图像处理、分析与机器视觉基于LabVIEW杨高科机器视觉技术程光 pdf下载

9787302496410  9787111623946

基本信息

书名:图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW)

定价：169.00元

作者:杨高科 著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2018-06-01

ISBN：9787302496410

页码：616

版次：1

装帧：平装

开本：16开

内容提要

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》主要介绍基于LabVIEW的图像处理、分析与机器视觉系统的开发技术。全书尽量避免枯燥的理论讲解，而是从实际工程应用的角度将内容分为机器视觉系统构建、图像操作与增强和特征分析与机器决策部分。其中第1部分共6章，主要讨论成像系统模型原理、镜头相机部件的选型、系统的搭建和校准以及图像采集、显示和存储等技术；第2部分共4章，包括图像操作和变换、图像灰度分析以及图像增强等技术；第3部分共9章，介绍机器视觉软件开发的关键技术，不仅包括图像分割、形态学处理、特征提取、特征分析、特征在机器视觉系统开发中的应用以及目标测量、图像模式匹配、目标分类识别等技术，还包括色彩空间和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分类识别等彩色图像处理技术。

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》配有大量具有代表性的图像实例以及图像处理、分析和机器视觉应用的程序源代码。这些图像和源代码不仅可加强读者对内容的理解，还能作为实际工程项目的参考。

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》可作为图像处理、分析和机器视觉项目开发人员的技术参考书，也可作为高等学校计算机、虚拟仪器、自动化、模式识别与图像处理等的教材，还可作为机器视觉开发团队或公司的培训或辅导教材。

