷的检测需求。

5．系统的总体开发

在条盒外包装质量检测系统中，采用的处理方式是基于PC机的检测处理系统。开发时综合考虑了系统与相机、采集卡、外部PLC、以及PC本身外设的连接与通信控制，提供了友好的人机界面和可靠历史记录存储数据库；检测到质量缺陷时，提示缺陷类别，对执行单元给出剔除信号。

执行单元是系统的一个关键环节，其作用就是响应上位机给出的剔除指令，准确无误地剔除不合格的条盒。在生产流水线运行的高峰时期，速度可达到8条/s，为保证系统的稳定性和快速性，设计中电控系统采用西门子的S7-200 PLC，执行机构中应用高速的电磁阀组和喷吹腔体，使其能够对剔除信号给出快速响应。

4.生命硅机器介绍 篇四

1.前三级前置预处理,主要过滤水中的泥沙、铁锈、红虫以及大于1微米的颗粒杂质

2.第四级反渗透膜：过滤精度0.0001微米，能截留水中的细菌、病毒、有机物、胶体、农药、重金属及大部分盐类等。

3.水溶性硅素机矿化系统：是根据大自然地质，地矿，脉系原理及结构而研发的矿化系统，其原理似于大自然长寿地区的地表，地层，地下岩石与矿物质形成的原理，其结构似于地表，地层，地下矿系构成的矿脉和水脉，水体生成天然矿物质和微量元素，硅Si、钠Na、镁Mg、钙Ca、铁Fe、钾K、锰Mn、铜Cn、锌Zn等。

1、采用孔径5微米的PP过滤系统，对原水体进行初过滤，滤除原水体中的铁锈、泥砂、杂质、胶体和大颗粒悬浮物等较粗之固体沉淀物。

2、采用优质高吸收性能活性炭过滤系统，对经过的水进行吸附净化，去除水中之异色、异味、余氯、重金属、有机物等；延长反渗透膜的使用寿命。

3、采用高吸附值的椰壳活性碳压制而成，再经烧结压缩成形，再次吸附滤除水中异色，异味等有害物质，改善出水口感，并利用碳棒活性炭的微孔，截留级细微的颗粒，胶体，悬浮物等。

4、采用0．0001vm孔径RO膜逆渗透原理，去除滤过水体中细微的杂质、胶体、重金属、可溶性固体、细菌和其他有害物质，仅保留水分子和溶解氧。

5、似于地下硅酸盐矿系自然形成原理。采用火山岩体中高品位的二氧化硅（Sio2），以高科技物理提取法，经过1650℃—2000℃高温物理提取法持续烧灸8小时以上的特殊方法回收气化的硅元素成分，并将有害成分进行中合分解后快速冷却形成溶解性晶体（Sio3）。晶体与水结合，100%溶解于水体形成离子状的游离分子“水溶性硅元素”矿化系統。

生命硅直饮水饮用方法：正常的人，饮用水体浓度60MG以下；非正常人，饮用水体浓度60MG-135MG以下；当七小时以上没有用水时，矿化系统内的水体浓度很高，一定要用可密封的溶器接溜保存，待矿化系统内的硅元素以溶解完时，和纯水稀释溶解后使用。御泉美肤机原理及结构

1.前三级前置预处理,主要过滤水中的泥沙、铁锈、红虫以及大于1微米的颗粒杂质

2.第四级反渗透膜：过滤精度0.0001微米，能截留水中的细菌、病毒、有机物、胶体、农药、重金属及大部分盐类等。

3.御泉美肤机矿化系统：是根据大自然地质，地矿，脉系原理及结

构而研发的矿化系统，其原理似于大自然的地表，地层，地下岩石与矿物质形成的原理，其结构似于中国西安古城称之为“天下第一泉”的天然华清池温泉。华清池温泉之所以神奇，就因为地下矿物质富含二氧化硅（Sio2）和水体数亿年的结合生成了水溶性硅元素水质，水质纯净，细腻柔滑，为此被历代帝王沐浴游幸。唐代诗人白居易曾对贵妃在华清池赐浴的真实写照一首诗中“春寒赐浴华清池，温泉水滑洗凝脂”为世人所向往，华清池温泉与古罗马的卡瑞卡拉浴场和英国的巴思温泉齐名的“东方神泉”之美称的地表，地层，地下矿系构成的矿脉和水脉。水体生成天然矿物质和微量元素，硅Si、钠Na、镁Mg、钙Ca、钾K、磷P等。

硅素泡茶机介绍

硅素泡茶机，是根据古往今来“茶性发于水，八分茶，遇十分之水，茶亦十分矣；八分之水，遇十分之茶，茶只八分”之论证。不同之茶，不同之水也，而研发的。

古人云，泡茶之水分等级，谓之“山水上，江水中，井水下”按照地质学说，就是地表水（山水上），地层水（江水中），地下水（井水下），甘而洁，活而鲜，贮水得法也。伴随着现代科学技术的进步，提出了科学的饮用水质标准，但是泡茶用水一般都采用天然水，天然水按照来源可分为；泉水（山水），溪水，江水（河水）、湖水，井水，雨水，雪水等。自来水是属净化后的天然水。在天然水中，雨水和雪水属软质水，溪水，泉水，江水（河水）为暂时硬水，地下水为硬度水，蒸馏水为人工软质水。

泡茶水质实践证明，好茶配好水所要具备的三大要素。

一、水体硬度（TDS）小于60PPM；

二、水体中含铅量应小于0.003 mg /kg，达到0.2mg/kg时，茶味

变苦；镁含量应小于1.5mg/kg，达到2mg/kg时，茶味变淡；钙含量应小于1.5mg/kg,，达到2mg/kg时,茶味变涩；若达到4mg/kg，茶味变苦。

三、水体PH值（酸碱度）7.0-7．45ppm之间最佳，并将茶中的茶

黄素氧化分解，渗透溶解茶叶的有效成分。

硅素泡茶机原理与结构

1.前三级前置预处理,主要过滤水中的泥沙、铁锈、红虫以及大于1微米的颗粒杂质

2.第四级反渗透膜：过滤精度0.0001微米，能截留水中的细菌、病毒、有机物、胶体、农药、重金属及大部分盐类等。

硅素泡茶机原理与结构

3．硅素泡茶机矿化系统：是根据大自然地质，地矿，脉系原理及结构而研发的矿化系统，其原理似于大自然长寿地区的地表，地层，地下岩石与矿物质形成的原理，其结构似于地表，地层，地下矿系构成的矿脉和水脉，水体生成天然矿物质和微量元素，硅Si、钠Na、镁Mg、钙Ca、铁Fe、钾K、锰Mn、铜Cn、锌Zn等。

硅素咖啡机原理与结构

1.前三级前置预处理,主要过滤水中的泥沙、铁锈、红虫以及大于1微米的颗粒杂质。

2.第四级反渗透膜：过滤精度0.0001微米，能截留水中的细菌、病毒、有机物、胶体、农药、重金属及大部分盐类等。

3.硅素咖啡机矿化系统：是根据大自然地质，地矿，脉系原理及结构而研发的矿化系统，其原理似于大自然长寿地区的地表，地层，地下岩石与矿物质形成的原理，其结构似于地表，地层，地下矿系构成的矿脉和水脉，水体生成天然矿物质和微量元素，硅Si、钠Na、镁Mg、钙Ca、铁Fe、钾K、锰Mn、铜Cn、锌Zn等。

