【正版包邮】图像处理 分析与机器视觉（基于LabVIEW）杨高科 机器视觉系统构建开发设计技术书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨高科 著

图书标签:

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• 机器视觉系统
• 工程技术
• 计算机视觉

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302496410

商品编码：28104626663

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》主要介绍基于LabVIEW的图像处理、分析与机器视觉系统的开发技术。全书尽量避免只进行枯燥的理论讲解，而是从实际工程应用的角度将内容分为“机器视觉系统构建”、“图像操作与增强”和“特征识别与机器决策”三大部分。其中一部分主要讨论成像系统模型原理、镜头相机部件的选型、系统的搭建和校准以及图像采集、显示和存储等技术；二部分包括图像操作和变换、图像灰度分析以及图像增强等技术；三部分介绍机器视觉软件开发的关键技术，不仅包括图像分割、形态学处理、特征提取、特征分析、特征在机器视觉系统开发中的应用，以及目标测量、图像模式匹配、目标分类识别等技术，还包括色彩空间和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分类识别等彩色图像处理技术。

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》配有各种具有代表性的图像实例，以及图像处理、分析和机器视觉应用的程序源代码。这些图像和源代码不仅可加强读者对内容的理解，还能作为实际工程项目的参考。

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》可作为图像处理、分析和机器视觉项目开发人员的技术参考书，或高等学校计算机、虚拟仪器、自动化、模式识别与图像处理等专业的教材，也可作为对机器视觉开发团队或公司的培训或辅导教材。

