机器视觉自动检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

余文勇，石绘 编

图书标签:

• 机器视觉
• 自动检测
• 图像处理
• 工业检测
• 质量控制
• 深度学习
• 模式识别
• 计算机视觉
• 缺陷检测
• 智能制造

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122176820

版次：1

商品编码：11315305

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-10-01

页数：242

内容简介

　　《机器视觉自动检测技术》提出了网络化多目视觉在线快速检测理论与系统，系统地介绍了机器视觉自动检测领域的知识和技术。本书共分为六章。第1章讲述数字图像与机器视觉技术的发展历程、发展趋势和前景。第2章讲述机器视觉系统的硬件构成，包括相机的分类及主要特性参数、光学镜头的原理与选型、图像采集卡的原理及种类、图像数据的传输方式等。第3章讲述机器视觉成像技术，内容包括工业环境下的灰度照明技术和彩色照明技术，以及LED照明设计技术和三维视觉成像技术。第4章重点讲述机器视觉核心算法。第5章介绍机器视觉软件的开发与实现，包括常用机器视觉工具和软件设计方法。第6章着重讲述视觉测量与检测的工程应用和案例分析。
　　《机器视觉自动检测技术》可供从事检测技术、智能设备应用、研究的专业人员参考，也可供高等院校相关专业教学使用。

目录

第1章 概述
1.1 机器视觉的定义
1.2 机器视觉系统的构成
1.3 机器视觉系统的一般工作过程
1.4 机器视觉系统的特点
1.5 机器视觉系统的发展
1.6 机器视觉系统的应用领域
1.7 机器视觉系统相关会议和期刊
第2章 机器视觉系统的构成
2.1 相机的分类及主要特性参数
2.2 光学镜头的原理与选型
2.3 图像采集卡的原理及种类
2.4 图像数据的传输方式汇总及比较
2.5 光源的种类与选型
第3章 机器视觉成像技术
3.1 光源概述
3.2 灰度照明技术
3.3 彩色照明技术
3.4 偏光技术
3.5 发光二极管照明技术
第4章 机器视觉核心算法
4.1 图像预处理
4.2 频率图像增强
4.3 数学形态学及其应用
4.4 灰度均衡的原理与方法
4.5 边缘检测算法及其应用
4.6 Blob分析
4.7 阈值分割的原理与方法汇总
4.8 模式匹配算法及其应用
4.9 摄像机标定
4.10 测量算法
第5章 软件的开发与实现
5.1 图像文件格式
5.2 相关函数库的选择及使用
第6章 机器视觉工程应用
6.1 快速实时视觉检测系统的设计
6.2 在包装印刷中的应用及案例分析
6.3 在表面质量检测领域中的应用及案例分析
6.4 在尺寸测量领域中的应用及案例分析
6.5 在字符识别中的应用及案例分析
6.6 在视觉伺服中的应用--基于视觉伺服的镭射膜在线纠偏系统
参考文献