硅素奶粉机

1.前三级前置预处理,主要过滤水中的泥沙、铁锈、红虫以及大于1微米的颗粒杂质

2.第四级反渗透膜：过滤精度0.0001微米，能截留水中的细菌、病毒、有机物、胶体、农药、重金属及大部分盐类等。

5.法国NAO机器人介绍 篇五

NAO机器人介绍

NAO是一个57厘米高的可编程仿人机器人。其关键组件如下： · 拥有25个自由度（DOF）的身体，其关键部件为电机与致动器。

· 一系列传感器：2个摄像头、4个麦克风、1个超声波距离传感器、2个红外线发射器和接收器、1个惯性板、9个触觉传感器及8个压力传感器。

· 用于自我表达的器件：语音合成器、LED灯及2个高品质扬声器。· 一个CPU（位于机器人头部），运行一个Linux内核，并支持ALDEBARAN公司自行研制的专有中间件（NAOqi）。

· 第二个CPU（位于机器人躯干内）。

· 一个55瓦时电池，根据使用方式的不同，可为NAO提供1.5小时、甚至更长的自主时间。

构建机器人的应用程序具有挑战性：

应用程序建立在大量先进的复杂技术之上，如语音识别、物体识别、地图构建等。应用程序必须安全可靠，而且能够利用有限的资源、在有限的环境中运行。

嵌入式软件NAOqi包含一个跨平台的分布式机器人框架，快速、安全、可靠，为开发人员提供了一个全面的基础，以提高、改进NAO的各项功能。

NAOqi使算法的API可供其它算法使用。通过该软件，用户还可选择将模块在NAO上运行或是在一台电脑上远程运行。

用户可在Windows、Mac或Linux系统下开发代码，并通过C++、Python、Urbi、.Net等多种语言进行调用。建立在该框架之上的模块提供丰富的API接口，以便与NAO互动。NAOqi可满足一般机器人开发的需要：并行，资源，同步，事件。

正如在其它框架中一样，NAOqi中也包含通用层。这些通用层专为NAO设计。通过NAOqi，不同模块（如运动、音频、视频等）之间可协调沟通，还可实现齐次规划，并与ALMemory模块共享信息。

运动 全方位行走

NAO行走使用的是一个简单动态模型（线性倒摆，LIPM）及二次规划（Quadratic programming）。NAO使用关节传感器提供的反馈信息，来完成行走平衡。这样，既可提高机器人行走的鲁棒性，免受小的干扰，也可吸收躯干在前面 和侧面的振荡。此外，NAO还可在多种地面上行走，如地毯、瓷砖地、木质地板等，并可从一种地面自如地行走至另一种地面。

全身运动

NAO的运动模型基于一个普遍的逆运动学（Generalized Inverse Kinematics），可处理笛卡尔和关节控制、平衡、冗余和任务优先级等。换言之，当要求NAO伸出手臂时，它会同时弯下躯干。这是因为它的手臂和腿 部关节都被考虑在内。而且NAO会停止移动，以保持平衡。

摔倒管理器

摔倒管理器（Fall Manager）可在机器人摔倒时起到保护作用。它的主要功能在于探测机器人的重心（CoM）是否超出支持多边形的范围。该支持多边形根据接触地面的双足 的位置来确定。当摔倒管理器探测到机器人要摔倒时，所有的运动任务都会被终止，机器人的双臂会根据情况处于自我保护的位置，而且机器人重心降低，电机的刚 度也会降为零。

视觉

NAO拥有两个摄像头，可以跟踪、学习并识别不同的图像和面部。NAO 采用两个高清摄像头，有效像素达920万，每秒30帧

其中一个摄像头位于机器人前额，拍摄其前方的水平画面。另一个位于嘴部，用于扫描周围环境。

通过视觉软件，您可再现NAO看到的图片及视频流。然而，如果人无法感知并分析周围的环境，就算眼睛能看到，那又有什么用呢？

正是出于这个原因，NAO身上包含了一系列算法，用于探测和识别不同的面部和物体形状。这样，机器人就可以认出和它说话的人、找到一个皮球或是更为复杂的物体。这些算法均为NAO专门开发。而且，我们在开发过程中，始终力争将处理器资源的使用率降至最低。

此外，通过NAO的SDK，您可自行开发模块，并可连接至OpenCV（OpenCV：由英特尔公司最早开发的开源计算机视觉库）。

您可以在NAO上执行模块，或是将模块传送至与机器人连接的电脑上。这样，您就可以轻松地使用OpenCV的显示功能，来开发和测试自行设计的算法，并可获得图片反馈。音频

NAO拥有四个麦克风，可跟踪声源，还可使用七种语言进行语音识别和声音合成。声源定位

让机器人与人类互动是研制仿人机器人的主要目的之一。声源定位功能用于确定声音来自何方。为了生成鲁棒且有用的输出数据，同时满足CPU和内存方面的要求，NAO的声源定位功能基于“到达时间差”法（Time Difference of Arrival）。

换言之，当NAO附近的某个声源发出声音时，NAO身上的四个麦克风在接收声波的时间上会略有差异。例如，当有人在NAO左侧说话时，相应的信号会首先到达机器人左侧的麦克风，几毫秒之后到达位于前额与脑后的麦克风，最后到达右侧的麦克风。

这种时间差名为“双耳时间差”（interaural time differences，简称ITD）。在这些时间差的基础上，通过数学运算可获得声源的当前位置。

这样，每当听到一个声音时，机器人就可借助4个麦克风测量到的ITD值，通过运算检索到声源的方向（方位角和仰角）。

该功能作为一个NAOqi模块供用户使用。模块名为“ALAudioSourceLocalization”，提供一个C++和Python的API接口，可准确地与某一Python脚本或NAO模块互动。

Choregraphe中也包含两个相关指令盒，帮助用户在某一行为中使用该功能： 可行的实际应用包括：

· 探测、跟踪并识别某个人 · 探测、跟踪并识别某个可发声物体 · 在某一特定方向的语音识别 · 在某一特定方向的说话者识别 · 远程安全监控 ·娱乐 音频信号处理

由于机器人上的嵌入式处理器计算能力有限，有时可将某些运算导出至远程桌面或服务器上完成。

这个方法尤其适用于处理音频信号。例如，在一个远程处理器上进行语音识别时，效率会更高（速度更快且更准确）。大部分现代智能手机就是以远程方式来处理语音识别。

用户可能会希望直接在机器人上应用自己的信号处理算法。

NAOqi框架使用“简单对象访问协议”（Simple Object Access Protocol，简称SOAP）来发送和接收网络音频信号。

使用ALSA库（Advanced Linux Sound Architecture）在NAO上生成和记录声音。ALAudioDevice模块管理音频的输入和输出。

专业人员利用NAO的音频处理能力，可进行大量与人机互动及信息交流有关的实验和研究。

例如，NAO可用作一个交流器件。用户可以像是在和另一个人交谈一样，与机器人互动（如交谈、倾听等）。

信号处理自然也是一个很好的应用实例。用户可借助音频模块，实时获得来自麦克风的原始音频数据，然后使用自己的代码予以处理。

触觉传感器

除摄像头和麦克风外，NAO还配备了电容式传感器，分别位于头顶与手部。每处的传感器分为三部分。

由此，您就可以通过触摸向NAO发出讯息，例如，按下一次触摸传感器，告诉机器人自行关闭，或是使用该传感器来触发某一相关动作。

该系统与LED灯配套使用，可指示触摸类型。它还可用来编辑复杂序列。超声波

NAO配备双通道超声波系统，包括两个发射器和两个接收器。

通过该系统，机器人可估计自身与周围环境中的障碍物之间的距离。探测范围介于0至70厘米之间。

当与障碍物的距离小于15厘米时，机器人不会获得具体的距离信息，而只是知道附近有一个物体。

三亿文库3y.uu456.com包含各类专业文献、各类资格考试、应用写作文书、高等教育、文学作品欣赏、外语学习资料、生活休闲娱乐、法国NAO机器人介绍-产品册39等内容。

