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機器視覺技術 版權信息
- ISBN：9787568077033
- 條形碼：9787568077033 ; 978-7-5680-7703-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器視覺技術 本書特色
1. 遵循學習者的認知規律，由易到難，簡繁得當，實用易學。2. 圖文并茂，通俗易懂，實例豐富。重點給讀者呈現了HALCON的編程技巧及突出HALCON數字圖像處理技術的應用實踐，并引導讀者掌握HALCON的編程方法，培養讀者的思維方法，在解決實際問題中能有自己的想法。 3. 章后附有思考與練習題。
機器視覺技術 內容簡介
本書介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例，主要包括：圖像形成和處理技術、圖像特征提取、基于多幅圖像的立體視覺技術、深度學習等，特別強調了HALCON軟件在工程應用上的應用方法，并給出了大量數字圖像處理技術的HALCON實現程序。在實例中強調了如何用HALCON圖像處理算子解決工程中、特別是機器人視覺控制中的實際問題、難題。本書可作為高等理工科院校智能制造、電子信息、機械電子等專業的本科生教材，也可作為研究生以及從事圖像研究的科研工作者的學習參考用書。
機器視覺技術 目錄
第1章緒論(1)
1.1機器視覺(1)
1.2HALCON簡介(5)
本章小結(19)
習題(19)
第2章HALCON編程基礎與數據結構(20)
2.1HALCON控制語句(20)
2.2HALCON算子(24)
2.3HALCON圖像讀取、顯示和轉換(29)
2.4圖形參數(37)
2.5控制參數(60)
本章小結(64)
習題(64)
第3章圖像處理基礎(65)
3.1圖像數字化(65)
3.2數字圖像表現形式及格式(73)
3.3數字圖像的描述(75)
本章小結(79)
習題(79)
第4章HALCON圖像采集(80)
4.1圖像采集硬件(80)
4.2圖像采集算子(99)
4.3圖像采集助手(103)
本章小結(107)
習題(108)
第5章圖像預處理(109)
5.1灰度變換(109)
5.2直方圖處理(116)
5.3圖像的幾何變換(124)
5.4圖像的平滑(135)
5.5圖像的銳化(143)
5.6圖像的彩色增強(148)
本章小結(150)
習題(150)
第6章圖像分割(152)
6.1閾值分割(152)
6.2邊緣檢測(159)
6.3區域分割(170)
6.4霍夫變換(174)
6.5動態聚類分割(178)
6.6分水嶺算法(180)
本章小結(183)
習題(183)
第7章圖像匹配(184)
7.1基于灰度值的匹配(184)
7.2基于圖像特征的匹配(191)
7.3基于相關性的匹配(197)
7.4空間金字塔匹配(199)
7.5Matching助手(204)
本章小結(210)
習題(210)
第8章圖像測量(211)
8.1機器視覺與測量(211)
8.2HALCON一維測量(212)
8.3HALCON二維測量(222)
8.4HALCON三維測量(233)
8.5HALCON測量助手(253)
本章小結(258)
習題(258)
第9章運動圖像分析(260)
9.1幀間差分法(260)
9.2背景差分法(264)
9.3光流法(273)
本章小結(281)
習題(281)
第10章神經網絡與深度學習(282)
10.1人工智能、機器學習和深度學習(282)
10.2神經網絡基礎(285)
10.3卷積神經網絡基礎(292)
10.4模型訓練與評估(300)
本章小結(308)
習題(308)
第11章HALCON中的深度學習(309)
11.1HALCON深度學習環境的配置(309)
11.2圖像的標注(310)
11.3主要流程及算子(315)
11.4深度學習例程(320)
本章小結(350)
習題(350)
參考文獻(351)
1.1機器視覺(1)
1.2HALCON簡介(5)
本章小結(19)
習題(19)
第2章HALCON編程基礎與數據結構(20)
2.1HALCON控制語句(20)
2.2HALCON算子(24)
2.3HALCON圖像讀取、顯示和轉換(29)
2.4圖形參數(37)
2.5控制參數(60)
本章小結(64)
習題(64)
第3章圖像處理基礎(65)
3.1圖像數字化(65)
3.2數字圖像表現形式及格式(73)
3.3數字圖像的描述(75)
本章小結(79)
習題(79)
第4章HALCON圖像采集(80)
4.1圖像采集硬件(80)
4.2圖像采集算子(99)
4.3圖像采集助手(103)
本章小結(107)
習題(108)
第5章圖像預處理(109)
5.1灰度變換(109)
5.2直方圖處理(116)
5.3圖像的幾何變換(124)
5.4圖像的平滑(135)
5.5圖像的銳化(143)
5.6圖像的彩色增強(148)
本章小結(150)
習題(150)
第6章圖像分割(152)
6.1閾值分割(152)
6.2邊緣檢測(159)
6.3區域分割(170)
6.4霍夫變換(174)
6.5動態聚類分割(178)
6.6分水嶺算法(180)
本章小結(183)
習題(183)
第7章圖像匹配(184)
7.1基于灰度值的匹配(184)
7.2基于圖像特征的匹配(191)
7.3基于相關性的匹配(197)
7.4空間金字塔匹配(199)
7.5Matching助手(204)
本章小結(210)
習題(210)
第8章圖像測量(211)
8.1機器視覺與測量(211)
8.2HALCON一維測量(212)
8.3HALCON二維測量(222)
8.4HALCON三維測量(233)
8.5HALCON測量助手(253)
本章小結(258)
習題(258)
第9章運動圖像分析(260)
9.1幀間差分法(260)
9.2背景差分法(264)
9.3光流法(273)
本章小結(281)
習題(281)
第10章神經網絡與深度學習(282)
10.1人工智能、機器學習和深度學習(282)
10.2神經網絡基礎(285)
10.3卷積神經網絡基礎(292)
10.4模型訓練與評估(300)
本章小結(308)
習題(308)
第11章HALCON中的深度學習(309)
11.1HALCON深度學習環境的配置(309)
11.2圖像的標注(310)
11.3主要流程及算子(315)
11.4深度學習例程(320)
本章小結(350)
習題(350)
參考文獻(351)
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機器視覺技術 作者簡介
劉國華，天津市優秀創新創業導師，天津工業大學教學名師，教授，碩士生導師；長期從事計算機視覺與圖像處理、微型執行器和先進檢測技術等方面的研究。近年來承擔國際合作項目1項，承擔國家*、省部級項目6項，企業合作項目10項；在高水平刊物上發表研究論文40余篇，其中SCI檢索10篇；申請發明專利8項，申請軟件著作權20余項；2019年獲得“中國機械工程學會”優秀論文獎；榮獲“紡織之光”中國紡織工業聯合會紡織高等教育教學成果一等獎、二等獎、三等獎；天津市級一流本科課程負責人；出版“十三五”規劃教材《HALCON數字圖像處理》、《HALCON編程與工程應用》等6部。
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