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機器視覺技術及應用

  • 作者：宋偉//吳章江//于京|責編:王春霞//許璐
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113311254
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：186
人民幣：RMB 39 元      售價：元
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內容大鋼
    本書通過實際案例論述工業機器視覺技術的基本原理，並用核心代碼論述技術要點。全書共9章，分為三部分。第一部分包括第1章和第2章，論述機器視覺的基本概念和組成結構；第二部分包括第3?8章，論述傳統工業機器視覺在動態檢測、三維立體檢測、模板匹配、分揀系統、導航等方面的應用；第三部分包括第9章，論述在現代人工智慧背景下基於深度學習的機器視覺的應用，以幫助讀者快速掌握基於深度神經網路的配置方法、模型應用等技巧。
    本書為從事機器視覺的技術人員提供了一些基礎資料，給從事該領域研究的人員提供了一些技術指導，也可作為高等院校人工智慧、電子信息工程等專業的教材。
作者介紹
宋偉//吳章江//于京|責編:王春霞//許璐
目錄
第一部分
  第1章  工業機器視覺概論
    1.1  工業機器視覺和電腦視覺的區別
      1.1.1  應用領域
      1.1.2  技術關注點
    1.2  工業機器視覺發展現狀
      1.2.1  國內工業機器視覺發展現狀
      1.2.2  國外工業機器視覺發展現狀
    1.3  工業機器視覺的國際組織和標準
    小結
    習題
  第2章  工業機器視覺的基本組成
    2.1  工業機器視覺的基本組成結構
    2.2  工業機器視覺的攝像機選擇
      2.2.1  解析度
      2.2.2  幀率
      2.2.3  感測器
      2.2.4  波長
      2.2.5  介面
    2.3  工業機器視覺的光源選擇
      2.3.1  光源的亮度和均勻性
      2.3.2  光源類型
      2.3.3  光源的方向性
      2.3.4  光譜特性
    2.4  工業機器視覺的圖像採集卡選擇
    2.5  工業機器視覺中的機械部件
    2.6  工業機器視覺中的軟體
      2.6.1  常用的工業視覺軟體介紹
      2.6.2  系統的用戶界面設計
    小結
    習題
第二部分
  第3章  平面尺寸檢測
    3.1  直線位置的檢測
      3.1.1  無干擾點直線擬合
      3.1.2  有干擾點直線擬合
    3.2  矩形檢測
    3.3  圓或圓弧的檢測
      3.3.1  平面像素圓檢測演算法
      3.3.2  三定點平面圓檢測法
    3.4  畸變修正
      3.4.1  相機標定
      3.4.2  角點檢測與匹配
      3.4.3  畸變校正
      3.4.4  重投影
    小結
    習題
  第4章  基於機器視覺的動態檢測
    4.1  振動的振幅與頻率的檢測
      4.1.1  振動的基本概念

      4.1.2  振動的產生
      4.1.3  振幅的定義和計算
      4.1.4  頻率的定義和計算
      4.1.5  基於工業視覺振動檢測的原理
      4.1.6  基於工業視覺振動檢測的方法
      4.1.7  經典方法優缺點總結
    4.2  對運動物體的軌跡追蹤
      4.2.1  軌跡的定義
      4.2.2  軌跡追蹤的原理
      4.2.3  運動特徵的定義與提取
      4.2.4  時空特徵的定義與提取
      4.2.5  軌跡追蹤的方法
    4.3  計算運動物體的速度
      4.3.1  平均速度的計算方法
      4.3.2  瞬時速度的計算方法
      4.3.3  基於機器視覺的速度計算方法
    小結
    習題
  第5章  基於機器視覺的三維立體檢測
    5.1  結構光方法的三維檢測
      5.1.1  直接三角法
      5.1.2  光柵相位法
    5.2  旋轉方法的三維檢測
      5.2.1  對稱掃描模型
      5.2.2  斜入射式掃描模型
    5.3  其他三維檢測簡介
      5.3.1  飛行時間法
      5.3.2  干涉法
      5.3.3  相移測量法
    5.4  代碼
      5.4.1  代碼
      5.4.2  檢測過程
    小結
    習題
  第6章  模板匹配演算法及其應用
    6.1  最簡單的模板匹配演算法
      6.1.1  灰度化處理
      6.1.2  演算法實現
    6.2  數字模板匹配的方法
      6.2.1  製作數字模板
      6.2.2  數字模板匹配方法的實現
    6.3  汽車車牌號模板匹配的方法
      6.3.1  汽車車牌號的模板
      6.3.2  汽車車牌號模板匹配方法的實現
    6.4  火車螺釘掉失模板匹配的方法
    6.5  用模板匹配方法評估機器零部件加工精度
    6.6  用模板匹配對身份證進行識別
    小結
    習題
  第7章  基於機器視覺的分揀系統

    7.1  機器視覺在分揀系統中的應用
      7.1.1  物品識別與分類
      7.1.2  位置檢測
      7.1.3  不合格產品的檢測
    7.2  根據物品特性進行分揀
      7.2.1  根據形狀不同進行分揀
      7.2.2  根據體積不同進行分揀
      7.2.3  根據顏色特徵進行分揀
    小結
    習題
  第8章  基於機器視覺的導航
    8.1  無人設備導航緒論
      8.1.1  概述
      8.1.2  視覺感測器
      8.1.3  視覺定位與製圖
      8.1.4  障礙物檢測與避障
      8.1.5  路徑規劃
      8.1.6  應用
    8.2  機器視覺概念介紹
      8.2.1  視覺成像部分
      8.2.2  圖像處理部分
      8.2.3  運動控制部分
      8.2.4  總結
    8.3  基於視覺SLAM的機器導航介紹
      8.3.1  視覺SLAM原理
      8.3.2  使用ROS實現視覺SLAM導航實例
    8.4  無人設備自主避障方案
      8.4.1  概述
      8.4.2  無人設備避障
    8.5  使用Python實現無人設備按照線路的標識進行導航
      8.5.1  通過Python創建ROS節點
      8.5.2  發布導航線路標識點
      8.5.3  程序示例效果
    8.6  使用Python實現無人設備根據實時狀況進行導航
    小結
    習題
第三部分
  第9章  基於深度學習的機器視覺的應用
    9.1  深度學習介紹與環境搭載
      9.1.1  深度學習的特點概述
      9.1.2  深度學習環境的搭載
      9.1.3  PyCharm平台的使用
    9.2  實際系統舉例
      9.2.1  YOLOv5目標檢測
      9.2.2  儀錶盤讀數系統
    小結
    習題
參考文獻

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