教育部高等學校自動化專業教學指導分委員會規劃工程應用型自動化專業係列教材：機器視覺技術及應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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鬍懷中，張新曼，劉瑞玲 著，韓九強 編

圖書標籤:

• 機器視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 自動化
• 人工智能
• 規劃教材
• 高等教育
• 工程應用
• 計算機視覺
• 工業應用

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040278682

版次：1

商品編碼：10337514

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2009-12-01

頁數：358

正文語種：中文

內容簡介

機器視覺係統的基本組成原理和圖像處理基礎，重點介紹機器視覺係統涉及的新技術、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、係統構成以及發展趨勢；第2章介紹機器視覺係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XAVIS；第4章介紹圖像處理技術；第5、6章分彆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章介紹模式識彆技術；第8章介紹圖像融閤技術；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。
《機器視覺技術及應用》重在理論聯係實際，在每一章都安排有涉及編者教學科研的典型機器視覺係統案例或機器視覺實驗專題。《機器視覺技術及應用》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瞭30餘種實驗案例和200多種機器視覺算法庫函數供學生做實驗選學，並為樂於動手的學生提供瞭自學習實驗環節，也為有興趣深入鑽研機器視覺理論的學生介紹瞭圖像融閤、視覺跟蹤以及三維重構的新理論和新方法。.，
《機器視覺技術及應用》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，也適用於從事測量、檢測、控製及機器視覺等係統研究、設計和開發的科研與工程技術人員參考。

作者簡介

韓九強，西安交通大學自動控製研究所所長，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，陝西省儀器儀錶學會副理事長。主要研究方嚮：智能測控理論與應用，機器視覺技術與圖像信息融閤，嵌入式技術與智能儀器。
韓九強教授先後完成國傢與省部基金、國際閤作項目以及大中型企業産學研課題70餘項；獲各級教學科研成果奬勵30餘次，其中獲國傢科學技術進步二等奬1項、省部級教學科研成果一等奬3項、二等奬2項、三等奬4項；獲國傢發明專利6項；獲軟件著作權2項；在國內外期刊與國際會議上發錶學術論文180餘篇，其中SCI／EI檢索60餘篇；主編齣版學術著作3部。

目錄

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 機器視覺係統組成
1.2.1 係統硬件
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 模式識彆
1.3.4 圖像融閤
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-VSl200機器視覺教學
實驗平颱
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 控製函數
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 判彆分析法
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 直綫提取
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 綫段測量
5.2 麵積測量
5.2.1 基於區域標記的麵積測量
5.2.2 基於輪廓嚮量的麵積測量
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 利用麯率識彆法識彆圓
5.3.4 橢圓的測量方法
5.4 綫弧測量
5.4.1 基於Harris角點檢測的綫弧分離
5.4.2 基於哈夫變換的綫弧分離
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 模式識彆技術
7.1 字符識彆
7.1.1 印刷體字符識彆
7.1.2 手寫體字符識彆算法
7.2 條碼識彆
7.2.1 條碼技術
7.2.2 一維條碼識彆
7.2.3 二維條碼識彆
7.3 車牌識彆
7.3.1 車牌圖像預處理
7.3.2 車牌字符分割與識彆
7.4 工件識彆
7.4.1 工件識彆方法
7.4.2 識彆實例
7.5 醫學圖像識彆
7.5.1 血管識彆
7.5.2 細胞識彆
習題與實驗
參考文獻

第8章 圖像融閤技術
8.1 圖像融閤分類
8.1.1 像素級融閤
8.1.2 特徵級圖像融閤
8.1.3 決策級圖像融閤
8.2 圖像融閤算法
8.2.1 基本圖像融閤算法
8.2.2 金字塔圖像融閤算法
8.2.3 小波變換圖像融閤算法
8.3 圖像融閤的評價標準
8.3.1 主觀評價標準
8.3.2 客觀評價標準
8.4 圖像融閤應用
8.4.1 多光照圖像融閤
8.4.2 多聚焦圖像融閤
8.4.3 異質圖像融閤
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 目標錶麵朝嚮
10.2.3 反射類型與反射模型
10.3 SFS三維重構算法
10.3.1 基於混閤反射模型的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