连接；以太网与Wifi无线连接；NAO支持Wi-Fi无线连接（a、b、g标准）和；NAO的网络连接能力为研究工作提供了多种可能性；以下为NAO用户开发的若干应用实例：；·根据IP地址，NAO可确定其当前的位置，正确报；·让NAO寻找更多与某一主题有关的信息；NAO会；·将NAO连接至相应的音频流，机器人会转播某一在；红外线技术；通过红外信号，不同的机器人NA

连接

以太网与Wifi无线连接

NAO支持Wi-Fi无线连接（a、b、g标准）和以太网连接。这是目前使用最广泛的两种网络连接方式。此外，NAO眼部还配备了红外线发射与接收器，可连接至周围环境中的物体上。NAO与IEE 802.11g Wi-Fi标准兼容，可用于WPA和WEP网络，因此可较为容易地连接至家庭或办公室网络上。NAO的操作系统支持以太网与Wi-Fi无线连接，因此，除需要在无线连接时输入密码外，无需进行其它任何特别的设置。

NAO的网络连接能力为研究工作提供了多种可能性。您可通过联网的任何一台电脑来控制NAO或为其编程。

以下为NAO用户开发的若干应用实例：

· 根据IP地址，NAO可确定其当前的位置，正确报告天气预报； · 让NAO寻找更多与某一主题有关的信息；NAO会自动连接至维基百科，并朗读相关词条；

· 将NAO连接至相应的音频流，机器人会转播某一在线电台的节目； 运用XMPP技术（如谷歌聊天系统使用的技术），用户可远程控制NAO，并获得由机器人的摄像头返回的视频流。

红外线技术

通过红外信号，不同的机器人NAO之间可相互交流。NAO还可与其它支持红外线技术的器件 交流。例如，用户可以让NAO向其它器件发送红外线信号，以控制这些器件（例如：“NAO，请打开电视！”）。此外，NAO也可接收如遥控器等红外线发射 器发出的指令。两个机器人NAO之间可直接交流。

红外线技术早已成为在家用电器上广泛使用的一项遥控技术。因此，NAO只需经过适当调整，即可适用于家庭使用。此外，NAO还可探测接收到的红外线信号来自其左侧，还是右侧。

开源

近五年多以来，Aldebaran Robotics公司一直致力于开发机器人平台的嵌入式系统，希望与研究、开发人员以及参与仿人机器人新兴项目的人员共同分享跨平台构建工具、核心通信库和其它基本模块。

NAO用户可充分利用Aldebaran Robotics公司的丰富经验，将精力集中在开发创新的应用程序上。

此外，不断成长的NAO社团以强大的创新能力为特色，也可令用户受益匪浅。机器人及其相关应用程序仍属新兴的研究领域。

如要共同探索未来的应用程序，就有必要在我们的用户社区内与其他成员不断沟通与交流。

NAO机器人的应用

NAO机器人凭借其开放的编程框架，应用广泛。

在科研领域，使用者将机器人应用于计算机科学、数学、物理、人工智能、机械自动化、通信工程、心理学、医疗等尖端研究。在教育领域，教师将教学目的融入机器人的开发中，例如瑞典的高校成立实验室鼓励学生自主创新进行语音识别与视觉的结合应用。

在工业领域，企业研发部门将机器人与其交流产品想结合，利用软件的开放性赋予机器人工业附加值，例如危险工作环境监控和数据采集等。

在商业领域，机器人参与大型产品发布会等，以彰显产品以及公司对高新科技的重视，达到市场营销的良好效果。

6.基于机器视觉的套印误差检测 篇六

套印是用多种颜色的油墨基于同一个参考点印刷叠色图案的印刷技术,印品在印刷过程中需要通过多次着墨才能重现原来的颜色,这就要求每次着色都准确对齐。若几种颜色没有对准,印出来的印品就会面目全非,即出现了套印误差。

出现套印误差的印品严重地影响了整体印刷产品的质量,因此必须将其剔除。传统的目视检测效率低下,且容易引入人为误差,而随着社会生产效率的提高,目视检测的弊端也愈来愈明显,而基于机器视觉的智能检测技术已逐渐实用化。采用机器视觉做在线检测不仅具有精度高、效率高等优点,还可克服传统目视检测的诸多缺点。

2 基于机器视觉的套印误差检测原理

在目前的彩色印刷中,使用最多的是C M Y K四色套印(C-青色,M-品红,Y-黄色,K-黑色),因此本文以此为例介绍检测的原理和算法。

我们知道,印刷油墨中的色料遵循相减混色原理,即:

Y、M、C三色在理论上几乎可以合成所有颜色,但通过Y、M、C混合产生的黑色纯度不够,还会引起局部油墨过多的问题,因此印刷中需要引入单独的黑色分量。印刷前,需要将原稿上的图案分解为黄、品红、青、黑四种原色图案,为印刷做准备,即分色。因此印刷时需要通过四次着墨才能重现原来的颜色,这就需要每次准确对齐才能重现原来的图案,若没有对准,就会出现套印误差。

在实际的四色印刷中,由于材料(纸张)、机械、制版等各种原因,很难进行一致性质量控制,颜色可能发生多次偏移,甚至到面目全非的地步,因此,套印误差是不可避免的。而套印误差的存在,会对印刷品的质量带来严重影响,因此必须将出现套印误差的产品剔除。

传统采用的方法是目视检测,不仅效率低下,而且效果还不理想,在快速印刷的环境下,甚至是不切实际的。随着技术的发展,基于机器视觉的智能检测技术逐渐实用化,并在许多工业检测场合得到广泛的应用。机器视觉,顾名思义,就是采用机器代替人眼来做测量和判断。工业应用中,一般是通过机器视觉产品(如图像摄取装置)获取图像,并将图像传送至处理单元,处理单元根据图像像素的分布、亮度、颜色等信息,通过数字化处理来进行尺寸、形状等的判别,并根据判别的结果来控制现场的设备动作。一个基本的机器视觉检测系统如图1所示:

它与传统方法相比,不仅具有精度高、速度快、自动化程度高等优点,还能克服传统目视检测容易引入人为误差的缺点,并可提高生产的柔性和自动化程度。

基于以上分析,若出现套印误差,在印刷过程上就表现为C M Y K四色分量没有精确重合,表现在通过C C D采集的2 4位真彩图像上即为图案的R G B三分量没有精确重合。因此我们的基于机器视觉的智能检测就是把待检测产品的图像和标准模板图像分别分成R、G、B三个子图,应用模板匹配的方法,在待检测图像上检测R、G、B三个模板子图的坐标,如果R、G、B三个模板子图间的坐标误差小于某个阈值,就可认为没有套印误差,否则就认为出现套印误差。一旦处理单元判断出有套印误差,则发出相应控制命令由执行设备将其剔除。本系统中,处理单元采用工控P C。

3 快速模板匹配算法及其实现

在实际的工业应用中,处理和控制均需要满足实时要求。在一个机器视觉系统中,我们可以简单地把时间耗费分成硬件耗费和软件耗费两部分。在系统确定后,硬件耗费减少的空间很小,而软件耗费一般与算法的设计有很大关系,因此有很大的减少空间。本系统中,由于实时性的要求,软件耗费应该小于0.3秒,而软件时间主要耗费在模板匹配上,因此快速模板匹配算法是提高系统速度的关键。

