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圖書標籤:

• 圖像處理
• 機器視覺
• LabVIEW
• 自動檢測
• 工業檢測
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 算法
• 技術書籍
• 工程應用

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 清華大學

ISBN：YL19882

商品編碼：28193146374

YL19882

9787302496410 9787122176820

圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）

1部分機器視覺係統構建

1章緒論

1.1機器視覺的定義與發展

1.2機器視覺係統的構成與開發過程

1.3NI視覺平颱簡介及軟件安裝

2章成像係統

2.1成像係統模型

2.2鏡頭

2.3相機

2.3.1CCD和CMOS

2.3.2模擬相機和模擬視頻信號

2.3.3數字相機和數字視頻信號

2.3.4相機篩選

2.4本章小結

3章圖像采集、存儲與顯示

3.1圖像采集設備

3.2NI�睲AX與相機驅動

3.3IMAQ、IMAQdx與圖像采集

3.4本章小結

4章圖像管理與顯示

4.1內存中的圖像

4.2內存圖像管理

4.3圖像顯示

4.3.1圖像顯示控件

4.3.2圖像瀏覽器

4.3.3外部窗口顯示

4.4ROI與圖像遮罩

4.5無損圖層

4.6本章小結

5章圖像存儲

5.1圖像文件讀寫

5.2BMP文件

5.3TIFF文件

5.4JPEG文件

5.5PNG文件

5.6AVI文件

5.7本章小結

6章係統校準與圖像矯正

6.1畸變模型

6.2圖像校準

6.3坐標校準

6.4誤差與校準質量

6.5圖像幾何矯正

6.6本章小結

2部分圖像操作與增強

。。。。。。

機器視覺自動檢測技術第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

現代工業與科研的精密之眼：圖像處理、分析與機器視覺技術精要 開啓智能時代，洞察萬物細節 在科技飛速發展的今天，圖像已經不再僅僅是信息的載體，更是連接現實世界與數字智能的關鍵橋梁。從生産綫上毫秒級的缺陷檢測，到醫療影像的精準診斷，再到無人駕駛的實時感知，背後都離不開強大的圖像處理、分析與機器視覺技術。本書籍係統性地梳理瞭這一核心領域的前沿理論與實用方法，旨在為讀者構建一套紮實的知識體係，賦能各位在各自的研究與實踐領域，為工業自動化、智能製造、科學探索等注入新的活力。 第一部分：圖像處理與分析的基石——精雕細琢，洞悉本質 在深入機器視覺的應用之前，對圖像本身進行透徹的理解與高效的處理是必不可少的第一步。本書的第一部分將帶領讀者從最基礎的像素層麵齣發，逐步構建起對數字圖像的深刻認識。 數字圖像基礎與錶示： 我們將從圖像的本質——像素開始，探討不同類型的圖像（灰度、彩色、二值化等）在計算機中的錶示方式，以及它們所蘊含的幾何與色彩信息。理解圖像的直方圖、亮度、對比度等基本屬性，為後續的圖像增強與變換奠定基礎。 圖像增強與復原： 現實世界中的圖像往往受到噪聲、模糊、光照不均等因素的影響，使其質量下降，不利於分析。本部分將詳細介紹多種經典的圖像增強技術，如點運算（灰度變換、閾值處理）、空間域濾波（平滑濾波、銳化濾波）以及頻率域濾波。同時，對於圖像復原問題，我們將探討如何利用不同的模型和算法，盡可能地恢復圖像的原貌，使其更適閤後續的分析。 圖像分割： 將圖像劃分為具有語義意義的不同區域，是機器視覺分析的關鍵步驟。我們將深入研究多種圖像分割方法，包括基於閾值的方法（Otsu法、迭代閾值法）、基於區域的方法（區域生長、區域分裂與閤並）、基於邊緣的方法（Sobel算子、Canny算子）以及圖割等先進技術。理解這些方法的原理與適用場景，將幫助讀者準確地提取感興趣的目標。 特徵提取與描述： 圖像中的關鍵信息往往隱藏在各種局部或全局的特徵之中。本部分將重點講解如何從圖像中提取具有代錶性的特徵，例如邊緣、角點（Harris角點、FAST角點）、斑點（SIFT、SURF、ORB）等。同時，我們還將探討如何對這些特徵進行描述，形成可供匹配和識彆的特徵嚮量，為物體識彆、圖像檢索等高級應用提供支持。 形態學圖像處理： 形態學處理是處理圖像中物體形狀與結構的重要工具。我們將介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，以及它們在去噪、連接斷裂的區域、提取邊界等方麵的應用。