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| 編輯推薦： |
配套资源：电子课件、程序源文件、微课视频
本书特色：
·本书围绕着工业机器视觉的具体应用，基于HALCON机器视觉集成开发平台，通过30余个典型案例，详细介绍工业机器视觉的概念、原理和应用。
·本书配有微课视频，扫描二维码即可观看。
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| 內容簡介： |
本书围绕工业机器视觉的具体应用，基于HALCON机器视觉集成开发平台，通过 30 余个典型案例，详细介绍工业机器视觉的概念、原理和应用。主要内容包括HALCON编程软件、图像采集硬件的组成、图像处理的基本方法和原理、图像特征与提取、图像模式识别等，并通过综合实例介绍应用HALCON解决实际问题的方法和步骤。
本书面向实际应用，内容力求精炼，避免冗繁理论推导，适合高等职业院校和应用型本科院校相关专业的学生使用，也可供图像处理、模式识别、人工智能等领域的科研人员和工程技术人员参考。
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| 目錄：
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出版说明
前言
第1章 绪论1
1.1 工业机器视觉的概念1
1.2 工业机器视觉的应用领域1
1.3 工业机器视觉的基本原理4
1.3.1 工业机器视觉涉及的关键技术4
1.3.2 工业机器视觉系统5
习题6
第2章 HALCON的基础知识7
2.1 HALCON的集成开发环境7
2.2 HALCON语言10
2.2.1 HALCON中的数据类型10
2.2.2 HALCON中的运算符12
2.2.3 HALCON中的控制流算子13
2.3 HALCON中创建函数15
2.4 案例—找出图中面积的圆17
习题19
第3章 机器视觉硬件系统20
3.1 光源20
3.1.1 光源的颜色21
3.1.2 光源的照射方式23
3.1.3 案例—选择合适的打光方式27
3.2 镜头28
3.2.1 工业镜头的基本参数28
3.2.2 工业镜头的分类29
3.3 相机30
3.3.1 相机的性能指标30
3.3.2 相机的分类31
3.3.3 相机-计算机接口32
3.4 相机标定34
3.4.1 相机标定原理34
3.4.2 相机标定过程36
3.4.3 案例—用HALCON标定助手对相机进行标定38
习题40
第4章 灰度图像BLOB分析41
4.1 BLOB简介41
4.1.1 BLOB的概念41
4.1.2 案例—BLOB分析的方法和步骤42
4.2 灰度直方图43
4.2.1 灰度直方图的概念43
4.2.2 灰度直方图与图像清晰度的关系43
4.2.3 案例—显示灰度图像的直方图44
4.3 阈值分割45
4.3.1 全局固定阈值分割45
4.3.2 案例—用“灰度直方图”工具对图像进行二值化46
4.3.3 动态阈值分割47
4.3.4 案例—圆点检测47
4.4 连通区域分析48
4.4.1 连通区域分析的原理48
4.4.2 案例—分割图中的数字50
4.5 特征值计算50
4.5.1 BLOB分析中的常用特征值50
4.5.2 “特征直方图”工具52
4.5.3 案例—从标定板中分割出圆点52
习题54
第5章 图像滤波56
5.1 图像滤波简介56
5.2 空间域图像滤波56
5.2.1 均值滤波57
5.2.2 案例—均值滤波器的应用59
5.2.3 高斯滤波60
5.2.4 中值滤波61
5.2.5 三种空间滤波方法的比较62
5.2.6 案例—分析液体中的颗粒63
5.3 频域图像滤波64
5.3.1 频域滤波原理64
5.3.2 频率域低通滤波66
5.3.3 案例—低通滤波器的应用69
5.3.4 频率域高通滤波69
5.3.5 案例—应用高斯高通滤波器提取图像轮廓71
5.3.6 频率域的带阻/带通滤波器73
5.3.7 案例—应用带通滤波器进行划痕检测75
习题76
第6章 图像的形态学处理78
6.1 图像的形态学处理简介78
6.2 形态学的基础算法78
6.2.1 膨胀运算78
6.2.2 腐蚀运算79
6.2.3 开运算80
6.2.4 闭运算80
6.2.5 案例—求图中地球的中心点坐标81
6.2.6 其他形态学算子82
6.2.7 案例—应用“击中击不中”的方法检测字符84
6.3 形态学的典型应用85
6.3.1 边界提取85
6.3.2 案例—提取目标区域的边界85
6.3.3 区域填充86
6.3.4 连接成分提取87
6.3.5 案例—检测并计算出圆形工件上的瑕疵大小88
习题89
第7章 图像的几何变换90
7.1 图像的几何变换简介90
7.2 图像的位置变换90
7.2.1 图像平移90
7.2.2 图像旋转91
7.2.3 案例—标签旋转92
7.2.4 图像镜像93
7.2.5 案例—图像镜像94
7.3 图像的形状变换95
7.3.1 图像的缩小95
7.3.2 图像的放大95
7.3.3 图像的错切96
7.3.4 透射变换97
7.3.5 案例—二维码位姿校正98
习题99
第8章 图像特征与提取101
8.1 图像特征101
8.2 边缘特征101
8.2.1 差分边缘检测算子102
8.2.2 Roberts算子103
8.2.3 Sobel算子103
8.2.4 canny算子104
8.2.5 Prewitt 算子105
8.2.6 案例—用边缘检测提取公路标线105
8.3 图像的骨架特征106
8.3.1 骨架的原理106
8.3.2 案例—长条形物体上的缺陷检测107