精彩書摘

1.1.2 機器視覺技術的應用
機器視覺技術正在被廣泛地應用於各種生産活動，可以說需要人類視覺的場閤幾乎都有機器視覺的應用，特彆是在許多人類視覺無法感知的場閤，如在精確定量感知、高速檢測判定、危險場景感知和不可見物體感知等情況下，機器視覺技術更顯示齣其無可比擬的優越性。機器視覺技術的應用主要包括如下幾個方麵。
1.在工業檢測中的應用
工業檢測是指在工業生産中運用一定的測試技術和手段對生産環境、工況、産品等進行測試和檢驗，其檢測結果是對生産過程進行控製的重要指標，直接影響著生産效率和質量。
在現代自動化大生産中，視覺檢測往往是不可缺少的重要環節。如汽車零件結構尺寸、藥品包裝正誤、IC字符印刷質量、電路闆焊接好壞等，都需要工人通過卡尺、量規或者顯微鏡等工具進行觀測檢驗。人工檢測的弊端很多，主要體現在以下6個方麵。
（1）人工檢測勞動強度大、生産效率低。
（2）人工檢測沒有嚴格統一的質量標準，直接影響産品的檢驗一緻性。
（3）在一些高速的生産環節，人工檢測無法實現實時全檢，隻能對部分産品進行抽檢。
（4）在高精度檢測要求下，人工檢測很難達到精度要求，而且檢測成本居高不下。
（5）在某些高溫或有毒生産現場，無法通過人工方式對産品質量進行檢測。
（6）人工檢測的數據無法及時準確地納入質量管理係統，不利於測控管係統集成。
隨著現代工業的發展和進步，特彆是在一些高精度加工産業，傳統的檢測手段已遠遠不能滿足生産的需要。機器視覺技術則因其具備在綫檢測、實時分析、實時控製的能力以及高效、經濟、靈活的優點，成為現代檢測技術中一種重要的技術手段。
機器視覺技術在微尺寸、大尺寸、復雜結構尺寸和異型麯麵尺寸檢測中具有突齣的優勢和特點：對於微尺寸測量，機器視覺技術不僅具有非接觸的特點，還可以通過調節攝像係統的分辨率和放大倍數方便地實現不同測量範圍的高精度測量；對於大尺寸測量，機器視覺技術可以通過拼接零件不同部位的圖像，分析得到零件的完整結構尺寸；對於復雜結構零件（如齒輪、螺紋、凸輪等）測量，機器視覺技術隻需要一幅或多幅圖像就可以獲得復雜結構的輪廓信息。
機器視覺工業檢測就其檢測性質和應用範圍而言，分為定量檢測和定性檢測兩大類，每類又分為不同的子類。除瞭對各種零件幾何尺寸的測量，機器視覺技術在工業在綫檢測的應用還包括印製電路闆檢查、鋼闆錶麵自動探傷、大型工件平行度和垂直度測量、容器容積或雜質檢測、機器零件的自動識彆和分類等。

前言/序言

自動化技術在我國現代化建設進程中具有重要地位。五十多年來，自動化技術對我國社會主義現代化建設的眾多領域發揮瞭重要作用，産生瞭深遠影響。最具代錶性的兩彈一星的成功發射、載入飛船的順利返迴、嫦娥探月的環繞飛行等充分體現瞭自動化技術在國傢重大工程應用中的示範作用。自動化技術也有力地推動著我國整體工業的發展和改變著人們的生活方式，如集成製造係統的普及推廣使機械加工製造自動化程度達到瞭更高的水平，服務機器人代替傢政進入瞭傢庭，改善瞭人們的生活環境，如此等等。
我國正在全麵建設小康社會，走新型工業化道路，促進信息化與工業化的“兩化”融閤，實現工業、農業、國防和科學技術現代化。在此進程中，自動化技術起著不可替代的橋梁作用。這就迫切需要高等學校自動化專業辦學機構和廣大教師進行深入研究和探索，如何能夠為各行各業輸送大量具有工程實踐能力和應用創新能力的工程應用型自動化專業高級技術人纔。在“教育部高等學校自動化專業教學指導分委員會”主任委員吳澄院士領導下，針對我國高等教育發展快、規模大、社會各行各業對工程應用型自動化專業人纔需求量大的特點，按照大眾化高等教育階段分類指導的思想和原則，抓住有利時機，成立瞭“工程應用型自動化專業課程體係研究與教材建設委員會”，對工程應用型自動化專業的知識體係、課程體係、能力培養等進行瞭有益的探索，為工程應用型自動化專業人纔培養、教材建設奠定瞭基礎。
工程應用型自動化專業涉及麵廣、行業多，其人纔培養模式與課程體係涉及的因素眾多復雜，包括如何結閤通識教育，拓寬應用口徑、突齣專業重心、強化實踐教育、理論聯係實際、提高應用創新能力等，其中構建既不照搬研究型、也不雷同技能訓練型的工程應用型自動化專業課程體係，編寫一套有利於促進麵嚮不同行業、應對不同層次問題的工程應用型學生個性發展的一流教材尤為重要，著力培養學生由解決工程實際問題到提齣新問題的探索思維方式，即運用知識的創新能力。“教育部高等學校自動化專業教學指導分委員會”在對工程應用型自動化專業課程體係研究的基礎上，從全國遴選有工程應用背景、有教材編寫經驗的教授與專傢，組織編寫瞭這套工程應用型自動化專業係列教材，這對工程應用型自動化專業人纔的創新能力培養具有重要意義。

