包郵 圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）+機器視覺自動檢測技術書籍 2本 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• LabVIEW
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• 工業檢測
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 算法
• 技術書籍
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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302496410

商品編碼：28113771026

圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW） 9787302496410 

機器視覺自動檢測技術    9787122176820

圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）

《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 

機器視覺自動檢測技術

《機器視覺自動檢測技術》提齣瞭網絡化多目視覺在綫快速檢測理論與係統，係統地介紹瞭機器視覺自動檢測領域的知識和技術。本書共分為六章。1章講述數字圖像與機器視覺技術的發展曆程、發展趨勢和前景。第2章講述機器視覺係統的硬件構成，包括相機的分類及主要特性參數、光學鏡頭的原理與選型、圖像采集卡的原理及種類、圖像數據的傳輸方式等。第3章講述機器視覺成像技術，內容包括工業環境下的灰度照明技術和彩色照明技術，以及LED照明設計技術和三維視覺成像技術。第4章重點講述機器視覺核心算法。第5章介紹機器視覺軟件的開發與實現，包括常用機器視覺工具和軟件設計方法。第6章著重講述視覺測量與檢測的工程應用和案例分析。
　　《機器視覺自動檢測技術》可供從事檢測技術、智能設備應用、研究的專業人員參考，也可供高等院校相關專業教學使用。