1部分机器视觉系统构建

1章绪论

1.1机器视觉的定义与发展

1.2机器视觉系统的构成与开发过程

1.3NI视觉平台简介及软件安装

2章成像系统

2.1成像系统模型

2.2镜头

2.3相机

2.3.1CCD和CMOS

2.3.2模拟相机和模拟视频信号

2.3.3数字相机和数字视频信号

2.3.4相机筛选

2.4本章小结

3章图像采集、存储与显示

3.1图像采集设备

3.2NI�睲AX与相机驱动

3.3IMAQ、IMAQdx与图像采集

3.4本章小结

4章图像管理与显示

4.1内存中的图像

4.2内存图像管理

4.3图像显示

4.3.1图像显示控件

4.3.2图像浏览器

4.3.3外部窗口显示

4.4ROI与图像遮罩

4.5无损图层

4.6本章小结

5章图像存储

5.1图像文件读写

5.2BMP文件

5.3TIFF文件

5.4JPEG文件

5.5PNG文件

5.6AVI文件

5.7本章小结

6章系统校准与图像矫正

6.1畸变模型

6.2图像校准

6.3坐标校准

6.4误差与校准质量

6.5图像几何矫正

6.6本章小结

2部分图像操作与增强

7章图像操作与运算

7.1像素操作

7.2图像操作与几何变换

7.3图像运算

7.4彩色图像操作与运算

7.5本章小结

8章灰度分析与变换

8.1直方图

8.2灰度分析

8.3结构相似性

8.4灰度变换

8.5本章小结

9章空间域图像增强

9.1线性卷积

9.2邻域增强

9.2.1线性滤波

9.2.2非线性滤波

9.3本章小结

10章频域图像增强

10．1图像的傅里叶变换

10.2图像的频域滤波

10.3NI Vision频域图像滤波方法

10.4本章小结

3部分特征分析与机器决策

11章阈值分割与边缘分割

11.1阈值分割

11．1．1全局分割

11．1．2局部分割

11.2边缘分割

11．2．1点检测

11．2．2线检测

11．2．3轮廓提取

11.3本章小结

12章形态学与区域分割

12.1像素的形态学处理

12.2颗粒的形态学处理

12.3区域分割

12.4区域生长与形态学重构

12.5本章小结

13章颗粒特征与分析

13.1点与线

13.2边界与面积

13.3角度和矩

13.4测量坐标系

13.5本章小结

14章图像特征及应用

14.1灰度测量

14.2边缘检测

14.3轮廓分析与比较

14.4纹理分析

14.4.1小波变换

14.4.2纹理的统计分析

14.5角点检测

14.6本章小结

15章图像模式匹配

15.1灰度匹配

15.2几何匹配

15.3黄金模板比较

15.4本章小结

16章目标测量

16.1目标搜索

16.2特征定位

16.3几何测量

16.3.1卡钳

16.3.2卡尺

16.3.3解析几何法

16.4结果判定

16.5本章小结

17章分类识别

17.1训练过程与分类器

17.1.1样本集合

17.1.2分类器配置

17.1.3分类器操作和训练

17.1.4分类器输出和评价

17.2分类检测与识别

17.3OCR

17.3.1字符集训练

17.3.2文字识别与验证

17.4本章小结

18章彩色视觉

18.1色彩空间

18.2色谱与色彩匹配

18.3色彩定位

18.4彩色模式匹配

18.5色彩分类

18.6彩色图像分割

18.7本章小结

19章仪表与条码

19.1仪表读取

19.2条码读取

19．2．1一维码

19．2．2二维码

19．3本章小结

20章双目立体视觉

20.1双目视觉系统原理

20.2系统校准

20.3图像调整

20.4对应点匹配和3D重建

20.5本章小结

参考文献 

《机器视觉系统实战：从原理到应用》 内容概述 本书旨在为读者提供一套全面、深入的机器视觉系统构建与开发指南。不同于仅侧重于特定软件平台（如LabVIEW）的教学，本书将从更基础、更广泛的视觉理论出发，逐步引导读者理解机器视觉的核心概念、关键技术和实际应用。我们力求通过理论讲解与案例分析相结合的方式，帮助读者建立起完整的机器视觉知识体系，并具备独立设计、开发和部署各类视觉检测、识别及引导系统的能力。 本书内容涵盖了机器视觉领域的方方面面，从图像的获取与预处理，到特征提取与目标识别，再到三维视觉与系统集成，每一个环节都进行了细致的阐述。我们将摒弃对特定工具的过度依赖，而是专注于传授通用的算法原理和技术思想，让读者能够灵活运用各种开发工具和库，解决实际生产和科研中的挑战。 核心章节详述 第一部分：机器视觉基础理论 1. 视觉成像原理与光学基础： 相机模型与标定：深入讲解相机投影模型（针孔模型、透视投影），分析畸变（径向畸变、切向畸变）的成因与校正方法。详细介绍相机内参和外参的含义，以及不同标定方法（如棋盘格标定、圆点阵列标定）的原理、步骤与精度影响因素。 光源与照明技术：分析不同光源（LED、卤素灯、频闪灯等）的特性及其在机器视觉中的应用场景。重点介绍各种照明方式（正面光、背光、环形光、条形光、同轴光、暗场光、亮场光等）的原理、优缺点及如何根据被测物体特性选择合适的照明方案。讲解光照对图像质量、特征提取以及检测稳定性的重要影响。 光学镜头选择与配置：介绍镜头的焦距、光圈、景深、分辨率、畸变等关键参数，并指导读者如何根据相机传感器尺寸、工作距离、视场角等要求选择合适的镜头。探讨变焦镜头、定焦镜头、微距镜头等不同类型镜头的应用。 2. 图像采集与数字图像表示： 图像传感器技术：简要介绍CCD和CMOS传感器的基本原理、技术指标（如像素尺寸、量子效率、信噪比、帧率）及其发展趋势。 数字图像的表示：深入讲解灰度图像、二值图像、彩色图像（RGB、HSV、CMYK等色彩空间）的存储方式和像素表示。分析像素深度、分辨率、灰度级等概念。 图像获取系统组成：介绍典型的图像采集链，包括相机、镜头、光源、图像采集卡（或直接通过USB、GigE等接口）以及与计算机的连接方式。 3. 图像预处理技术： 几何变换：详细介绍图像的平移、旋转、缩放、仿射变换、透视变换及其在图像校正、配准、统一尺度等方面的应用。 灰度变换与增强：讲解直方图均衡化、对比度拉伸、伽马变换等方法，以及它们如何改善图像的视觉效果和后续处理的鲁棒性。 滤波与降噪：深入分析各种滤波器（高斯滤波、中值滤波、均值滤波、Sobel算子、Laplacian算子等）的原理、作用和适用场景。讲解如何有效去除图像噪声，保留重要细节。 形态学操作：详述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学基本操作，以及它们在去除噪声、连接断开部分、分割物体、提取边缘等方面的应用。 第二部分：核心视觉算法与特征提取 4. 图像分割技术： 阈值分割：介绍全局阈值、局部阈值、 Otsu's方法等自动阈值选择算法，以及它们在二值化图像中的应用。 区域生长与分裂合并：讲解基于像素相似性的区域生长算法，以及区域分裂合并的策略。 边缘检测：深入剖析Canny、Sobel、Prewitt、Laplacian算子等边缘检测算法的原理，并分析它们在提取物体轮廓、检测缺陷等方面的作用。 轮廓提取与分析：介绍如何提取图像中的轮廓信息，并进行轮廓的近似、测量（周长、面积、重心、方向角等）。 5. 特征提取与描述： 点特征提取：讲解Harris角点、FAST、SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法的原理，以及它们在图像配准、目标跟踪、3D重建等方面的应用。 