機器視覺自動檢測技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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餘文勇，石繪 編

圖書標籤:

• 機器視覺
• 自動檢測
• 圖像處理
• 工業檢測
• 質量控製
• 深度學習
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 缺陷檢測
• 智能製造

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122176820

版次：1

商品編碼：11315305

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-10-01

頁數：242

內容簡介

　　《機器視覺自動檢測技術》提齣瞭網絡化多目視覺在綫快速檢測理論與係統，係統地介紹瞭機器視覺自動檢測領域的知識和技術。本書共分為六章。第1章講述數字圖像與機器視覺技術的發展曆程、發展趨勢和前景。第2章講述機器視覺係統的硬件構成，包括相機的分類及主要特性參數、光學鏡頭的原理與選型、圖像采集卡的原理及種類、圖像數據的傳輸方式等。第3章講述機器視覺成像技術，內容包括工業環境下的灰度照明技術和彩色照明技術，以及LED照明設計技術和三維視覺成像技術。第4章重點講述機器視覺核心算法。第5章介紹機器視覺軟件的開發與實現，包括常用機器視覺工具和軟件設計方法。第6章著重講述視覺測量與檢測的工程應用和案例分析。
　　《機器視覺自動檢測技術》可供從事檢測技術、智能設備應用、研究的專業人員參考，也可供高等院校相關專業教學使用。

目錄

第1章 概述
1.1 機器視覺的定義
1.2 機器視覺係統的構成
1.3 機器視覺係統的一般工作過程
1.4 機器視覺係統的特點
1.5 機器視覺係統的發展
1.6 機器視覺係統的應用領域
1.7 機器視覺係統相關會議和期刊
第2章 機器視覺係統的構成
2.1 相機的分類及主要特性參數
2.2 光學鏡頭的原理與選型
2.3 圖像采集卡的原理及種類
2.4 圖像數據的傳輸方式匯總及比較
2.5 光源的種類與選型
第3章 機器視覺成像技術
3.1 光源概述
3.2 灰度照明技術
3.3 彩色照明技術
3.4 偏光技術
3.5 發光二極管照明技術
第4章 機器視覺核心算法
4.1 圖像預處理
4.2 頻率圖像增強
4.3 數學形態學及其應用
4.4 灰度均衡的原理與方法
4.5 邊緣檢測算法及其應用
4.6 Blob分析
4.7 閾值分割的原理與方法匯總
4.8 模式匹配算法及其應用
4.9 攝像機標定
4.10 測量算法
第5章 軟件的開發與實現
5.1 圖像文件格式
5.2 相關函數庫的選擇及使用
第6章 機器視覺工程應用
6.1 快速實時視覺檢測係統的設計
6.2 在包裝印刷中的應用及案例分析
6.3 在錶麵質量檢測領域中的應用及案例分析
6.4 在尺寸測量領域中的應用及案例分析
6.5 在字符識彆中的應用及案例分析
6.6 在視覺伺服中的應用--基於視覺伺服的鐳射膜在綫糾偏係統
參考文獻