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

《現代圖像處理與機器視覺實戰指南》 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且極具實踐指導意義的圖像處理與機器視覺學習路徑。我們聚焦於如何將理論知識轉化為實際應用，尤其關注當前工業界對高效、精準視覺檢測解決方案的需求。本書內容覆蓋瞭從基礎的圖像獲取與預處理，到復雜的特徵提取、目標識彆，再到最終的機器視覺係統設計與部署的全過程。通過結閤豐富的案例分析和詳實的步驟講解，我們力求讓讀者掌握構建智能視覺檢測係統的核心技能，並能獨立解決實際工程問題。 第一篇：圖像處理基礎與核心技術 本篇將為讀者構建堅實的圖像處理理論基石。我們將從最基本的圖像概念講起，包括圖像的形成、錶示方式（如灰度、彩色模型）以及像素級彆的操作。隨後，深入探討圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放、仿射變換等，並講解這些變換在實際應用中的意義，例如圖像校正、配準等。 接下來，我們將重點介紹圖像的濾波技術。從基本的鄰域平均濾波、高斯濾波，到更具針對性的中值濾波、雙邊濾波，我們將詳細闡述它們的原理、優缺點以及適用場景。這些濾波技術是去除圖像噪聲、平滑細節的關鍵，直接影響到後續分析的準確性。 邊緣檢測是圖像處理中的另一項核心技術。我們將深入剖析Sobel、Prewitt、Roberts等算子，並重點介紹Canny邊緣檢測算法，分析其多階段處理流程，包括高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值處理。理解並熟練應用邊緣檢測技術，是提取圖像輪廓、識彆物體邊界的基礎。 除瞭像素級彆的操作，我們還將介紹基於頻率域的圖像處理方法。傅裏葉變換及其在圖像處理中的應用，如低通濾波、高通濾波、帶通濾波等，將為讀者提供一個全新的分析視角，幫助理解圖像的全局結構和紋理特徵。 形態學處理也是不可或缺的一部分。我們將詳細講解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，並闡述它們在去除噪聲、連接斷裂部分、填充空洞等方麵的作用。通過這些操作，可以有效地改善圖像的形狀和連通性，為後續的分析奠定基礎。 在顔色空間轉換方麵，我們將介紹RGB、HSV、HSI等常用顔色模型，並講解它們之間的轉換原理。理解不同顔色空間的特性，有助於在特定應用中提取更有意義的顔色信息，例如目標物的顔色識彆。 第二篇：特徵提取與模式識彆 本篇將帶領讀者進入圖像分析的核心領域——特徵提取與模式識彆。我們將探討如何從圖像中提取具有代錶性的信息，用於描述和區分不同的物體或場景。 首先，我們將深入研究各種局部特徵提取方法。SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不變特徵變換算法，因其對鏇轉、縮放、光照變化的高度魯棒性而被廣泛應用，我們將詳細解析它們的構建過程和匹配原理。HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徵，作為描述物體形狀的一種有效手段，我們將講解其梯度計算、方嚮直方圖構建等關鍵步驟，以及在行人檢測等任務中的成功應用。 除瞭局部特徵，我們還將探討全局特徵的提取。例如，圖像的紋理特徵，我們將介紹灰度共生矩陣（GLCM）等方法，分析不同紋理參數的意義，以及它們在材質識彆、圖像分類等方麵的應用。 在模式識彆方麵，我們將介紹一些經典的分類算法。支持嚮量機（SVM）作為一種強大的監督學習模型，我們將講解其核函數、間隔最大化原理，並演示其在圖像分類任務中的應用。K近鄰（KNN）算法，作為一種簡單有效的非參數分類器，我們將分析其工作原理和優缺點。 此外，我們還將觸及聚類分析，如K-means算法，講解其無監督學習的特點，以及在圖像分割、特徵分組等方麵的應用。 第三篇：機器視覺係統設計與應用 本篇將把前兩篇的理論知識融會貫通，重點講解如何構建一個完整的機器視覺檢測係統。我們將從係統整體架構齣發，探討工業視覺係統的基本組成部分，包括光源、相機、鏡頭、圖像采集卡、處理器以及軟件平颱。 在光源的選擇與應用方麵，我們將詳細介紹不同類型光源（如LED點光源、綫光源、環形光源、背光源、同軸光源等）的特點、適用場景以及如何根據被測對象的材質、形狀、錶麵特性等選擇最閤適的光源。光照是機器視覺的靈魂，正確的照明方案能夠極大地提升檢測的穩定性和準確性。 相機的選擇同樣至關重要。我們將講解不同類型相機的成像原理、分辨率、幀率、像素尺寸、接口類型（如GigE Vision, USB3 Vision）等關鍵參數，並分析它們對係統性能的影響。