机器视觉与应用
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作者曹其新 庄春刚
出版社机械工业出版社
ISBN9787111686866
出版时间2021-07
装帧平装
开本16开
定价79元
货号1202445133
上书时间2024-09-02
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
曹其新，上海交通大学机械与动力工程学院教授，博士生导师。主要研究方向为机器视觉、机器人控制技术。曾发表EI&SCI论文150多篇，获得国家发明90多项、国家科技进步二等奖1项、吴文俊人工智能科学技术奖一等奖1项、省部级科技奖项5项。庄春刚，上海交通大学机械与动力工程学院副研究员，博士生导师。主要研究方向为机器视觉与控制。曾发表EI&SCI论文30多篇，获得国家发明10多项、上海市技术发明一等奖1项。
目录
前言
章 绪论
1.1 机器视觉的发展及系统构成
1.1.1 机器视觉的发展
1.1.2 机器视觉系统的构成
1.2 Marr的视觉理论框架
1.2.1 视觉系统研究的3个层次
1.2.2 视觉信息处理的3个阶段
1.3 机器视觉任务和机器视觉与其他领域的关系
1.3.1 机器视觉任务
1.3.2 机器视觉与其他领域的关系
1.4 参考文献
第2章 成像与图像采集
2.1 亮度与成像
2.1.1 光度学
2.1.2 亮度成像模型
2.2 镜头
2.2.1 针孔成像模型
2.2.2 镜头畸变
2.2.3 远心与景深
2.3 摄像机
2.3.1 CCD传感器
2.3.2 CMOS传感器
2.3.3 彩色成像
2.3.4 摄像机性能
2.3.5 深度摄像机
2.4 摄像机－计算机接口
2.5 参考文献
第3章 图像预处理基础
3.1 数据结构
3.1.1 传统的图像数据结构
3.1.2 分层数据结构
3.2 图像预处理
3.2.1 灰度值变换
3.2.2 几何变换
3.2.3 图像滤波器
3.2.4 形态学操作
3.3 参考文献
第4章 图像分割和特征匹配
4.1 图像分割
4.1.1 阈值分割
4.1.2 连通域与边缘提取
4.1.3 亚像素精度阈值分割
4.1.4 基于区域的分割
4.1.5 基于3D图的图像分割
4.2 特征匹配
4.2.1 区域特征
4.2.2 几何元素的提取
4.2.3 轮廓特征
4.2.4 特征检测子
4.2.5 特征描述子
4.2.6 匹配优化算法
4.2.7 模板匹配
4.3 参考文献
第5章 立体视觉与三维重建
5.1 立体视觉概述
5.2 立体视觉的基本原理
5.3 三维重建
5.3.1 摄像机标定
5.3.2 机器人手眼标定
5.3.3 射影几何
5.3.4 多视图重建场景
5.3.5 双目摄像机与多目摄像机
5.3.6 深度图
5.4 参考文献
第6章 模式识别算法
6.1 支持向量机
6.2 贝叶斯分类器
6.3 聚类算法
6.4 神经网络基础
6.4.1 感知机与神经网络基础
6.4.2 参数学习方法
6.4.3 GPU并行技术
6.5 深度卷积神经网络
6.5.1 LeNet
6.5.2 GoogLeNet
6.5.3 ResNet
6.6 参考文献
第7章 机器视觉在物体识别与
测量中的应用
7.1 检测物体的特征提取
7.1.1 区域特征
7.1.2 灰度值特征
7.1.3 轮廓特征
7.2 模式分类与识别
7.3 机器视觉中形状大小的测量
7.3.1 长度测量
7.3.2 线段测量
7.3.3 面积测量
7.3.4 圆测量
7.4 机器视觉表面缺陷检测
7.4.1 印刷检测
7.4.2 封装检测
7.4.3 锯齿检测
7.5 参考文献
第8章 视觉伺服的基础
8.1 视觉伺服控制简介
8.2 概念说明与标定技术
8.2.1 坐标变换与刚体运动
8.2.2 摄像机模型与标定
8.2.3 手眼标定技术
8.3 视觉伺服控制理论
8.3.1 基于位置的视觉伺服
8.3.2 基于图像的视觉伺服
8.4 应用案例
8.5 参考文献
第9章 机器视觉从容器中抓取零件的应用
9.1 散乱零件识别的基本方法
9.2 抓取操作的机器人技术
9.3 散乱零件的识别与操作应用
9.4 参考文献
0章 机器视觉在无源导航与定位中的应用
10.1 移动机器人与导航
10.2 定位与地图构建
10.3 各类传感器的初始化与预处理
10.4 即时定位与地图构建
10.4.1 使用鱼眼摄像机的视觉SLAM系统
10.4.2 基于多摄像机系统的视觉SLAM系统
10.5 参考文献
内容摘要
本书以应用为导向，从机器视觉的硬件构建、算法实现及应用案例研究三个层次，系统地介绍了机器视觉的基本知识, 以及图像处理、模式识别和机器视觉应用问题的一般求解方法。本书理论与实际相结合，分享了机器视觉在物体识别和测量、实时3D环境建模以及机器人的视觉伺服应用等方面的解决方案。 本书可作为工程领域非电类专业的大学高年级学生和研究生的教材或自学资料，也可供从事优选制造、智能控制研究与应用的科技人员及管理人员学习。
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