目录

第1部分 机器视觉系统构建

第1章 绪论

1．1 机器视觉的定义与发展

1．2 机器视觉系统的构成与开发过程

1．3 NI视觉平台简介及

第2章 成像系统

2．1 成像系统模型

2．2 镜头

2．3 相机

2．3．1 CCD和CMOS

2．3．2 模拟相机和模拟视频信号

2．3．3 数字相机和数字视频信号

2．3．4 相机筛选

2．4 本章小结

第3章 图像采集、存储与显示

3．1 图像采集设备

3．2 NI-MAX与相机驱动

3．3 IMAQ、IMAQdx与图像采集

3．4 本章小结

第4章 图像管理与显示

4．1 内存中的图像

4．2 内存图像管理

4．3 图像显示

4．3．1 图像显示控件

4．3．2 图像

4．3．3 外部窗口显示

4．4 ROI与图像遮罩

4．5 无损图层

4．6 本章小结

第5章 图像存储

5．1 图像文件读写

5．2 BMP文件

5．3 TIFF文件

5．4 JPEG文件

5．5 PNG文件

5．6 AVI文件

5．7 本章小结

第6章 系统校准与图像矫正

6．1 畸变模型

6．2 图像校准

6．3 坐标校准

6．4 误差与校准质量

6．5 图像几何矫正

6．6 本章小结

第2部分 图像操作与增强

第7章 图像操作与运算

7．1 像素操作

7．2 图像操作与几何变换

7．3 图像运算

7．4 彩色图像操作与运算

7．5 本章小结

第8章 灰度分析与变换

8．1 直方图

8．2 灰度分析

8．3 结构相似性

8．4 灰度变换

8．5 本章小结

第9章 空间域图像增强

9．1 线性卷积

9．2 邻域增强

9．2．1 线性滤波

9．2．2 非线性滤波

9．3 本章小结

第10章 频域图像增强

10．1 图像的傅里叶变换

10．2 图像的频域滤波

10．3 NI-Vision频域图像滤波方法

10．4 本章小结

第3部分 特征分析与机器决策

第11章 阈值分割与边缘分割

11．1 阈值分割

11．1．1 全局分割

11．1．2 局部分割

11．2 边缘分割

11．2．1 点检测

11．2．2 线检测

11．2．3 轮廓提取

11．3 本章小结

第12章 形态学与区域分割

12．1 像素的形态学处理

12．2 颗粒的形态学处理

12．3 区域分割

12．4 区域生长与形态学重构

12．5 本章小结

第13章 颗粒特征与分析

13．1 点与线

13．2 边界与面积

13．3 角度和矩

13．4 测量坐标系

13．5 本章小结

第14章 图像特征及应用

14．1 灰度测量

14．2 边缘检测

14．3 轮廓分析与比较

14．4 纹理分析

14．4．1 小波变换

14．4．2 纹理的统计分析

14．5 角点检测

14．6 本章小结

第15章 图像模式匹配

15．1 灰度匹配

15．2 几何匹配

15．3 黄金模板比较

15．4 本章小结

第16章 目标测量

16．1 目标搜索

16．2 特征定位

16．3 几何测量

16．3．1 卡钳

16．3．2 卡尺

16．3．3 解析几何法

16．4 结果判定

16．5 本章小结

第17章 分类识别

17．1 训练过程与分类器

17．1．1 样本集合

17．1．2 分类器配置

17．1．3 分类器操作和训练

17．1．4 分类器输出和评价

17．2 分类检测与识别

17．3 OCR

17．3．1 字符集训练

17．3．2 文字识别与验证

17．4 本章小结

第18章 彩色视觉

18．1 色彩空间

18．2 色谱与色彩匹配

18．3 色彩定位

18．4 彩色模式匹配

18．5 色彩分类

18．6 彩色图像分割

18．7 本章小结

第19章 仪表与条码

19．1 仪表读取

19．2 条码读取

19．2．1 一维码

19．2．2 

19．3 本章小结

第20章 双目立体视觉

20．1 双目视觉系统原理

20．2 系统校准

20．3 图像调整

20．4 对应点匹配和3D重建

20．5 本章小结

作者介绍

杨高科，现就职于加拿大THALES公司，曾先后在SIEMENS、ALCATEL-LUCENT上海贝尔从事系统设计工作，并主持和管理过多个自动控制项目的部署实施。是较早使用LabVIEW进行虚拟仪器和机器视觉系统开发的工程人员之一，著有《LabVIEW虚拟仪器项目开发与管理》一书。

基本信息

出版社： 机械工业出版社

 ISBN：9787111623946

版次：1

商品编码：12641936

品牌：机工出版

包装：平装

外文名称：Machine Vision Technology

开本：16开

出版时间：2019-06-01

用纸：胶版纸

页数：155

字数：193000

内容简介

《机器视觉技术》介绍了机器视觉技术常用的处理平台及软件操作方法，主要内容包括：机器视觉概述，机器视觉系统构成，NI视觉平台的搭建，LabVIEW编程环境与基本操作，LabVIEW编程结构，LabVIEW数组、簇、图形编程，字符串、文件输入输出和属性节点编程，图像的采集保存与读取，相机标定，图像处理，视觉分拣，基于OpenCV的视觉分拣等。

《机器视觉技术》内容浅显易懂，符合学习认知规律。

《机器视觉技术》是机器视觉技术方面的专著，也可作为普通本科、高职高专院校自动化技术、计算机技术相关的教学用书，也可供从事相关行业的技术人员参考。

目录

序

前言

第1章 机器视觉概述

1．1 机器视觉的概念

1．2 机器视觉的优点

1．3 我国机器视觉的发展

1．4 机器视觉的应用领域

第2章 机器视觉系统构成

2．1 机器视觉系统

2．2 工业相机

2．2．1 工业相机概述

2．2．2 相机成像流程

2．2．3 工业相机的分类

2．2．4 工业相机的主要参数

2．2．5 工业相机与普通相机的区别

2．2．6 工业相机的选择

2．3 工业镜头

2．3．1 工业镜头的主要参数

2．3．2 工业镜头的选择

2．4 光源

2．4．1 光学基础

2．4．2 机器视觉光源的作用

2．4．3 机器视觉光源的分类

2．4．4 光源选择的因素

2．5 机器视觉的软件平台和工具包简介

第3章 NI视觉平台的搭建

3．1 ABB机器人仿真软件RobotStudio

3．2 机器视觉开发软件LabVIEW

3．3 图像采集软件VAS

3．4 图像处理软件VDM

第4章 LabVIEW编程环境与基本操作

4．1 虚拟仪器的概念

4．2 LabVIEW简介

4．3 LabVIEW的编程环境

4．4 LabVIEW程序设计过程

4．4．1 创建VI

4．4．2 子VI的创建及调用

第5章 LabVIEW编程结构

5．1 循环结构

5．1．1 While循环

5．1．2 For循环

5．2 分支结构

5．3 顺序结构和公式节点

5．3．1 顺序结构

第6章 LabVIEW数组、簇、图形编程

第7章 字符串、文件输入输出和属性节点编程

第8章 图像的采集保存与读取

第9章 相机标定

第10章 图像处理

第11章 视觉分拣

第12章 基于OpenCV的视觉分拣

前言

机器视觉，就是用机器代替人眼，来做测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，即通过使用光学系统、工业数字相机和图像处理工具，来模拟人的视觉能力，并做出相应的决策，终通过指挥某种特定装置执行这些决策。

伴随着人工智能产业升温，机器视觉行业有望迈向新的发展阶段，市场规模将加速扩大。乐观预计，未来几年，机器视觉行业市场规模年均增长率可维持在30%左右，到2021年，我国市场规模将过100亿元，前景广阔。

我国高等院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆尝试，更多地开始了工业现场的应用，主要包括电子、汽车、制药、印刷等领域。在可见的未来，我国对机器视觉这种智能化终端设备的使用量将呈指数级增长，这些设备的投入使用将给生产现场的技术人员提出新的技术要求和挑战。

机器视觉技术是一门交叉程度非常高的学科，涉及工程数学、物理光学、计算机科学等诸多，并且视觉的开发平台和图像处理包种类繁多。虽然市面上有大量机器视觉技术方面的书籍，但缺少一本系统的、适合初学者学习的教材。因此，开发适合职业教育特点的教材是当前开展机器视觉技术人才培养急需解决的问题。本书将机器视觉系统的硬件构成、机器视觉开发软件及工具包、图像处理及算法、应用场景融合在一起，帮助初学者快速入门并开发自己的项目。

本书由中国电子学会嵌入式系统与机器人分会策划，由北京联合大学机器人学院和北京博创智联科技有限公司联合编写

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