一般把根据对象物图案与一幅被搜索图像的各部分进行相似度比较来判断其是否存在图像中或确定对象物在图像中具体位置的操作叫做模板匹配。模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法。如图2所示,模板所覆盖的被搜索图区域定义为子图Sij,i,j为模板子图左上角在被搜索图S上的坐标,模板匹配过程就是把模板T(M×N个像素)叠放在被搜索图S(W×H个像素)上进行平移,同时比较T和Sij的相似性,相似性最大的位置就是匹配的位置,从而完成模板匹配。

根据计算相似性方法的不同,相应模板匹配算法的程序所耗费的时间也就不同。传统的模板匹配算法有归一化互相关算法、SSDA算法、FFT相关算法[1]、基于傅立叶变换的相位匹配算法、基于遗传算法的匹配算法[2]等,但这些方法均涉及浮点运算且运算量极大,难以满足我们的实时性要求。

一种可行的方法是差值测度法,基本思想是用模板和子图误差的绝对值来衡量模板和子图的相似度[3],计算公式为:

D(i,j)最1小处即为匹配点。可见,差值测度法只涉及整数的加减运算而没有乘除运算,因此相比其他算法效率大有提高。

同时,借鉴SSDA算法的思想,我们还设计一个误差阈值D0,当D(i,j)大于D0时就停止当前运算,直接进入下一位置进行运算。因为在不匹配点,D(i,j)很快就会达到阈值,因此误差阈值的引入又将进一步提高算法的速度。

我们在相同条件采用三种算法在一幅待检测的256×256像素的图像上搜索一幅标准的36×36像素大小的模板的R分量子图,所需的时间如表1所示:

结果表明,差值测度法占有绝对优势,但当模板图像和被搜索图像比较大时,差值测度法还是不能满足我们的设计要求。从差值测度法的实现来看,它是一种基于像素的运算,实现的速度取决于参与运算的像素的个数,所以我们改进算法的关键就是要在保证精度的情况下,减少参与运算的像素个数。我们进一步改进的算法就是在模板和对应子图上隔h行和k列像素进行搜索,公式如下:

因此匹配过程相当于在模板的数据内进行匹配,由于参与运算的像素减少,加上合理的误差阈值设置,使得处理速度可以大幅提高

算法确定后,即进入程序设计阶段,我们采用VC++6.0作为软件开发平台。但还有一个事实我们应注意:对同一个算法,若实现方法不同,程序所耗费的时间也会有很大的不同。比如,一些不合理的数据类型的使用、读取数据的方法等都会对程序的执行速度产生很大的影响。因此,代码优化是关键,并且这个工作不能寄希望于编译器,因为编译器所做的工作非常有限,很多关键的部分必须由我们自己来做。

众所周知,寄存器的存取速度比内存快,一般c++编译器都会提供几个寄存器变量给程序使用,我们应该将那些使用最频繁的变量定义成寄存器变量,从而加快执行速度,因此在本设计中,我们将最内层的循环控制变量定义成寄存器变量。此外,为了计算像素误差的绝对值,程序中还应有一个求绝对值的功能模块。传统的实现方法是调用函数abs()实现,但采用函数调用时,如果涉及到参数传递,必须先把参数存入寄存器,然后入栈。若传递的参数多,则用到的寄存器也多,运行时需要保护的寄存器也多,这样开销就会非常大,这些可以通过比较代码的反汇编程序来证实。因此,通过实验,我们用if语句改写了此部分代码:

由于求绝对值模块是在循环的最内层进行,因此改写后,此部分代码的执行效率提高了约2 0%左右。

改进后算法的实验结果如表2所示:

从表2可以看出,当k=3,h=3时,程序所耗时间小于0.06秒,再加上检测G分量、B分量以及判断处理时间,整个检测时间小于0.2秒,满足我们的设计要求。

4 结束语

本文介绍了一种基于机器视觉的套印误差检测方法,并对其中的快速模板匹配算法的原理和实现进行了深入介绍。在今后的应用中,还可以进一步引入M M X、SSE等PC平台新技术[4],进一步提高图像处理速度。

参考文献

[1]何斌,马天予,王运坚,朱红莲.Visual C++数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001.

[2]李弼程,彭波等著.智能图像处理技术[M].北京:电子工业出版社2004.

[3]刘文耀等编著.光电图像处理[M].北京:电子工业出版社2002.

7.机器人团队获奖总结与团队介绍 篇七

河南工业大学机器人团队自创建以来，得到了学校、学院各级领导的大力支持，在指导老师和团队成员的共同努力下，参加的各项比赛均取得了优异的成绩。特别是今年8月下旬于北京举办的世界机器人大赛中斩获亚军，分别获得一等奖1项和三等奖2项的喜人佳绩！此外，今年5月份于郑州举办的第四届河南省大学生机器人竞赛中也获得一等奖1项，二等奖2项、三等奖2项的佳绩。

（团队在2017世界机器人大赛所获奖项）

机器人团队成立于2017年1月。成立之初，来自不同专业和班级的30多名学生为了共同的爱好走到了一起，但其中多数人对机器人了解很少，为了解决团队成员没有机器人基础的问题，张杰老师和尚庆松老师特别对此开展了4天系统而全面的理论和实践培训。培训时，每人一台电脑，老师每讲一步，团队成员动手操作一步。第一天的培训，老师深入浅出地讲解了AVR控制器的各种端口的使用方式以及与外部各种传感器的连接使用，指导团队成员安装和使用NORTHSTAR开发软件，介绍了仿人机器人1V1比赛项目的规则、搭建技巧、以及各种机器人构件的使用方法，最后老师给团队成员留了两个小时动手练习这一天所讲内容并搭建出一台简易机器人。经过这一天的培训，团队成员对机器人的兴趣和激情大增，培训取得了很好的效果。

在后三天的培训中，老师按照第一天的培训方式，向团队成员讲解了LUBY控制器的使用、程序下载方法、多种上位机开发软件的具体操作、各个比赛项目的规则和搭建方案等。最终筛选出了较为优秀的10余人留在团队,为后期比赛做准备。通过这次培训，团队成员们对机器人有了初步认识和了解，并认识到即将要做的机器人项目，涉及到数据运算，物理原理，电子技术，机械构造，和程序编写等相关知识，既要动脑演算设计，又要动手搭建构造，将书本所学的知识融合在一起进行实践应用，考验着团队成员们的综合运用知识的能力。也正是这次培训，为团队成员后期对机器人的搭建与程序的编写以及调试打好了坚实基础。

（团队成员在实验室搭建机器人）

培训过后，团队就紧张而有序地准备比赛。机器人的搭建与设计，看似只要把每一个部件装上就行，但实际动手操作起来，却没想象中的那么简单。机器人比赛项目不仅考验学生的理论知识和动手实践能力，还考验着学生对各个传感器、控制器运用的熟练程度。为此，张老师和尚老师结合团队的实际情况，把比赛的准备任务分成三个阶段来完成。第一阶段从基础做起，熟练掌握每个单元模块的使用；第二阶段制定比赛的初步方案策略；第三个阶段进行方案策略以及程序算法的优化。

