| | | 工業機器視覺基礎教程(HALCON篇計算機類專業高等職業教育繫列教 | 該商品所屬分類:圖書 -> 各出版社圖書 | 【市場價】 | 507-736元 | 【優惠價】 | 317-460元 | 【作者】 | 者郭森責和慶娣 | 【出版社】 | 機械工業出版社 | 【ISBN】 | 9787111693857 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111693857 商品編碼:10045067598750 包裝:平裝 開本:16開 出版時間:2021-11-01 頁數:200 代碼:59 作者:者_郭森責_和慶娣
" 商品基本信息,請以下列介紹為準 | 商品名稱: | 工業機器視覺基礎教程(HALCON篇計算機類專業高等職業教育繫列教材) | 作者: | 編者_郭森|責編_和慶娣 | 代碼: | 59.0 | 出版社: | 機械工業出版社 | 出版日期: | 2021-11-01 | ISBN: | 9787111693857 | 印次: | 1 | 版次: | 1 | 裝幀: | | 開本: | 16開 |
內容簡介 | 本書圍繞工業機器視覺的具體應用,基於HALCON機器視覺集成開臺,通過30餘個典型案例,詳細介紹工業機器視覺的概念、原理和應用。主要內括HALCON編程軟件、圖像采集硬件的組成、圖像處理的基本方法和原理、圖像特征與提取、圖像模式識別等,並通過綜合實例介紹應用HALCON解決實際問題的方法和步驟。 本書面向實際應用,內容力求精煉,避免冗繁理論推導,適合高等職業院校和應用型本科院校相關專業的學生使用,也可供圖像處理、模式識別、人工智能等領域的科研人員和工程技術人員參考。 |
目錄 | 出版說明 前言 第1章 緒論 1.1 工業機器視覺的概念 1.2 工業機器視覺的應用領域 1.3 工業機器視覺的基本原理 1.3.1 工業機器視覺涉及的關鍵技術 1.3.2 工業機器視覺繫統 習題 第2章 HALCON的基礎知識 2.1 HALCON的集成開發環境 2.2 HALCON語言 2.2.1 HALCON中的數據類型 2.2.2 HALCON中的運算符 2.2.3 HALCON中的控制流算子 2.3 HALCON中創建函數 2.4 案例——找出圖中面積的圓 習題 第3章 機器視覺硬件繫統 3.1 光源 3.1.1 光源的顏色 3.1.2 光源的照射方式 3.1.3 案例——選擇合適的打光方式 3.2 鏡頭 3.2.1 工業鏡頭的基本參數 3.2.2 工業鏡頭的分類 3.3 相機 3.3.1 相機的性能指標 3.3.2 相機的分類 3.3.3 相機-計算機接口 3.4 相機標定 3.4.1 相機標定原理 3.4.2 相機標定過程 3.4.3 案例——用HALCON標定助手對相行標定 習題 第4章 灰度圖像BLOB分析 4.1 BLOB簡介 4.1.1 BLOB的概念 4.1.2 案例——BLOB分析的方法和步驟 4.2 灰度直方圖 4.2.1 灰度直方圖的概念 4.2.2 灰度直方圖與圖像清晰度的關繫 4.2.3 案例——顯示灰度圖像的直方圖 4.3 閾值分割 4.3.1 全局固定閾值分割 4.3.2 案例——用“灰度直方圖”工具對圖行二值化 4.3.3 動態閾值分割 4.3.4 案例——圓點檢測 4.4 連通區域分析 4.4.1 連通區域分析的原理 4.4.2 案例——分割圖中的數字 4.5 特征值計算 4.5.1 BLOB分析中的常用特征值 4.5.2 “特征直方圖”工具 4.5.3 案例——從標定板中分割出圓點 習題 第5章 圖像濾波 5.1 圖像濾波簡介 5.2 空間域圖像濾波 