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作者簡介
目次
商品簡介
本書介紹了機器視覺系統的基本組成原理和圖像處理基礎，重點介紹機器視覺系統涉及的新技術、新方法、新器件及機器視覺的典型應用案例。全書共分10章，第1章簡要介紹機器視覺技術的基本概念、系統構成以及發展趨勢；第2章介紹機器視覺系統的硬件技術和教學實驗設備；第3章介紹機器視覺組態軟件XACIS；第4章介紹圖像處理技術；第5、6章分別介紹機器視覺應用最普遍的尺寸測量技術與缺陷檢測技術；第7章介紹模式識別技術；第8章介紹圖像融合技術；第9章介紹基於機器視覺的運動目標跟蹤技術；第10章介紹三維重構的初級視覺理論與方法。 本書重在理論聯系實際，在每一章都安排有涉及編者教學科研的典型機器視覺系統案例或機器視覺實驗專題。本書主要內容都具有工程應用項目研究的工業實際背景，每章配套的典型案例、習題和實驗均選自工業實際對象，很多來自科研項目研究的實際內容。配套的教學實驗提供了30余種實驗案例和200多種機器視覺算法庫函數供學生做實驗選學，并為樂于動手的學生提供了自學習實驗環節，也為有興趣深入鉆研機器視覺理論的學生介紹了圖像融合、視覺跟蹤以及三維重構的新理論和新方法。 本書既可作為大專院校自動化、計算機、電氣工程、機電一體化等專業的教材，也適用于從事測量、檢測、控制及機器視覺等系統研究、設計和開發的科研與工程技術人員參考。
作者簡介
韓九強，男，西安交通大學自動化系教授，博士生導師，西安交通大學自動控制研究所所長，自動化系副主任，教育部高等學校自動化專業教學指導分委員會副主任委員，全國自動化專業教材編審委員會委員，中國電子學會電子測量與儀器分會理事，陜西省儀器儀表學會副理事長，陜西省自動化學會理事。 韓九強教授主要研究方向包括智能測控理論與應用，嵌入式技術與智能儀器，圖像信息融合與3D形狀恢復，機器視覺與模式測控；在國內外期刊/國際會議發表學術論文100余篇，其中SCI/EI收錄30余篇；出版學術專著3部。
目次
第1章 緒論
1.1 機器視覺技術發展與應用
1.1.1 機器視覺技術發展現狀
1.1.2 機器視覺技術的應用
1.2 機器視覺系統組成
1.2.1 系統硬件
1.2.2 組態軟件
1.3 機器視覺方法分類
1.3.1 尺寸測量
1.3.2 缺陷檢測
1.3.3 模式識別
1.3.4 圖像融合
1.3.5 目標跟蹤
1.3.6 三維重構
1.4 機器視覺發展趨勢
習題與實驗
參考文獻
第2章 機器視覺硬件技術
2.1 鏡頭技術
2.1.1 視場角
2.1.2 焦距
2.1.3 自動調焦
2.1.4 濾光鏡
2.2 攝像機技術
2.2.1 數字攝像機
2.2.2 分辨率
2.2.3 幀速
2.2.4 智能相機
2.2.5 相機接口
2.3 光源技術
2.3.1 前光源
2.3.2 背光源
2.3.3 環形光源
2.3.4 點光源
2.3.5 可調光源
2.4 圖像采集卡
2.5 攝像機標定技術
2.5.1 成像幾何模型
2.5.2 典型標定方法
2.5.3 標定策略
2.6 ZM—VS1200機器視覺教學
實驗平臺
習題與實驗
參考文獻
第3章 機器視覺組態軟件XAVIS
3.1 XAVIS簡介
3.2 XAVIS基本操作
3.2.1 主窗口
3.2.2 子窗口
3.2.3 操作示例
3.3 XAVIS基本函數
3.3.1 參數類型
3.3.2 文件操作
3.3.3 控制函數
3.3.4 功能函數
3.3.5 擴展函數
3.4 XAVIS接口技術
3.4.1 動態鏈接庫技術
3.4.2 自定義算法庫加載
3.5 XAVIS編程實例
3.5.1 邊緣提取
3.5.2 圖像濾波
3.5.3 尺寸測量
3.5.4 印刷體字符檢測
3.5.5 三維重構
3.6 提示和操作技巧
習題與實驗
第4章 圖像處理技術
4.1 圖像增強
4.1.1 空域圖像增強
4.1.2 頻域圖像增強
4.2 圖像分割
4.2.1 雙峰法
4.2.2 迭代法
4.2.3 大津法
4.2.4 判別分析法
4.2.5 一維最大熵方法
4.3 邊緣提取
4.3.1 邊緣定義及分類
4.3.2 邊緣檢測算子
4.3.3 輪廓提取方法
4.4 數學形態學分析
4.4.1 數學形態學原理
4.4.2 圖像數學形態學基本運算
4.4.3 圖像數學形態學應用
4.5 圖像投影
4.6 圖像特徵提取
4.6.1 圖像特徵
4.6.2 興趣點提取
4.6.3 直線提取
4.6.4 圓弧提取
