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『簡體書』机器视觉技术

書城自編碼: 3704948
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 刘国华
國際書號(ISBN): 9787568077033
出版社: 华中科技大学出版社
出版日期: 2021-12-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 85.0

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編輯推薦:
1. 遵循学习者的认知规律,由易到难,简繁得当,实用易学。2. 图文并茂,通俗易懂,实例丰富。重点给读者呈现了HALCON的编程技巧及突出HALCON数字图像处理技术的应用实践,并引导读者掌握HALCON的编程方法,培养读者的思维方法,在解决实际问题中能有自己的想法。 3. 章后附有思考与练习题。
內容簡介:
本书介绍机器视觉的构成、图像处理方法以及应用实例,主要包括:图像形成和处理技术、图像特征提取、基于多幅图像的立体视觉技术、深度学习等,特别强调了HALCON软件在工程应用上的应用方法,并给出了大量数字图像处理技术的HALCON实现程序。在实例中强调了如何用HALCON图像处理算子解决工程中、特别是机器人视觉控制中的实际问题、难题。本书可作为高等理工科院校智能制造、电子信息、机械电子等专业的本科生教材,也可作为研究生以及从事图像研究的科研工作者的学习参考用书。
關於作者:
刘国华,天津市优秀创新创业导师,天津工业大学教学名师,教授,硕士生导师;长期从事计算机视觉与图像处理、微型执行器和先进检测技术等方面的研究。近年来承担国际合作项目1项,承担、省部级项目6项,企业合作项目10项;在高水平刊物上发表研究论文40余篇,其中SCI检索10篇;申请发明专利8项,申请软件著作权20余项;2019年获得“中国机械工程学会”优秀论文奖;荣获“纺织之光”中国纺织工业联合会纺织高等教育教学成果一等奖、二等奖、三等奖;天津市级一流本科课程负责人;出版“十三五”规划教材《HALCON数字图像处理》、《HALCON编程与工程应用》等6部。
目錄
第1章绪论(1)
1.1机器视觉(1)
1.2HALCON简介(5)
本章小结(19)
习题(19)
第2章HALCON编程基础与数据结构(20)
2.1HALCON控制语句(20)
2.2HALCON算子(24)
2.3HALCON图像读取、显示和转换(29)
2.4图形参数(37)
2.5控制参数(60)
本章小结(64)
习题(64)
第3章图像处理基础(65)
3.1图像数字化(65)
3.2数字图像表现形式及格式(73)
3.3数字图像的描述(75)
本章小结(79)
习题(79)
第4章HALCON图像采集(80)
4.1图像采集硬件(80)
4.2图像采集算子(99)
4.3图像采集助手(103)
本章小结(107)
习题(108)
第5章图像预处理(109)
5.1灰度变换(109)
5.2直方图处理(116)
5.3图像的几何变换(124)
5.4图像的平滑(135)
5.5图像的锐化(143)
5.6图像的彩色增强(148)
本章小结(150)
习题(150)
第6章图像分割(152)
6.1阈值分割(152)
6.2边缘检测(159)
6.3区域分割(170)
6.4霍夫变换(174)
6.5动态聚类分割(178)
6.6分水岭算法(180)
本章小结(183)
习题(183)
第7章图像匹配(184)
7.1基于灰度值的匹配(184)
7.2基于图像特征的匹配(191)
7.3基于相关性的匹配(197)
7.4空间金字塔匹配(199)
7.5Matching助手(204)
本章小结(210)
习题(210)
第8章图像测量(211)
8.1机器视觉与测量(211)
8.2HALCON一维测量(212)
8.3HALCON二维测量(222)
8.4HALCON三维测量(233)
8.5HALCON测量助手(253)
本章小结(258)
习题(258)
第9章运动图像分析(260)
9.1帧间差分法(260)
9.2背景差分法(264)
9.3光流法(273)
本章小结(281)
习题(281)
第10章神经网络与深度学习(282)
10.1人工智能、机器学习和深度学习(282)
10.2神经网络基础(285)
10.3卷积神经网络基础(292)
10.4模型训练与评估(300)
本章小结(308)
