內容簡介
本書介紹了機器視覺繫統的基本組成原理和圖像處理相關的技術基礎。本書在第1版的基礎上,重點補充介紹深度學習技術及其在機器視覺中的應用。全書共分12章,第1章簡要介紹機器視覺技術的基本概念、繫統構成以及發展趨勢;第2章介紹機器視覺繫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章分別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章介紹模式識別技術;第8章介紹圖像融合技術;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;第11章介紹深度學習技術;第12章介紹深度學習技術在機器視覺中的應用。 關於深度學習技術,本書用深度學習概述、深度學習基本概念、卷積神經網絡、循環神經網絡和經典的深度神經網絡等幾個小節,沿著深度學習的發展脈絡,進行的深入淺出的介紹,幫助初學者快速入門。其次,本書重點講解了深度學習在目標檢測、圖像分割、圖像識別和圖像生成等任務中的應用情況和案例,基本關注到了計算機視覺領域中的主要研究方向,為入門者提供解決類似問題的基本思路和實操方法。 本書既可作為高等學校自動化類、計算機類、電氣類、機械類等相關專業的教材,也適用於從事測量、檢測、控制及機器視覺等繫統研究、設計和開發的科研技術人員參考。本次修訂立足於新工科、新專業方向,相信將對機器人工程專業、人工智能專業及其他相關新興領域專業的發展起到積極作用。