4.7 配準定位方法
4.7.1 圖像配準數學建模
4.7.2 圖像配準方法
4.7.3 圖像配準的主要步驟
習題與實驗
參考文獻
第5章 尺寸測量技術
5.1 長度測量
5.1.1 距離測量
5.1.2 多距離測量和齒長測量
5.1.3 線段測量
5.2 面積測量
5.2.1 基於區域標記的面積測量
5.2.2 基於輪廓向量的面積測量
5.3 圓測量
5.3.1 正圓的測量方法
5.3.2 多圓測量
5.3.3 利用曲率識別法識別圓
5.3.4 橢圓的測量方法
5.4 線弧測量
5.4.1 基於Harris角點檢測的線弧分離
5.4.2 基於哈夫變換的線弧分離
5.5 角度測量
習題與實驗
參考文獻
第6章 缺陷檢測技術
6.1 缺陷檢測的分類方法
6.2 瑕疵缺陷檢測
6.2.1 瑕疵缺陷圖像特點
6.2.2 瑕疵缺陷檢測算法
6.2.3 應用實例
6.3 劃痕檢測
6.3.1 劃痕圖像的特點
6.3.2 劃痕檢測算法
6.3.3 應用實例
6.4 焊點檢測與分類方法
6.4.1 PCB焊點的分類
6.4.2 焊點檢測與分類算法
6.4.3 應用實例
習題與實驗
第7章 模式識別技術
7.1 字符識別
7.1.1 印刷體字符識別
7.1.2 手寫體字符識別算法
7.2 條碼識別
7.2.1 條碼技術
7.2.2 一維條碼識別
7.2.3 二維條碼識別
7.3 車牌識別
7.3.1 車牌圖像預處理
7.3.2 車牌字符分割與識別
7.4 工件識別
7.4.1 工件識別方法
7.4.2 識別實例
7.5 醫學圖像識別
7.5.1 血管識別
7.5.2 細胞識別
習題與實驗
參考文獻
第8章 圖像融合技術
8.1 圖像融合分類
8.1.1 像素級融合
8.1.2 特徵級圖像融合
8.1.3 決策級圖像融合
8.2 圖像融合算法
8.2.1 基本圖像融合算法
8.2.2 金字塔圖像融合算法
8.2.3 小波變換圖像融合算法
8.3 圖像融合的評價標準
8.3.1 主觀評價標準
8.3.2 客觀評價標準
8.4 圖像融合應用
8.4.1 多光照圖像融合
8.4.2 多聚焦圖像融合
8.4.3 異質圖像融合
習題與實驗
參考文獻
第9章 目標跟蹤技術
9.1 檢測與跟蹤的關係
9.2 運動目標檢測
9.2.1 相鄰幀間差分算法
9.2.2 背景差分算法
9.3 運動目標跟蹤
9.3.1 特徵匹配搜索算法
9.3.2 均值漂移算法
9.3.3 目標遮擋跟蹤算法
9.4 運動目標跟蹤實例
9.4.1 無遮擋目標跟蹤實例
9.4.2 有遮擋目標跟蹤實例
習題與實驗
參考文獻
第10章 三維重構技術
10.1 三維重構技術分類
10.2 三維重構基本概念
10.2.1 輻射度
10.2.2 目標表面朝向
10.2.3 反射類型與反射模型
10.3 SFS三維重構算法
10.3.1 基於混合反射模型的SFS算法(AHRM)
10.3.2 AHRM算法實例分析
10.3.3 基於透視成像模型的SFS算法(APM)
10.3.4 APM算法的實例分析
10.3.5 SFS三維重構變分算法
10.3.6 變分算法實例分析
10.4 光度立體學
10.4.1 光度立體視覺法
10.4.2 算法實例
習題與實驗
參考文獻
1.1 機器視覺技術發展與應用
1.1.1 機器視覺技術發展現狀
1.1.2 機器視覺技術的應用
1.2 機器視覺系統組成
1.2.1 系統硬件
1.2.2 組態軟件
1.3 機器視覺方法分類
1.3.1 尺寸測量
1.3.2 缺陷檢測
1.3.3 模式識別
1.3.4 圖像融合
1.3.5 目標跟蹤
1.3.6 三維重構
1.4 機器視覺發展趨勢
習題與實驗
參考文獻
第2章 機器視覺硬件技術
2.1 鏡頭技術
2.1.1 視場角
2.1.2 焦距
2.1.3 自動調焦
2.1.4 濾光鏡
2.2 攝像機技術
2.2.1 數字攝像機
2.2.2 分辨率
2.2.3 幀速
2.2.4 智能相機
2.2.5 相機接口
2.3 光源技術
2.3.1 前光源
2.3.2 背光源
2.3.3 環形光源
2.3.4 點光源
2.3.5 可調光源
2.4 圖像采集卡
2.5 攝像機標定技術
2.5.1 成像幾何模型
2.5.2 典型標定方法
2.5.3 標定策略
2.6 ZM—VS1200機器視覺教學
實驗平臺
習題與實驗
參考文獻
第3章 機器視覺組態軟件XAVIS
3.1 XAVIS簡介
3.2 XAVIS基本操作
3.2.1 主窗口
3.2.2 子窗口
3.2.3 操作示例
