《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为ShapefromX；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、IntelRealSense等深度相机的知识与相关
电子书
内容简介
本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。
章节目录
- a-fy
- 56116-bq
- c-xu
- d-qy
- e-ml
- 第1篇 基础篇
- 第2篇 机器视觉系统核心部件
- 第3篇 机器视觉高级技术与工业应用案例
- 01p(01-02)
- 01
- 1.1 机器视觉基本概念
- 1.1.1 机器视觉与计算机视觉的关系
- 1.1.2 机器视觉的特点与优势
- 1.1.3 机器视觉系统
- 1.2 机器视觉系统分类
- 1.2.1 按操作方式分类
- 1.2.2 按性能分类
- 1.3 机器视觉发展史
- 1.3.1 国外机器视觉发展史
- 1.3.2 国内机器视觉发展史
- 1.4 机器视觉市场分析
- 1.4.1 销售额分析
- 1.4.2 专利分析
- 1.4.3 企业分析
- 1.5 机器视觉应用场景
- 1.5.1 机器视觉典型应用
- 1.5.2 机器视觉应用行业
- 1.6 小结
- 习题与思考
- 02
- 2.1 图像生成与表示
- 2.1.1 物体成像
- 2.1.2 图像量化
- 2.1.3 数字图像格式
- 2.2 图像的基本变换
- 2.2.1 线性变换
- 2.2.2 灰度直方图
- 2.2.3 图像二值化
- 2.2.4 灰度的窗口变换
- 2.2.5 图像的几何变换
- 2.3 图像滤波与增强
- 2.3.1 图像灰度修正
- 2.3.2 图像平滑
- 2.3.3 中值滤波
- 2.3.4 傅里叶变换
- 2.3.5 频率域滤波
- 2.4 图像形态学及常见的图像处理工具
- 2.4.1 腐蚀与膨胀
- 2.4.2 开运算与闭运算
- 2.4.3 细化
- 2.4.4 常见的图像处理工具
- 2.5 BLOB分析
- 2.5.1 BLOB分析的主要功能
- 2.5.2 BLOB工具的典型功能及其处理结果
- 2.6 2D图像匹配
- 2.6.1 相机标定
- 2.6.2 相关性分析方法
- 2.6.3 几何特征匹配
- 2.7 3D感知与目标识别
- 2.7.1 从2D图像中得到3D信息
- 2.7.2 采用单目和透视缩放技术获取深度信息
- 2.7.3 3D感知和匹配的理论基础
- 2.7.4 3D模板和匹配
- 2.8 小结
- 习题与思考
- 02p(03-07)
- 03
- 3.1 工业相机基础知识
- 3.1.1 CCD和CMOS传感器芯片
- 3.1.2 相机的靶面尺寸和分辨率
- 3.1.3 相机的帧率/行频
- 3.1.4 相机的快门速度和曝光方式
- 3.1.5 相机的增益和白平衡
- 3.1.6 相机的触发模式
- 3.1.7 相机的接口
- 3.1.8 相机的取图协议
- 3.1.9 相机选型
- 3.1.10 不同品牌相机介绍
- 3.1.11 相机文档/手册解读
- 3.1.12 图像采集卡
- 3.2 面阵相机
- 3.2.1 面阵相机概述
- 3.2.2 面阵相机基础知识
- 3.3 线阵相机
- 3.3.1 线阵相机概述
- 3.3.2 线阵相机的应用
- 3.4 三维视觉传感器
- 3.4.1 三维视觉传感器的分类
- 3.4.2 三维视觉传感器产品介绍
- 3.5 小结
- 习题与思考
- 04
- 4.1 镜头的基础知识
- 4.1.1 镜头的焦距
- 4.1.2 镜头的光圈
- 4.1.3 镜头的景深
- 4.1.4 镜头的工作距离和视野
- 4.1.5 视觉检测像素精度的计算公式
- 4.1.6 镜头的畸变及畸变校正
- 4.1.7 镜头接口
- 4.1.8 镜头选型
- 4.1.9 镜头对照表
- 4.2 FA镜头
- 4.3 远心镜头
- 4.3.1 常见的远心镜头类型
- 4.3.2 远心镜头的应用
- 4.4 线阵相机镜头
- 4.5 特种镜头
- 4.5.1 短波红外镜头
- 4.5.2 长波红外镜头
- 4.5.3 微距镜头
- 4.5.4 360 镜头
- 4.5.5 内侧360 镜头
- 4.6 小结
- 习题与思考
- 05
- 5.1 光源在视觉系统中的重要性
- 5.2 光源的基础知识
- 5.2.1 LED光源特点
- 5.2.2 直射光和漫射光
- 5.2.3 镜面反射和漫反射
- 5.2.4 明视野和暗视野
- 5.2.5 色彩的互补色和增强色
- 5.3 常用光源、定制光源及光源控制器
- 5.3.1 常用光源
- 5.3.2 定制光源
- 5.3.3 光源控制器
- 5.4 光源选型和照明方式
- 5.4.1 现场需求
- 5.4.2 实物测试
- 5.5 光源实验台架
- 5.6 小结
- 习题与思考