第一个阶段，传感器和控制器连接调试。光电、灰度、倾斜、光敏，声音，压力，摄像头等各种传感器、控制器及构件之间的连接和使用，看似简单，使用时却出现这样或那样的问题。团队成员在使用光电开关传感器时，出现了在同一条件下控制器获得的信号时有时无的问题，通过团队的商量讨论和查阅资料，了解到光电开关传感器可以通过旋转其后面的电位器来调节控制开关信号的距离，而这个距离超出70cm后，信号将不稳定甚至失去控制作用；在使用倾斜传感器时，团队成员设定了在倾斜了一定角度后再执行相应命令，而实际出现的问题是如果倾斜速度较快或带有些许震动，即使实际倾斜角度不到设定值，也会执行设定命令，对于这个问题，团队成员们讨论并实验了多种方法，但成效并不显著，最后在老师的指点和启发下，采用了在程序中对信号分时检测并多次判断的方法，使得问题得到较好解决。正是这些问题的出现，让团队的每一个成员对机器人各个模块的使用不再仅仅停留于理论上，而是在实际应用中获得相应的使用技巧。第一阶段的训练，团队熟练掌握了各种传感器、控制器、舵机的使用，知道了各种传感器在各种情况下使用的区别与注意事项，这些都为以后的比赛打下了坚实的基础。

（团队在实验室调试机器人）

第二阶段，比赛准备。各队按照省赛规则的要求，制定了初步方案并分组搭建机器人和制定程序算法。由于任务量比较大，每个队伍的队员都进行了细致的分工，这样协调合作，每个人都能专注于自己所负责的模块并能更好的挖掘该部分的潜能和优势。比赛规则对机器人的外形尺寸、总体重量、进攻方式等方面做了严格规定，各个小队成员在实际搭建机器人的过程中需要时刻注意。机器人的搭建看似容易，但真正做起来，却是非常头疼的一件事情，它不仅考验着队员们的动手能力，还考验着队员们的耐性。由于机器人的每个构件都是相互关联的，如有一步搭错或者需要更改，都会关联到多个构建的拆装，而且每一步的拆装都需要耗费大量的时间和精力。搭建的过程也是一个尝试的过程，有时理论上认为可行的方案，在实际中又会遇到这样或那样的问题。既使整个机器人按照预定方案搭建完整后，如果需要更换一个小零件，也可能需要全盘皆动。队员们有时就会遇到机器人内部螺丝松动或滑落的情况，而解决这个很小的问题往往需要拆掉机器人的大部分构件。由于比赛规则要求机器人在登上擂台与对方对抗过程中不能掉下擂台，否则判输，为了尽量不让机器人掉下擂台，团队采用了两种方案，第一种是利用擂台上灰度渐变的特点，使用4个灰度传感器检测自己所处的位置进而避免掉下擂台；第二种方案是利用4个红外光电传感器检测擂台边沿进而避免掉下擂台。由于第一种方案能够依靠灰度传感器检测擂台上的灰度值，机器人对自己所处的位置和方向能够进行更加准确的判断，从而更加安全。然而问题是，灰度传感器的输出值是个模拟量，即使同一条件下测得的灰度值也会有一些偏差，而且不同灰度传感器制作时的参数不同，同一灰度两个传感器读取的值可能差距很大，这也给编程上带来了很大的困难。第二种方案中的红外光电传感器是个开关量传感器，读取的值要么为0，要么为1，使得编程算法更加容易，但这种方案机器人只有到达擂台边沿后才能获得红外光电传感器的值，且在擂台内部不能获得位置信息，很容易在到达擂台边沿时被敌方推下擂台。在综合考虑了每种方案的利弊后，团队决定采取第一种方案，这也使得队员们在设计机器人位置检测算法上花费了大量的时间。在经过多次改进和程序优化后，最终成功地实现了机器人准确检测自己所处的位置和方向，从而为后来的制敌策略打下了很好的基础。通过团队成员的不断努力和老师们的点拨指导，各个项目组在不断的尝试中完成了本阶段的工作，为下一个阶段的策略方案优化做好了充分的准备。

第三个阶段，机器人策略和程序算法优化。此时距离省赛还有不到一个月的时间，为了能在比赛中获得好的成绩，团队中的每个人都不约而同的对自己提高了要求，课余时间都在实验室不断的调试，经常会为了解决一个问题熬到深夜。由于团队的机器人数量较少，每个项目的比赛只有一个机器人，在平时的调试过程中难以真正模拟两个机器人对战，只能凭感觉和想象来制定、优化相应策略，难免不能预测在实战中又将发生的各种情况，这也为后来比赛留下了不少漏洞。为了尽量减少策略上的漏洞，各个小队共同商量，相互借鉴其中的优点，并经常向张老师和尚老师请教遇到的难题，共同商量对敌策略。通过一步一步地改进、优化，最终确立了比赛的最佳策略和程序算法，同时也为省赛做好了充分的准备。

（指导老师为我们团队成员答疑解惑）

在准备省赛的这段时间里，团队的每个成员按照张老师和尚老师的要求，每天签到、签退，每队每人在周末需制定下周将要完成的任务和对本周任务的完成进度以及对遇到的困难作出总结和报告，通过这种形式，大家每天的目标变得比较明确，也更有兴趣。每天把那些经小组讨论，查阅相应书籍，网上搜索相关资料后仍未能解决的问题收集记录下来，到周末总结的自由讨论环节，张老师和尚老师与整个团队在一起共同商讨解决方案，这样一来，原来可能困惑好几天的难题通过老师们的细心指导和大家一起的交流讨论，大部分都能得以解决或有相应的解决思路。虽说这一路充满坎坷艰难，然而也正是这些困难和障碍的存在，使得各个小队在不停的磨合和共同协作中有了很好的默契程度，共同解决困难的能力得到了很大程度的提升，团队成员之间无形之中也变得更加紧密和团结。

（团队参加河南省机器人大学生机器人竞赛合影）

省赛如期而至，在指导老师的带领下，各小队满怀信心参加比赛。当时每个队伍仅给15分钟的现场调试时间，对每个队来说无不是个挑战，虽说时间紧迫，但赛场上每队队员都能静下心，明确分工，各司其职。数据测量、分析调试、方案优化、硬件整改等一步步有序进行。下午紧张而又激烈的比赛还是到来了，在此过程中发现其实不少队都是由于现场调试没做好、场地的改变等暴露出的各种问题，导致机器人掉下擂台而失分，这也是最基础而又最需细心的部分了。开始进行比赛的是仿人组1V1项目，在第一局与对手的较量中，不幸战败。在比赛场地旁的张老师和尚老师目睹了这一状况后，指出了该小队机器人的不足之处并指导小队成员调整方案。在随后的复活赛中，该小队一路过关斩将，一次次成功晋级，最终获得一等奖的优异成绩。接下来的无差别1V1项目的比赛，在前两局都成功晋级，但在接下来的一场比赛中，对手很灵敏，每次都能够准确地找到我方机器人的位置并迅速做出攻击，然而我方的机器人却在寻找对手方面很是欠缺，这也就导致多次被对手捕捉到侧面等薄弱区，最终不幸战败，仅获得二等奖，其他三小队也在其他项目中获得二等奖1项和三等奖2项的优秀成绩。

（团队成员在省赛赛场调试机器人）

通过这次比赛，团队成员见到了更加优秀的团队，对机器人有了更深的认识，同时也发现了自己的不足以及要努力的方向。团队成员们就一直在思考，怎样才能让机器人灵活自如，并在遇到敌人时都能够及时进行攻击；怎样才能在保证自己安全的条件下，通过手臂的动作将对方击败等。对此，张老师和尚老师多次和团队一起讨论分析比赛中出现的各种问题以及外校比较优秀的团队的策略思想，给了我们很大的启发，同时也为以后参加的比赛积累了丰富的经验。

（团队在河南省机器人大赛所获奖项）

由于在这次省赛中表现优异，河南工业大学机器人团队得到了2017世界机器人大赛组委会的参赛邀请。2017世界机器人大赛于8月23日在北京举办，它是我国机器人领域规模最大、规格最高、国际元素最丰富的活动，是中国电子学会、国际机器人竞技与创客教育联盟共同主办，教育部创新方法教学指导委员会等单位支持的极具创新性和观赏性的科技竞赛，领导、老师和团队中的每个成员都高度重视这次比赛。