3.3 XAVIS基本函數
3.3.1 參數類型
3.3.2 文件操作
3.3.3 控制函數
3.3.4 功能函數
3.3.5 擴展函數
3.4 XAVIS接口技術
3.4.1 動態鏈接庫技術
3.4.2 自定義算法庫加載
3.5 XAVIS編程實例
3.5.1 邊緣提取
3.5.2 圖像濾波
3.5.3 尺寸測量
3.5.4 印刷體字符檢測
3.5.5 三維重構
3.6 提示和操作技巧
習題與實驗
第4章 圖像處理技術
4.1 圖像增強
4.1.1 空域圖像增強
4.1.2 頻域圖像增強
4.2 圖像分割
4.2.1 雙峰法
4.2.2 迭代法
4.2.3 大津法
4.2.4 判別分析法
4.2.5 一維最大熵方法
4.3 邊緣提取
4.3.1 邊緣定義及分類
4.3.2 邊緣檢測算子
4.3.3 輪廓提取方法
4.4 數學形態學分析
4.4.1 數學形態學原理
4.4.2 圖像數學形態學基本運算
4.4.3 圖像數學形態學應用
4.5 圖像投影
4.6 圖像特徵提取
4.6.1 圖像特徵
4.6.2 興趣點提取
4.6.3 直線提取
4.6.4 圓弧提取
4.7 配準定位方法
4.7.1 圖像配準數學建模
4.7.2 圖像配準方法
4.7.3 圖像配準的主要步驟
習題與實驗
參考文獻
第5章 尺寸測量技術
5.1 長度測量
5.1.1 距離測量
5.1.2 多距離測量和齒長測量
5.1.3 線段測量
5.2 面積測量
5.2.1 基於區域標記的面積測量
5.2.2 基於輪廓向量的面積測量
5.3 圓測量
5.3.1 正圓的測量方法
5.3.2 多圓測量
5.3.3 利用曲率識別法識別圓
5.3.4 橢圓的測量方法
5.4 線弧測量
5.4.1 基於Harris角點檢測的線弧分離
5.4.2 基於哈夫變換的線弧分離
5.5 角度測量
習題與實驗
參考文獻
第6章 缺陷檢測技術
6.1 缺陷檢測的分類方法
6.2 瑕疵缺陷檢測
6.2.1 瑕疵缺陷圖像特點
6.2.2 瑕疵缺陷檢測算法
6.2.3 應用實例
6.3 劃痕檢測
6.3.1 劃痕圖像的特點
6.3.2 劃痕檢測算法
6.3.3 應用實例
6.4 焊點檢測與分類方法
6.4.1 PCB焊點的分類
6.4.2 焊點檢測與分類算法
6.4.3 應用實例
習題與實驗
第7章 模式識別技術
7.1 字符識別
7.1.1 印刷體字符識別
7.1.2 手寫體字符識別算法
7.2 條碼識別
7.2.1 條碼技術
7.2.2 一維條碼識別
7.2.3 二維條碼識別
7.3 車牌識別
7.3.1 車牌圖像預處理
7.3.2 車牌字符分割與識別
7.4 工件識別
7.4.1 工件識別方法
7.4.2 識別實例
7.5 醫學圖像識別
7.5.1 血管識別
7.5.2 細胞識別
習題與實驗
參考文獻
第8章 圖像融合技術
8.1 圖像融合分類
8.1.1 像素級融合
8.1.2 特徵級圖像融合
8.1.3 決策級圖像融合
8.2 圖像融合算法
8.2.1 基本圖像融合算法
8.2.2 金字塔圖像融合算法
8.2.3 小波變換圖像融合算法
8.3 圖像融合的評價標準
8.3.1 主觀評價標準
8.3.2 客觀評價標準
8.4 圖像融合應用
8.4.1 多光照圖像融合
8.4.2 多聚焦圖像融合
8.4.3 異質圖像融合
習題與實驗
參考文獻
第9章 目標跟蹤技術
9.1 檢測與跟蹤的關係
9.2 運動目標檢測
9.2.1 相鄰幀間差分算法
9.2.2 背景差分算法
9.3 運動目標跟蹤
9.3.1 特徵匹配搜索算法
9.3.2 均值漂移算法
9.3.3 目標遮擋跟蹤算法
9.4 運動目標跟蹤實例
9.4.1 無遮擋目標跟蹤實例
9.4.2 有遮擋目標跟蹤實例
習題與實驗
參考文獻
第10章 三維重構技術
10.1 三維重構技術分類
10.2 三維重構基本概念
10.2.1 輻射度
10.2.2 目標表面朝向
10.2.3 反射類型與反射模型
10.3 SFS三維重構算法
10.3.1 基於混合反射模型的SFS算法(AHRM)
10.3.2 AHRM算法實例分析
10.3.3 基於透視成像模型的SFS算法(APM)
10.3.4 APM算法的實例分析
10.3.5 SFS三維重構變分算法
10.3.6 變分算法實例分析
10.4 光度立體學
10.4.1 光度立體視覺法
10.4.2 算法實例
習題與實驗
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