前言/序言

智能製造的未來之眼：深度學習在工業檢測中的前沿應用 作者：[此處留空，意指非“機器視覺自動檢測技術”作者] 齣版社：[此處留空，意指非“機器視覺自動檢測技術”齣版社] --- 書籍簡介 在當今以精密度和效率為核心的全球製造業競爭格局中，傳統依賴人工或基於固定規則的檢測方法正麵臨前所未有的挑戰。産品的復雜性、多樣化的缺陷模式以及對零缺陷率的嚴苛要求，使得“看得更清、判得更準、反應更快”成為工業升級的關鍵瓶頸。本書《智能製造的未來之眼：深度學習在工業檢測中的前沿應用》並非聚焦於傳統機器視覺的硬件配置或基礎圖像處理算法，而是將目光完全投嚮以深度神經網絡為核心驅動力的新一代智能檢測範式。 本書深入剖析瞭如何利用捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及生成對抗網絡（GAN）等尖端人工智能模型，解決傳統方法束手無策的那些復雜、高變異性的工業質量控製難題。我們緻力於構建一個從數據采集、模型訓練到邊緣部署的完整閉環體係，旨在為工程師、研究人員和決策者提供一套切實可行且具有前瞻性的深度學習賦能工業檢測的實戰指南。 第一部分：範式轉型——從像素到語義的飛躍 傳統的機器視覺係統依賴於精心設計的特徵提取器（如SIFT、HOG等）和預設的閾值判斷。本書首先係統性地闡述瞭這種方法的局限性，尤其是在麵對錶麵紋理細微變化、非結構化零部件定位和光照條件劇烈波動等場景下的失效原因。 隨後，我們引入深度學習的革命性視角：讓網絡自己學習最有區分度的特徵。本部分詳述瞭主流的骨乾網絡結構，如ResNet、DenseNet在缺陷識彆中的適用性與優化策略。重點探討瞭遷移學習在工業場景中的重要性，解釋瞭如何利用預訓練模型（如在ImageNet上訓練的模型）通過少量工業樣本進行高效微調，從而剋服工業數據集稀疏性的難題。 第二部分：核心技術——麵嚮缺陷的深度學習架構 本書的精華在於對特定工業任務定製化深度學習架構的詳盡介紹。我們不滿足於通用的分類模型，而是深入研究瞭針對工業檢測三大核心需求的專業模型： 1. 精準定位與分割： 針對微小、不規則或模糊的缺陷（如半導體晶圓上的劃痕、PCB闆上的虛焊），本書全麵解析瞭目標檢測算法（如YOLOv7/v8、Faster R-CNN）在工業高幀率下的優化部署。更進一步，對於需要像素級精度的場景，我們詳細闡述瞭語義分割（U-Net、DeepLab v3+）在確定缺陷邊界、量化損傷麵積上的應用細節，包括如何處理極端類彆不平衡（即99.9%的閤格樣本與0.1%的缺陷樣本）。 2. 異常檢測（Anomaly Detection）： 在許多高精度製造領域，缺陷類型是未知且不斷演變的。本書將重點介紹無監督或弱監督的異常檢測方法。這包括基於重建誤差的Autoencoder（AE）及其變體（如Variational Autoencoder, VAE），以及利用生成模型（GANs）學習“完美樣本”的分布，從而將任何偏離該分布的樣本標記為異常。這對於柔性製造綫尤為關鍵。 3. 3D與多模態融閤： 隨著結構光、激光雷達和CT掃描在工業中的普及，處理三維點雲數據的需求日益增加。本書專門闢章節討論PointNet/PointNet++等網絡結構如何應用於三維錶麵缺陷的評估，以及如何融閤可見光圖像與深度信息，以獲得對缺陷幾何形態更全麵的理解。 第三部分：工程化挑戰與落地實施 理論的先進性必須轉化為可靠的工業生産力。本書的第三部分完全聚焦於從實驗室原型到生産綫部署的工程實踐： 1. 數據高效性與閤成數據生成： 麵對昂貴的取樣和標注成本，我們探討瞭數據增強（Augmentation）的深度策略，以及如何利用條件GAN（cGAN）生成高保真度的閤成缺陷樣本，有效擴充訓練集。 2. 模型壓縮與邊緣計算： 工業檢測往往需要在生産綫上的嵌入式設備或工業PC上實時運行。本書詳細介紹瞭模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，確保復雜的深度模型能夠在有限的計算資源下，實現毫秒級的推理速度，滿足節拍時間要求。 3. 可解釋性與可信賴性（XAI）： 在質量控製領域，僅僅給齣“閤格”或“不閤格”的結論是不夠的，操作人員和質量工程師需要知道模型做齣判斷的依據。我們深入講解瞭Grad-CAM、SHAP值等可解釋性工具在工業缺陷定位中的應用，確保AI決策的透明度和可追溯性。 結論與展望 本書的構建邏輯是從理論基礎嚮實踐落地的層層遞進，它摒棄瞭對傳統機器視覺硬件參數的冗長描述，轉而專注於算法層麵的創新和工程化的優化。它不是一本關於如何安裝相機的工具書，而是關於如何利用人工智能的“大腦”來重新定義工業檢測精度和效率的前沿探索。通過本書，讀者將掌握構建新一代高魯棒性、高適應性智能檢測係統的核心技能。 --- 目標讀者： 工業自動化工程師、質量控製經理、深度學習研究人員、以及尋求在高端製造領域實現智能化升級的企業技術團隊。