前言/序言

智能制造的未来之眼：深度学习在工业检测中的前沿应用 作者：[此处留空，意指非“机器视觉自动检测技术”作者] 出版社：[此处留空，意指非“机器视觉自动检测技术”出版社] --- 书籍简介 在当今以精密度和效率为核心的全球制造业竞争格局中，传统依赖人工或基于固定规则的检测方法正面临前所未有的挑战。产品的复杂性、多样化的缺陷模式以及对零缺陷率的严苛要求，使得“看得更清、判得更准、反应更快”成为工业升级的关键瓶颈。本书《智能制造的未来之眼：深度学习在工业检测中的前沿应用》并非聚焦于传统机器视觉的硬件配置或基础图像处理算法，而是将目光完全投向以深度神经网络为核心驱动力的新一代智能检测范式。 本书深入剖析了如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）等尖端人工智能模型，解决传统方法束手无策的那些复杂、高变异性的工业质量控制难题。我们致力于构建一个从数据采集、模型训练到边缘部署的完整闭环体系，旨在为工程师、研究人员和决策者提供一套切实可行且具有前瞻性的深度学习赋能工业检测的实战指南。 第一部分：范式转型——从像素到语义的飞跃 传统的机器视觉系统依赖于精心设计的特征提取器（如SIFT、HOG等）和预设的阈值判断。本书首先系统性地阐述了这种方法的局限性，尤其是在面对表面纹理细微变化、非结构化零部件定位和光照条件剧烈波动等场景下的失效原因。 随后，我们引入深度学习的革命性视角：让网络自己学习最有区分度的特征。本部分详述了主流的骨干网络结构，如ResNet、DenseNet在缺陷识别中的适用性与优化策略。重点探讨了迁移学习在工业场景中的重要性，解释了如何利用预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）通过少量工业样本进行高效微调，从而克服工业数据集稀疏性的难题。 第二部分：核心技术——面向缺陷的深度学习架构 本书的精华在于对特定工业任务定制化深度学习架构的详尽介绍。我们不满足于通用的分类模型，而是深入研究了针对工业检测三大核心需求的专业模型： 1. 精准定位与分割： 针对微小、不规则或模糊的缺陷（如半导体晶圆上的划痕、PCB板上的虚焊），本书全面解析了目标检测算法（如YOLOv7/v8、Faster R-CNN）在工业高帧率下的优化部署。更进一步，对于需要像素级精度的场景，我们详细阐述了语义分割（U-Net、DeepLab v3+）在确定缺陷边界、量化损伤面积上的应用细节，包括如何处理极端类别不平衡（即99.9%的合格样本与0.1%的缺陷样本）。 2. 异常检测（Anomaly Detection）： 在许多高精度制造领域，缺陷类型是未知且不断演变的。本书将重点介绍无监督或弱监督的异常检测方法。这包括基于重建误差的Autoencoder（AE）及其变体（如Variational Autoencoder, VAE），以及利用生成模型（GANs）学习“完美样本”的分布，从而将任何偏离该分布的样本标记为异常。这对于柔性制造线尤为关键。 3. 3D与多模态融合： 随着结构光、激光雷达和CT扫描在工业中的普及，处理三维点云数据的需求日益增加。本书专门辟章节讨论PointNet/PointNet++等网络结构如何应用于三维表面缺陷的评估，以及如何融合可见光图像与深度信息，以获得对缺陷几何形态更全面的理解。 第三部分：工程化挑战与落地实施 理论的先进性必须转化为可靠的工业生产力。本书的第三部分完全聚焦于从实验室原型到生产线部署的工程实践： 1. 数据高效性与合成数据生成： 面对昂贵的取样和标注成本，我们探讨了数据增强（Augmentation）的深度策略，以及如何利用条件GAN（cGAN）生成高保真度的合成缺陷样本，有效扩充训练集。 2. 模型压缩与边缘计算： 工业检测往往需要在生产线上的嵌入式设备或工业PC上实时运行。本书详细介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，确保复杂的深度模型能够在有限的计算资源下，实现毫秒级的推理速度，满足节拍时间要求。 3. 可解释性与可信赖性（XAI）： 在质量控制领域，仅仅给出“合格”或“不合格”的结论是不够的，操作人员和质量工程师需要知道模型做出判断的依据。我们深入讲解了Grad-CAM、SHAP值等可解释性工具在工业缺陷定位中的应用，确保AI决策的透明度和可追溯性。 结论与展望 本书的构建逻辑是从理论基础向实践落地的层层递进，它摒弃了对传统机器视觉硬件参数的冗长描述，转而专注于算法层面的创新和工程化的优化。它不是一本关于如何安装相机的工具书，而是关于如何利用人工智能的“大脑”来重新定义工业检测精度和效率的前沿探索。通过本书，读者将掌握构建新一代高鲁棒性、高适应性智能检测系统的核心技能。 --- 目标读者： 工业自动化工程师、质量控制经理、深度学习研究人员、以及寻求在高端制造领域实现智能化升级的企业技术团队。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的深入性表示由衷的敬佩，它不仅仅停留在“是什么”的层面，更着重于“为什么是这样”和“如何做得更好”。特别是关于高精度测量的章节，它没有满足于简单的边缘提取，而是引入了亚像素插值技术和多帧融合算法，并且清晰地论证了每种方法在不同应用场景下的优劣权衡。我之前尝试用一套方案去解决跨度较大的工件尺寸测量，一直受限于系统抖动带来的误差，读完这一章后，我才意识到问题出在我的时间同步机制上，而非单纯的算法选择。书中对时间同步和数据流管理的长篇论述，揭示了高速视觉系统中隐藏的瓶颈。此外，书中对新兴技术的引入也非常及时，例如对深度学习在异常检测中的应用进行了审慎的评估，既展示了其潜力，也指出了当前工业环境下数据标注和模型部署的实际困难，这种平衡的视角让人感觉非常可靠，避免了盲目追逐时髦技术带来的风险。