8.4 区域特征109
8.4.1 常用区域特征109
8.4.2 案例—找出图中的六角螺帽111
8.5 灰度直方图特征112
8.5.1 常用的灰度直方图特征112
8.5.2 案例—红外物体的热点温度检测113
8.6 图像的纹理特征114
8.6.1 灰度共生矩阵原理115
8.6.2 案例—LCD显示器缺陷检测117
8.7 角点特征118
8.7.1 角点检测法原理118
8.7.2 案例—方格墙砖的角点检测119
8.8 亚像素边缘特征121
8.8.1 亚像素方法原理121
8.8.2 XLD特征122
8.8.3 案例—用亚像素的方法计算工件圆孔的半径122
8.9 图像的颜色特征124
8.9.1 图像的彩色124
8.9.2 颜色模块125
习题129
第9章 图像模式识别131
9.1 图像模式识别的定义131
9.2 模板匹配131
9.2.1 模板匹配的原理131
9.2.2 案例—用模式识别的方法查找对应图案135
9.2.3 案例—用模板匹配助手实现芯片标识的匹配与定位136
9.3 统计模式识别141
9.3.1 K-近邻法（K-NN）141
9.3.2 支持向量机143
9.4 案例—应用支持向量机进行样本缺陷检测146
9.5 神经网络149
9.5.1 神经网络的定义149
9.5.2 神经网络的创建和应用150
9.5.3 常见的神经网络类型150
9.5.4 案例—用神经网络训练识别车牌汉字152
9.5.5 案例—用神经网络进行像素分类154
9.6 字符识别（OCR）155
9.6.1 字符识别原理155
9.6.2 案例—识别车牌中的英文字母和数字157
习题158
第10章 综合实例16
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| 內容試閱：
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视觉系统是人类认识世界的主要工具，而机器视觉是对人类自身视觉感知能力的仿真。伴随着电子学和计算机科学的发展，机器视觉在工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等各个领域都到了广泛应用。工业机器视觉是机器视觉在工业领域内的应用，是机器视觉的一个重要的应用方向，已渗透到工业生产的方方面面，在工业生产过程中的目标识别、表面质量检测、目标定位、测量等细分领域发挥着越来越重要的作用。工业机器视觉已广泛应用于工业自动化生产的各个环节，它显著地提高了生产效率、产品质量以及自动化程度，是实现智能制造的基础技术之一。
随着智能制造的发展，对工业机器视觉人才的需求逐年增长，广大工程技术人员迫切要求掌握和应用该项技术。目前机器视觉的教材普遍偏重理论和算法介绍，对数学基础和编程能力有较高的要求，一般的工程技术人员难以理解和掌握，广大读者迫切需要一本易学、易懂、实用性强的教材。
应用于工业领域的软件对计算结果的精度、准确率和开发周期有着较高的要求。由于机器视觉所涉及理论的复杂性，要从底层做起，开发出一套商用的工业视觉软件有较大的难度，一般的工程技术人员难以胜任，因此，封装了机器视觉基础算法，具有良好界面的集成开发环境，并且易学、易用的机器视觉平台软件应运而生，成了现实选择。
目前，市场上主流的工业机器视觉平台软件有OpenCV、HALCON、NI Vision等。其中HALCON是由德国MVTec公司开发的一款功能齐全的机器视觉平台软件，它包括 1500 多个函数，900多个例程，所有的图像处理功能都可以找到对应的算子，基于它提供的原型化的集成开发环境，用户可以方便、快捷地搭建自己的机器视觉系统。它被工业界公认为具有效能的机器视觉软件，同时也是市场占有率的工业机器视觉平台之一。对于读者而言，通过学习HALCON可以快速地了解和掌握开发工业机器视觉系统的原理和方法。
本书面向实际应用，内容力求精炼，避免冗繁理论推导，围绕着工业机器视觉的具体应用，基于HALCON机器视觉集成开发平台，通过30余个典型案例，详细介绍工业机器视觉的概念、原理和应用。
本书分为10章。第1章绪论，主要介绍工业机器视觉的概念、应用领域、系统组成等内容。第2章HALCON的基础知识，介绍HALCON编程软件，包括HALCON集成开发环境，基本语法、常用算子等内容。第 3 章机器视觉硬件系统，介绍图像采集硬件的组成，主要包括镜头、相机、光源、图像采集卡等硬件知识和选型原则以及相机标定等内容。第4章灰度图像BLOB分析、第5章图像滤波和第6章图像的形态学处理，介绍图像处理的基本方法和原理，包括二值化原理、连通域分析、形态学、图像滤波、图像增强、仿射变换等。第7章图像的几何变换，介绍图像的位置变换以及形状变换。第8章图像特征与提取，介绍常用的图像特征以及提取方法。第9章图像模式识别，介绍模板识别的基本理论和几种常见的模式识别方法。第10章综合实例，通过模板匹配、高精度测量、HALCON与C#混合编程3个实例，介绍使用HALCON解决实际问题的方法和步骤。
本书在编写过程中得到了超人视觉的罗超先生的大力帮助，谨在此表示衷心感谢。
本书适合高等职业院校和应用型本科院校相关专业的学生使用，也可供图像处理、模式识别、人工智能等领域的科研人员和工程技术人员参考。
本书由郭森担任主编，任仙怡、胡涛担任副主编。高波、王昌伟参与了编写，全书由郭森负责统稿、定稿。在编写过程中，编者参考了相关书籍、论文、资料和网站文献以及HALCON自带的例图和例程，在此对原作者表示衷心感谢。
由于编者水平有限，书中难免存在疏漏和不足之处，敬请读者指正。
编者
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