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工業機器視覺基礎教程(HALCON篇電腦類專業高等職業教育系列教材)

  • 作者：編者:郭森|責編:和慶娣
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111693857
  • 出版日期：2021/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：200
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞工業機器視覺的具體應用，基於HALCON機器視覺集成開發平台，通過30余個典型案例，詳細介紹工業機器視覺的概念、原理和應用。主要內容包括HALCON編程軟體、圖像採集硬體的組成、圖像處理的基本方法和原理、圖像特徵與提取、圖像模式識別等，並通過綜合實例介紹應用HALCON解決實際問題的方法和步驟。
    本書面向實際應用，內容力求精煉，避免冗繁理論推導，適合高等職業院校和應用型本科院校相關專業的學生使用，也可供圖像處理、模式識別、人工智慧等領域的科研人員和工程技術人員參考。
作者介紹
編者:郭森|責編:和慶娣
目錄
出版說明
前言
第1章  緒論
  1.1  工業機器視覺的概念
  1.2  工業機器視覺的應用領域
  1.3  工業機器視覺的基本原理
    1.3.1  工業機器視覺涉及的關鍵技術
    1.3.2  工業機器視覺系統
  習題
第2章  HALCON的基礎知識
  2.1  HALCON的集成開發環境
  2.2  HALCON語言
    2.2.1  HALCON中的數據類型
    2.2.2  HALCON中的運算符
    2.2.3  HALCON中的控制流運算元
  2.3  HALCON中創建函數
  2.4  案例——找出圖中面積最大的圓
  習題
第3章  機器視覺硬體系統
  3.1  光源
    3.1.1  光源的顏色
    3.1.2  光源的照射方式
    3.1.3  案例——選擇合適的打光方式
  3.2  鏡頭
    3.2.1  工業鏡頭的基本參數
    3.2.2  工業鏡頭的分類
  3.3  相機
    3.3.1  相機的性能指標
    3.3.2  相機的分類
    3.3.3  相機-電腦介面
  3.4  相機標定
    3.4.1  相機標定原理
    3.4.2  相機標定過程
    3.4.3  案例——用HALCON標定助手對相機進行標定
  習題
第4章  灰度圖像BLOB分析
  4.1  BLOB簡介
    4.1.1  BLOB的概念
    4.1.2  案例——BLOB分析的方法和步驟
  4.2  灰度直方圖
    4.2.1  灰度直方圖的概念
    4.2.2  灰度直方圖與圖像清晰度的關係
    4.2.3  案例——顯示灰度圖像的直方圖
  4.3  閾值分割
    4.3.1  全局固定閾值分割
    4.3.2  案例——用「灰度直方圖」工具對圖像進行二值化
    4.3.3  動態閾值分割
    4.3.4  案例——圓點檢測
  4.4  連通區域分析
    4.4.1  連通區域分析的原理

    4.4.2  案例——分割圖中的數字
  4.5  特徵值計算
    4.5.1  BLOB分析中的常用特徵值
    4.5.2  「特徵直方圖」工具
    4.5.3  案例——從標定板中分割出圓點
  習題
第5章  圖像濾波
  5.1  圖像濾波簡介
  5.2  空間域圖像濾波
    5.2.1  均值濾波
    5.2.2  案例——均值濾波器的應用
    5.2.3  高斯濾波
    5.2.4  中值濾波
    5.2.5  三種空間濾波方法的比較
    5.2.6  案例——分析液體中的顆粒
  5.3  頻域圖像濾波
    5.3.1  頻域濾波原理
    5.3.2  頻率域低通濾波
    5.3.3  案例——低通濾波器的應用
    5.3.4  頻率域高通濾波
    5.3.5  案例——應用高斯高通濾波器提取圖像輪廓
    5.3.6  頻率域的帶阻/帶通濾波器
    5.3.7  案例——應用帶通濾波器進行划痕檢測
  習題
第6章  圖像的形態學處理
  6.1  圖像的形態學處理簡介
  6.2  形態學的基礎演算法
    6.2.1  膨脹運算
    6.2.2  腐蝕運算
    6.2.3  開運算
    6.2.4  閉運算
    6.2.5  案例——求圖中地球的中心點坐標
    6.2.6  其他形態學運算元
    6.2.7  案例——應用「擊中擊不中」的方法檢測字元
  6.3  形態學的典型應用
    6.3.1  邊界提取
    6.3.2  案例——提取目標區域的邊界
    6.3.3  區域填充
    6.3.4  連接成分提取
    6.3.5  案例——檢測並計算出圓形工件上的瑕疵大小
  習題
第7章  圖像的幾何變換
  7.1  圖像的幾何變換簡介
  7.2  圖像的位置變換
    7.2.1  圖像平移
    7.2.2  圖像旋轉
    7.2.3  案例——標籤旋轉
    7.2.4  圖像鏡像
    7.2.5  案例——圖像鏡像
  7.3  圖像的形狀變換

    7.3.1  圖像的縮小
    7.3.2  圖像的放大
    7.3.3  圖像的錯切
    7.3.4  透射變換
    7.3.5  案例——二維碼位姿校正
  習題
第8章  圖像特徵與提取
  8.1  圖像特徵
  8.2  邊緣特徵
    8.2.1  差分邊緣檢測運算元
    8.2.2  Roberts運算元
    8.2.3  Sobel運算元
    8.2.4  canny運算元
    8.2.5  Prewitt運算元
    8.2.6  案例——用邊緣檢測提取公路標線
  8.3  圖像的骨架特徵
    8.3.1  骨架的原理
    8.3.2  案例——長條形物體上的缺陷檢測
  8.4  區域特徵
    8.4.1  常用區域特徵
    8.4.2  案例——找出圖中的六角螺帽
  8.5  灰度直方圖特徵
    8.5.1  常用的灰度直方圖特徵
    8.5.2  案例——紅外物體的熱點溫度檢測
  8.6  圖像的紋理特徵
    8.6.1  灰度共生矩陣原理
    8.6.2  案例——LCD顯示器缺陷檢測
  8.7  角點特徵
    8.7.1  角點檢測法原理
    8.7.2  案例——方格牆磚的角點檢測
  8.8  亞像素邊緣特徵
    8.8.1  亞像素方法原理
    8.8.2  XLD特徵
    8.8.3  案例——用亞像素的方法計算工件圓孔的半徑
  8.9  圖像的顏色特徵
    8.9.1  圖像的彩色
    8.9.2  顏色模塊
  習題
第9章  圖像模式識別
  9.1  圖像模式識別的定義
  9.2  模板匹配
    9.2.1  模板匹配的原理
    9.2.2  案例——用模式識別的方法查找對應圖案
    9.2.3  案例——用模板匹配助手實現晶元標識的匹配與定位
  9.3  統計模式識別
    9.3.1  K-最近鄰法（K-NN）
    9.3.2  支持向量機
  9.4  案例——應用支持向量機進行樣本缺陷檢測
  9.5  神經網路
    9.5.1  神經網路的定義

    9.5.2  神經網路的創建和應用
    9.5.3  常見的神經網路類型
    9.5.4  案例——用神經網路訓練識別車牌漢字
    9.5.5  案例——用神經網路進行像素分類
  9.6  字元識別（OCR）
    9.6.1  字元識別原理
    9.6.2  案例——識別車牌中的英文字母和數字
  習題
第10章  綜合實例
  10.1  模板匹配和數字識別
  10.2  高精度測量
  10.3  HALCON與C#混合編程
附錄  HALCON常用運算元
參考文獻

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