为了能有更多的时间准备世界机器人大赛，团队成员们这个暑假都选择了留在学校准备比赛。张老师和尚老师多次给我们召开会议，介绍世界机器人比赛的规则，商量比赛的策略和制定任务进度计划，并结合团队实际情况，最终确定了3个队伍参加这次比赛。

（团队用于参赛的机器人作品）

这次世界机器人大赛的比赛规则和省赛的规则虽然有相同之处，但是差异也不小。对于无差别轮式机器人1V1比赛项目而言，最大的区别就是世界赛要求机器人在擂台下时能够自己寻找并登上擂台。如果不能成功登上擂台，将很快被淘汰。结合省赛的参赛策略和经验，该小队最终采取了用加长的构件与固定在机器人底盘上的舵机转轴相连的方案实现自主登台。后续的实验测试证明小队的想法是可行的。解决了登台难题后，接下来的主要任务就是擂台上的攻敌策略以及防掉台。该项目小组对省赛出现的检测敌方不准和攻击性差的问题进行了分析，决定降低前方和后方模拟量红外传感器的位置，并用增装的开关量红外传感器与模拟量红外传感器配合使用检测敌人，同时在省赛的基础上对攻击策略做了较大的改进，实验表明该小队的思想策略是正确的。

而对于仿人机器人1V1项目组的比赛来说，世界机器人大赛的规则与比省赛的规则要求更加苛刻。特别是在机器人的搭建和传感器的安装方面，世界机器人大赛对机器人底盘下传感器的数量、腿部特征、整体高度等都做了严格的说明。面对如此苛刻的规则要求，小组成员们不得不重新商讨制定新的方案和策略。在多次商讨后，队员们决定在保留省赛机器人底盘搭建方案的前提下，在底盘下方使用3个灰度传感器来检测机器人在擂台上所处的位置，并用多节舵机固定架作为腿部来增加机器人的高度。除此之外，为了摆脱机器人套件生产商开发的编程软件不能使用中断和定时器的限制，队员们决定使用eclipse开发软件作为编译环境，这也使得机器人的策略和算法实现更加灵活和方便。

（团队在实验室调试机器人）

在准备世界机器人大赛的过程中，张老师与尚老师的不断的支持和指导让团队中的每一个人更加自信。由于省赛耗费了一部分机器人构件和传感器，在准备世界赛的过程中出现了红外光电传感器、倾斜传感器、灰度传感器以及备用电池紧缺的情况，老师们得知这一情况后，立即与商家联系购买，使得各小队能够正常顺利地准备比赛。为了让团队在准备比赛的过程中少走些弯路，老师们每隔3天左右都会来查看各小队的进度、了解各小队遇到的难题，并在一起商讨解决办法，给团队成员们带来了很启发和帮助。

由于暑假时间紧迫，各个小队为了使自己的机器人在比赛中获得更好的成绩，经常调试到深夜。在经过无数次的调试和完善后，各小队已经为即将到来的世界机器人大赛做好了充分的准备。

（团队参加2017世界机器人大赛合影）

世界机器人大赛如期而至。在张老师和尚老师的细心安排下，各小队已经把调试好的机器人以及一些备用元件和工具放入箱子封装起来，准备向北京出发。这次比赛和上次省赛大有不同，不仅参赛队伍极多，而且名校众多，我们每个队员都感到莫大的压力，但既然来了就必须认真做好。

（团队成员在赛场调试）

第一天是调试和场地适应时间，团队的每一个人都早早地到了赛场进行调试，各个小队分工明确，数据测量、程序优化、下载验证等工作有序进行。经过两个多小时的努力，基本完成了赛场调试工作。在后来调试场地的多次测试过程中，一旁的尚老师发现了无差别轮式1V1项目组的机器人偶尔会出现卡在擂台上不能上台的问题，这虽然是个小概率事件，但是如果在比赛时出现了，将会导致输了整场比赛的致命后果。在和队员们沟通交流后，尚老师指出了用倾角传感器检测与多个红外配合检测这两种方案，由于倾角传感器会由于机器人在与敌方击打产生震动的过程中发生误判，经过综合考虑后，最终选择了多个红外配合检测的方案，并立即对程序进行了优化。测试表明这一改进非常成功。

当天晚上，为了确保机器人在第二天的比赛当中正常运行，团队成员们对机器人的传感器、连接线、结构件等进行了一次细致检查。无差别轮式机器人1V1项目组的成员在检查过程中发现机器人的一个舵机偶尔会出现不受命令控制的情况。队员们经过商量讨论后，认为出现这种问题有3种可能，第一种可能是舵机线松动或断路，第二种可能是程序有问题，第三种可能是舵机损坏。接下来队员们在更换了舵机线、单独写命令程序控制舵机测试后仍然不能找到导致问题的原因，只能认定舵机可能损坏。由于舵机安装在机器人内部，更换舵机意味着要拆掉机器人的大部分构建，在拆与装之间将花费大量的时间，而此时已是夜晚10点多。在衡量了利弊后，队员们决定牺牲大量休息时间更换舵机。在团队的共同努力下，成功完成了各项安装任务。经过测试，以前出现的问题被成功解决了，队员们悬着的心终于放了下来，而此时已是凌晨两点多钟。问题的成功解决，为第二天比赛的顺利进行提供了保证。

（团队成员在赛场调试）

为了确保团队的机器人不出任何问题，老师和队员们每天早早地就到了赛场，优化程序，修改硬件设计，实地测试等一系列工作做了一遍又一遍，只为机器人能够在比赛中表现的更好。团队的无差别轮式机器人1V1项目在第二天的两场比赛中，分别与江汉大学和中南大学的队伍对阵，在和中南大学的对阵中，以2比0的成绩险胜，顺利度过了这一天。接下来的几天中先后与湖南大学等高校交锋，一次次险中取胜，从竞夺32强、32进16、16进8、8进4、4进2季军争端赛中一路连胜七局。

（团队无差别轮式机器人1V1项目冠军争夺赛）

在最后一天的冠军争夺赛中，老师和小队成员们仍早早地来到赛场，经过四天紧张而残酷的竞赛，很多代表队因战败而退出比赛，但这并未减弱现场的紧张气氛，围观人数一天高过一天，尤其最后一天，比赛还没开始赛场便被观众严严实实围了数层。在各个媒体的“长枪短炮”下，团队的机器人在与对手经过几分钟的激烈搏斗，难分高下，最终裁判判定为平局，为此，只能再进行一场加时赛，并规定谁先掉下擂台便为输，可惜最后一场加时赛中我方机器人不幸战败，与冠军插肩而过，仅获得亚军。在这次比赛中，我校机器人团队共获得了一等奖1项、三等奖2项的喜人佳绩。

（团队获得世界机器人大赛无差别轮式机器人1V1项目冠军奖杯）

8.金蝶软件介绍 篇八

金蝶国际软件集团有限公司是香港联交所主板上市公司（股票代码：0268），中国软件产业领导厂商，亚太地区管理软件龙头企业，全球领先的中间件软件、在线管理及全程电子商务服务商。金蝶以帮助顾客成功，让中国管理模式在全球崛起为使命，为世界范围内超过80万家企业和政府组织成功提供了管理咨询和信息化服务。金蝶连续6年被IDC评为中国中小企业ERP市场占有率第一名、连续4年被《福布斯亚洲》评为亚洲最佳中小企业、2007年被Gartner评为在全世界范围内有能力提供下一代SOA服务的19家主要厂商之一。2008年金蝶荣获深圳质量领域最高荣誉深圳市市长质量奖。2007年，IBM等入股金蝶国际，成为集团战略性股东，金蝶与IBM组成全球战略联盟，共同在SOA、市场销售、咨询与应用服务、SaaS、云计算、电子商务多个方面进行合作。

