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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：YL19882

商品编码：28193146374

YL19882

9787302496410 9787122176820

图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）

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

。。。。。。

机器视觉自动检测技术第1章 概述

1.1 机器视觉的定义
1.2 机器视觉系统的构成
1.3 机器视觉系统的一般工作过程
1.4 机器视觉系统的特点
1.5 机器视觉系统的发展
1.6 机器视觉系统的应用领域
1.7 机器视觉系统相关会议和期刊
第2章 机器视觉系统的构成
2.1 相机的分类及主要特性参数
2.2 光学镜头的原理与选型
2.3 图像采集卡的原理及种类
2.4 图像数据的传输方式汇总及比较
2.5 光源的种类与选型
第3章 机器视觉成像技术
3.1 光源概述
3.2 灰度照明技术
3.3 彩色照明技术
3.4 偏光技术
3.5 发光二极管照明技术
第4章 机器视觉核心算法
4.1 图像预处理
4.2 频率图像增强
4.3 数学形态学及其应用
4.4 灰度均衡的原理与方法
4.5 边缘检测算法及其应用
4.6 Blob分析
4.7 阈值分割的原理与方法汇总
4.8 模式匹配算法及其应用
4.9 摄像机标定
4.10 测量算法
第5章 软件的开发与实现
5.1 图像文件格式
5.2 相关函数库的选择及使用
第6章 机器视觉工程应用
6.1 快速实时视觉检测系统的设计
6.2 在包装印刷中的应用及案例分析
6.3 在表面质量检测领域中的应用及案例分析
6.4 在尺寸测量领域中的应用及案例分析
6.5 在字符识别中的应用及案例分析
6.6 在视觉伺服中的应用--基于视觉伺服的镭射膜在线纠偏系统
参考文献

