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機器視覺與數字圖像處理教程(電腦類專業雙色印刷高等職業教育系列教材)

  • 作者：編者:張旭//鄧建平|責編:和慶娣
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111800316
  • 出版日期：2026/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：261
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以工業應用為導向，融合數字圖像處理與深度學習技術，系統闡述了機器視覺的核心技術及其在工業中的應用，構建了從機器視覺基礎理論到工程實踐的知識體系。全書共10章，以「理論基礎-技術支撐-工程實踐」為邏輯主線，內容不僅涵蓋了機器視覺系統的核心硬體組件、數字圖像及數字圖像處理典型操作、卷積神經網路與深度學習概述，而且依托VisionPro軟體平台，聚焦機器視覺技術在工程中的典型功能應用，強化學生的技術遷移能力與工程思維，力求在掌握機器視覺基礎知識的同時，能夠靈活運用所學知識解決實際工程問題。
    本書不僅注重理論知識的傳授，更強調實踐技能的培養，集實用性和系統性于一體，易於入門，案例豐富，每章最後都配有適量的習題，供教學和學習參考使用。本書可作為高等職業院校智能製造、自動化、電子信息工程等專業的教材，也可以作為初學者的自學教材以及工業視覺工程師的技術參考用書。
作者介紹
編者:張旭//鄧建平|責編:和慶娣
目錄
前言
二維碼資源索引
第1章  機器視覺概述
  1.1  視覺簡介
  1.2  機器視覺及其發展歷程
  1.3  機器視覺技術的特點
  1.4  機器視覺系統
  1.5  機器視覺的主要功能及應用
    1.5.1  機器視覺的主要功能
    1.5.2  機器視覺的應用
  1.6  機器視覺的發展趨勢
  習題
第2章  光源系統的認知與選擇
  2.1  光源的認知
    2.1.1  光學基本知識
    2.1.2  光源的選擇原則及作用
  2.2  光源的分類與應用
    2.2.1  常見光源類型
    2.2.2  常見光源形狀
    2.2.3  光源常用輔助元件
  2.3  光源照明方式
  2.4  光源選型
  習題
第3章  工業鏡頭的認知與選擇
  3.1  工業鏡頭的認知
    3.1.1  工業鏡頭的工作原理
    3.1.2  工業鏡頭的主要參數
    3.1.3  工業鏡頭的分類
  3.2  工業鏡頭的選型與應用
    3.2.1  工業鏡頭選型
    3.2.2  工業鏡頭選型示例
  習題
第4章  工業相機的認知與選擇
  4.1  工業相機的認知
    4.1.1  相機成像原理
    4.1.2  工業相機的主要參數
    4.1.3  工業相機的介面
  4.2  工業相機的選擇與應用
    4.2.1  工業相機的主要分類
    4.2.2  工業相機選型示例
  習題
第5章  數字圖像基礎
  5.1  數字圖像基本概念
    5.1.1  採樣和量化
    5.1.2  像素和解析度
    5.1.3  數字圖像分類
    5.1.4  顏色空間
    5.1.5  圖像文件格式
  5.2  數字圖像處理預備知識
    5.2.1  Python與Jupyter Notebook的安裝與使用

    5.2.2  OpenCV的安裝與使用
    5.2.3  圖像讀取、顯示與保存
  習題
第6章  數字圖像處理典型操作
  6.1  圖像增強
    6.1.1  圖像灰度變換
    6.1.2  直方圖及直方圖均衡化
    6.1.3  圖像平滑
    6.1.4  圖像銳化
  6.2  圖像代數運算
    6.2.1  圖像加法運算
    6.2.2  圖像加權和運算
    6.2.3  圖像減法運算
    6.2.4  圖像乘法運算
    6.2.5  圖像除法運算
  6.3  圖像幾何變換
    6.3.1  平移變換
    6.3.2  旋轉變換
    6.3.3  縮放變換
  6.4  邊緣檢測
    6.4.1  邊緣檢測的原理
    6.4.2  常見邊緣檢測演算法
  6.5  形態學處理
    6.5.1  腐蝕
    6.5.2  膨脹
    6.5.3  開運算
    6.5.4  閉運算
  習題
第7章  卷積神經網路與深度學習
  7.1  人工智慧與神經網路
  7.2  深度學習
    7.2.1  什麼是深度學習
    7.2.2  深度學習發展歷程
  7.3  神經網路基礎
    7.3.1  感知器
    7.3.2  激活函數
    7.3.3  感知器的訓練
  7.4  全連接神經網路
    7.4.1  全連接神經網路的構造
    7.4.2  網路模型的訓練與測試
  7.5  卷積神經網路
    7.5.1  卷積神經網路概述
    7.5.2  卷積神經網路典型結構
  7.6  經典CNN的結構
    7.6.1  AlexNet
    7.6.2  VGG網路
    7.6.3  ResNet
  7.7  CNN應用—手寫數字識別
  習題
第8章  產品識別

  8.1  任務一：電池正反面識別
    8.1.1  相關知識
    8.1.2  任務要求與任務實施
  8.2  任務二：電池正反面識別結果顯示
    8.2.1  相關知識
    8.2.2  任務要求與任務實施
  8.3  任務三：工件圖形識別與數量統計
    8.3.1  相關知識
    8.3.2  任務要求與任務實施
  習題
第9章  產品尺寸測量
  9.1  任務一：零件指定區域寬度測量
    9.1.1  相關知識
    9.1.2  任務要求與任務實施
  9.2  任務二：零件圓孔半徑、圓孔之間距離測量
    9.2.1  相關知識
    9.2.2  任務要求與任務實施
  習題
第10章  產品缺陷檢測
  10.1  任務一：零件缺陷檢測與標記
    10.1.1  相關知識
    10.1.2  任務要求與任務實施
  10.2  任務二：陶瓷釉面瑕疵檢測與標記
    10.2.1  相關知識
    10.2.2  任務要求與任務實施
  10.3  任務三：膠囊藥品瑕疵檢測
    10.3.1  相關知識
    10.3.2  任務要求與任務實施
  10.4  任務四：膠囊藥品完整性檢測與統計
    10.4.1  相關知識
    10.4.2  任務要求與任務實施
  習題
參考文獻

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