金蝶国际软件集团有限公司总部位于中国深圳，始创于1993年8月8日，于2001年2月15日在香港联合交易所创业版上市，2005年7月20日转香港联合交易所主板上市，股票代码为0268。金蝶国际附属公司有专注于中国大陆企业管理软件市场的金蝶软件（中国）有限公司，专注于中间件业务的深圳市金蝶中间件有限公司，专注于为小企业提供一站式管理软件及电子商务服务的金蝶友商电子商务服务公司，为政府及公共部门提供公共管理和服务平台软件及服务的北京金蝶政务软件有限公司，以及专注于除中国大陆以外的亚太地区及海外市场的金蝶国际软件集团（香港）有限公司等。

金蝶国际在中国大陆设有深圳、上海、北京三个软件园，在深圳、上海、北京和新加坡等四地设立了研发中心。在中国大陆拥有100家以营销与服务为主的分支机构和2400家咨询、技术、实施服务、分销等合作伙伴。金蝶营销、服务及伙伴网络在中国大陆分为南方、北方、华东、西部四大区域，遍及300多个核心城市和地区；集团客户遍及亚太地区，包括中国大陆、中国香港、中国台湾、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国等国家和地区，总客户数量超过100万家。金蝶国际软件集团有限公司是中国软件产业众多“第一”的缔造者：第一个WINDOWS版财务软件及小企业管理软件--金蝶KIS的缔造者；第一个JAVA中间件软件--金蝶Apusic和金蝶BOS的缔造者；第一个基于互联网平台的三层结构的ERP系统--金蝶K/3的缔造者和第一个发布基于互联网提供在线管理和电子商务服务--友商网的缔造者。金蝶有三种ERP产品，分别为面向中小型企业的K/3和KIS，以及面向中大型企业的EAS，涵盖企业财务管理、供应链管理、客户关系管理、人力资源管理、知识管理、商业智能等，并能实现企业间的商务协作和电子商务的应用集成。

9.机器视觉软件介绍 篇九

企业要求在最短的时间内实现对两种不同形状、规格零件的处理, 但是由于零件本身的复杂性和易碎性使整个处理过程难度增大, 而RNA自动化公司提供的具有质量检测系统的设备可以解决这个问题。该设备对磨具的外围处理细致, 不会对塑料零件造成任何损坏。另外该系统还会对3个平面进行检测:检测顶部是否有损害, 并进行光学字符辨识;检测底部是否有损害, 并测量直径;最后检测高度和侧面。每一次检测都将会把问题排查清除。

另外, 企业还要求检测机器的检测速度达到每分钟1200个零件, 并且要满足食品和GMP标准 (药品生产质量管理规范) 以保证食品生产的安全性。为了使系统能够达到该速度要求, RNA公司研发了可以使用在食品行业的质量检测设备, 该设备集成了新型的双头重复旋转的产品供给器、运送装置、智能旋转玻璃圆盘、拒绝隔离装置。

在该设备的运行中, 零件通过一个离心产品供给器输送到运送装置上, 然后通过运送装置将零件放到旋转的玻璃圆盘上。智能卸放装置和无触点蓄压系统使系统克服了零部件特别是塑料零部件易于发生的“堆积或对折”问题。

10.软件技术方向介绍 篇十

一、专业方向名称

专业名称：计算机科学与技术（软件技术）

计算机软件在现代社会经济生活中占有极其重要的地位，在各个领域中发挥着越来越重要的作用。该专业毕业的学生拥有庞大的就业市场，具有广阔的就业前景。

本专业培养具有一定的计算机软件专业理论知识，掌握至少一种主流软件开发平台，具有较强编程能力的高级实用型专业人才。可在IT企业、政府机关、企事业单位等从事软件（管理信息系统、企业资源计划系统、文化娱乐产品和控制系统等）开发的需求调查、编码、测试、维护、营销售后服务及软件生产管理工作。

二、所学的专业课程：

学科基础课程：程序设计基础I(C++)、程序设计基础II(数据结构与算法)、离散数学、数字逻辑、计算机组成与结构、云计算导论、数据库原理及应用、操作系统基础、软件工程、计算机网络基础。

专业核心课程.NET程序设计、Objective-C程序设计、PHP程序设计、Java EE应用开发、软件体系架构及设计模式。

三、专业方向的特色：

以行业需求为导向、以学生为中心、以创新求发展的人才培养理念，培养具有必备专业基础知识、较强专业及实践能力、综合素质高，具有国际视野、社会责任感、良好职业素养、团队合作精神和社会竞争力的初中级IT工程师。培养定位为IT行业的科技应用型和技术领军型工程人才。

四、基本要求:

本专业重点培养具有软件开发，软件测试，数据库管理等能力的高素质技能型专门人才。毕业后主要从事软件开发工程师、软件测试工程师、数据库管理员、技术支持和维护工程师、软件销售与推广人员等岗位。

本专业毕业生掌握计算机科学与工程领域的基础理论、计算机软硬件系统知识、计算机网络、软件工程、IT行业专项技术；具备分析、解决本领域问题的能力；拥有良好的工程应用背景、实践技能和英语运用的能力；具备良好的职业

素养、安全意识、创新意识和初步创新能力。

五、就业前景、市场需求及发展前景

1、就业前景

软件业的发展关系到一个国家的政治和未来，软件产业将成为21世纪拥有最大产业规模和最具广阔前景的新兴产业之一。2010 年，我国在软件业务收入13364 亿元，同比增长31。3%，产业规模比2001年扩大十几倍，年均增长38%，占电子信息产业的比重由2001 年的6%上升到18%。在全球软件与信息服务业中，由所占份额由不足5%，上升到超过15%。软件业增加值占GDP 的比重由2001 年不足0.3%上升到超过1%，软件业从业人数由不足30万人提高到超过200 万人，对社会生活和生产各个领域的渗透和带动力不断增强。

软件行业有如下优势：

（1）国家政府大力扶持

长期以来，软件产业一直是我国的基础性、战略性产业，自20世纪80年代以来，我国就出台了一系列的优惠政策，以便于为软件人才建设创造良好发展环境。期间，2000年6月国务院发布了《鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策》，极大地促进了国内软件人才队伍的壮大。不仅如此，在2002年9月，国务院办公厅转发文件《振兴软件产业行动纲要(2002年至2005年)》，进一步完善相关政策措施，此举更是让国内的软件产业迎来的新一轮的发展契机，2011年1月，国务院对外发布了《进一步鼓励软件政策和集成电路产业发展的若干政策》，让国内软件和集成电路企业备受鼓舞。伴随着“十二五”软件服务业规划的助推，以及国务院扶持软件产业六大政策的相继出台，国内软件行业将迎来更大的发展机遇，信息化在国内的应用必将迎来更广阔的市场。

（2）软件行业市场巨大，软件成为IT行业的核心

没有软件的计算机就如同没有磁带的录音机和没有录像带的录像机一样，与废铁没什么差别。使用不同的计算机软件，计算机可以完成许许多多不同的工作。它使计算机具有非凡的灵活性和通用性。也正是这一原因，决定了计算机的任何动作都离不开由人安排的指令。人们针对某一需要而为计算机编制的指令序列称为程序。程序连同有关的说明资料称为软件。配上软件的计算机才成为完整的计算机。没有软件，计算机就不能运行；没有软件，就不能实现人机对话；没有软件，就没有传输、共享、管理信息的计算机网络！