现代工业与科研的精密之眼：图像处理、分析与机器视觉技术精要 开启智能时代，洞察万物细节 在科技飞速发展的今天，图像已经不再仅仅是信息的载体，更是连接现实世界与数字智能的关键桥梁。从生产线上毫秒级的缺陷检测，到医疗影像的精准诊断，再到无人驾驶的实时感知，背后都离不开强大的图像处理、分析与机器视觉技术。本书籍系统性地梳理了这一核心领域的前沿理论与实用方法，旨在为读者构建一套扎实的知识体系，赋能各位在各自的研究与实践领域，为工业自动化、智能制造、科学探索等注入新的活力。 第一部分：图像处理与分析的基石——精雕细琢，洞悉本质 在深入机器视觉的应用之前，对图像本身进行透彻的理解与高效的处理是必不可少的第一步。本书的第一部分将带领读者从最基础的像素层面出发，逐步构建起对数字图像的深刻认识。 数字图像基础与表示： 我们将从图像的本质——像素开始，探讨不同类型的图像（灰度、彩色、二值化等）在计算机中的表示方式，以及它们所蕴含的几何与色彩信息。理解图像的直方图、亮度、对比度等基本属性，为后续的图像增强与变换奠定基础。 图像增强与复原： 现实世界中的图像往往受到噪声、模糊、光照不均等因素的影响，使其质量下降，不利于分析。本部分将详细介绍多种经典的图像增强技术，如点运算（灰度变换、阈值处理）、空间域滤波（平滑滤波、锐化滤波）以及频率域滤波。同时，对于图像复原问题，我们将探讨如何利用不同的模型和算法，尽可能地恢复图像的原貌，使其更适合后续的分析。 图像分割： 将图像划分为具有语义意义的不同区域，是机器视觉分析的关键步骤。我们将深入研究多种图像分割方法，包括基于阈值的方法（Otsu法、迭代阈值法）、基于区域的方法（区域生长、区域分裂与合并）、基于边缘的方法（Sobel算子、Canny算子）以及图割等先进技术。理解这些方法的原理与适用场景，将帮助读者准确地提取感兴趣的目标。 特征提取与描述： 图像中的关键信息往往隐藏在各种局部或全局的特征之中。本部分将重点讲解如何从图像中提取具有代表性的特征，例如边缘、角点（Harris角点、FAST角点）、斑点（SIFT、SURF、ORB）等。同时，我们还将探讨如何对这些特征进行描述，形成可供匹配和识别的特征向量，为物体识别、图像检索等高级应用提供支持。 形态学图像处理： 形态学处理是处理图像中物体形状与结构的重要工具。我们将介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及它们在去噪、连接断裂的区域、提取边界等方面的应用。更进一步，还将探讨一些高级形态学算法，如骨架提取、凸壳提取等，以更精细地刻画图像对象的几何特性。 第二部分：机器视觉的智能之眼——洞察万物，驱动决策 在掌握了图像处理与分析的基本功之后，本书的第二部分将聚焦于机器视觉的核心技术，探讨如何让机器“看懂”图像，并基于此做出智能决策。 立体视觉与深度感知： 许多实际应用需要理解场景的三维信息。本部分将详细介绍立体视觉的基本原理，包括双目视觉相机的标定、视差计算（匹配算法）以及深度图的生成。了解如何从二维图像重建物体的三维结构，对于自动驾驶、机器人导航、三维重建等至关重要。 物体识别与检测： 如何让机器准确地在图像中找到并识别出特定的物体，是机器视觉领域的研究热点。我们将从传统的基于特征的方法（如HOG+SVM）过渡到当下主流的深度学习方法。详细讲解卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测（如YOLO、SSD、Faster R-CNN）与语义分割（如U-Net、DeepLab）中的强大能力，并介绍如何构建、训练和优化这些模型。 图像配准与融合： 在多视角、多时相或不同传感器采集的图像之间建立对应关系，并将信息整合，是实现更全面分析的关键。本部分将探讨不同类型的图像配准算法，包括基于特征的配准（如SIFT匹配）和基于区域的配准。同时，还将介绍图像融合技术，如何将不同图像的优点结合起来，生成更丰富、更精确的信息。 纹理分析与场景理解： 除了识别独立的物体，理解图像整体的纹理特征和场景布局也同样重要。我们将介绍纹理描述子（如LBP、Gabor滤波器）以及如何利用它们进行材质识别、场景分类等。更进一步，还将触及一些场景理解的最新研究方向，如场景图的构建、事件识别等。 机器视觉在工业应用中的实践： 为了让读者更直观地理解技术落地的过程，本书将穿插大量工业应用案例。我们将探讨机器视觉在产品质量检测（缺陷检测、尺寸测量）、自动化装配、条码/二维码识别、光学字符识别（OCR）、人脸识别与跟踪等领域的实际应用，分析不同行业对机器视觉系统的具体需求与挑战。 贯穿全书的实践导向与前沿视野 本书不仅仅停留在理论的讲解，更注重技术的实践应用。虽然不直接包含特定软件平台的编程示例，但其讲解的原理与算法，是所有主流机器视觉开发平台（包括但不仅限于）的基础。读者可以通过掌握本书内容，灵活运用各种工具实现项目。 此外，本书也将适时提及当前机器视觉领域的最新发展动态，如生成对抗网络（GAN）在图像合成与增强方面的应用、Transformer模型在视觉领域的潜力、以及自监督学习等新的训练范式，为读者指明未来研究与发展的方向。 目标读者 本书籍适合以下人群： 在校学生： 计算机科学、自动化、电子工程、人工智能等相关专业的本科生、研究生，希望系统学习图像处理与机器视觉理论知识。 科研人员： 从事机器人、智能制造、医疗影像、遥感、安防等领域的研究人员，需要掌握图像分析与视觉感知的前沿技术。 工程师与技术人员： 寻求提升工业自动化水平、开发智能产品、优化生产流程的工程师，希望将机器视觉技术应用于实际项目中。 有志于进入AI与计算机视觉领域的技术爱好者： 希望从零开始，系统学习并掌握这一热门技术领域知识的个人。 通过本书，您将不仅能够深刻理解图像处理与机器视觉的原理，更能掌握分析问题、解决问题的能力，为开启更智能、更自动化的未来奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评论二： 我是一名在自动化设备领域摸爬滚打多年的技术人员，一直以来，对机器视觉在产品检测中的应用都非常感兴趣，但总觉得缺少一本能够真正指导实践的书籍。这套书，特别是《机器视觉自动检测技术》这本书，可以说是正中下怀。它没有像一些理论书籍那样，上来就堆砌一堆复杂的公式和算法，而是从实际的应用场景出发，详细讲解了机器视觉在各个行业的检测案例，比如零件尺寸测量、表面缺陷检测、OCR字符识别等。书中的技术讲解也非常接地气，用通俗易懂的语言解释了各种检测原理和方法，并且给出了具体的实现思路和注意事项。我尤其喜欢的是书中对不同检测技术的优缺点分析，以及如何根据实际需求选择合适的技术。这一点对于我们这些做工程的人来说，至关重要。而且，书中还分享了一些实用的调试技巧和故障排除经验，这些都是在实际工作中非常有价值的信息。虽然我还没有完全读完，但仅仅是看前面几章，就觉得收获良多，对未来在我的工作中应用机器视觉技术充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