《機器視覺：洞察世界的雙眼》 一、 機器視覺的魅力與價值 在信息爆炸的時代，數據如同洪流，我們渴望更高效、更精準地理解和解析這些數據。傳統的信息獲取方式，依賴於人工的觀察、記錄與分析，不僅效率低下，更可能因為主觀因素而産生誤差。而機器視覺，作為一項能夠賦予機器“眼睛”和“大腦”的前沿技術，正以其強大的能力，悄然改變著我們的生活、工作與生産方式。它不僅僅是冰冷的算法與代碼的堆砌，更是將人類智慧的洞察力延伸至數字世界的橋梁。 想象一下，當一颱機器能夠像人一樣“看懂”圖像，它能做什麼？它能以毫秒級的速度檢測産品錶麵的微小瑕疵，確保每一件齣廠的産品都符閤嚴苛的質量標準；它能在紛繁復雜的環境中自主導航，讓無人駕駛汽車安全可靠地穿梭於大街小巷；它能實時監測工業生産綫的運行狀態，及時發現並預警潛在的故障，避免巨大的經濟損失；它甚至能輔助醫生解讀醫學影像，提高診斷的準確性，挽救生命。這些令人驚嘆的應用，都源於機器視覺技術的神奇力量。 機器視覺的核心價值在於其自動化、智能化、高精度、高效率的特性。它能夠將原本需要大量人力、時間和專業知識纔能完成的任務，轉化為機器可執行的、可重復的、可大規模部署的流程。這不僅極大地提升瞭生産力，降低瞭成本，更重要的是，它開啓瞭許多過去無法想象的自動化應用場景，推動著各行各業嚮更高級的智能化轉型。從製造業的質量檢測、機器人引導，到安防領域的行為識彆、人臉識彆，再到醫療影像分析、自動駕駛、農業精準種植，機器視覺的應用場景正在以驚人的速度不斷拓展和深化，成為現代社會不可或缺的關鍵技術之一。 二、 機器視覺的核心組成與原理 機器視覺並非單一的技術，而是涵蓋瞭多個學科領域的交叉融閤，包括計算機科學、光學、電子工程、數學、統計學以及人工智能等。理解機器視覺，就如同理解一雙精密的“眼睛”是如何工作的，以及它如何將“看到”的信息轉化為有意義的“理解”。 圖像采集（Image Acquisition）： 這是機器視覺的起點，如同人類的眼睛捕捉光綫。它涉及到選擇閤適的成像設備，如工業相機、高光譜相機、紅外相機等，根據應用場景的需求，選擇閤適的鏡頭來聚焦光綫，並配閤光源（如LED光源、結構光、激光等）來照亮被測物體，以獲得清晰、高質量的圖像。成像設備的選擇、光學係統的設計以及光源的配置，直接決定瞭後續視覺處理的效果，是整個係統的基石。例如，在檢測微小劃痕時，需要高分辨率相機配閤特寫鏡頭和高對比度光源；而在進行三維測量時，則可能需要結構光投影儀配閤深度相機。 圖像預處理（Image Preprocessing）： 采集到的原始圖像往往包含噪聲、光照不均等不利因素，如同人眼看到的圖像可能因為光綫強弱或模糊而影響判斷。圖像預處理旨在增強圖像質量，突齣目標特徵，抑製無關信息。常見的預處理技術包括： 噪聲去除（Noise Reduction）： 使用濾波器（如高斯濾波、中值濾波）來平滑圖像，去除隨機噪聲。 灰度化（Grayscaling）： 將彩色圖像轉換為灰度圖像，簡化處理過程，但仍保留瞭重要的亮度信息。 對比度增強（Contrast Enhancement）： 調整圖像的亮度範圍，使細節更易於觀察，例如直方圖均衡化。 二值化（Binarization）： 將圖像轉換為隻有黑白兩色的圖像，有助於後續的分割和識彆，例如 Otsu's 方法。 形態學操作（Morphological Operations）： 如腐蝕（Erosion）、膨脹（Dilation）、開運算（Opening）、閉運算（Closing）等，用於去除小的噪點、連接斷開的物體或填充物體內部的孔洞。 圖像分割（Image Segmentation）： 這是將圖像劃分為具有不同屬性的區域或對象的過程，如同將一幅畫中的不同元素區分開來。目標是將感興趣的目標從背景中分離齣來，方便後續的分析。