【正版包郵】圖像處理 分析與機器視覺（基於LabVIEW）楊高科 機器視覺係統構建開發設計技術書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊高科 著

圖書標籤:

• 圖像處理
• 機器視覺
• LabVIEW
• 楊高科
• 技術書籍
• 係統構建
• 開發設計
• 機器視覺係統
• 工程技術
• 計算機視覺

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302496410

商品編碼：28104626663

《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》主要介紹基於LabVIEW的圖像處理、分析與機器視覺係統的開發技術。全書盡量避免隻進行枯燥的理論講解，而是從實際工程應用的角度將內容分為“機器視覺係統構建”、“圖像操作與增強”和“特徵識彆與機器決策”三大部分。其中一部分主要討論成像係統模型原理、鏡頭相機部件的選型、係統的搭建和校準以及圖像采集、顯示和存儲等技術；二部分包括圖像操作和變換、圖像灰度分析以及圖像增強等技術；三部分介紹機器視覺軟件開發的關鍵技術，不僅包括圖像分割、形態學處理、特徵提取、特徵分析、特徵在機器視覺係統開發中的應用，以及目標測量、圖像模式匹配、目標分類識彆等技術，還包括色彩空間和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分類識彆等彩色圖像處理技術。

《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》配有各種具有代錶性的圖像實例，以及圖像處理、分析和機器視覺應用的程序源代碼。這些圖像和源代碼不僅可加強讀者對內容的理解，還能作為實際工程項目的參考。

《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》可作為圖像處理、分析和機器視覺項目開發人員的技術參考書，或高等學校計算機、虛擬儀器、自動化、模式識彆與圖像處理等專業的教材，也可作為對機器視覺開發團隊或公司的培訓或輔導教材。

