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機器視覺表面缺陷檢測技術及其應用

  • 作者:編者:曾向榮//鍾志偉//張政//劉衍|責編:韓雪
  • 出版社:中南大學
  • ISBN:9787548749691
  • 出版日期:2022/11/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:265
人民幣:RMB 68 元      售價:
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內容大鋼
    本書把複雜的生產流水線過程中的表面缺陷檢測部分進行拆分,從系統、硬體、軟體和應用四個層次用難易不同的語言描述工業生產中表面缺陷檢測的形成,用時間空間的眼光,為讀者介紹不同場景下的表面缺陷檢測技術。
    本書的表面缺陷檢測涵蓋手機玻璃缺陷檢測、大型印刷品檢測、鋼軌斷面缺陷檢測、道路路面檢測、電機內外殼成像檢測、銅箔表面缺陷在線檢測。本書結合大量缺陷檢測在實際中的應用,分別介紹機器視覺缺陷成像系統和激光表面缺陷測量系統以及機器視覺與激光融合的表面缺陷測量系統,拓寬了讀者對缺陷檢測的認知。

作者介紹
編者:曾向榮//鍾志偉//張政//劉衍|責編:韓雪

目錄
第1章  缺陷檢測概述
  1.1  概述
  1.2  表面缺陷形成原因以及意義
  1.3  目前常用的無接觸式缺陷檢測研究方法
  1.4  基於視覺的缺陷檢測技術
  1.5  視覺成像缺陷檢測系統的檢測過程
  1.6  視覺成像缺陷檢測系統在工業中的應用
第2章  機器視覺缺陷成像系統
  2.1  圖像感測器選擇
  2.2  光源選擇
  2.3  鏡頭選擇
  2.4  圖像採集卡
  2.5  其他輔助成像
  2.6  智能相機
  2.7  本章小結
第3章  激光表面缺陷測量系統
  3.1  激光測量原理
  3.2  激光表面測量的基本原理
  3.3  激光表面測量的常見應用
  3.4  激光表面缺陷測量原理案例詳細說明
  3.5  總結
第4章  圖像預處理
  4.1  圖像去模糊
  4.2  圖像去噪
  4.3  其他常用的圖像預處理
  4.4  基於圖像頻域變化的圖像預處理
  4.5  基於深度學習的低照度圖像增強技術
  4.6  總結
第5章  缺陷幾何測量技術
  5.1  攝像機成像模型與相機標定
  5.2  像素和亞像素邊緣檢測
  5.3  缺陷位置三維坐標計算
  5.4  裂紋缺陷檢測案例分析
  5.5  總結
第6章  傳統機器學習的缺陷檢測技術
  6.1  低級特徵提取
  6.2  高級特徵提取
  6.3  特徵優化
  6.4  分類模型
  6.5  多感測器融合缺陷檢測案例
  6.6  總結
第7章  基於深度學習的缺陷檢測技術
  7.1  表面缺陷檢測問題的定義
  7.2  目標檢測分類的缺陷檢測
  7.3  圖像分割的缺陷檢測
  7.4  生成對抗網路的缺陷檢測
  7.5  Transfomer
  7.6  傳統方法和深度學習特徵融合的缺陷檢測
  7.7  深度卷積網路模型的壓縮和加速技術
  7.8  常用缺陷檢測的數據集

  7.9  總結
第8章  離散目標缺陷檢測系統應用
  8.1  簡單的目標缺陷檢測系統
  8.2  單一相機的視覺缺陷檢測
  8.3  多相機的視覺檢測
  8.4  激光測距的視覺檢測
  8.5  總結
第9章  連續目標缺陷檢測系統應用
  9.1  單視覺系統的表面檢測
  9.2  多視覺成像系統的表面檢測
  9.3  視覺激光融合檢測應用
  9.4  總結
第10章  缺陷檢測應用案例
  lO.1  手機內屏缺陷在線檢測系統
  10.2  銅箔表面缺陷檢測
  10.3  軌枕視覺識別缺陷檢測
  10.4  多視角的飛機蒙皮缺陷檢測
  10.5  總結
參考文獻

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