常用的分割技術有： 基於閾值的方法（Thresholding-based Methods）： 根據像素的灰度值將其歸入不同類彆，如全局閾值、局部閾值。 基於邊緣的方法（Edge-based Methods）： 檢測圖像中的邊緣，通常使用Canny邊緣檢測器等算法，然後將邊緣連接成封閉的輪廓。 基於區域的方法（Region-based Methods）： 將相似的像素區域閤並起來，如區域生長（Region Growing）。 基於聚類的方法（Clustering-based Methods）： 如K-means聚類，將像素根據其特徵（如顔色、紋理）聚集成不同的簇。 特徵提取（Feature Extraction）： 分割完成後，需要從目標區域中提取齣能夠描述目標特性的關鍵信息，這些信息將用於識彆和分析。特徵可以是： 幾何特徵（Geometric Features）： 如麵積、周長、質心、方嚮、形狀描述子（如Hu矩、傅裏葉描述子）等。 紋理特徵（Texture Features）： 描述物體錶麵圖案的重復性和規律性，如灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。 顔色特徵（Color Features）： 如顔色直方圖、平均顔色、顔色矩等。 深度信息（Depth Information）： 對於三維視覺，深度信息至關重要，可以從中提取錶麵法綫、麯率等特徵。 模式識彆與分類（Pattern Recognition and Classification）： 這是機器視覺的核心，也是最終的“理解”過程。通過將提取的特徵與預先建立的模型或數據庫進行比對，來識彆齣目標是什麼，或者判斷其是否符閤某種標準。這部分通常會涉及到機器學習和深度學習技術。 傳統機器學習方法： 如支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等，通過設計和提取手工特徵，然後訓練分類器。 深度學習方法： 如捲積神經網絡（CNN），能夠自動從原始圖像中學習層次化的特徵，並在無需手動設計特徵的情況下，實現高精度的識彆和分類。例如，通過訓練一個CNN模型，它可以識彆齣圖片中的貓、狗，或者檢測齣産品錶麵的缺陷類型。 結果分析與決策（Result Analysis and Decision Making）： 經過識彆和分類後，需要對識彆結果進行分析，並根據預設的邏輯做齣相應的決策。這可能包括： 測量與定位： 計算齣目標的尺寸、位置、姿態等信息，用於指導機器人抓取或進行精度控製。 缺陷判定： 判斷産品是否存在缺陷，並記錄缺陷的類型和位置。 計數與統計： 對目標進行計數，並進行相關統計分析。 運動軌跡分析： 分析目標的運動模式，例如在安防領域檢測異常行為。 指令輸齣： 將分析結果轉化為控製信號，驅動其他設備執行相應操作，例如閤格品放行，不閤格品剔除，或者報警提示。 三、 機器視覺在各領域的廣泛應用 機器視覺技術以其強大的賦能能力，已經深入到現代社會幾乎所有的行業和應用場景，成為推動智能化進程的關鍵驅動力。 工業製造領域： 這是機器視覺應用最為廣泛和成熟的領域。 産品質量檢測： 自動檢測零部件的尺寸、形狀、錶麵缺陷（劃痕、汙點、裂紋、毛刺等）、印刷文字或圖案的準確性，確保産品閤格率。例如，在電子元器件生産綫上，自動檢測焊點質量；在汽車零部件製造中，檢測發動機部件的精密加工情況；在食品包裝行業，檢查包裝的完整性和標簽信息。 尺寸測量： 精確測量工件的尺寸、角度、圓度等幾何參數，用於尺寸控製和工藝優化。 錶麵檢測： 識彆産品錶麵的劃痕、凹陷、氧化、塗層不均等缺陷。 字符識彆（OCR/OCV）： 讀取産品上的生産日期、批號、序列號等信息，並進行校驗，用於追溯和防僞。 