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機器視覺自動檢測技術(第2版普通高等教育一流本科專業建設成果教材)

  • 作者：編者:余文勇//石繪|責編:李玉暉//楊菁
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122426789
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：226
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    《機器視覺自動檢測技術》（第二版）內容共分為6章。第1章為機器視覺概述，講述機器視覺技術的系統構成、工作原理、發展歷程和應用領域等。第2章講述機器視覺系統的硬體構成，包括相機的分類及主要特性參數、光學鏡頭的原理與選型、圖像採集卡的原理及種類、圖像數據的傳輸方式等。第3章講述機器視覺成像技術，內容包括光源，工業環境下的灰度照明技術和彩色照明技術，LED照明設計技術。第4章重點講述機器視覺核心演算法，包括圖像預處理、頻域圖像增強、數學形態學應用、灰度均衡、邊緣檢測、Blob分析、閾值分割、圖像匹配演算法及其應用、相機標定和測量演算法。第5章介紹機器視覺軟體的開發與演算法，包括圖像文件格式、常用函數庫、Matlab應用和演算法示例。第6章講述視覺測量與檢測的工程應用和案例分析。
    本書可供高等學校機械、自動化、檢測、測量等相關專業教學使用，也可供精密檢測研究、開發、應用技術人員參考。
作者介紹
編者:余文勇//石繪|責編:李玉暉//楊菁
目錄
第1章  概述
  1.1  機器視覺的定義
  1.2  機器視覺系統的構成
  1.3  機器視覺系統的工作過程
  1.4  機器視覺系統的特點
  1.5  機器視覺系統的發展
    1.5.1  機器視覺系統的發展歷程
    1.5.2  中國機器視覺系統的研究現狀
    1.5.3  中國機器視覺系統的發展趨勢
  1.6  機器視覺系統的應用領域
  1.7  機器視覺系統相關會議和期刊
    1.7.1  機器視覺領域重要的國際會議
    1.7.2  機器視覺領域重要的國際期刊
    1.7.3  機器視覺領域重要的國內期刊（均為EI檢索）
  習題
第2章  機器視覺系統的硬體
  2.1  相機
    2.1.1  相機的分類
    2.1.2  相機的主要參數
    2.1.3  CCD相機
    2.1.4  CMOS相機
    2.1.5  CCD與CMOS相機的比較
    2.1.6  智能相機（SmartCamera）
  2.2  光學鏡頭
    2.2.1  概述
    2.2.2  鏡頭的基本結構
    2.2.3  鏡頭主要參數
    2.2.4  鏡頭相關技術
    2.2.5  鏡頭的選擇
  2.3  圖像採集卡的原理及種類
    2.3.1  概述
    2.3.2  圖像採集卡的結構與技術參數
    2.3.3  圖像採集卡分類
    2.3.4  數據採集
    2.3.5  與圖像採集卡相關的技術名詞
  2.4  圖像數據的傳輸方式匯總及比較
  習題
第3章  機器視覺成像技術
  3.1  光源
    3.1.1  光源的作用
    3.1.2  光譜
    3.1.3  光源的種類
    3.1.4  選擇光源應考慮的系統特性
    3.1.5  照明技術分類
  3.2  灰度照明技術
    3.2.1  直射照明和漫射照明
    3.2.2  背向照明和前向照明
  3.3  彩色照明技術
    3.3.1  光的三原色和色彩的三原色
    3.3.2  顏色的反射與吸收

    3.3.3  金屬的反射特性
    3.3.4  顯色性
    3.3.5  白平衡
  3.4  偏振技術
  3.5  LED光源的特性
    3.5.1  LED照明和傳統照明的比較
    3.5.2  LED特性和分類
  3.6  LED光源的結構設計
    3.6.1  環形光源
    3.6.2  條形光源
    3.6.3  面形光源
    3.6.4  拱形光源
    3.6.5  同軸光源
    3.6.6  點光源
    3.6.7  光源的選型
  習題
第4章  機器視覺核心演算法
  4.1  圖像預處理
    4.1.1  空間濾波基礎
    4.1.2  均值濾波
    4.1.3  中值濾波
  4.2  頻域圖像增強
    4.2.1  基本步驟
    4.2.2  傅立葉變換
    4.2.3  低通濾波器
    4.2.4  陷波濾波器
  4.3  數學形態學及其應用
    4.3.1  二值形態學
    4.3.2  二值形態學的應用
    4.3.3  灰度形態學基本操作
    4.3.4  討論
  4.4  灰度均衡
    4.4.1  圖像灰度直方圖
    4.4.2  均衡演算法
  4.5  邊緣檢測
    4.5.1  概述
    4.5.2  一階運算元
    4.5.3  二階運算元
    4.5.4  Canny運算元
    4.5.5  幾種運算元的比較
  4.6  Blob分析
    4.6.1  簡介
    4.6.2  Blob分析方法
  4.7  閾值分割
    4.7.1  圖像分割方法
    4.7.2  閾值化分割
    4.7.3  全局閾值法
    4.7.4  局部閾值法和多閾值法
  4.8  圖像匹配演算法及其應用
    4.8.1  模式匹配法

    4.8.2  基於灰度值的匹配演算法
    4.8.3  基於邊緣的匹配演算法
  4.9  相機標定
    4.9.1  概述
    4.9.2  相機透視投影模型
    4.9.3  鏡頭的畸變
    4.9.4  張正友標定法
  4.10  測量演算法
    4.10.1  尺寸測量
    4.10.2  形狀分析及描述
    4.10.3  直線最小二乘法擬合
    4.10.4  霍夫（Hough）變換
    4.10.5  圓形最小二乘法擬合
  習題
第5章  軟體開發與演算法案例
  5.1  圖像文件格式
    5.1.1  點陣圖文件簡介
    5.1.2  JPEG文件簡介
  5.2  機器視覺常用函數庫
    5.2.1  英特爾高性能多媒體函數庫(IntelIPP)
    5.2.2  OpenCV函數庫
    5.2.3  Matlab圖像處理工具
  5.3  演算法案例
    5.3.1  測量與檢測
    5.3.2  頻域濾波
    5.3.3  目標分割
    5.3.4  模式識別
    5.3.5  畸變校正
  習題
第6章  機器視覺工程應用
  6.1  快速實時視覺檢測系統的設計
    6.1.1  重要概念
    6.1.2  應用項目組織
    6.1.3  基本設計參數
    6.1.4  光照技術的設計
    6.1.5  設計圖像處理演算法的步驟
    6.1.6  可行性分析
  6.2  在包裝印刷中的應用及案例分析
    6.2.1  自動印刷品質量檢測概述
    6.2.2  系統描述
    6.2.3  演算法描述
    6.2.4  檢測結果
    6.2.5  在醫藥包裝行業的應用
  6.3  在表面質量檢測領域中的應用及案例分析
    6.3.1  玻璃表面質量的檢測
    6.3.2  鋼板表面質量的檢測
  6.4  在尺寸測量領域中的應用及案例分析
    6.4.1  長度測量
    6.4.2  面積測量
    6.4.3  圓測量

    6.4.4  線弧測量
    6.4.5  角度測量
  6.5  在字元識別中的應用及案例分析
    6.5.1  OCR技術原理
    6.5.2  票據字元識別系統
  習題
參考文獻

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