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

7章圖像操作與運算

7.1像素操作

7.2圖像操作與幾何變換

7.3圖像運算

7.4彩色圖像操作與運算

7.5本章小結

8章灰度分析與變換

8.1直方圖

8.2灰度分析

8.3結構相似性

8.4灰度變換

8.5本章小結

9章空間域圖像增強

9.1綫性捲積

9.2鄰域增強

9.2.1綫性濾波

9.2.2非綫性濾波

9.3本章小結

10章頻域圖像增強

10．1圖像的傅裏葉變換

10.2圖像的頻域濾波

10.3NI Vision頻域圖像濾波方法

10.4本章小結

3部分特徵分析與機器決策

11章閾值分割與邊緣分割

11.1閾值分割

11．1．1全局分割

11．1．2局部分割

11.2邊緣分割

11．2．1點檢測

11．2．2綫檢測

11．2．3輪廓提取

11.3本章小結

12章形態學與區域分割

12.1像素的形態學處理

12.2顆粒的形態學處理

12.3區域分割

12.4區域生長與形態學重構

12.5本章小結

13章顆粒特徵與分析

13.1點與綫

13.2邊界與麵積

13.3角度和矩

13.4測量坐標係

13.5本章小結

14章圖像特徵及應用

14.1灰度測量

14.2邊緣檢測

14.3輪廓分析與比較

14.4紋理分析

14.4.1小波變換

14.4.2紋理的統計分析

14.5角點檢測

14.6本章小結

15章圖像模式匹配

15.1灰度匹配

15.2幾何匹配

15.3黃金模闆比較

15.4本章小結

16章目標測量

16.1目標搜索

16.2特徵定位

16.3幾何測量

16.3.1卡鉗

16.3.2卡尺

16.3.3解析幾何法

16.4結果判定

16.5本章小結

17章分類識彆

17.1訓練過程與分類器

17.1.1樣本集閤

17.1.2分類器配置

17.1.3分類器操作和訓練

17.1.4分類器輸齣和評價

17.2分類檢測與識彆

17.3OCR

17.3.1字符集訓練

17.3.2文字識彆與驗證

17.4本章小結

18章彩色視覺

18.1色彩空間

18.2色譜與色彩匹配

18.3色彩定位

18.4彩色模式匹配

18.5色彩分類

18.6彩色圖像分割

18.7本章小結

19章儀錶與條碼

19.1儀錶讀取

19.2條碼讀取

19．2．1一維碼

19．2．2二維碼

19．3本章小結

20章雙目立體視覺

20.1雙目視覺係統原理

20.2係統校準

20.3圖像調整

20.4對應點匹配和3D重建

20.5本章小結

參考文獻 

《機器視覺係統實戰：從原理到應用》 內容概述 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入的機器視覺係統構建與開發指南。不同於僅側重於特定軟件平颱（如LabVIEW）的教學，本書將從更基礎、更廣泛的視覺理論齣發，逐步引導讀者理解機器視覺的核心概念、關鍵技術和實際應用。我們力求通過理論講解與案例分析相結閤的方式，幫助讀者建立起完整的機器視覺知識體係，並具備獨立設計、開發和部署各類視覺檢測、識彆及引導係統的能力。 本書內容涵蓋瞭機器視覺領域的方方麵麵，從圖像的獲取與預處理，到特徵提取與目標識彆，再到三維視覺與係統集成，每一個環節都進行瞭細緻的闡述。我們將摒棄對特定工具的過度依賴，而是專注於傳授通用的算法原理和技術思想，讓讀者能夠靈活運用各種開發工具和庫，解決實際生産和科研中的挑戰。 核心章節詳述 第一部分：機器視覺基礎理論 1. 視覺成像原理與光學基礎： 相機模型與標定：深入講解相機投影模型（針孔模型、透視投影），分析畸變（徑嚮畸變、切嚮畸變）的成因與校正方法。詳細介紹相機內參和外參的含義，以及不同標定方法（如棋盤格標定、圓點陣列標定）的原理、步驟與精度影響因素。 光源與照明技術：分析不同光源（LED、鹵素燈、頻閃燈等）的特性及其在機器視覺中的應用場景。重點介紹各種照明方式（正麵光、背光、環形光、條形光、同軸光、暗場光、亮場光等）的原理、優缺點及如何根據被測物體特性選擇閤適的照明方案。講解光照對圖像質量、特徵提取以及檢測穩定性的重要影響。 光學鏡頭選擇與配置：介紹鏡頭的焦距、光圈、景深、分辨率、畸變等關鍵參數，並指導讀者如何根據相機傳感器尺寸、工作距離、視場角等要求選擇閤適的鏡頭。探討變焦鏡頭、定焦鏡頭、微距鏡頭等不同類型鏡頭的應用。 2. 圖像采集與數字圖像錶示： 圖像傳感器技術：簡要介紹CCD和CMOS傳感器的基本原理、技術指標（如像素尺寸、量子效率、信噪比、幀率）及其發展趨勢。 數字圖像的錶示：深入講解灰度圖像、二值圖像、彩色圖像（RGB、HSV、CMYK等色彩空間）的存儲方式和像素錶示。分析像素深度、分辨率、灰度級等概念。 圖像獲取係統組成：介紹典型的圖像采集鏈，包括相機、鏡頭、光源、圖像采集卡（或直接通過USB、GigE等接口）以及與計算機的連接方式。 3. 圖像預處理技術： 幾何變換：詳細介紹圖像的平移、鏇轉、縮放、仿射變換、透視變換及其在圖像校正、配準、統一尺度等方麵的應用。 灰度變換與增強：講解直方圖均衡化、對比度拉伸、伽馬變換等方法，以及它們如何改善圖像的視覺效果和後續處理的魯棒性。 濾波與降噪：深入分析各種濾波器（高斯濾波、中值濾波、均值濾波、Sobel算子、Laplacian算子等）的原理、作用和適用場景。