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機器視覺技術(shù)及應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787113311254
- 條形碼：9787113311254 ; 978-7-113-31125-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器視覺技術(shù)及應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書是一部關(guān)于機器視覺算法中常用算法基礎(chǔ)理論知識系統(tǒng)描述的著作，然后利用python對其進行編程實現(xiàn)，以方便將該類算法與*近使用的人工智能技術(shù)進行有效結(jié)合。 全書共分為四篇：**篇工業(yè)機器視覺中設(shè)備的選型（第1章～第2章），介紹了工業(yè)視覺開發(fā)過程中常用的攝像機選型原則和光源選擇的基本要求; 第二篇針對工業(yè)器件測量過程中的點、線、面的基本測量理論方法和實現(xiàn)（第3章～第5章），詳細介紹了工業(yè)視覺測量過程中點的測量，標定板的制作和使用，線的測量原理，面的測量方法，亞像素的計算方法。第三篇針對傳統(tǒng)機器視覺方法（第6章～第7章），諸如軌跡追蹤，三維重建，模板匹配等方法進行介紹。第四篇針對現(xiàn)代應(yīng)用中，基于深度學習方法的工業(yè)視覺方法（第8章～第10章），包括基于深度學習平臺的搭建，基本模型的調(diào)用，常用工業(yè)視覺中一些軟件界面制作的小技巧，并介紹利用圖像分割方法實現(xiàn)工業(yè)測量，包括如何利用圖像分割實現(xiàn)對深海礦物資源評估。 本書適合從事計算機、電子信息等專業(yè)進行與計算機視覺、工業(yè)視覺等相關(guān)領(lǐng)域的參考書，也適合高等院所該領(lǐng)域的教科書，也可以作為機器視覺技術(shù)開發(fā)者的自學參考用書。
機器視覺技術(shù)及應(yīng)用 目錄
**部分
第1章 工業(yè)機器視覺概論
1.1 工業(yè)機器視覺和計算機視覺的區(qū)別
1.1.1 應(yīng)用領(lǐng)域
1.1.2 技術(shù)關(guān)注點
1.2 工業(yè)機器視覺發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 工業(yè)機器視覺發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 國外工業(yè)機器視覺發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 工業(yè)機器視覺的 組織和標準
小結(jié)
習題
第2章 工業(yè)機器視覺的基本組成
2.1 工業(yè)機器視覺的基本組成結(jié)構(gòu)
2.2 工業(yè)機器視覺的攝像機選擇
2.2.1 分辨率
2.2.2 幀率
2.2.3 傳感器
2.2.4 波長
2.2.5 接口
2.3 工業(yè)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(yè)機器視覺的圖像采集卡選擇
2.5 工業(yè)機器視覺中的機械部件
2.6 工業(yè)機器視覺中的軟件
2.6.1 常用的工業(yè)視覺軟件介紹
2.6.2 系統(tǒng)的用戶界面設(shè)計
小結(jié)
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(jié)
習題
第4章 基于機器視覺的動態(tài)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(chǎn)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 基于工業(yè)視覺振動檢測的原理
4.1.6 基于工業(yè)視覺振動檢測的方法
4.1.7 經(jīng)典方法優(yōu)缺點總結(jié)
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 運動特征的定義與提取
4.2.4 時空特征的定義與提取
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 基于機器視覺的速度計算方法
小結(jié)
習題
第5章 基于機器視覺的三維立體檢測
5.1 結(jié)構(gòu)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(zhuǎn)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(jié)
習題
第6章 模板匹配算法及其應(yīng)用
6.1 簡單的模板匹配算法
6.1.1 灰度化處理
6.1.2 算法實現(xiàn)
6.2 數(shù)字模板匹配的方法
6.2.1 制作數(shù)字模板
6.2.2 數(shù)字模板匹配方法的實現(xiàn)
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(xiàn)
6.4 火車螺釘?shù)羰０迤ヅ涞姆椒?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(jié)
習題
第7章 基于機器視覺的分揀系統(tǒng)
7.1 機器視覺在分揀系統(tǒng)中的應(yīng)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(chǎn)品的檢測
7.2 根據(jù)物品特性進行分揀
7.2.1 根據(jù)形狀不同進行分揀
7.2.2 根據(jù)體積不同進行分揀
7.2.3 根據(jù)顏色特征進行分揀
小結(jié)
習題
第8章 基于機器視覺的導(dǎo)航
8.1 無人設(shè)備導(dǎo)航緒論
8.1.1 概述
8.1.2 視覺傳感器
8.1.3 視覺定位與制圖
8.1.4 障礙物檢測與避障
8.1.5 路徑規(guī)劃
8.1.6 應(yīng)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(jié)
8.3 基于視覺SLAM的機器導(dǎo)航介紹
8.3.1 視覺SLAM原理
8.3.2 使用ROS實現(xiàn)視覺SLAM導(dǎo)航實例
8.4 無人設(shè)備自主避障方案
8.4.1 概述
8.4.2 無人設(shè)備避障
8.5 使用Python實現(xiàn)無人設(shè)備按照線路的標識進行導(dǎo)航
8.5.1 通過Python創(chuàng)建ROS節(jié)點
8.5.2 發(fā)布導(dǎo)航線路標識點
8.5.3 程序示例效果
8.6 使用Python實現(xiàn)無人設(shè)備根據(jù)實時狀況進行導(dǎo)航
小結(jié)
習題
第三部分
第9章 基于深度學習的機器視覺的應(yīng)用
9.1 深度學習介紹與環(huán)境搭載
9.1.1 深度學習的特點概述
9.1.2 深度學習環(huán)境的搭載
9.1.3 PyCharm平臺的使用
9.2 實際系統(tǒng)舉例
9.2.1 YOLOv5目標檢測
9.2.2 儀表盤讀數(shù)系統(tǒng)
小結(jié)
習題
參考文
展開全部
機器視覺技術(shù)及應(yīng)用 作者簡介
宋偉， 男，湖北襄陽人，中央名族大學，副教授，目前擔任人工智能專業(yè)負責人；曾任信工學院副院長，電子信息工程系主任。2010年7月畢業(yè)于北京交通大學電子信息工程學院。2014年12月清華大學計算機科學與技術(shù)博士后出站。 2017年7月澳門科技大學訪問。2017年-2018年美國新澤西理工學院訪問學者，期間訪問美國哥倫比亞大學。發(fā)表論文60余篇，主持科研教學項目30余項，出版教材四本，專著一部，譯著一部，授權(quán)發(fā)明專利四項。于京，工學博士，北京電子科技職業(yè)學院教授，獲北京市中青年骨干教師、教學名師等稱號，擔任國家工業(yè)與信息化教學行業(yè)指導(dǎo)委員會委員，所帶教學團隊在全國職業(yè)院校技能大賽中累計獲得10個全國一等獎，曾主持和管理全國高等職業(yè)院校示范校重點專業(yè)建設(shè)、國家《移動應(yīng)用開發(fā)專業(yè)教學資源庫》等重點改革項目，教改成果獲北京市教育教學成果一等獎1項、二等獎1項，3年來參與國家自然科學基金項目1項，省級自然科學基金項目1項，發(fā)表視頻語義識別論文多篇。
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