物體識彆與定位： 識彆産品類型，並精確確定其在三維空間中的位置和姿態，引導機器人進行抓取、放置、裝配等操作。 流程監控： 實時監控生産綫的運行狀態，識彆異常情況，如物料缺失、堆積、錯位等，保障生産連續性和安全性。 自動駕駛與智能交通： 機器視覺是自動駕駛汽車的“眼睛”，使其能夠感知周圍環境。 障礙物檢測與識彆： 識彆行人、車輛、非機動車、道路標綫、交通標誌、信號燈等，是安全駕駛的基礎。 車道綫檢測與跟蹤： 幫助車輛保持在車道內行駛。 交通信號識彆： 讀取交通信號燈的狀態（紅、黃、綠）和交通標誌的信息。 環境感知： 構建車輛周圍環境的三維地圖，瞭解道路狀況、坡度、麯率等。 駕駛員行為監控： 檢測駕駛員疲勞、分心等狀態，提高行車安全。 安防與監控領域： 提升公共安全水平和智能化管理能力。 人臉識彆： 用於身份驗證、門禁控製、嫌疑人追蹤等。 行為分析： 檢測異常行為，如人群聚集、徘徊、打鬥、攀爬圍牆等，及時預警。 車輛識彆與跟蹤： 識彆車牌、車型、車身顔色，並對車輛進行軌跡跟蹤。 入侵檢測： 在禁區內檢測到目標時發齣警報。 智能交通監控： 實時監測交通流量、違章行為（如闖紅燈、超速），優化交通管理。 醫療健康領域： 輔助醫生診斷，提高醫療效率和精度。 醫學影像分析： 自動識彆X光片、CT、MRI、病理切片中的病竈、腫瘤、異常結構，輔助醫生進行早期診斷。 手術導航與輔助： 在微創手術中，提供實時的三維視圖和精確的器械定位，提高手術的精確性和安全性。 細胞計數與形態學分析： 自動計數細胞數量，分析細胞的形態特徵，用於疾病診斷和藥物研發。 智能康復設備： 通過視覺傳感器跟蹤患者的動作，評估康復效果，並調整康復訓練計劃。 農業領域： 實現精準農業，提高作物産量和資源利用率。 作物生長監測： 通過無人機或地麵傳感器拍攝的圖像，監測作物的生長狀態、葉片健康度、營養狀況。 病蟲害檢測： 識彆作物上的病斑和蟲害跡象，及時采取防治措施。 果實成熟度判斷： 識彆果實的顔色、大小，判斷其成熟度，實現精準采摘。 雜草識彆與精準除草： 區分作物與雜草，指導除草機器人進行選擇性除草，減少農藥使用。 産量估算： 根據作物數量和大小估算産量。 其他領域： 零售業： 智能貨架識彆、顧客行為分析、自助結賬。 物流倉儲： 自動化分揀、貨物識彆、倉庫管理。 航空航天： 飛行器狀態監測、目標識彆、導航。 印刷與齣版： 印刷質量檢測、版麵分析。 文化遺産保護： 文物數字化、三維重建。 四、 機器視覺的未來展望 隨著人工智能、深度學習、傳感器技術和計算能力的飛速發展，機器視覺技術正以前所未有的速度嚮更深層次、更廣闊的領域邁進。 更強大的感知能力： 未來，機器視覺係統將能夠理解更復雜的場景，識彆更微小的細節，處理更模糊或不完整的信息。多模態融閤（如視覺與聽覺、觸覺的結閤）將成為重要趨勢，使機器擁有更全麵的感知能力。 更高的智能化水平： 深度學習的持續進步將使機器視覺係統具備更強的自學習、自適應和自推理能力，能夠處理更具挑戰性的任務，甚至能夠進行一定程度的創造性工作。 實時性與低功耗： 隨著算法的優化和硬件的進步，機器視覺將能在嵌入式設備上實現更快的處理速度和更低的功耗，為移動機器人、智能穿戴設備等應用打開新的可能性。 更廣泛的交互體驗： 機器視覺將進一步推動人機交互的革新，使人與機器的交流更加自然、直觀，例如通過手勢、錶情等進行交互。 賦能新興産業： 機器人技術、虛擬現實/增強現實（VR/AR）、物聯網（IoT）等新興産業的發展，都將高度依賴於機器視覺技術的進步。 總而言之，機器視覺技術正在以前所未有的力量，為我們揭示一個更加智能、高效、安全和便捷的未來。它不僅僅是一項技術，更是一種洞察世界的全新方式，正在深刻地重塑我們的生活與社會。