（3）软件应用范围广

居家生活离不开智能家电、网上购物、银行卡等等；通讯娱乐离不开手机、MP3、网络游戏、QQ、EMAIL等等；外出旅行离不开GPS、网上预订、飞机

火车调度等等。所有智能生活工具和产品都离不开软件！

大力推进国民经济和社会信息化、“以信息化带动工业化”是我国的基本国策，决定了工业、农业、金融、军事、教育、医疗等各行各业，为提高自动化程度，都在大量引进、开发应用软件！

我国政府部门推行电子政务，以实现政务公开，大量需要应用软件；发展迅猛的电子商务，基数大、增长快的网民，需要网络运营商提供更广、更快、更好的网络服务，大量需要应用软件！

正因如此，软件业已经成为国民经济基础性、先导性和战略性产业。

（4）软件人才价值高

软件产业的发展关系到一个国家的政治和未来，我国以及美国、英国、德国等纷纷出台支持软件产业发展的政策，发达国家更是对引进软件人才大开绿灯。中国软件人才以其独有天赋，成为发达国家竞相引进的国际化人才。

软件设计与开发的主体永远是软件人员。虽然采用相同的开发模式、编程语言、数据库，遵照统一开发规范，但软件人才的水平往往影响软件的功能实现、运行速度、可读性、可维护性等软件质量指标。这就需要软件人才的创新性思维，也决定了软件人才的核心价值。

所以，软件行业发展前景十分乐观，工业和信息化部将装备业、通信业和信息化建设作为今后工作的重要发展方向。研究发现，信息化推动工业化、社会发展的重要体现就是软件产业的升级。从中国软件业发展来看，我国的软件产业市场非常广阔，但基础还是比较薄弱，产业如何上一个台阶仍是一个挑战，工信部“软件服务业司”的成立，可以说为软件产业的发展及定位奠定了较好的政策平台。从产业发展来看，20世纪末21世纪初的软件市场急速扩张，越来越多的软件发达国家跻身于这个拥有巨大利润的市场，如美国的微软，其在众多领域占据了属于自己的一席之地并发展壮大。

总体来看，中国软件业的发展越来越受到中国管理层的重视，软件服务业司的成立及未来产业政策的支持显示行业发展将有望迎来新的机遇期。

2、市场需求

（1）软件开发工程师

软件开发工程师是IT行业最稀缺的人才，软件开发工程师主要负责软件项目的相关工作，它是从事软件开发相关工作人员的统称，它包括软件设计人员、软件工程管理人员、软件架构人员、程序员等岗位。

（2）软件销售工程师

软件销售工程师除了要具备计算机方面的一些专业知识外，还要具备市场营销、销售管理、企业管理、客户管理、社交礼仪、软件行业标准等专业知识，是

既懂得软件又懂得市场营销的复合型人才，主要在软件开发企业、专业软件销售公司等担任软件销售工程师，具有广泛的就业前景。

（3）软件设计师

能根据软件开发项目管理和软件工程的要求，按照系统总体设计规格说明书进行软件设计，编写程序设计规格说明书等相应的文档；组织和指导程序员编写、调试程序，并对软件进行优化和集成测试，开发出符合系统总体设计要求的高质量软件；具有工程师的实际工作能力和业务水平。

（4）软件测试工程师

软件测试工程师（Software Testing Engineer）的主要工作职责是，理解产品的功能要求，并对其进行测试，检查软件有没有错误（Bug），决定软件是否具有稳定性（Robustness），写出相应的测试规范和测试用例。简而言之，软件测试工程师在一家软件企业中担当的是“质量管理”角色，及时纠错及时更正，确保产品的正常运作。

3、发展前景

软件业的发展关系到一个国家的政治和未来，软件产业将成为21世纪拥有最大产业规模和最具广阔前景的新兴产业之一。在中国十大IT职场人气职位中，软件工程师位列第一位，软件工程人才的就业前景十分乐观。据估计，我国目前存在着80万的软件人才缺口，而对软件人才的需求也以每年20%的速度递增，而高校计算机毕业生中的软件工程人才还很缺乏，尤其是高素质的软件工程人才的极度短缺。我国软件高级人才的短缺已经成为制约我国软件产业快速发展的一个瓶颈。从目前的形势来看，软件技术方向在未来多年内仍将是就业形势看好的专业。

据相关调查显示，软件技术方向在本科专业就业率、平均薪资、毕业三年后薪资、毕业生社会需求量、毕业生社会需求量增长等多项调查中均居前列。这主要源自于软件行业的快速发展和政府经济结构调整而对软件人才的迫切需求。该职位还具有如下特点：

（1）软件人才发展空间较大，相对于其它行业职位提升机会多

软件行业不同于其它传统行业，职位提升机会不只是行政管理岗位（部门经理、总监等）的提升，不需要众多人挤独木桥，等到上司升职或调走才有提升机会，软件人才还可以从技术方面和软件开发分工方面实现职位升迁，可以按程序员——系统分析员——架构师——技术经理——CTO的进行职业规划。如果自己对管理方面也感兴趣的话还可以按程序员——项目组长——项目经理——项目总监——CTO，程序员——产品设计师——产品经理——CTO进行职业规划。而其中的大多数职位往往没有数量方面的限制，只要你符合相应资格，就可以获

得相应合适的岗位和薪水。

（2）软件企业工作环境优越和舒适，工作自主性高

软件企业属于高科技企业，一般位于环境优美的软件园或高科技园区，公共实施齐全，配套服务好，企业办公实施现代和舒适，绿色行业无污染。

软件工作是智力工作，创造性工作，软件行业的从业人员工作空间舒适和优越，管理层提供给员工充分的空间和时间，提供个性化的发展机会。

（3）软件人才社会地位高，受人尊重

软件人才是智力工作者，工作环境好，薪资高，是令人羡慕的白领、金领人才，受人尊重。

（4）薪资待遇高、员工薪资提升速度快

从具体职位看，软件工程各职位的年薪均值同样颇具领先优势，属高薪行业。统计表明，2011年全国软件开发工程师的工作一年的平均薪水为：4650元/月，而在北京、上海、深圳、成都等地软件工程师平均薪水更高，如：北京为6800元/月，南京为6171元/月，上海为7185元/月，深圳为6297元/月，成都为5190元/月。由于研发人才短缺凸现，且随着技术的发展使得企业纷纷加大在研发上的投入，预计研发类及技术类人员的薪酬将超过项目管理类人员。

对软件人员来说，1年的工作经验是比较重要的门槛，可能很多软件工程人员入职的薪资不够高，但1年以后（甚至试用期过后，或一年之内），薪资都有比较大幅度的提升；3年的工作经验是职位的重要转型期，很多软件工程人员工作经验的积累，已经能为企业带来更大的价值，能够充分发挥自身的能力和优势，所以在岗位级别提升、职位提升和薪资上涨方面都有不错的回报；具有5年工作经验的软件工程人员很多都已成为企业的核心员工和骨干，在企业中的地位、工作成就感、岗位级别、职位的重要性等方面都让其它行业和同龄人很是羡慕。

（5）新技术学习机会多，培训机会多，个人提升空间大，出国机会多 软件行业发展速度，新技术推出速度快，企业会提供很多的技术提升和培训机会，软件外包企业的员工很容易争取到出国外派、业务出差的机会，既可以提升自己的业务水平眼界，还可以获得更高的补贴，增长眼界。

（6）技术和经验积累快，产业人才需求量，被猎头公司和其它企业高薪挖人的机会多