评论三： 作为一名对新兴技术充满好奇心的学生，我一直对图像处理和机器视觉领域抱有浓厚的兴趣。这次偶然的机会看到了这套书，抱着试一试的心态购入，结果完全超出了我的预期。《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》这本书，它的图文并茂，讲解细致入微，让我这个初学者也能轻松理解那些看似复杂的概念。LabVIEW的运用，更是为我提供了一个绝佳的学习平台，我可以通过拖拽组件，快速构建出各种图像处理和分析的 VI（Virtual Instrument），这比单纯的理论学习要生动有趣得多。我最喜欢的部分是关于图像增强和特征提取的章节，通过书中的示例，我能够亲手操作，看到不同算法对图像质量和特征提取效果的影响，这对于加深理解非常有帮助。而《机器视觉自动检测技术》则为我打开了机器视觉在工业应用的大门，它让我看到了这些技术是如何转化为实际生产力的，比如在汽车制造、电子产品检测等领域的应用。书中的案例分析，让我对机器视觉的实际价值有了更深刻的认识。这两本书的组合，为我提供了一个从理论到实践，从基础到应用的完整学习路径。

评分☆☆☆☆☆

评论一： 拿到这套书，简直是我的救星！作为一名刚入行不久的图像处理工程师，之前一直为找不到一本既能系统讲解理论，又能实操落地的书籍而苦恼。市面上很多书要么讲得太深奥，让人望而却步；要么太浅显，根本解决不了实际问题。这套书的出现，简直是填补了我心中的空白。特别是《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》这本书，它的内容组织非常清晰，从最基础的图像概念讲起，一步步深入到复杂的算法和应用。LabVIEW的加入，更是让我眼前一亮。我一直觉得理论学习和实践操作是分开的，但这本书巧妙地将两者结合在一起，通过LabVIEW丰富的图形化编程环境，我能够直观地看到算法的执行过程，并且可以快速地进行实验和验证。这极大地降低了学习门槛，也提升了学习效率。书中的案例也相当实用，很多都是我们在日常工作中会遇到的场景，比如边缘检测、特征提取、目标识别等等，跟着书中的步骤一步步做下来，感觉自己真的掌握了解决问题的能力。而且，它还涉及到了机器视觉的一些前沿内容，让我对未来的发展方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

评论五： 作为一名多年从事自动化检测的工程师，我一直在关注机器视觉技术的最新发展，并寻求能够提高检测效率和准确性的方法。《机器视觉自动检测技术》这本书，无疑是我近期最满意的一本技术读物。它深入浅出地讲解了机器视觉在各种工业检测场景下的应用，从基础的光学原理到复杂的算法实现，都给予了清晰的阐述。书中对不同类型缺陷的检测方法，如表面划痕、污点、尺寸偏差等，提供了多种解决方案，并详细分析了各种方法的优劣势，这对于我根据实际需求选择最优检测方案非常有帮助。特别是关于光源、相机、镜头的选择原则，以及如何进行系统集成和调试的章节，都充满了实践经验的总结。而《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》则为我提供了技术实现上的有力支撑。LabVIEW在图像处理领域的应用，让我能够更快速、更灵活地搭建和验证检测系统。书中的LabVIEW示例程序，不仅能够帮助我理解图像处理算法，更能直接应用于我的项目开发中，大大缩短了开发周期。这两本书的结合，为我构建高效、可靠的机器视觉检测系统提供了理论和实践的双重保障。

评分☆☆☆☆☆

评论四： 一直以来，我都在寻找一本能够帮助我系统梳理机器视觉技术的书籍，尤其是在实际项目落地方面。《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》这本书，凭借其对LabVIEW环境的深度整合，成为了我研究的重点。LabVIEW强大的可视化编程能力，让原本抽象的图像处理算法变得触手可及。我能够通过其提供的丰富的函数库，快速实现诸如图像滤波、边缘检测、形态学操作等基本功能，并且能够实时观察处理结果，这对于理解算法原理和优化参数非常有帮助。书中对各种图像分析技术，如特征匹配、模板匹配、目标跟踪等也有详细的阐述，并结合LabVIEW给出了具体的实现案例，这对于我开发实际应用非常有指导意义。而《机器视觉自动检测技术》则从更宏观的视角，系统地介绍了机器视觉在自动化检测中的应用。它涵盖了从光源选择、相机选型到算法集成、系统部署的整个流程，为我提供了宝贵的工程实践经验。特别是书中关于缺陷检测、尺寸测量、OCR识别等典型应用场景的讲解，让我对如何将理论知识转化为解决实际工程问题的方案有了更清晰的认识。