更進一步，還將探討一些高級形態學算法，如骨架提取、凸殼提取等，以更精細地刻畫圖像對象的幾何特性。 第二部分：機器視覺的智能之眼——洞察萬物，驅動決策 在掌握瞭圖像處理與分析的基本功之後，本書的第二部分將聚焦於機器視覺的核心技術，探討如何讓機器“看懂”圖像，並基於此做齣智能決策。 立體視覺與深度感知： 許多實際應用需要理解場景的三維信息。本部分將詳細介紹立體視覺的基本原理，包括雙目視覺相機的標定、視差計算（匹配算法）以及深度圖的生成。瞭解如何從二維圖像重建物體的三維結構，對於自動駕駛、機器人導航、三維重建等至關重要。 物體識彆與檢測： 如何讓機器準確地在圖像中找到並識彆齣特定的物體，是機器視覺領域的研究熱點。我們將從傳統的基於特徵的方法（如HOG+SVM）過渡到當下主流的深度學習方法。詳細講解捲積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測（如YOLO、SSD、Faster R-CNN）與語義分割（如U-Net、DeepLab）中的強大能力，並介紹如何構建、訓練和優化這些模型。 圖像配準與融閤： 在多視角、多時相或不同傳感器采集的圖像之間建立對應關係，並將信息整閤，是實現更全麵分析的關鍵。本部分將探討不同類型的圖像配準算法，包括基於特徵的配準（如SIFT匹配）和基於區域的配準。同時，還將介紹圖像融閤技術，如何將不同圖像的優點結閤起來，生成更豐富、更精確的信息。 紋理分析與場景理解： 除瞭識彆獨立的物體，理解圖像整體的紋理特徵和場景布局也同樣重要。我們將介紹紋理描述子（如LBP、Gabor濾波器）以及如何利用它們進行材質識彆、場景分類等。更進一步，還將觸及一些場景理解的最新研究方嚮，如場景圖的構建、事件識彆等。 機器視覺在工業應用中的實踐： 為瞭讓讀者更直觀地理解技術落地的過程，本書將穿插大量工業應用案例。我們將探討機器視覺在産品質量檢測（缺陷檢測、尺寸測量）、自動化裝配、條碼/二維碼識彆、光學字符識彆（OCR）、人臉識彆與跟蹤等領域的實際應用，分析不同行業對機器視覺係統的具體需求與挑戰。 貫穿全書的實踐導嚮與前沿視野 本書不僅僅停留在理論的講解，更注重技術的實踐應用。雖然不直接包含特定軟件平颱的編程示例，但其講解的原理與算法，是所有主流機器視覺開發平颱（包括但不僅限於）的基礎。讀者可以通過掌握本書內容，靈活運用各種工具實現項目。 此外，本書也將適時提及當前機器視覺領域的最新發展動態，如生成對抗網絡（GAN）在圖像閤成與增強方麵的應用、Transformer模型在視覺領域的潛力、以及自監督學習等新的訓練範式，為讀者指明未來研究與發展的方嚮。 目標讀者 本書籍適閤以下人群： 在校學生： 計算機科學、自動化、電子工程、人工智能等相關專業的本科生、研究生，希望係統學習圖像處理與機器視覺理論知識。 科研人員： 從事機器人、智能製造、醫療影像、遙感、安防等領域的研究人員，需要掌握圖像分析與視覺感知的前沿技術。 工程師與技術人員： 尋求提升工業自動化水平、開發智能産品、優化生産流程的工程師，希望將機器視覺技術應用於實際項目中。 有誌於進入AI與計算機視覺領域的技術愛好者： 希望從零開始，係統學習並掌握這一熱門技術領域知識的個人。 通過本書，您將不僅能夠深刻理解圖像處理與機器視覺的原理，更能掌握分析問題、解決問題的能力，為開啓更智能、更自動化的未來奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

評論二： 我是一名在自動化設備領域摸爬滾打多年的技術人員，一直以來，對機器視覺在産品檢測中的應用都非常感興趣，但總覺得缺少一本能夠真正指導實踐的書籍。這套書，特彆是《機器視覺自動檢測技術》這本書，可以說是正中下懷。它沒有像一些理論書籍那樣，上來就堆砌一堆復雜的公式和算法，而是從實際的應用場景齣發，詳細講解瞭機器視覺在各個行業的檢測案例，比如零件尺寸測量、錶麵缺陷檢測、OCR字符識彆等。書中的技術講解也非常接地氣，用通俗易懂的語言解釋瞭各種檢測原理和方法，並且給齣瞭具體的實現思路和注意事項。我尤其喜歡的是書中對不同檢測技術的優缺點分析，以及如何根據實際需求選擇閤適的技術。這一點對於我們這些做工程的人來說，至關重要。而且，書中還分享瞭一些實用的調試技巧和故障排除經驗，這些都是在實際工作中非常有價值的信息。雖然我還沒有完全讀完，但僅僅是看前麵幾章，就覺得收獲良多，對未來在我的工作中應用機器視覺技術充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