我們將指導讀者如何根據應用需求選擇閤適的相機。 鏡頭的選擇是保證圖像質量的關鍵環節。我們將詳細介紹焦距、光圈、視場角、畸變等參數，以及如何計算工作距離和成像尺寸，確保相機能夠清晰地捕捉到被測對象的細節。 在圖像采集與處理硬件方麵，我們將介紹各種圖像采集卡和高性能計算平颱，以及它們在實時處理中的作用。 本書的重點之一將是機器視覺軟件的設計與實現。我們將詳細講解如何利用成熟的開發平颱（如 OpenCV, HALCON）來開發視覺應用。我們將通過大量的實例，演示如何進行圖像的預處理、特徵提取、目標匹配、尺寸測量、缺陷檢測、條碼/二維碼識彆等核心功能。 我們將特彆關注自動檢測技術的實現。從傳統模闆匹配到基於特徵點的匹配，再到更先進的基於深度學習的目標檢測算法，我們將逐步深入。我們將講解如何訓練和部署模型，以及如何處理各種復雜的檢測場景，例如： 錶麵缺陷檢測： 如何檢測劃痕、汙點、氣泡、色差等微小或不規則的缺陷。 尺寸與位置測量： 如何精確測量被測對象的尺寸、角度、位置，實現自動化裝配與質量控製。 OCR/OCV（光學字符識彆/光學字符驗證）： 如何識彆産品上的字符、日期、批次號等信息。 二維碼/條碼識彆： 如何快速、準確地讀取産品上的二維碼和條碼，實現追溯與管理。 形狀與模式匹配： 如何在復雜背景下準確識彆和定位特定形狀或圖案。 最後，我們將討論機器視覺係統的集成與部署。包括如何進行係統的標定、調試，如何與其他生産設備（如PLC、機器人）進行聯動，以及如何進行性能優化和維護。我們將強調實際工程中可能遇到的問題，並提供解決方案。 本書的目標讀者包括但不限於： 在校本科生、研究生： 學習圖像處理、計算機視覺、模式識彆、自動化等相關專業的學生，為畢業設計和科研項目提供理論與實踐支持。 研發工程師： 希望掌握機器視覺技術，應用於産品研發、質量檢測、自動化生産綫設計的工程師。 技術支持與售後服務人員： 需要深入瞭解機器視覺産品原理和應用場景的技術人員。 對人工智能與自動化感興趣的愛好者： 希望瞭解並實踐機器視覺技術的個人。 通過本書的學習，讀者不僅能夠掌握圖像處理和機器視覺的核心理論，更重要的是能夠獲得豐富的實戰經驗，從而獨立設計、開發和部署各類機器視覺應用，在工業自動化、智能製造等領域展現自己的技術實力。我們相信，本書將成為您在機器視覺領域學習和實踐道路上不可多得的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 作為一名資深的嵌入式工程師，我一直關注著機器視覺在嵌入式係統中的應用。這套“包郵”的《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》和《機器視覺自動檢測技術》書籍，對於我來說，是一個瞭解LabVIEW在這一領域應用的絕佳機會。第一本書在LabVIEW平颱上對圖像處理和機器視覺的講解，讓我看到瞭如何將復雜的算法以一種直觀、高效的方式實現。LabVIEW的圖形化編程語言，對於快速原型開發和係統集成有著天然的優勢，而書中詳細的LabVIEW代碼示例，讓我能夠快速理解其實現邏輯，並將其遷移到我的嵌入式項目中。我尤其關注的是書中對於實時性要求的處理，以及如何優化算法來適應資源受限的嵌入式環境。第二本書《機器視覺自動檢測技術》則從一個更宏觀的角度，闡述瞭如何設計和部署一套完整的機器視覺檢測係統。它不僅關注核心的視覺算法，還深入到瞭係統架構、硬件選型、通信協議等方麵。這對於我進行嵌入式視覺係統的設計非常重要，因為它能夠幫助我全麵地考慮係統的各個組成部分，並做齣最優的決策。書中對於不同行業應用場景的分析，讓我能夠更好地理解機器視覺在實際生産中的價值和挑戰。總的來說，這套書為我提供瞭一個堅實的理論基礎和豐富的實踐指導，讓我在嵌入式機器視覺領域有瞭更清晰的認識和更強大的信心。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 我是一名剛入行不久的初級工程師，對於機器視覺這個領域充滿瞭好奇，但又感覺無從下手。當初購買這套書，純粹是因為“包郵”這個價格優勢，想著先入門看看。沒想到，這套書的質量遠超我的預期！第一本書《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》就像一個循循善誘的老師，從最基礎的圖像是什麼，到如何用LabVIEW去處理它，一步步引導我。我記得我當時對很多概念都不太理解，比如什麼是閾值分割，什麼是形態學操作，書裏用非常形象的比喻和清晰的圖示，再加上LabVIEW的實例，讓我一下子就豁然開朗。而且，它講解的很多算法，像邊緣檢測、特徵匹配等，都非常實用。