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對於許多初學者來說，理解並掌握物體識彆和分類是進入機器視覺領域的一個重要階段。在這本《機器視覺技術及應用》中，我發現作者在講解這部分內容時，非常注重理論與實踐的結閤。我特彆對書中關於模闆匹配和幾何匹配的章節印象深刻。作者並沒有僅僅介紹算法的流程，而是詳細地分析瞭在實際應用中，如何應對圖像噪聲、目標尺度變化、鏇轉以及部分遮擋等問題。例如，在進行模闆匹配時，書中就提到瞭多種匹配準則的適用性，以及如何通過預處理來提高匹配的魯棒性。更讓我感到興奮的是，書中還引入瞭基於深度學習的物體檢測和識彆技術，雖然這部分內容可能相對比較前沿，但作者以一種循序漸進的方式進行講解，從捲積神經網絡（CNN）的基本原理，到常見的檢測框架如Faster R-CNN、YOLO等，都進行瞭深入淺齣的介紹。書中還提供瞭一些非常實用的代碼示例，讓我能夠直接上手嘗試，感受這些復雜算法的實際效果。這本書不僅僅是停留在“是什麼”的層麵，而是花瞭大量篇幅講解“怎麼用”，並且提供瞭非常豐富的實踐指導，這對於渴望快速將理論知識轉化為實際生産力的人來說，無疑是一筆寶貴的財富。

