- 机器视觉技术及应用(应用型高校产教融合系列教材)/智能制造与机器人技术系列
- - 作者：编者:高玮玮|责编:刘杨
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302711896
  - 出版日期：2026/04/01
  - 页数：120
- 售价：15.6

内容大纲
    本书为理论与应用实践兼顾的机器视觉技术入门教材。本书共7章，包括绪论、机器视觉、MATLAB数字图像处理基础知识、图像预处理、图像分割、特征表示与描述、机器视觉的应用。
    在本书中，第1章为基础入门引导，对机器视觉技术的发展与前沿应用进行简单介绍；第2章重点介绍机器视觉的硬件组成，以及图像采集的实现；第3章介绍基于图像处理的MATLAB基础知识，为后续章节涉及的数字图像处理相关理论知识进行铺复；第4～6章基于MATLAB介绍图像预处理、图像分割、特征提取等知识和理论；第7章结合实际工程案例详细分析完整机器视觉系统的构建及设计。本书引入大量行业应用案例和工程设计方法，力求避免内容枯燥空洞，贴近真实现场应用，并配有程序说明，有助于读者自学及实践。本书结构清晰、内容丰富、知识完整，理论部分通俗易懂，实践部分真实可操作。
    本书可作为机器人、计算机、电子信息、自动化、机电一体化等专业的机器视觉技术课程的教材，也可供高等院校机器人与制造技术领域的科研工作者和工程技术人员参考。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  机器视觉的概念及系统构成
    1.1.1  机器视觉的概念
    1.1.2  机器视觉系统构成
  1.2  机器视觉的应用
    1.2.1  在工业领域的应用
    1.2.2  在医学领域的应用
    1.2.3  在交通领域的应用
    1.2.4  在农业领域的应用
    1.2.5  在生活领域的应用
  本章小结
  参考文献
第2章  机器视觉——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  智能相机
  2.2  镜头
    2.2.1  镜头分类
    2.2.2  镜头参数
    2.2.3  镜头选择步骤
  2.3  光源
    2.3.1  光源的种类
    2.3.2  打光方式
  本章小结
  参考文献
第3章  MATLAB数字图像处理基础
  3.1  MATLAB简介
  3.2  MATLAB软件的安装
  3.3  MATLAB程序设计语言基础
    3.3.1  MATLAB语言变量与常量
    3.3.2  MATLAB数据结构
    3.3.3  MATLAB基本语句结构
    3.3.4  M文件的编写
    3.3.5  MATLAB函数编写
    3.3.6  MATLAB帮助文档
  3.4  MATLAB程序设计
    3.4.1  循环语句结构
    3.4.2  条件语句结构
    3.4.3  开关语句结构
    3.4.4  程序调试与优化
  本章小结
  参考文献
第4章  MATLAB图像预处理
  4.1  图像
  4.2  数字图像
  4.3  图像的数字化
    4.3.1  采样
    4.3.2  量化
    4.3.3  压缩编码

    4.3.4  数字图像的表示
  4.4  图像像素间的关系
    4.4.1  邻域关系
    4.4.2  邻接性、连通性、区域和边界
    4.4.3  像素之间的距离
  4.5  图像灰度直方图
    4.5.1  直方图的性质
    4.5.2  直方图的应用
  4.6  感兴趣区域
  4.7  图像的变换与校正
    4.7.1  图像的平移、旋转和缩放
    4.7.2  图像的仿射变换
    4.7.3  图像的投影变换
  本章小结
  参考文献
第5章  MATLAB图像分割
  5.1  背景
  5.2  图像分割处理
  5.3  基于阈值的图像处理
    5.3.1  全局阈值分割
    5.3.2  多阈值分割
    5.3.3  自适应阈值
    5.3.4  最佳阈值的选择法
    5.3.5  分水岭算法
  5.4  基于梯度的图像分割
    5.4.1  边界跟踪
    5.4.2  梯度图像二值化
  5.5  边缘检测与连接
    5.5.1  边缘检测
    5.5.2  边缘连接
  5.6  区域分割
    5.6.1  区域生长法
    5.6.2  区域分裂合并法
  5.7  数学形态学图像处理
    5.7.1  数学形态学基本理论
    5.7.2  形态学重建算法
    5.7.3  基于数学形态学的眼底病灶分割
  本章小结
  参考文献
第6章  MATLAB特征表示与描述
  6.1  背景
  6.2  灰度描述
    6.2.1  灰度性质
    6.2.2  一维灰度直方图的性质
  6.3  纹理描述
    6.3.1  自相关函数
    6.3.2  灰度差分统计
    6.3.3  灰度共生矩阵
    6.3.4  频谱特征
  6.4  边界表示

    6.4.1  链码
    6.4.2  曲线的链码表示
    6.4.3  傅里叶描述子
  6.5  区域特征
    6.5.1  区域描述
    6.5.2  图像矩
  本章小结
  参考文献
第7章  机器视觉的应用
  7.1  案例1 熔断器圆形端面焊点缺陷检测
    7.1.1  案例背景
    7.1.2  视觉检测硬件设计方案
    7.1.3  特征提取
  7.2  案例2 基于支持向量机的红枣等级分级
    7.2.1  案例背景
    7.2.2  理论基础
    7.2.3  特征提取
    7.2.4  训练
    7.2.5  分级
    7.2.6  结果显示
  7.3  案例3 人脸皮肤皱纹检测
    7.3.1  案例背景
    7.3.2  图像预处理
    7.3.3  皱纹检测
    7.3.4  皱纹特征提取
    7.3.5  皱纹分级
  7.4  案例4 集装箱箱号自动识别系统
    7.4.1  案例背景
    7.4.2  识别方案流程
    7.4.3  具体实现
  7.5  案例5 指纹识别技术在考勤系统中的应用
    7.5.1  案例背景
    7.5.2  指纹图像预处理
    7.5.3  特征提取与匹配
  本章小结
  参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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