- 06
- 6.1 视觉传感器概述
- 6.1.1 视觉传感器的组成和工作原理
- 6.1.2 VDSR视觉传感器介绍
- 6.1.3 VDSR视觉传感器的功能特点
- 6.1.4 VDSR视觉传感器的参数
- 6.1.5 VDSR视觉传感器接口介绍
- 6.2 视觉传感器软件介绍
- 6.2.1 VDSR视觉传感器软件主界面
- 6.2.2 检测工具介绍
- 6.3 视觉传感器软件的多工具联合使用方法
- 6.3.1 VDSR视觉传感器软件的逻辑工具
- 6.3.2 VDSR视觉传感器软件脱机配置输出
- 6.3.3 VDSR视觉传感器通信
- 6.4 小结
- 习题与思考
- 07
- 7.1 智能相机的系统组成
- 7.2 功能特点和系列介绍
- 7.2.1 功能特点
- 7.2.2 智能相机系列介绍
- 7.3 智能相机软件介绍
- 7.3.1 配置管理
- 7.3.2 图像管理
- 7.3.3 任务管理
- 7.3.4 工具管理
- 7.4 相机工具
- 7.4.1 相机设置工具
- 7.4.2 图像保存工具
- 7.4.3 预处理工具
- 7.5 标定校准
- 7.5.1 相机标定校准
- 7.5.2 标定校准工具
- 7.6 视觉工具
- 7.6.1 几何定位工具
- 7.6.2 斑块定位工具
- 7.6.3 圆弧工具
- 7.6.4 直线工具
- 7.6.5 直线卡尺工具
- 7.6.6 颜色识别工具
- 7.6.7 轮廓缺陷工具
- 7.7 逻辑控制
- 7.7.1 条件执行工具
- 7.7.2 条件分支工具
- 7.7.3 循环工具
- 7.8 系统工具
- 7.8.1 计算器
- 7.8.2 生成文本工具
- 7.8.3 保存数据工具
- 7.8.4 接收文本工具
- 7.8.5 输出数据工具
- 7.8.6 I/O工具
- 7.8.7 ModbusTCP
- 7.8.8 TCP客户端
- 7.8.9 串口COM
- 7.8.10 华数机器人的接口
- 7.8.11 三菱MX通信
- 7.9 小结
- 习题与思考
- 03p(08-15)
- 08
- 8.1 性能指标定义与计算方法
- 8.2 精度分析方法
- 8.2.1 测量精度与重复精度
- 8.2.2 影响系统重复性的因素
- 8.3 机器视觉系统设计的难点
- 8.4 机器视觉系统设计流程
- 8.5 小结
- 习题与思考
- 09
- 9.1 锂电池视觉定位案例
- 9.1.1 案例背景
- 9.1.2 视觉定位需求
- 9.1.3 视觉系统总体实施方案
- 9.1.4 硬件选型与安装
- 9.1.5 软件实现
- 9.1.6 其他案例
- 9.2 手机摄像头对位贴合案例
- 9.2.1 案例背景
- 9.2.2 视觉对位需求
- 9.2.3 视觉系统总体实施方案
- 9.2.4 硬件选型与安装
- 9.2.5 软件应用
- 9.2.6 结果数据输出
- 9.2.7 其他案例
- 9.3 小结
- 习题与思考
- 10
- 10.1 机器人视觉引导基础
- 10.1.1 机器人2D视觉引导
- 10.1.2 机器人3D视觉引导
- 10.2 螺丝机视觉定位引导案例
- 10.2.1 案例背景
- 10.2.2 视觉检测需求
- 10.2.3 视觉系统总体实施方案
- 10.2.4 硬件选型与安装
- 10.2.5 软件应用
- 10.2.6 结果数据输出
- 10.2.7 其他案例
- 10.3 金属工件单目3D定位引导案例
- 10.3.1 案例背景
- 10.3.2 视觉检测需求
- 10.3.3 硬件选型与安装
- 10.3.4 软件应用
- 10.3.5 其他案例
- 10.4 小结
- 习题与思考
- 11
- 11.1 测量算法
- 11.1.1 尺寸测量
- 11.1.2 形状分析
- 11.2 手机摄像头底座金属框2D尺寸测量案例
- 11.2.1 案例背景
- 11.2.2 视觉检测需求
- 11.2.3 视觉系统总体实施方案
- 11.2.4 硬件选型与安装
- 11.2.5 软件应用
- 11.2.6 结果数据输出
- 11.3 金属标定块平面度3D测量案例
- 11.3.1 案例背景
- 11.3.2 视觉检测需求
- 11.3.3 视觉系统总体实施方案
- 11.3.4 硬件选型
- 11.3.5 软件应用
- 11.3.6 结果数据输出
- 11.3.7 其他案例
- 11.4 小结
- 习题与思考
- 12
- 12.1 电池条码视觉读取案例
- 12.1.1 案例背景
- 12.1.2 视觉检测需求
- 12.1.3 硬件选型与安装
- 12.1.4 软件应用
- 12.1.5 一维码读取案例配置
- 12.1.6 二维码读取案例配置
- 12.1.7 其他案例
- 12.2 小结
- 习题与思考
- 13
- 13.1 背光模组外观缺陷检测案例
- 13.1.1 案例背景
- 13.1.2 视觉检测需求
- 13.1.3 视觉应用优势
- 13.1.4 硬件选型
