智能视觉技术及应用
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作者朱光明
出版社西安电子科技大学出版社
ISBN9787560660783
出版时间2021-07
装帧平装
开本16开
定价39元
货号31254334
上书时间2024-05-28
商品详情
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作者简介
目录
上篇 智能视觉组成
第1章 智能视觉技术概述
1.1 智能视觉技术的概念
1.2 智能视觉技术的发展
1.3 智能视觉系统的组成
1.3.1 图像采集单元
1.3.2 图像处理单元
1.4 智能视觉技术的应用
本章小结
第2章 工业相机
2.1 工业相机概述
2.2 工业相机的分类
2.2.1 按照信号的输出格式分类
2.2.2 按照像元的排列方式分类
2.2.3 按照图像传感器的类型分类
2.2.4 按照相机接口分类
2.2.5 按照成像色彩分类
2.2.6 智能工业相机
2.3 工业相机的参数
2.4 工业相机的选型
本章小结
第3章 工业镜头
3.1 镜头的成像原理
3.1.1 镜头的基本概念
3.1.2 镜头成像的基本原理
3.2 工业镜头的参数
3.3 常用的工业镜头
3.4 远心镜头
3.4.1 远心镜头的成像原理
3.4.2 远心镜头的优势
3.4.3 远心镜头的适用场合
3.5 工业镜头的选型
本章小结
第4章 视觉光源
4.1 光源的作用
4.2 光学基础知识
4.3 光源照明技术
4.4 光源的类型
4.4.1 光源的发展
4.4.2 光源的分类
4.5 光源的选型
4.5.1 光源的选型思路
4.5.2 光源的选型技巧
4.5.3 常见光源的选型要领
4.5.4 案例分析
本章小结
中篇 智能视觉算法
第5章 图像预处理技术
5.1 图像预处理的作用
5.2 图像的表达、显示与存储
5.2.1 图像的表达与显示
5.2.2 图像的存储
5.3 灰度变换
5.3.1 点运算
5.3.2 图像的邻域操作
5.4 几何变换
5.4.1 几何运算与坐标系统
5.4.2 灰度插值
5.4.3 空间变换
5.5 直方图均衡化
5.6 图像滤波
5.6.1 均值滤波
5.6.2 中值滤波
5.6.3 高斯滤波
5.7 图像锐化
5.7.1 Robert算子
5.7.2 Sobel算子
5.7.3 Laplace算子
5.8 图像二值化
5.8.1 双峰法
5.8.2 P参数法
5.8.3 大津法
5.8.4 最大熵阈值
5.8.5 迭代法
本章小结
第6章 图像定位技术
6.1 角点检测
6.1.1 兴趣点与角点
6.1.2 角点检测算法
6.1.3 Harris角点检测
6.2 边缘提取
6.2.1 一阶边缘检测算子
6.2.2 二阶边缘检测算子
6.2.3 Canny算子
6.2.4 边缘连接方法
6.3 特征定位
6.3.1 图像特征
6.3.2 轮廓特征定位
6.4 直线定位
6.4.1 直线提取
6.4.2 直线的位置关系
6.5 圆定位
6.5.1 圆弧提取
6.5.2 圆的位置关系
6.6 组合定位
本章小结
第7章 图像测量技术
7.1 距离测量
7.1.1 点点距离
7.1.2 点线距离
7.1.3 线线距离
7.2 面积测量
7.2.1 图像分割
7.2.2 形态学处理
7.2.3 连通域处理
7.2.4 像素统计
7.3 计数测量
本章小结
第8章 深度学习与神经网络
8.1 深度学习的基础
8.1.1 神经元
8.1.2 感知器
8.1.3 前向传播
8.1.4 后向传播
8.2 卷积神经网络
8.2.1 概述
8.2.2 卷积运算
8.2.3 网络结构
本章小结
第9章 基于卷积神经网络的图像处理
9.1 典型的卷积神经网络架构
9.1.1 AlexNet
9.1.2 VGGNet
9.1.3 Inception
9.1.4 ResNet
9.1.5 MobileNet
9.1.6 RCNN
9.1.7 YOLO
9.1.8 SSD
9.1.9 FCN
9.1.10 DeepLab
9.2 基于卷积神经网络的图像处理
9.2.1 图像分类
9.2.2 目标检测
9.2.3 图像分割
本章小结
下篇 智能视觉应用
第10章 智能视觉开发平台
10.1 智能视觉技术的主要应用
10.1.1 定位引导
10.1.2 字符识别
10.1.3 颜色检测
10.1.4 尺寸测量
10.1.5 缺陷检测
10.2 智能视觉开发平台
10.2.1 智能视觉开发平台的分类
10.2.2 VisionBank智能视觉开发平台
本章小结
第11章 基于定位与识别的智能视觉应用
11.1 汽车制动片定位引导
11.1.1 行业背景介绍
11.1.2 项目需求分析
11.1.3 硬件系统构建
11.1.4 定位方案配置
11.2 PCB板编号识别
11.2.1 行业背景介绍
11.2.2 项目需求分析
11.2.3 硬件系统构建
11.2.4 识别方案配置
本章小结
第12章 基于计数和测量的智能视觉应用
12.1 采血试管计数
12.1.1 行业背
内容摘要
本书系统地介绍了智能视觉技术的发展、相关技术以及在部分行业中的应用。
全书分为上、中、下三篇，共13章。上篇主要介绍智能视觉组成，包括第1～4章：第1章概述了智能视觉技术的发展、智能视觉系统的组成和智能视觉技术的应用；第2～4章详细介绍了智能视觉系统的组成，包括工业相机、工业镜头和视觉光源等。中篇主要介绍智能视觉算法，包括第5～9章：第5～7章介绍了传统的数字图像处理技术，包括图像预处理、图像定位、图像测量等；第8～9章介绍了深度学习与神经网络以及基于卷积神经网络的图像处理。下篇主要
介绍智能视觉应用，包括第10～13章：第10章介绍了智能视觉技术的主要应用及智能视觉开发平台VisionBank；第11～13章分别从定位与识别、计数和测量、缺陷检测和测量计数等方面介绍了智能视觉技术在汽车制造、半导体、医药、
机械、手机辅料、散热风扇等行业的应用。
本书可作为高等院校计算机、自动化、电子、信息、管理、控制等专业本科生
或研究生的教材或教学参考书，也可供从事智能视觉研究的技术人员自学或参考。
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