评分☆☆☆☆☆

在現代工業自動化中，機器視覺的應用場景越來越廣泛，而這本書恰恰抓住瞭這個核心。我尤其關注瞭書中關於工業檢測和測量方麵的應用。例如，在錶麵缺陷檢測方麵，書中詳細介紹瞭如何利用圖像處理技術來識彆和量化各種微小的瑕疵，如劃痕、砂眼、氣泡等，並給齣瞭相應的圖像增強和特徵提取方法。在産品尺寸測量方麵，書中也講解瞭如何通過邊緣檢測、輪廓提取等方法，實現高精度的尺寸測量，並討論瞭如何補償由於透視畸變、鏡頭畸變等因素造成的測量誤差。更令我印象深刻的是，書中還涉及瞭OCR（光學字符識彆）技術在産品追溯和信息錄入中的應用，以及二維碼識彆在自動化生産綫上的重要性。作者在講解這些技術時，並沒有迴避實際應用中的挑戰，而是提供瞭多種解決方案和優化策略，比如在光照不均的場景下，如何選擇閤適的圖像增強算法，或者在目標形變較大的情況下，如何提高識彆的魯棒性。這本書就像一本詳盡的《工業機器視覺操作手冊》，它不僅告訴你機器視覺能做什麼，更重要的是，它告訴你如何在復雜的工業環境下，有效地利用這些技術來解決實際問題，提升生産效率和産品質量。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在圖像分割和特徵提取方麵的講解，是我之前學習中遇到的一個難點。以往接觸到的資料，往往會深陷於各種算法的原理和數學公式，雖然理解起來嚴謹，但應用起來卻顯得有些空泛。而這本《機器視覺技術及應用》卻另闢蹊徑，它在介紹Canny邊緣檢測、Sobel算子等經典方法時，並沒有止步於公式的羅列，而是花瞭相當大的篇幅來討論這些算法在不同場景下的優缺點，以及如何通過參數調整來優化檢測效果。更令我驚喜的是，書中關於SIFT和SURF特徵提取的講解，不僅僅是介紹瞭算法的原理，更是通過一係列實際應用案例，如圖像拼接、物體識彆等，生動地展示瞭這些特徵是如何在復雜背景下魯棒地工作的。例如，在講解SURF算法時，書中詳細對比瞭它在鏇轉、縮放、光照變化等不同條件下的錶現，並給齣瞭實際操作中的調參建議。我尤其欣賞書中關於“尺度不變性”和“鏇轉不變性”的直觀解釋，這使得我對這些抽象概念有瞭更深刻的理解。這本書仿佛一位老道的工藝美術師，不僅告訴你畫筆是什麼，顔料是什麼，更重要的是教你如何調色，如何運筆，纔能畫齣栩栩如生的作品，這種實踐導嚮的講解方式，無疑大大降低瞭學習的門檻。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《機器視覺技術及應用》時，我原本是抱著學習一些基礎概念和經典算法的期望。畢竟，作為教育部指導下的係列教材，它的權威性和係統性是值得信賴的。然而，在我翻閱的過程中，我發現這本書的重點似乎並不完全在於純粹的理論推導或者算法的數學證明，而是更側重於工程實踐中的應用。我特彆關注瞭書中關於相機標定和圖像預處理的章節，它們詳細地闡述瞭在實際工業環境中，如何選擇閤適的鏡頭、光源，以及如何有效地去除噪聲、增強圖像細節，這些都是直接關係到後續檢測和識彆精度的關鍵步驟。書中給齣的案例分析，比如在零部件缺陷檢測中，如何通過形態學操作來識彆錶麵劃痕和汙漬，以及在工業機器人引導中，如何利用斑點追蹤技術實現精準定位，都讓我感到非常受用。雖然我還沒有深入到後麵更復雜的三維重建和深度學習章節，但僅憑前半部分的介紹，我就能感受到這本書是為那些希望將機器視覺技術快速落地到實際工程項目中的讀者量身定製的。它並非那種讓你花費大量時間去啃數學公式的教材，而是更像一位經驗豐富的工程師，手把手地教你如何解決實際問題，如何讓理論知識轉化為看得見摸得著的成果。

评分☆☆☆☆☆

我一直對三維視覺和立體匹配技術感到好奇，因為這涉及到從二維圖像重構真實世界的深度信息，這在很多高端應用中都至關重要。而《機器視覺技術及應用》在這方麵的講解，讓我看到瞭實際操作的可能性。書中關於雙目立體視覺原理的介紹，清晰地闡述瞭視差的計算過程，以及如何利用視差圖來恢復深度信息。我仔細閱讀瞭關於局部匹配算法（如SGM）和全局匹配算法（如Graph Cut）的對比分析，這讓我能夠根據不同的場景和精度要求，選擇最閤適的算法。書中還詳細介紹瞭相機標定中，如何進行內外參數的標定，以及如何利用標定結果來校正圖像畸變，這些基礎工作對於後續的三維重建至關重要。此外，書中還探討瞭激光點雲數據處理和配準技術，並給齣瞭一些在機器人導航和三維建模方麵的應用實例。我特彆欣賞書中對於“重投影誤差”的解釋，以及如何通過優化算法來減小誤差，這讓我明白瞭三維重建的精度是如何被控製的。這本書就像一個精密的儀器製造商，不僅展示瞭三維視覺的神奇之處，更重要的是，它提供瞭製造這些神奇“儀器”的藍圖和工具，讓讀者有機會親手去搭建和實現。

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還沒怎麼看，不過應該還是不錯的

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2.5.3 f3.3.2 基於透u視成像模型的SFS算法（APM） 4.7 3.5 多圓b測量 8.3.1d 5.2 PCB焊點的分類 決策級圖像融閤 7.5 4.7.y1 第9章 可調光源 7.1.2 5.3 4.7.1 模式識s彆 XAVIS編程實c例 綫弧測量 反射L類型與反射模型 擴展函b數 特徵級圖像融閤 識彆實例 均值漂移算法 第10章 前光源 可j調光源 瑕疵缺陷檢L測 第2章 缺陷檢N測U的分類方法 7.2K.1

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容