线特征提取：介绍Hough变换在检测直线、圆等几何形状中的应用。 颜色特征：分析不同颜色空间下颜色特征的提取方法，如颜色直方图、颜色矩等。 纹理特征：介绍LBP（局部二值模式）、Gabor滤波器、灰度共生矩阵（GLCM）等纹理描述算子。 6. 模式识别与分类： 模板匹配：讲解基于像素相似性（NCC）、基于特征（如SIFT、SURF）的模板匹配方法，及其在目标定位、识别中的应用。 统计模式识别：介绍贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等经典分类算法的基本原理，以及它们在目标分类中的应用。 神经网络与深度学习基础：简要介绍神经网络的基本结构（感知机、多层感知机），卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的革命性贡献，并提供入门级的应用案例，如使用预训练模型进行图像分类。 第三部分：三维视觉与系统集成 7. 立体视觉与深度感知： 立体视觉原理：讲解双目立体视觉的基本原理，视差的概念，以及左右图像的对应搜索（匹配）方法。 深度图生成：介绍不同视差计算算法，如块匹配、半全局匹配（SGM）等，以及如何从视差图重建物体深度信息。 多视角立体视觉：简要介绍多相机系统如何实现更精确的三维重建。 8. 结构光与激光扫描： 结构光投影原理：讲解不同结构光编码（如条纹、点云）的工作方式，以及如何通过解调算法还原物体表面的三维信息。 激光三角测量：介绍激光线或激光点扫描的原理，以及如何通过几何关系计算被测点的三维坐标。 9. 机器视觉系统设计与应用： 系统整体架构：介绍一个典型的机器视觉系统通常包含的组件（相机、镜头、光源、控制器、显示器、执行机构等）以及它们之间的连接方式。 通信协议与硬件接口：讲解常见的相机接口（USB, GigE, Camera Link, CoaXPress等）、控制信号（触发、闪光同步）以及与PLC、机器人等设备的通信协议（Modbus, EtherNet/IP, Profinet等）。 运动控制与协同：讨论视觉系统如何与机械臂、传送带等运动部件协同工作，实现目标定位、引导、测量和抓取。 实际应用案例分析：通过详细的案例分析，演示如何将所学技术应用于实际场景，例如： 表面缺陷检测：如何设计照明和算法来检测划痕、污点、气泡等。 尺寸测量与校准：如何进行高精度尺寸测量，以及如何利用视觉系统进行设备校准。 零部件识别与定位：如何在复杂背景下识别和定位特定零部件，为机器人抓取或组装提供指导。 文字识别（OCR）与条码/二维码识别：如何提取图像中的文本信息或二维码数据。 外观质量检测：如何对产品进行整体外观的符合性检查。 系统优化与性能评估：讨论如何通过调整参数、优化算法、改进硬件配置来提高系统的检测速度、准确性和稳定性。 10. 开发工具与库的选型与使用： 常用开发库介绍：介绍OpenCV、Halcon、Vigra等在机器视觉领域广泛应用的开源或商业库。重点讲解OpenCV的核心功能和编程接口，提供C++和Python的实现示例。 硬件厂商SDK：介绍如何使用主流相机和图像采集卡厂商提供的SDK进行设备集成和控制。 算法实现与性能考量：指导读者如何在不同的编程环境中实现算法，并考虑实时性、内存占用等性能因素。 本书特色 理论与实践并重：本书不仅讲解了机器视觉的底层原理，还提供了大量实际应用案例和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 工具无关性：本书着重于通用算法和原理的讲解，而非局限于单一的软件开发环境，使读者具备更强的适应性和迁移能力。 循序渐进：内容组织从基础概念到高级应用，层层递进，适合不同层次的读者学习。 全面性：涵盖了机器视觉领域的关键技术，为读者构建了一个完整的知识图谱。 应用导向：通过丰富的案例分析，让读者了解机器视觉在工业自动化、质量检测、机器人导航等领域的实际价值和应用方法。 目标读者 本书适合以下读者群体： 从事工业自动化、机器人、嵌入式系统、检测设备开发的工程师。 希望学习机器视觉技术，解决生产或科研问题的技术人员。 计算机视觉、人工智能、模式识别等相关专业的学生和研究人员。 对机器视觉感兴趣，希望系统性学习相关知识的初学者。 通过本书的学习，读者将能够深刻理解机器视觉的工作原理，掌握核心算法的设计与实现，并能独立构建和优化各类机器视觉应用系统，为解决实际工程问题奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的一个主要原因是它提到了“机器视觉系统构建开发设计技术”。这让我期望书中能包含实际的系统设计思路和流程。我本来希望书中能从一个实际的机器视觉项目出发，一步步地讲解如何进行需求分析、方案设计、硬件选型、软件开发、系统集成和最终的调试上线。我特别期待书中能够提供一些通用的系统设计框架或者模板，方便我借鉴和应用。我也希望能看到书中对不同类型的机器视觉应用场景，比如尺寸测量、外观检测、字符识别、物体计数等，提供具体的解决方案和LabVIEW实现示例。我本来也想了解书中是否会涉及到一些关于传感器融合、多模态图像分析等更前沿的技术。此外，我还希望书中能给出一些关于如何进行系统性能评估和优化的建议，以及如何保证系统的鲁棒性和可靠性。最后，我希望能找到关于如何将LabVIEW开发的机器视觉系统与大数据分析、人工智能等技术相结合的内容，以实现更智能化的应用。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最先关注的是它能否帮助我理解机器视觉在实际应用中的挑战和解决方案。我本来期待书中能够详细介绍如何根据不同的检测需求，选择合适的图像采集硬件，比如CCD还是CMOS相机，以及不同分辨率和帧率的影响。我也希望书中能给出关于如何选择和安装照明设备（包括不同类型的光源，如LED、卤素灯等）的指导，因为良好的照明是高质量图像的基础。我原本以为书中会深入讲解如何进行镜头选型，以及焦距、光圈、景深等参数对成像效果的影响。更重要的是，我希望能看到书中提供关于如何进行相机标定和镜头畸变校正的详细步骤，这对于后续的精确测量和定位是不可或缺的。我还期望书中能介绍一些常见的机器视觉系统集成经验，比如如何将相机、光源、控制单元等设备整合到一起，并确保它们的稳定运行。我本来还想了解一些关于系统调试和故障排除的方法，这在实际项目中非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名和副标题让我联想到了一套完整的机器视觉解决方案，从最基础的图像处理技术，到更复杂的分析方法，再到最终的系统构建。我原本以为书中会花大量的篇幅来介绍各种图像增强和滤波算法，比如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Canny边缘检测等等，并且会详细解释这些算法的原理和在LabVIEW中的实现方式。我期待书中能有关于色彩空间转换、直方图均衡化等技术的内容，因为这些对于提高图像质量和后续分析至关重要。我也希望能看到一些关于图像分割的介绍，比如阈值分割、区域生长等，以及如何在LabVIEW中应用它们。而且，我本来设想书中可能会探讨一些关于图像特征描述符，比如SIFT、SURF、ORB等的原理和应用，以及在LabVIEW中如何实现这些特征的提取和匹配，这对于物体识别和跟踪非常有帮助。最后，我对书中是否会涉及一些关于立体视觉或多视图几何的内容也抱有期待，这可以为三维重建和深度感知打下基础。