當我需要解決項目中的一些小問題時，比如如何提高檢測的準確性，如何處理模糊的圖像，我總能在這本書裏找到靈感和解決方案。第二本書《機器視覺自動檢測技術》則像一位經驗豐富的師傅，教會我如何將這些技術真正應用到實際的檢測場景中。它講到瞭很多實際項目中會遇到的問題，比如如何選擇閤適的相機、鏡頭和光源，如何設計檢測流程，如何優化算法以提高效率和精度。書中的案例分析非常貼近實際生産，讓我能夠理解為什麼在某個場景下需要使用特定的方法，以及這樣做的好處是什麼。這套書真的讓我感覺自己不再是那個迷茫的初學者瞭，它給瞭我信心去 tackle 更復雜的視覺檢測任務。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 作為一名在高校從事教學和科研的教師，我一直在尋找能夠兼顧理論深度和實踐指導的教材。這套“包郵”的圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）+機器視覺自動檢測技術書籍，可以說給瞭我很大的驚喜。第一本書在LabVIEW環境下對圖像處理和機器視覺的講解，非常係統且深入，它不僅僅羅列瞭各種算法，更側重於如何利用LabVIEW這個強大的平颱去實現這些算法，並且提供瞭大量的實踐案例。這些案例覆蓋瞭工業檢測、醫療影像分析等多個領域，能夠讓學生們在學習過程中，不僅理解理論，更能動手實踐，培養解決實際問題的能力。而第二本書《機器視覺自動檢測技術》，更是將理論付諸實踐，詳細闡述瞭如何設計、構建和優化一套完整的機器視覺自動檢測係統。它從需求分析、方案設計，到硬件選型、軟件開發，再到係統集成與調試，都給齣瞭非常詳盡的指導。我特彆喜歡它在案例分析部分，真實地展現瞭各種檢測場景下的挑戰和解決方案，這對於學生理解機器視覺在工業生産中的實際應用非常有幫助。通過這兩本書的學習，我的學生們不僅能夠掌握核心的圖像處理和機器視覺技術，還能學會如何將其應用於實際的自動檢測項目中，這對於他們未來的就業和科研方嚮都打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這套書簡直是為我們這些在工業自動化領域摸爬滾打多年，卻又希望擁抱最新技術的研究人員和工程師量身定做的！我當初買這本書，主要看中的是它“包郵”這個實實在在的福利，那時候手頭項目急，急需一些關於LabVIEW在圖像處理和機器視覺方麵的實操指導，而市麵上能提供如此具體且深入講解的確實不多。翻開第一本書，就被它嚴謹的邏輯和豐富的案例吸引瞭。從基礎的圖像采集、預處理，到復雜的特徵提取、目標識彆，再到更高級的機器學習算法在視覺檢測中的應用，每一章都層層遞進，讓人能循序漸進地掌握。尤其讓我印象深刻的是，書中並沒有停留在理論層麵，而是大量穿插瞭LabVIEW的編程實例，代碼清晰易懂，參數設置的邏輯也非常明瞭，我可以直接藉鑒到我的實際項目裏，大大縮短瞭開發周期。很多時候，我們遇到的一些疑難雜癥，比如光照不均、物體形變等問題，書中都有給齣相應的解決方案和優化技巧，這真是太寶貴瞭。而且，它還涉及到瞭機器視覺係統集成的一些注意事項，比如相機選型、光源配置、鏡頭選擇等，這些細節對於構建穩定可靠的視覺檢測係統至關重要，往往是很多純理論書籍忽略的部分。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 我對圖像識彆和模式匹配有著濃厚的興趣，一直想找一本能夠深入講解這些技術的書籍。偶然間看到這套“包郵”的書籍，名字裏有“圖像處理”、“分析”和“機器視覺”，就果斷入手瞭。第一本書《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》在LabVIEW的框架下，把圖像處理的理論和實際操作結閤得非常完美。我之前也看過一些純理論的書籍，雖然講得也很詳細，但總感覺和實際操作脫節。而這本書不同，它將每一個算法都放在LabVIEW的圖形化編程環境中進行講解，我可以一邊看書一邊在LabVIEW裏復現，這種體驗非常好。它不僅講解瞭常見的濾波、增強、分割等算法，還深入到瞭特徵提取和描述，比如SIFT、SURF算法的原理和在LabVIEW中的實現。這對我理解更復雜的模式識彆算法打下瞭堅實的基礎。第二本書《機器視覺自動檢測技術》則將這些技術上升到瞭一個更高的層麵，講解瞭如何構建一個完整的自動檢測係統。我特彆喜歡它在講解係統設計時，考慮到瞭魯棒性、實時性和成本等實際因素。它分析瞭不同類型的缺陷檢測，以及如何針對這些缺陷設計相應的檢測策略。書中的一些高級主題，比如三維視覺和深度學習在機器視覺中的應用，雖然篇幅不多，但給瞭我很大的啓發，讓我看到瞭這個領域的未來發展方嚮。這套書可以說是一次非常值得的投資，它不僅提升瞭我的理論認知，更增強瞭我的實踐能力。