- 13.1.5 案例场景
- 13.1.6 方案检测流程
- 13.1.7 结果数据输出
- 13.1.8 其他案例
- 13.2 模具保护器案例
- 13.2.1 案例背景
- 13.2.2 视觉检测需求
- 13.2.3 视觉应用优势
- 13.2.4 硬件选型
- 13.2.5 软件应用
- 13.2.6 结果数据输出
- 13.2.7 其他应用案例
- 13.3 小结
- 习题与思考
- 14
- 14.1 色彩系统
- 14.1.1 RGB色彩系统
- 14.1.2 CMY色彩系统
- 14.1.3 HSI色彩系统
- 14.1.4 电视信号的YIQ与YUV系统
- 14.1.5 普通机器视觉系统的颜色支持和功能
- 14.2 色差测量的原理
- 14.2.1 色差定义
- 14.2.2 颜色的混色系统表示
- 14.2.3 CIE1931颜色空间
- 14.2.4 CIE1976均匀颜色空间
- 14.2.5 色差公式
- 14.3 圆饼玩具色差检测案例
- 14.3.1 案例背景
- 14.3.2 视觉检测需求
- 14.3.3 硬件选型
- 14.3.4 软件应用
- 14.3.5 结果数据输出
- 14.4 色度与亮度测量的原理
- 14.5 键盘色度与亮度检测案例
- 14.5.1 视觉检测需求
- 14.5.2 技术指标
- 14.5.3 案例总体方案
- 14.6 小结
- 习题与思考
- 15
- 15.1 深度学习与机器学习
- 15.1.1 基本概念与相互关系
- 15.1.2 机器学习的步骤与模型评价指标
- 15.2 深度学习模型介绍
- 15.2.1 深度学习的起源——生物神经网络
- 15.2.2 神经元模型
- 15.2.3 人工神经网络
- 15.2.4 深度神经网络
- 15.3 BP神经网络与梯度下降法
- 15.3.1 手写数字识别BP神经网络
- 15.3.2 前向传播计算
- 15.4 卷积神经网络及LeNet-5网络
- 15.4.1 卷积神经网络
- 15.4.2 手写数字识别模型LeNet-5网络
- 15.4.3 网络训练与测试
- 15.5 深度学习框架
- 15.6 深度学习在机器视觉中的应用
- 15.6.1 视觉智能的任务与挑战
- 15.6.2 深度学习与视觉智能
- 15.6.3 深度学习在机器视觉领域的应用概述
- 15.7 基于深度学习的钢管缺陷检测案例
- 15.7.1 案例背景
- 15.7.2 钢管外观缺陷检测需求
- 15.7.3 视觉系统总体实施方案
- 15.7.4 硬件选型
- 15.7.5 模型训练与控制软件配置
- 15.7.6 结果数据输出
- 15.8 小结
- 习题与思考
- ck
展开全部
机器视觉技术与应用实战是2022年由人民邮电出版社出版,作者丁少华。
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
3.您在本站购买的阅读使用权仅限于您本人阅读使用，您不得/不能给任何第三方使用，由此造成的一切相关后果本平台保留向您追偿索赔的权利！版权所有，后果自负！
得书感谢您对《机器视觉技术与应用实战》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
电子书
电子书
变频器基础知识 工程案例 二维码视频 大量学习资料
（1）配有丰富的微课课件等辅助学习资源。 （2）用实例引导读者学习。本书的大部分章节用精选的例子讲解。例如，用例子说明工程创建的全过程。 （3）重点的例子都包含软硬件的配置方案图、接线图和程序，而且为确保程序的正确性，程序已经在PLC上运行通过。 （4）实用性强，实例容易被读者进行工程移植。
电子书
本书共11章，分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识，并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
电子书
该书为工业机器人综合应用课程的配套教材，全书分两部分，前半部分侧重离线编程技术，依赖于工业机器人虚拟仿真系统而展开具体学习活动。主要内容包括离线编程技术与虚拟仿真的概念、离线编程软件与虚拟仿真系统的安装与使用、虚拟工作机器人工作站的创建、工业机器人的编程与参数设置、以及虚拟工业机器人工作站的仿真控制与运行等的知识讲解与操作说明。后半部分侧重于现场编程技术，依赖于真实工业机器人系统与现场环境展开学习
电子书
人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场
电子书
本书以MCS-51系列单片机为主，全面、系统、详细介绍了单片机的硬件、软件及应用技术。
电子书
本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。
电子书
本书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。