講解如何有效去除圖像噪聲，保留重要細節。 形態學操作：詳述腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等形態學基本操作，以及它們在去除噪聲、連接斷開部分、分割物體、提取邊緣等方麵的應用。 第二部分：核心視覺算法與特徵提取 4. 圖像分割技術： 閾值分割：介紹全局閾值、局部閾值、 Otsu's方法等自動閾值選擇算法，以及它們在二值化圖像中的應用。 區域生長與分裂閤並：講解基於像素相似性的區域生長算法，以及區域分裂閤並的策略。 邊緣檢測：深入剖析Canny、Sobel、Prewitt、Laplacian算子等邊緣檢測算法的原理，並分析它們在提取物體輪廓、檢測缺陷等方麵的作用。 輪廓提取與分析：介紹如何提取圖像中的輪廓信息，並進行輪廓的近似、測量（周長、麵積、重心、方嚮角等）。 5. 特徵提取與描述： 點特徵提取：講解Harris角點、FAST、SIFT、SURF、ORB等特徵點檢測算法的原理，以及它們在圖像配準、目標跟蹤、3D重建等方麵的應用。 綫特徵提取：介紹Hough變換在檢測直綫、圓等幾何形狀中的應用。 顔色特徵：分析不同顔色空間下顔色特徵的提取方法，如顔色直方圖、顔色矩等。 紋理特徵：介紹LBP（局部二值模式）、Gabor濾波器、灰度共生矩陣（GLCM）等紋理描述算子。 6. 模式識彆與分類： 模闆匹配：講解基於像素相似性（NCC）、基於特徵（如SIFT、SURF）的模闆匹配方法，及其在目標定位、識彆中的應用。 統計模式識彆：介紹貝葉斯分類器、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等經典分類算法的基本原理，以及它們在目標分類中的應用。 神經網絡與深度學習基礎：簡要介紹神經網絡的基本結構（感知機、多層感知機），捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的革命性貢獻，並提供入門級的應用案例，如使用預訓練模型進行圖像分類。 第三部分：三維視覺與係統集成 7. 立體視覺與深度感知： 立體視覺原理：講解雙目立體視覺的基本原理，視差的概念，以及左右圖像的對應搜索（匹配）方法。 深度圖生成：介紹不同視差計算算法，如塊匹配、半全局匹配（SGM）等，以及如何從視差圖重建物體深度信息。 多視角立體視覺：簡要介紹多相機係統如何實現更精確的三維重建。 8. 結構光與激光掃描： 結構光投影原理：講解不同結構光編碼（如條紋、點雲）的工作方式，以及如何通過解調算法還原物體錶麵的三維信息。 激光三角測量：介紹激光綫或激光點掃描的原理，以及如何通過幾何關係計算被測點的三維坐標。 9. 機器視覺係統設計與應用： 係統整體架構：介紹一個典型的機器視覺係統通常包含的組件（相機、鏡頭、光源、控製器、顯示器、執行機構等）以及它們之間的連接方式。 通信協議與硬件接口：講解常見的相機接口（USB, GigE, Camera Link, CoaXPress等）、控製信號（觸發、閃光同步）以及與PLC、機器人等設備的通信協議（Modbus, EtherNet/IP, Profinet等）。 運動控製與協同：討論視覺係統如何與機械臂、傳送帶等運動部件協同工作，實現目標定位、引導、測量和抓取。 實際應用案例分析：通過詳細的案例分析，演示如何將所學技術應用於實際場景，例如： 錶麵缺陷檢測：如何設計照明和算法來檢測劃痕、汙點、氣泡等。 尺寸測量與校準：如何進行高精度尺寸測量，以及如何利用視覺係統進行設備校準。 零部件識彆與定位：如何在復雜背景下識彆和定位特定零部件，為機器人抓取或組裝提供指導。 文字識彆（OCR）與條碼/二維碼識彆：如何提取圖像中的文本信息或二維碼數據。 外觀質量檢測：如何對産品進行整體外觀的符閤性檢查。 係統優化與性能評估：討論如何通過調整參數、優化算法、改進硬件配置來提高係統的檢測速度、準確性和穩定性。 10. 開發工具與庫的選型與使用： 常用開發庫介紹：介紹OpenCV、Halcon、Vigra等在機器視覺領域廣泛應用的開源或商業庫。重點講解OpenCV的核心功能和編程接口，提供C++和Python的實現示例。 硬件廠商SDK：介紹如何使用主流相機和圖像采集卡廠商提供的SDK進行設備集成和控製。 算法實現與性能考量：指導讀者如何在不同的編程環境中實現算法，並考慮實時性、內存占用等性能因素。 本書特色 理論與實踐並重：本書不僅講解瞭機器視覺的底層原理，還提供瞭大量實際應用案例和代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。 工具無關性：本書著重於通用算法和原理的講解，而非局限於單一的軟件開發環境，使讀者具備更強的適應性和遷移能力。 循序漸進：內容組織從基礎概念到高級應用，層層遞進，適閤不同層次的讀者學習。 全麵性：涵蓋瞭機器視覺領域的關鍵技術，為讀者構建瞭一個完整的知識圖譜。 應用導嚮：通過豐富的案例分析，讓讀者瞭解機器視覺在工業自動化、質量檢測、機器人導航等領域的實際價值和應用方法。 目標讀者 本書適閤以下讀者群體： 從事工業自動化、機器人、嵌入式係統、檢測設備開發的工程師。 希望學習機器視覺技術，解決生産或科研問題的技術人員。 計算機視覺、人工智能、模式識彆等相關專業的學生和研究人員。 對機器視覺感興趣，希望係統性學習相關知識的初學者。 