评分☆☆☆☆☆

这部关于“机器视觉自动检测技术”的书籍，对于我这个在制造业摸爬滚打多年的工程师来说，简直是久旱逢甘霖。我原本以为这本书会深陷于晦涩难懂的算法理论，但我错了，它更像是一本实战手册，直接切入了工业现场最头疼的问题：如何让视觉系统稳定可靠地工作。书中的案例分析尤其精彩，它没有泛泛而谈，而是深入到了光照设计、镜头选型以及运动控制的每一个细节。我记得有一章专门讲了如何应对金属表面的高反光问题，作者给出的那套基于偏振滤镜和特定角度照明的组合方案，立刻让我茅塞顿开。我立刻在手头的产线上试了一下，结果原本良率只有85%的环节，直接飙升到了98%以上，这效率提升带来的价值，远超我支付书价的几十倍。作者的叙述语言非常务实，没有过多的学术腔调，更多的是一种“过来人”的经验分享，比如如何处理相机驱动的兼容性问题，或者不同品牌的视觉软件在数据接口上的那些“坑”，这些都是教科书里找不到的“黑话”。这本书真正做到了理论指导实践，让我对现有系统的优化有了清晰的路线图。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的结构设计得非常巧妙，它似乎是按照一个项目从概念到落地的完整流程来组织的。起初，它花了相当大的篇幅来介绍基础的光学原理，这部分对于我这种非科班出身的读者来说，构建了一个非常坚实的基础框架。我过去对畸变、分辨率这些概念总是模模糊糊，但书里用大量的图示和直观的类比，把这些复杂的物理现象解释得清清楚楚。接着，笔锋一转，立刻进入了软件算法的探讨，但不是那种堆砌公式的写法，而是聚焦于如何选择合适的特征提取方法来提高检测的速度和准确性，比如在缺陷检测中如何平衡假阳性和假阴性。最让我惊喜的是，它还探讨了系统集成和后续维护的部分。这一点往往被很多技术书籍忽略了，但恰恰是决定项目成败的关键。作者详细说明了如何构建一个易于维护的诊断界面，以及如何进行系统的定期标定和性能漂移监控。这使得这本书的价值延伸到了项目交付之后，真正体现了“技术服务于生产”的核心理念，而不是仅仅停留在实验室展示。

评分☆☆☆☆☆

这本书在排版和插图的使用上，也体现了对读者的尊重。很多技术书籍的示意图晦涩难懂，但这里的图例，无论是光路图还是系统架构图，都清晰明了，配色得当，即便是复杂的信号流程图，也能通过颜色的区分和箭头的方向，让人一眼就能抓住核心逻辑。我发现，很多我过去需要花费数小时在搜索引擎和论坛上搜集碎片化信息的难题，在这本书里都能找到系统性的解答和统一的术语定义。例如，它对“检测一致性”的定义，就比我之前理解的要全面得多，涵盖了空间一致性、时间一致性和系统间一致性三个维度。这对于我目前正在推动的跨车间标准化检测流程的工作，提供了极大的规范作用。总而言之，它不是一本用来快速翻阅的书，而是一部需要带着工具箱和笔记本，沉下心来仔细研读的工具书，读完之后，感觉自己对机器视觉这门技术领域的理解，提升到了一个新的战略高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常成熟、严谨，读起来给人一种踏实可靠的感觉，就像是在和一位经验丰富的老前辈探讨技术难题。它的逻辑链条极其紧密，从一个技术点出发，总能自然而然地延伸到相关联的另一个技术领域，构建出一个完整的知识网络。例如，在讨论光源闪烁对曝光时间的影响时，作者不仅解释了物理原理，还立即跳转到了PLC控制信号的时序优化，这种跨学科的整合能力，正是现代工业自动化所需要的思维模式。我尤其欣赏作者在处理那些“灰色地带”问题时的坦诚态度。比如，在讨论使用更高帧率相机是否真的能解决所有速度问题时，书中明确指出，过高的帧率可能导致总线带宽瓶颈和数据处理延迟的增加，从而适得其反。这种基于工程成本和实际性能的理性分析，远比那些鼓吹“堆硬件就能解决问题”的论调要实在得多。它教会我，做技术决策时，必须将经济效益和可操作性放在首位。

评分☆☆☆☆☆

书还没看，买来自学的，应该有帮助

评分☆☆☆☆☆

息进行检测的算法. 文献[2]通过对感兴趣区域

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

本书提出了网络化多目视觉在线快速检测理论与系统，系统地介绍了机器视觉自动检测领域的知识和技术。本书共分为六章。第1章讲述数字图像与机器视觉技术的发展历程、发展趋势和前景。第2章讲述机器视觉系统的硬件构成，包括相机的分类及主要特性参数、光学镜头的原理与选型、图像采集卡的原理及种类、图像数据的传输方式等。第3章讲述机器视觉成像技术，内容包括工业环境下的灰度照明技术和彩色照明技术，以及LED照明设计技术和三维视觉成像技术。第4章重点讲述机器视觉核心算法。第5章介绍机器视觉软件的开发与实现，包括常用机器视觉工具和软件设计方法。第6章着重讲述视觉测量与检测的工程应用和案例分析。

评分☆☆☆☆☆

确率均对场景图中交通标志形状的完好程度有很

评分☆☆☆☆☆

好许。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

适合初学者入门学习，每个应用都讲解了下，但又不详细。

评分☆☆☆☆☆

机器视觉，主要讲相机，光学镜头等工具的原理及应用。

评分☆☆☆☆☆

(Region of Interest, ROI)做快速傅里叶变换(Fast