- 机器视觉自动检测技术(第2版普通高等教育一流本科专业建设成果教材)
- - 作者：编者:余文勇//石绘|责编:李玉晖//杨菁
  - 出版社：化学工业
  - ISBN：9787122426789
  - 出版日期：2024/06/01
  - 页数：226
- 售价：22

内容大纲
《机器视觉自动检测技术》（第二版）内容共分为6章。第1章为机器视觉概述，讲述机器视觉技术的系统构成、工作原理、发展历程和应用领域等。第2章讲述机器视觉系统的硬件构成，包括相机的分类及主要特性参数、光学镜头的原理与选型、图像采集卡的原理及种类、图像数据的传输方式等。第3章讲述机器视觉成像技术，内容包括光源，工业环境下的灰度照明技术和彩色照明技术，LED照明设计技术。第4章重点讲述机器视觉核心算法，包括图像预处理、频域图像增强、数学形态学应用、灰度均衡、边缘检测、Blob分析、阈值分割、图像匹配算法及其应用、相机标定和测量算法。第5章介绍机器视觉软件的开发与算法，包括图像文件格式、常用函数库、Matlab应用和算法示例。第6章讲述视觉测量与检测的工程应用和案例分析。
本书可供高等学校机械、自动化、检测、测量等相关专业教学使用，也可供精密检测研究、开发、应用技术人员参考。
作者介绍
目录
第1章  概述
  1.1  机器视觉的定义
  1.2  机器视觉系统的构成
  1.3  机器视觉系统的工作过程
  1.4  机器视觉系统的特点
  1.5  机器视觉系统的发展
    1.5.1  机器视觉系统的发展历程
    1.5.2  中国机器视觉系统的研究现状
    1.5.3  中国机器视觉系统的发展趋势
  1.6  机器视觉系统的应用领域
  1.7  机器视觉系统相关会议和期刊
    1.7.1  机器视觉领域重要的国际会议
    1.7.2  机器视觉领域重要的国际期刊
    1.7.3  机器视觉领域重要的国内期刊（均为EI检索）
  习题
第2章  机器视觉系统的硬件
  2.1  相机
    2.1.1  相机的分类
    2.1.2  相机的主要参数
    2.1.3  CCD相机
    2.1.4  CMOS相机
    2.1.5  CCD与CMOS相机的比较
    2.1.6  智能相机（SmartCamera）
  2.2  光学镜头
    2.2.1  概述
    2.2.2  镜头的基本结构
    2.2.3  镜头主要参数
    2.2.4  镜头相关技术
    2.2.5  镜头的选择
  2.3  图像采集卡的原理及种类
    2.3.1  概述
    2.3.2  图像采集卡的结构与技术参数
    2.3.3  图像采集卡分类
    2.3.4  数据采集
    2.3.5  与图像采集卡相关的技术名词
  2.4  图像数据的传输方式汇总及比较
  习题
第3章  机器视觉成像技术
  3.1  光源
    3.1.1  光源的作用
    3.1.2  光谱
    3.1.3  光源的种类
    3.1.4  选择光源应考虑的系统特性
    3.1.5  照明技术分类
  3.2  灰度照明技术
    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  彩色照明技术
    3.3.1  光的三原色和色彩的三原色
    3.3.2  颜色的反射与吸收

    3.3.3  金属的反射特性
    3.3.4  显色性
    3.3.5  白平衡
  3.4  偏振技术
  3.5  LED光源的特性
    3.5.1  LED照明和传统照明的比较
    3.5.2  LED特性和分类
  3.6  LED光源的结构设计
    3.6.1  环形光源
    3.6.2  条形光源
    3.6.3  面形光源
    3.6.4  拱形光源
    3.6.5  同轴光源
    3.6.6  点光源
    3.6.7  光源的选型
  习题
第4章  机器视觉核心算法
  4.1  图像预处理
    4.1.1  空间滤波基础
    4.1.2  均值滤波
    4.1.3  中值滤波
  4.2  频域图像增强
    4.2.1  基本步骤
    4.2.2  傅立叶变换
    4.2.3  低通滤波器
    4.2.4  陷波滤波器
  4.3  数学形态学及其应用
    4.3.1  二值形态学
    4.3.2  二值形态学的应用
    4.3.3  灰度形态学基本操作
    4.3.4  讨论
  4.4  灰度均衡
    4.4.1  图像灰度直方图
    4.4.2  均衡算法
  4.5  边缘检测
    4.5.1  概述
    4.5.2  一阶算子
    4.5.3  二阶算子
    4.5.4  Canny算子
    4.5.5  几种算子的比较
  4.6  Blob分析
    4.6.1  简介
    4.6.2  Blob分析方法
  4.7  阈值分割
    4.7.1  图像分割方法
    4.7.2  阈值化分割
    4.7.3  全局阈值法
    4.7.4  局部阈值法和多阈值法
  4.8  图像匹配算法及其应用
    4.8.1  模式匹配法

    4.8.2  基于灰度值的匹配算法
    4.8.3  基于边缘的匹配算法
  4.9  相机标定
    4.9.1  概述
    4.9.2  相机透视投影模型
    4.9.3  镜头的畸变
    4.9.4  张正友标定法
  4.10  测量算法
    4.10.1  尺寸测量
    4.10.2  形状分析及描述
    4.10.3  直线最小二乘法拟合
    4.10.4  霍夫（Hough）变换
    4.10.5  圆形最小二乘法拟合
  习题
第5章  软件开发与算法案例
  5.1  图像文件格式
    5.1.1  位图文件简介
    5.1.2  JPEG文件简介
  5.2  机器视觉常用函数库
    5.2.1  英特尔高性能多媒体函数库(IntelIPP)
    5.2.2  OpenCV函数库
    5.2.3  Matlab图像处理工具
  5.3  算法案例
    5.3.1  测量与检测
    5.3.2  频域滤波
    5.3.3  目标分割
    5.3.4  模式识别
    5.3.5  畸变校正
  习题
第6章  机器视觉工程应用
  6.1  快速实时视觉检测系统的设计
    6.1.1  重要概念
    6.1.2  应用项目组织
    6.1.3  基本设计参数
    6.1.4  光照技术的设计
    6.1.5  设计图像处理算法的步骤
    6.1.6  可行性分析
  6.2  在包装印刷中的应用及案例分析
    6.2.1  自动印刷品质量检测概述
    6.2.2  系统描述
    6.2.3  算法描述
    6.2.4  检测结果
    6.2.5  在医药包装行业的应用
  6.3  在表面质量检测领域中的应用及案例分析
    6.3.1  玻璃表面质量的检测
    6.3.2  钢板表面质量的检测
  6.4  在尺寸测量领域中的应用及案例分析
    6.4.1  长度测量
    6.4.2  面积测量
    6.4.3  圆测量

    6.4.4  线弧测量
    6.4.5  角度测量
  6.5  在字符识别中的应用及案例分析
    6.5.1  OCR技术原理
    6.5.2  票据字符识别系统
  习题
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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