評論四： 一直以來，我都在尋找一本能夠幫助我係統梳理機器視覺技術的書籍，尤其是在實際項目落地方麵。《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》這本書，憑藉其對LabVIEW環境的深度整閤，成為瞭我研究的重點。LabVIEW強大的可視化編程能力，讓原本抽象的圖像處理算法變得觸手可及。我能夠通過其提供的豐富的函數庫，快速實現諸如圖像濾波、邊緣檢測、形態學操作等基本功能，並且能夠實時觀察處理結果，這對於理解算法原理和優化參數非常有幫助。書中對各種圖像分析技術，如特徵匹配、模闆匹配、目標跟蹤等也有詳細的闡述，並結閤LabVIEW給齣瞭具體的實現案例，這對於我開發實際應用非常有指導意義。而《機器視覺自動檢測技術》則從更宏觀的視角，係統地介紹瞭機器視覺在自動化檢測中的應用。它涵蓋瞭從光源選擇、相機選型到算法集成、係統部署的整個流程，為我提供瞭寶貴的工程實踐經驗。特彆是書中關於缺陷檢測、尺寸測量、OCR識彆等典型應用場景的講解，讓我對如何將理論知識轉化為解決實際工程問題的方案有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

評論一： 拿到這套書，簡直是我的救星！作為一名剛入行不久的圖像處理工程師，之前一直為找不到一本既能係統講解理論，又能實操落地的書籍而苦惱。市麵上很多書要麼講得太深奧，讓人望而卻步；要麼太淺顯，根本解決不瞭實際問題。這套書的齣現，簡直是填補瞭我心中的空白。特彆是《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》這本書，它的內容組織非常清晰，從最基礎的圖像概念講起，一步步深入到復雜的算法和應用。LabVIEW的加入，更是讓我眼前一亮。我一直覺得理論學習和實踐操作是分開的，但這本書巧妙地將兩者結閤在一起，通過LabVIEW豐富的圖形化編程環境，我能夠直觀地看到算法的執行過程，並且可以快速地進行實驗和驗證。這極大地降低瞭學習門檻，也提升瞭學習效率。書中的案例也相當實用，很多都是我們在日常工作中會遇到的場景，比如邊緣檢測、特徵提取、目標識彆等等，跟著書中的步驟一步步做下來，感覺自己真的掌握瞭解決問題的能力。而且，它還涉及到瞭機器視覺的一些前沿內容，讓我對未來的發展方嚮有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

評論三： 作為一名對新興技術充滿好奇心的學生，我一直對圖像處理和機器視覺領域抱有濃厚的興趣。這次偶然的機會看到瞭這套書，抱著試一試的心態購入，結果完全超齣瞭我的預期。《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》這本書，它的圖文並茂，講解細緻入微，讓我這個初學者也能輕鬆理解那些看似復雜的概念。LabVIEW的運用，更是為我提供瞭一個絕佳的學習平颱，我可以通過拖拽組件，快速構建齣各種圖像處理和分析的 VI（Virtual Instrument），這比單純的理論學習要生動有趣得多。我最喜歡的部分是關於圖像增強和特徵提取的章節，通過書中的示例，我能夠親手操作，看到不同算法對圖像質量和特徵提取效果的影響，這對於加深理解非常有幫助。而《機器視覺自動檢測技術》則為我打開瞭機器視覺在工業應用的大門，它讓我看到瞭這些技術是如何轉化為實際生産力的，比如在汽車製造、電子産品檢測等領域的應用。書中的案例分析，讓我對機器視覺的實際價值有瞭更深刻的認識。這兩本書的組閤，為我提供瞭一個從理論到實踐，從基礎到應用的完整學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

評論五： 作為一名多年從事自動化檢測的工程師，我一直在關注機器視覺技術的最新發展，並尋求能夠提高檢測效率和準確性的方法。《機器視覺自動檢測技術》這本書，無疑是我近期最滿意的一本技術讀物。它深入淺齣地講解瞭機器視覺在各種工業檢測場景下的應用，從基礎的光學原理到復雜的算法實現，都給予瞭清晰的闡述。書中對不同類型缺陷的檢測方法，如錶麵劃痕、汙點、尺寸偏差等，提供瞭多種解決方案，並詳細分析瞭各種方法的優劣勢，這對於我根據實際需求選擇最優檢測方案非常有幫助。特彆是關於光源、相機、鏡頭的選擇原則，以及如何進行係統集成和調試的章節，都充滿瞭實踐經驗的總結。而《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》則為我提供瞭技術實現上的有力支撐。LabVIEW在圖像處理領域的應用，讓我能夠更快速、更靈活地搭建和驗證檢測係統。書中的LabVIEW示例程序，不僅能夠幫助我理解圖像處理算法，更能直接應用於我的項目開發中，大大縮短瞭開發周期。這兩本書的結閤，為我構建高效、可靠的機器視覺檢測係統提供瞭理論和實踐的雙重保障。