5.2.1 均值濾波 5.2.2 案例——均值濾波器的應用 5.2.3 高斯濾波 5.2.4 中值濾波 5.2.5 三種空間濾波方法的比較 5.2.6 案例——分析液體中的顆粒 5.3 頻域圖像濾波 5.3.1 頻域濾波原理 5.3.2 頻率域低通濾波 5.3.3 案例——低通濾波器的應用 5.3.4 頻率域高通濾波 5.3.5 案例——應用高斯高通濾波器提取圖像輪廓 5.3.6 頻率域的帶阻/帶通濾波器 5.3.7 案例——應用帶通濾波行劃痕檢測 習題 第6章 圖像的形態學處理 6.1 圖像的形態學處理簡介 6.2 形態學的基礎算法 6.2.1 膨脹運算 6.2.2 腐蝕運算 6.2.3 開運算 6.2.4 閉運算 6.2.5 案例——求圖中地球的中心點坐標 6.2.6 其他形態學算子 6.2.7 案例——應用“擊中擊不中”的方法檢測字符 6.3 形態學的典型應用 6.3.1 邊界提取 6.3.2 案例——提取目標區域的邊界 6.3.3 區域填充 6.3.4 連接成分提取 6.3.5 案例——檢測並計算出圓形工件上的瑕疵大小 習題 第7章 圖像的幾何變換 7.1 圖像的幾何變換簡介 7.2 圖像的位置變換 7.2.1 圖移 7.2.2 圖像旋轉 7.2.3 案例——標簽旋轉 7.2.4 圖像鏡像 7.2.5 案例——圖像鏡像 7.3 圖像的形狀變換 7.3.1 圖像的縮小 7.3.2 圖像的放大 7.3.3 圖像的錯切 7.3.4 透射變換 7.3.5 案例——二維碼位姿校正 習題 第8章 圖像特征與提取 8.1 圖像特征 8.2 邊緣特征 8.2.1 差分邊緣檢測算子 8.2.2 Roberts算子 8.2.3 Sobel算子 8.2.4 canny算子 8.2.5 Prewitt算子 8.2.6 案例——用邊緣檢測提取公路標線 8.3 圖像的骨架特征 8.3.1 骨架的原理 8.3.2 案例——長條形物體上的缺陷檢測 8.4 區域特征 8.4.1 常用區域特征 8.4.2 案例——找出圖中的六角螺帽 8.5 灰度直方圖特征 8.5.1 常用的灰度直方圖特征 8.5.2 案例——紅外物體的熱點溫度檢測 8.6 圖像的紋理特征 8.6.1 灰度共生矩陣原理 8.6.2 案例——LCD顯示器缺陷檢測 8.7 角點特征 8.7.1 角點檢測法原理 8.7.2 案例——方格牆磚的角點檢測 8.8 亞像素邊緣特征 8.8.1 亞像素方法原理 8.8.2 XLD特征 8.8.3 案例——用亞像素的方法計算工件圓孔的半徑 8.9 圖像的顏色特征 8.9.1 圖像的彩色 8.9.2 顏色模塊 習題 第9章 圖像模式識別 9.1 圖像模式識別的定義 9.2 模板匹配 9.2.1 模板匹配的原理 9.2.2 案例——用模式識別的方法查找對應圖案 9.2.3 案例——用模板匹配助手實現芯片標識的匹配與定位 9.3 統計模式識別 9.3.1 K-鄰法(K-NN) 9.3.2 支持向量機 9.4 案例——應用支持向量行樣本缺陷檢測 9.5 神經網絡 9.5.1 神經網絡的定義 9.5.2 神經網絡的創建和應用 9.5.3 常見的神經網絡類型 9.5.4 案例——用神經網絡訓練識別車牌漢字 9.5.5 案例——用神經網行像素分類 9.6 字符識別(OCR) 9.6.1 字符識別原理 9.6.2 案例——識別車牌中的英文字母和數字 習題 第10章 綜合實例 10.1 模板匹配和數字識別 10.2 高精度測量 10.3 HALCON與C#混合編程 附錄 HALCON常用算子 參考文獻
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