习题(308)
第11章HALCON中的深度学习(309)
11.1HALCON深度学习环境的配置(309)
11.2图像的标注(310)
11.3主要流程及算子(315)
11.4深度学习例程(320)
本章小结(350)
习题(350)
参考文献(351)
內容試閱
当今世界国际形势复杂多变,科技强国、提升国家整体的科研水平、掌握核心科技越来越迫在眉睫。科学技术是第*生产力,而且是先进生产力的集中体现和主要标志,在这种大背景下,机器视觉技术在中国进入了一个快速发展期。因为其应用的广泛性及作为相对新兴产业的发展未饱和性,机器视觉技术在促进生产业变革、提高生产效率、减少不必要劳动力、提升自动化程度、提升人民生活水平上可以做出巨大贡献,从而促进整个社会的发展,提升国际竞争力。机器视觉主要研究各种图像处理分析技术在实际工业环境中的应用。目前,国内外在这方面的研究日趋深入,相关的书籍也层出不穷。但是,大多数书籍更倾向于对理论和算法进行抽象讲解。对大部分读者和工程人员来说,要将这些理论转化为具体的工程实践,仍有不少的困难需要克服。HALCON是一个目前正在被广泛使用的机器视觉软件,用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。它源自学术界,有别于市面上一般的商用套装软件。事实上,它是一套图像处理库,由一千多个各自独立的函数及底层的管理核心构成,其应用范围涵盖医学、遥感探测、监控,以及工业上的各类自动化检测。近年来,机器视觉技术由于具有可以“取代人眼”、对重复工作不会感到疲劳、精度高且稳定的特质,在传统行业的渗透率不断提升且不断开辟新的应用领域和场景,同时也带动工业制造智能化产业迅速发展。本书系统讲解机器视觉系统设计过程中的关键技术,将图像分析、处理算法映射到机器视觉系统开发的过程中,应用为先,避免突兀、无目的、枯燥的算法讲解,注重提高工业环境下机器视觉的实时性和健壮性。因此,本书不是空洞实例和晦涩数学公式的堆砌,相反,它把机器视觉技术作为一个整体来分析讨论,将各种相关技术的理论、当前进展、丰富的实例以实用的方式进行整合,是站在机器视觉行业前沿的技术与经验结晶。对比已有的图像处理和机器视觉著作,本书具备以下三个显著特点:(1) 详述了机器视觉系统的各个组成部分、部件选择和设计要点;(2) 详述了各种图像处理算法的原理、特点、适用性及实现;(3) 针对不同行业和应用领域剖析了一些典型应用案例。在本书撰写过程中,作者结合近年来科研及教学实践的心得体会,并参考大量相关文献,概括性地描述了机器视觉技术所涉及的各个分支,内容包括HALCON编程基础、HALCON数据结构、图像处理基础、图像采集、图像预处理、图像分割、图像匹配、图像测量、运动图像分析、深度学习等技术和方法。随着人工智能的爆发式发展,深度学习理论对机器视觉技术带来了极大的冲击,作者也试图将深度学习的相关知识和HALCON中的深度学习方法融入本书。本书所介绍的深度学习算法、方法可能并不超前、全面,但却是较为基础的,足够支撑读者构建深度学习的思维。在本书中,作者尽可能地介绍了必要的基本知识,深入浅出,定量描述;同时,重点给读者呈现了HALCON的编程技巧,并突出HALCON机器视觉技术的应用实践,引导读者掌握HALCON的编程方法,培养思维方法,在解决实际问题中能有自己的想法。本书适用于大学二年级以上(具备必要的数学基础)智能制造工程、机器人工程、电子信息工程、通信与信息工程、计算机科学与技术、控制科学与技术等相关专业的本科生、研究生,工作在图像处理和识别领域一线的工程技术人员,对机器视觉技术感兴趣并且具备必要预备知识的所有读者。本书由刘国华任主编,王涛、孙艳茹任副主编。本书第1章、第2章、第4章、第6章、第8章、第10章、第11章由刘国华执笔,第5章、第9章由王涛执笔,第3章、第7章由孙艳茹执笔,牛树青、马千文、柴志鹏、温海涛、张琴涛、李飞等参与了本书编写工作并进行程序实验,全书由刘国华教授统稿、定稿。在编写过程中,作者参考了大量书籍、论文、资料和网站文献,也引用了其中某些内容,在此对原作者表示衷心的感谢。赵伟、李奕均、任家伟等也参与了本书的资料整理工作,在此一并表示感谢。感谢华中科技大学出版社给予我们这个宝贵的机会,让我们能把这本书奉献给各位读者。由于作者水平有限,书中疏漏和不足之处在所难免,敬请读者不吝指正。如果您对本书有建议和意见,欢迎同作者交流讨论。作者联系邮箱:liuguohua@tiangong.edu.cn。作者2021年7月

 

 

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