图书介绍
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- 孙国栋，赵大兴著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030462923
- 出版时间：2015
- 标注页数：201页
- 文件大小：71MB
- 文件页数：211页
- 主题词：计算机视觉－检测－研究
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图书目录
第1章 机器视觉检测概述1
1.1 机器视觉应用与发展1
1.1.1 机器视觉发展现状1
1.1.2 机器视觉应用分类3
1.1.3 机器视觉应用领域4
1.2 视觉检测原理与软件体系9
1.2.1 视觉检测工作原理9
1.2.2 视觉检测中图像处理流程10
1.2.3 视觉检测软件体系12
1.3 视觉检测算法的研究现状14
1.3.1 预处理算法与应用15
1.3.2 图像分割算法与应用17
1.3.3 图像变换算法与应用18
1.3.4 图像特征提取与匹配20
1.3.5 图像分析与分类21
1.4 本书的组织结构及机器视觉案例简介22
1.4.1 本书的组织结构22
1.4.2 机器视觉案例简介23
第2章 图像预处理32
2.1 图像滤波32
2.1.1 高斯滤波33
2.1.2 均值滤波34
2.1.3 中值滤波35
2.1.4 粘扣带疵点视觉检测的图像滤波36
2.1.5 导爆管视觉检测的图像滤波37
2.2 图像锐化39
2.2.1 图像梯度锐化算法原理39
2.2.2 汽车锁扣铆点视觉测量的边缘锐化40
2.3 图像增强41
2.3.1 灰度变换42
2.3.2 直方图增强44
2.3.3 电子元器件视觉检测的图像增强47
第3章 图像分割48
3.1 边缘检测48
3.1.1 一阶微分边缘算子49
3.1.2 二阶微分边缘算子52
3.1.3 形态学边缘检测55
3.1.4 粘扣带疵点视觉检测的边缘检测56
3.1.5 网孔织物质量视觉检测的边缘检测58
3.1.6 导爆管视觉检测的边缘检测61
3.1.7 电子元器件视觉检测的边缘检测62
3.2 基于先验知识的ROI提取63
3.2.1 ROI设定方法64
3.2.2 先验知识的表示64
3.2.3 FPC补强片缺陷检测的轮廓掩模65
3.2.4 汽车锁扣铆点视觉测量的铆点ROI提取66
3.2.5 TFDS挡键故障识别的ROI定位67
3.3 直方图反向投影70
3.3.1 基于灰度的直方图反向投影算法70
3.3.2 基于直方图反向投影的坯布疵点定位71
3.3.3 基于灰度共生矩阵与反向投影的坯布疵点定位75
3.4 阈值分割80
3.4.1 全局阈值分割81
3.4.2 局部阈值分割84
3.4.3 导爆管视觉检测的阈值分割84
3.4.4 坯布疵点视觉检测的阈值分割85
3.4.5 网孔织物质量视觉检测的阈值分割87
3.4.6 FPC补强片缺陷检测的阈值分割90
3.4.7 TFDS挡键故障识别的阈值分割91
3.5 轮廓算法91
3.5.1 轮廓提取91
3.5.2 连通标记92
3.5.3 边界追踪93
3.5.4 轮廓的几何特征94
3.5.5 网孔织物质量视觉检测的网孔轮廓标记98
3.5.6 电子接插件视觉检测的Pin轮廓定位99
3.5.7 FPC补强片缺陷检测的缺陷轮廓特征104
第4章 图像变换106
4.1 形态学处理106
4.1.1 腐蚀与膨胀106
4.1.2 开运算与闭运算107
4.1.3 形态骨架提取107
4.1.4 FPC补强片激光测高的光斑定位108
4.2 几何变换110
4.2.1 平移、缩放与旋转110
4.2.2 仿射变换115
4.2.3 汽车锁扣铆点视觉测量的仿射变换115
4.3 图像轮廓拟合117
4.3.1 直线拟合117
4.3.2 圆的拟合118
4.3.3 FPC补强片激光测高的光斑椭圆拟合122
4.3.4 TFDS零件轮廓的组合图元识别124
4.4 图像的直-极坐标变换127
第5章 特征提取与图像匹配129
5.1 基于灰度的特征提取与匹配129
5.1.1 基于灰度的模板匹配129
5.1.2 高斯金字塔匹配131
5.1.3 TFDS截断塞门手把的灰度模板匹配132
5.2 基于不变矩的特征提取与匹配133
5.2.1 不变矩特征133
5.2.2 基于不变矩的匹配算法134
5.2.3 TFDS截断塞门手把的不变矩变步长匹配135
5.3 基于形状的特征提取与匹配138
5.3.1 基于几何形状特征的TFDS截断塞门手把匹配140
5.3.2 基于改进形状上下文的TFDS挡键故障识别144
5.3.3 基于角度与尺度混合描述子的TFDS集尘器匹配150
5.3.4 基于改进高度函数的TFDS截断塞门手把匹配158
第6章 图像分析与分类171
6.1 图像特征分类171
6.1.1 颜色特征171
6.1.2 纹理特征173
6.1.3 形状特征177
6.1.4 空间关系特征179
6.2 SVM分类181
6.2.1 基于SVM的视觉检测分类算法181
6.2.2 坯布视觉检测中基于SVM的疵点分类184
6.3 BP神经网络分类188
6.3.1 基于BP神经网络的视觉检测分类算法188
6.3.2 坯布视觉检测中基于BP神经网络的疵点分类189
参考文献193