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机器视觉检测理论与算法 版权信息
- ISBN：9787030462923
- 条形码：9787030462923 ; 978-7-03-046292-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
机器视觉检测理论与算法 本书特色
视觉检测具有非接触、效率高、精度高、劳动强度小以及易于实现信息集成等优点，被广泛应用于工业、农业、医药、军事、航天、交通、安全、科研等领域。面对众多的图像处理与计算机视觉算法，如何针对不同的检测对象与应用场合，选择、改进、优化甚至创新视觉检测算法，是视觉检测应用成败的关键。本书首先系统综述了视觉检测算法的发展及其研究现状，总结了视觉检测软件系统的体系结构与两种主要的设计模式，然后以图像预处理、图像分割、图像变换、特征提取、图像匹配、图像分析与分类这一视觉检测流程为主线，通过导爆管、坯布、粘扣带、电子接插件、电路板、列车车辆、汽车门锁等多类产品的视觉检测应用实例与各种算法的实验对比分析，揭示各种视觉检测算法的适用场合与优缺点，为实际视觉检测系统的开发与视觉检测新算法的设计提供相关指导。
机器视觉检测理论与算法 内容简介
视觉检测具有非接触、效率高、精度高、劳动强度小以及易于实现信息集成等优点，被广泛应用于工业、农业、医药、军事、航天、交通、安全、科研等领域。面对众多的图像处理与计算机视觉算法，如何针对不同的检测对象与应用场合，选择、改进、优化甚至创新视觉检测算法，是视觉检测应用成败的关键。本书首先系统综述了视觉检测算法的发展及其研究现状，总结了视觉检测软件系统的体系结构与两种主要的设计模式，然后以图像预处理、图像分割、图像变换、特征提取、图像匹配、图像分析与分类这一视觉检测流程为主线，通过导爆管、坯布、粘扣带、电子接插件、电路板、列车车辆、汽车门锁等多类产品的视觉检测应用实例与各种算法的实验对比分析，揭示各种视觉检测算法的适用场合与优缺点，为实际视觉检测系统的开发与视觉检测新算法的设计提供相关指导。
机器视觉检测理论与算法 目录
前言第1章 机器视觉检测概述1.1 机器视觉应用与发展1.1.1 机器视觉发展现状1.1.2 机器视觉应用分类1.1.3 机器视觉应用领域1.2 视觉检测原理与软件体系1.2.1 视觉检测工作原理1.2.2 视觉检测中图像处理流程1.2.3 视觉检测软件体系1.3 视觉检测算法的研究现状1.3.1 预处理算法与应用1.3.2 图像分割算法与应用1.3.3 图像变换算法与应用l.3.4 图像特征提取与匹配1.3.5 图像分析与分类1.4 本书的组织结构及机器视觉案例简介1.4.1 本书的组织结构1.4.2 机器视觉案例简介第2章 图像预处理2.1 图像滤波2.1.1 高斯滤波2.1.2 均值滤波2.1.3 中值滤波2.1.4 粘扣带疵点视觉检测的图像滤波2.1.5 导爆管视觉检测的图像滤波2.2 图像锐化2.2.1 图像梯度锐化算法原理2.2.2 汽车锁扣铆点视觉测量的边缘锐化2.3 图像增强2.3.1 灰度变换2.3.2 直方图增强2.3.3 电子元器件视觉检测的图像增强第3章 图像分割3.1 边缘检测3.1.1 一阶微分边缘算子3.1.2 二阶微分边缘算子3.1.3 形态学边缘检测3.1.4 粘扣带疵点视觉检测的边缘检测3.1.5 网孔织物质量视觉检测的边缘检测3.1.6 导爆管视觉检测的边缘检测3.1.7 电子元器件视觉检测的边缘检测3.2 基于先验知识的ROI提取3.2.1 ROI设定方法3.2.2 先验知识的表示3.2.3 FPC补强片缺陷检测的轮廓掩模3.2.4 汽车锁扣铆点视觉测量的铆点ROI提取3.2.5 TFDS挡键故障识别的ROI定位3.3 直方图反向投影3.3.1 基于灰度的直方图反向投影算法3.3.2 基于直方图反向投影的坯布疵点定位3.3.3 基于灰度共生矩阵与反向投影的坯布疵点定位3.4 阈值分割3.4.1 全局阈值分割3.4.2 局部闽值分割3.4.3 导爆管视觉检测的阈值分割3.4.4 坯布疵点视觉检测的阈值分割3.4.5 网孔织物质量视觉检测的阈值分割3.4.6 FPC补强片缺陷检测的阈值分割3.4.7 TFDS挡键故障识别的阈值分割3.5 轮廓算法3.5.1 轮廓提取3.5.2 连通标记3.5.3 边界追踪3.5.4 轮廓的几何特征3.5.5 网孔织物质量视觉检测的网孔轮廓标记3.5.6 电子接插件视觉检测的：Pin轮廓定位3.5.7 FPC补强片缺陷检测的缺陷轮廓特征第4章 图像变换4.1 形态学处理4.1.1 腐蚀与膨胀4.1.2 开运算与闭运算4.1 13形态骨架提取4.1.4 FPC补强片激光测高的光斑定位4.2 几何变换4.2.1 平移、缩放与旋转4.2.2 仿射变换4.2.3 汽车锁扣铆点视觉测量的仿射变换4.3 图像轮廓拟合4.3.1 直线拟合4.3.2 圆的拟合4.3.3 FPC补强片激光测高的光斑椭圆拟合4.3.4 TFDS零件轮廓的组合图元识别4.4 图像的直一极坐标变换第5章 特征提取与图像匹配5.1 基于灰度的特征提取与匹配5.1.1 基于灰度的模板匹配5.1.2 高斯金字塔匹配5.1.3 TFDS截断塞门手把的灰度模板匹配5.2 基于不变矩的特征提取与匹配5.2.1 不变矩特征5.2.2 基于不变矩的匹配算法5.2.3 TFDS截断塞门手把的不变矩变步长匹配5.3 基于形状的特征提取与匹配5.3.1 基于几何形状特征的TFDS截断塞门手把匹配5.3.2 基于改进形状上下文的TFDS挡键故障识别5.3.3 基于角度与尺度混合描述子的TFDS集尘器匹配5.3.4 基于改进高度函数的T：FDS截断塞门手把匹配第6章 图像分析与分类6.1 图像特征分类6.1.1 颜色特征6.1.2 纹理特征6.1.3 形状特征6.1.4 空间关系特征6.2 SVM分类6.2.1 基于SVM的视觉检测分类算法6.2.2 坯布视觉检测中基于SVM的疵点分类6.3 BP神经网络分类6.3.1 基于BP神经网络的视觉检测分类算法6.3.2 坯布视觉检测中基于BP神经网络的疵点分类参考文献
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