评分☆☆☆☆☆

我当时选择这本书，主要是看中了它“基于LabVIEW”这个标签。我个人在LabVIEW编程方面有一些基础，也接触过一些信号处理相关的应用，所以对它能用于图像处理和机器视觉充满了好奇。我期望书中能够详细讲解LabVIEW中与图像处理相关的函数库，比如Vision Development Module（如果书中有提及的话），并解释这些函数是如何工作的，它们背后的数学原理是什么。同时，我也希望能看到一些关于如何优化LabVIEW VI性能的技巧，因为图像处理往往需要大量的计算资源，在LabVIEW中实现高效的算法是关键。我本来设想书中会给出一些关于如何构建用户界面（UI）的指导，毕竟一个易于操作的机器视觉系统界面对于最终用户来说至关重要。我也很好奇书中是否会涉及到一些图像配准、目标跟踪等更高级的主题，以及在LabVIEW中如何实现这些复杂算法。最后，我希望能找到关于如何将LabVIEW开发的机器视觉系统与PLC或其他工业控制器进行集成的案例，这样才能真正将机器视觉技术落地到工业自动化生产中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺有吸引力的，尤其是那个略带科技感的蓝色调，很容易让人联想到图像传感器和处理时的冷冽光影。我原本期待这本书能在LabVIEW环境下，深入浅出地讲解如何从零开始搭建一个功能完整的机器视觉系统。想象中，它应该会涵盖图像采集、预处理（比如去噪、增强）、特征提取（边缘检测、角点寻找之类的）、物体识别与定位，甚至可能包含一些简单的机器学习模型在图像分析中的应用。我特别希望书中能有丰富的LabVIEW VI实例，能够一步步地跟着操作，理解LabVIEW在处理图像时的强大之处。因为LabVIEW的图形化编程，本身就非常适合直观地展示算法流程，如果这本书能充分利用这一点，那将是极大的加分项。我本来还想看看书中是否会对不同类型的相机、光源以及镜头选择进行一些基础的介绍，毕竟这对于实际的机器视觉系统设计来说，是相当重要的前期准备工作。而且，如果书中能提及一些常见的工业应用场景，比如产品缺陷检测、尺寸测量、条码识别等，并给出相应的LabVIEW解决方案，那就太完美了，这样能更快地将理论知识转化为实际生产力。