通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解機器視覺的工作原理，掌握核心算法的設計與實現，並能獨立構建和優化各類機器視覺應用係統，為解決實際工程問題奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我當時選擇這本書，主要是看中瞭它“基於LabVIEW”這個標簽。我個人在LabVIEW編程方麵有一些基礎，也接觸過一些信號處理相關的應用，所以對它能用於圖像處理和機器視覺充滿瞭好奇。我期望書中能夠詳細講解LabVIEW中與圖像處理相關的函數庫，比如Vision Development Module（如果書中有提及的話），並解釋這些函數是如何工作的，它們背後的數學原理是什麼。同時，我也希望能看到一些關於如何優化LabVIEW VI性能的技巧，因為圖像處理往往需要大量的計算資源，在LabVIEW中實現高效的算法是關鍵。我本來設想書中會給齣一些關於如何構建用戶界麵（UI）的指導，畢竟一個易於操作的機器視覺係統界麵對於最終用戶來說至關重要。我也很好奇書中是否會涉及到一些圖像配準、目標跟蹤等更高級的主題，以及在LabVIEW中如何實現這些復雜算法。最後，我希望能找到關於如何將LabVIEW開發的機器視覺係統與PLC或其他工業控製器進行集成的案例，這樣纔能真正將機器視覺技術落地到工業自動化生産中。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的一個主要原因是它提到瞭“機器視覺係統構建開發設計技術”。這讓我期望書中能包含實際的係統設計思路和流程。我本來希望書中能從一個實際的機器視覺項目齣發，一步步地講解如何進行需求分析、方案設計、硬件選型、軟件開發、係統集成和最終的調試上綫。我特彆期待書中能夠提供一些通用的係統設計框架或者模闆，方便我藉鑒和應用。我也希望能看到書中對不同類型的機器視覺應用場景，比如尺寸測量、外觀檢測、字符識彆、物體計數等，提供具體的解決方案和LabVIEW實現示例。我本來也想瞭解書中是否會涉及到一些關於傳感器融閤、多模態圖像分析等更前沿的技術。此外，我還希望書中能給齣一些關於如何進行係統性能評估和優化的建議，以及如何保證係統的魯棒性和可靠性。最後，我希望能找到關於如何將LabVIEW開發的機器視覺係統與大數據分析、人工智能等技術相結閤的內容，以實現更智能化的應用。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最先關注的是它能否幫助我理解機器視覺在實際應用中的挑戰和解決方案。我本來期待書中能夠詳細介紹如何根據不同的檢測需求，選擇閤適的圖像采集硬件，比如CCD還是CMOS相機，以及不同分辨率和幀率的影響。我也希望書中能給齣關於如何選擇和安裝照明設備（包括不同類型的光源，如LED、鹵素燈等）的指導，因為良好的照明是高質量圖像的基礎。我原本以為書中會深入講解如何進行鏡頭選型，以及焦距、光圈、景深等參數對成像效果的影響。更重要的是，我希望能看到書中提供關於如何進行相機標定和鏡頭畸變校正的詳細步驟，這對於後續的精確測量和定位是不可或缺的。我還期望書中能介紹一些常見的機器視覺係統集成經驗，比如如何將相機、光源、控製單元等設備整閤到一起，並確保它們的穩定運行。我本來還想瞭解一些關於係統調試和故障排除的方法，這在實際項目中非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名和副標題讓我聯想到瞭一套完整的機器視覺解決方案，從最基礎的圖像處理技術，到更復雜的分析方法，再到最終的係統構建。我原本以為書中會花大量的篇幅來介紹各種圖像增強和濾波算法，比如高斯濾波、中值濾波、Sobel算子、Canny邊緣檢測等等，並且會詳細解釋這些算法的原理和在LabVIEW中的實現方式。我期待書中能有關於色彩空間轉換、直方圖均衡化等技術的內容，因為這些對於提高圖像質量和後續分析至關重要。我也希望能看到一些關於圖像分割的介紹，比如閾值分割、區域生長等，以及如何在LabVIEW中應用它們。而且，我本來設想書中可能會探討一些關於圖像特徵描述符，比如SIFT、SURF、ORB等的原理和應用，以及在LabVIEW中如何實現這些特徵的提取和匹配，這對於物體識彆和跟蹤非常有幫助。最後，我對書中是否會涉及一些關於立體視覺或多視圖幾何的內容也抱有期待，這可以為三維重建和深度感知打下基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺有吸引力的，尤其是那個略帶科技感的藍色調，很容易讓人聯想到圖像傳感器和處理時的冷冽光影。我原本期待這本書能在LabVIEW環境下，深入淺齣地講解如何從零開始搭建一個功能完整的機器視覺係統。想象中，它應該會涵蓋圖像采集、預處理（比如去噪、增強）、特徵提取（邊緣檢測、角點尋找之類的）、物體識彆與定位，甚至可能包含一些簡單的機器學習模型在圖像分析中的應用。我特彆希望書中能有豐富的LabVIEW VI實例，能夠一步步地跟著操作，理解LabVIEW在處理圖像時的強大之處。因為LabVIEW的圖形化編程，本身就非常適閤直觀地展示算法流程，如果這本書能充分利用這一點，那將是極大的加分項。我本來還想看看書中是否會對不同類型的相機、光源以及鏡頭選擇進行一些基礎的介紹，畢竟這對於實際的機器視覺係統設計來說，是相當重要的前期準備工作。而且，如果書中能提及一些常見的工業應用場景，比如産品缺陷檢測、尺寸測量、條碼識彆等，並給齣相應的LabVIEW解決方案，那就太完美瞭，這樣能更快地將理論知識轉化為實際生産力。