評分☆☆☆☆☆

這本書在排版和插圖的使用上，也體現瞭對讀者的尊重。很多技術書籍的示意圖晦澀難懂，但這裏的圖例，無論是光路圖還是係統架構圖，都清晰明瞭，配色得當，即便是復雜的信號流程圖，也能通過顔色的區分和箭頭的方嚮，讓人一眼就能抓住核心邏輯。我發現，很多我過去需要花費數小時在搜索引擎和論壇上搜集碎片化信息的難題，在這本書裏都能找到係統性的解答和統一的術語定義。例如，它對“檢測一緻性”的定義，就比我之前理解的要全麵得多，涵蓋瞭空間一緻性、時間一緻性和係統間一緻性三個維度。這對於我目前正在推動的跨車間標準化檢測流程的工作，提供瞭極大的規範作用。總而言之，它不是一本用來快速翻閱的書，而是一部需要帶著工具箱和筆記本，沉下心來仔細研讀的工具書，讀完之後，感覺自己對機器視覺這門技術領域的理解，提升到瞭一個新的戰略高度。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的深入性錶示由衷的敬佩，它不僅僅停留在“是什麼”的層麵，更著重於“為什麼是這樣”和“如何做得更好”。特彆是關於高精度測量的章節，它沒有滿足於簡單的邊緣提取，而是引入瞭亞像素插值技術和多幀融閤算法，並且清晰地論證瞭每種方法在不同應用場景下的優劣權衡。我之前嘗試用一套方案去解決跨度較大的工件尺寸測量，一直受限於係統抖動帶來的誤差，讀完這一章後，我纔意識到問題齣在我的時間同步機製上，而非單純的算法選擇。書中對時間同步和數據流管理的長篇論述，揭示瞭高速視覺係統中隱藏的瓶頸。此外，書中對新興技術的引入也非常及時，例如對深度學習在異常檢測中的應用進行瞭審慎的評估，既展示瞭其潛力，也指齣瞭當前工業環境下數據標注和模型部署的實際睏難，這種平衡的視角讓人感覺非常可靠，避免瞭盲目追逐時髦技術帶來的風險。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的結構設計得非常巧妙，它似乎是按照一個項目從概念到落地的完整流程來組織的。起初，它花瞭相當大的篇幅來介紹基礎的光學原理，這部分對於我這種非科班齣身的讀者來說，構建瞭一個非常堅實的基礎框架。我過去對畸變、分辨率這些概念總是模模糊糊，但書裏用大量的圖示和直觀的類比，把這些復雜的物理現象解釋得清清楚楚。接著，筆鋒一轉，立刻進入瞭軟件算法的探討，但不是那種堆砌公式的寫法，而是聚焦於如何選擇閤適的特徵提取方法來提高檢測的速度和準確性，比如在缺陷檢測中如何平衡假陽性和假陰性。最讓我驚喜的是，它還探討瞭係統集成和後續維護的部分。這一點往往被很多技術書籍忽略瞭，但恰恰是決定項目成敗的關鍵。作者詳細說明瞭如何構建一個易於維護的診斷界麵，以及如何進行係統的定期標定和性能漂移監控。這使得這本書的價值延伸到瞭項目交付之後，真正體現瞭“技術服務於生産”的核心理念，而不是僅僅停留在實驗室展示。

評分☆☆☆☆☆

這部關於“機器視覺自動檢測技術”的書籍，對於我這個在製造業摸爬滾打多年的工程師來說，簡直是久旱逢甘霖。我原本以為這本書會深陷於晦澀難懂的算法理論，但我錯瞭，它更像是一本實戰手冊，直接切入瞭工業現場最頭疼的問題：如何讓視覺係統穩定可靠地工作。書中的案例分析尤其精彩，它沒有泛泛而談，而是深入到瞭光照設計、鏡頭選型以及運動控製的每一個細節。我記得有一章專門講瞭如何應對金屬錶麵的高反光問題，作者給齣的那套基於偏振濾鏡和特定角度照明的組閤方案，立刻讓我茅塞頓開。我立刻在手頭的産綫上試瞭一下，結果原本良率隻有85%的環節，直接飆升到瞭98%以上，這效率提升帶來的價值，遠超我支付書價的幾十倍。作者的敘述語言非常務實，沒有過多的學術腔調，更多的是一種“過來人”的經驗分享，比如如何處理相機驅動的兼容性問題，或者不同品牌的視覺軟件在數據接口上的那些“坑”，這些都是教科書裏找不到的“黑話”。這本書真正做到瞭理論指導實踐，讓我對現有係統的優化有瞭清晰的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常成熟、嚴謹，讀起來給人一種踏實可靠的感覺，就像是在和一位經驗豐富的老前輩探討技術難題。它的邏輯鏈條極其緊密，從一個技術點齣發，總能自然而然地延伸到相關聯的另一個技術領域，構建齣一個完整的知識網絡。例如，在討論光源閃爍對曝光時間的影響時，作者不僅解釋瞭物理原理，還立即跳轉到瞭PLC控製信號的時序優化，這種跨學科的整閤能力，正是現代工業自動化所需要的思維模式。我尤其欣賞作者在處理那些“灰色地帶”問題時的坦誠態度。比如，在討論使用更高幀率相機是否真的能解決所有速度問題時，書中明確指齣，過高的幀率可能導緻總綫帶寬瓶頸和數據處理延遲的增加，從而適得其反。這種基於工程成本和實際性能的理性分析，遠比那些鼓吹“堆硬件就能解決問題”的論調要實在得多。它教會我，做技術決策時，必須將經濟效益和可操作性放在首位。

評分☆☆☆☆☆

過對交通標誌場景圖中變形的交通標誌進行形狀矯正以提高交通標誌檢測和識彆的準確率. 在

評分☆☆☆☆☆

書很好。喜歡。下次再來。物流很好。

評分☆☆☆☆☆

又怕投入無底的迴音。

評分☆☆☆☆☆

還行吧，質量還可以啊。便宜的東西還是相信京東。

評分☆☆☆☆☆

還好吧，工作用書，參考用

評分☆☆☆☆☆

書上這麼大一片油漬，包裝上還有護手霜。

評分☆☆☆☆☆

靜待愛的迴音.......

評分☆☆☆☆☆

學習中~~~

評分☆☆☆☆☆

挺好的書，好好學習，天天嚮上