具体描述
基本信息
书名：机器视觉检测与板带钢质量评价
定价：149.00元
作者：颜云辉
出版社：科学出版社有限责任公司
出版日期：2018-03-01
ISBN：9787030492722
字数：
页码：
版次：31
装帧：平装
开本：
商品重量：0.4kg
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内容提要
本书主要介绍机器视觉技术在板带钢表面质量检测领域的应用以及板带钢质量评价。本书涵盖了机器视觉技术在板带钢表面质量检测领域应用的各个方面，为板带钢质量评价开拓了新的研究思路。全书主要包括板带钢表面质量机器视觉检测系统构建、钢板表面图像采集及预处理技术、多域图像采集技术、缺陷特征提取及识别技术，板带钢表面质量评价及综合质量评价等内容。
目录
作者介绍
文摘
序言
用户评价
读到这本书的书名，我脑海中立刻浮现出那些在钢铁厂里，高速运转的生产线上，一台台精密设备正在不知疲倦地工作的画面。我一直对“机器视觉”这个概念非常着迷，它仿佛是赋予机器“眼睛”和“大脑”，让它们能够“看懂”并“理解”周围的世界。我非常想知道，书中是如何从根本上讲解机器视觉的原理的。比如，它如何模拟人类的视觉感知过程？从最基础的像素点分析，到复杂的特征提取，再到最终的模式识别和决策，这个完整的链条是如何实现的？书中是否会涉及一些先进的图像处理算法，比如傅里叶变换、小波分析，或者是更为前沿的深度学习技术，如卷积神经网络（CNNs），它们在板带钢的表面缺陷检测中扮演着怎样的角色？更进一步，我非常关心“板带钢质量评价”这个部分。板带钢作为基础的工业材料，其质量的优劣直接关系到后续产品的性能和安全。那么，机器视觉技术是如何被应用到如此严苛的质量评价场景中的？书中是否会详细介绍如何针对不同类型的板带钢（例如热轧、冷轧、镀锌钢板等），以及它们可能出现的各种表面缺陷（如划痕、气孔、夹杂物、压痕、涂层不均等），设计出精准、高效的检测方案？我尤其对书中如何建立一套科学、客观的质量评价体系感兴趣，如何将机器视觉的检测结果，转化为具有实际指导意义的质量等级？这本书是否会提供一些具体的案例分析，展示机器视觉如何在实际的板带钢生产线上，实现对产品质量的精准把控，从而提升整体的生产效率和产品竞争力？总之，我认为这本书是一个关于如何将高科技与传统工业深度融合的精彩案例，它为我打开了一个全新的视野。
评分当我在书架上看到《机器视觉检测与板带钢质量评价》这本书时，我立刻被它的书名所吸引。它似乎是一本能够解答我心中诸多关于工业自动化和智能制造疑问的宝藏。我一直对机器视觉如何让机器拥有“感知”能力感到非常好奇。书中是否会详细阐述从图像采集到最终的决策过程？特别是，在板带钢这样的大批量、连续生产的环境下，如何才能做到高效、准确的缺陷检测？我希望书中能够深入探讨各种图像处理技术，例如噪声抑制、对比度增强、边缘检测等，以及它们如何为后续的缺陷识别打下基础。更吸引我的是“板带钢质量评价”这一部分。板带钢作为工业的基础材料，其质量直接关系到下游产品的性能。我非常想了解，机器视觉技术是如何被用来对板带钢的质量进行量化评估的。书中是否会介绍一些针对不同类型缺陷（如划痕、凹坑、夹杂物、气孔、表面不均等）的特征提取方法？以及如何根据这些提取出的特征，建立一套科学、客观的质量评价标准？我尤其对那些能够实现实时在线检测的技术和方法很感兴趣。如何在高速生产线上，保证检测的实时性和准确性？这本书是否会提供一些在实际应用中，如何优化系统设计、选择合适算法的经验和案例？我觉得这本书不仅能够提供技术上的知识，更可能带来一种关于如何利用科技提升工业制造水平的深刻启示。
评分这本书的出版，可以说是在我一直关注的工业自动化领域投下了一颗重磅炸弹，尽管书名直指“机器视觉检测与板带钢质量评价”，但我总觉得它开启了一个更广阔的视野，远不止于简单的技术堆砌。就拿我对“机器视觉”这个概念的理解来说，它不仅仅是让机器“看懂”世界，更是一种对信息获取、处理和决策模式的革新。我一直对那些能够模拟人类视觉甚至超越人类视觉的系统深感好奇，而这本书，我觉得一定能深入浅出地剖析其核心原理。想象一下，通过无数个像素点组成的图像，电脑是如何识别出缺陷的？这种识别过程是如何从最初的像素级分析，上升到特征提取，再到最终的语义理解？这本书是否会涉及先进的图像处理算法，例如傅里叶变换、小波变换，甚至是深度学习中的卷积神经网络？这些算法在实际应用中，如何才能做到实时、高效且准确？我非常期待书中能够提供一些具体的案例分析，比如在复杂背景下如何鲁棒地检测微小裂纹，或者在高速运动中如何精准地捕捉表面划痕。另外，“板带钢质量评价”这个细分领域，本身就蕴含着巨大的技术挑战。板带钢作为基础工业材料，其质量的任何微小偏差都可能对下游产品的性能产生不可忽视的影响。那么，机器视觉技术是如何被“驯服”并应用于如此严苛的工业场景的？书中是否会探讨不同类型的板带钢（如冷轧、热轧、镀锌钢板）在表面缺陷上的差异性，以及如何针对这些差异性设计出差异化的检测方案？我个人一直对高精度测量和实时反馈系统很感兴趣，希望这本书能够详细阐述如何通过机器视觉实现对板带钢尺寸、平整度、表面粗糙度等关键质量指标的精确测量，并且这些测量结果如何能实时地反馈给生产线，以实现闭环控制，进一步优化生产工艺。总而言之，这本书在我看来，不仅仅是一本技术手册，更是一个关于如何将前沿技术与传统工业深度融合的思考启示录，它为我提供了一个观察和理解现代工业智能化的绝佳窗口。
评分这本书的书名《机器视觉检测与板带钢质量评价》瞬间就抓住了我的眼球，因为它精准地指向了我一直以来非常关注的工业自动化和质量控制领域。我一直觉得，机器视觉不仅仅是一门技术，更是一种能够为传统制造业注入“智慧”的催化剂。我非常期待书中能够深入浅出地解析机器视觉的运作机制。从最基础的光学成像，到复杂的图像信号处理，再到最终的智能识别，这个过程是如何实现的？书中是否会详细介绍各种图像传感器的工作原理，以及它们如何将物理世界的光学信息转化为可供计算机处理的数字信号？而且，我特别好奇在面对板带钢这样具有复杂表面特征的材料时，机器视觉系统如何才能有效地提取出有用的信息，并过滤掉无关的干扰。是否会介绍一些先进的图像分割、特征提取和匹配算法？另一方面，“板带钢质量评价”这个部分，对我来说，是技术价值的最终体现。板带钢的质量直接关系到下游产品的性能，甚至是安全。我非常想知道，书中是如何利用机器视觉技术，对板带钢的各种质量指标进行精确、客观的评价的。是否会探讨如何针对不同类型的缺陷（如尺寸、形状、位置、纹理等），设计出高效的识别算法，并建立一套符合行业标准的质量评价体系？我尤其关注那些能够实现实时、在线检测的解决方案，因为这对于提高生产效率、降低成本至关重要。这本书是否会提供一些实际的应用案例，展示机器视觉技术如何在真实的板带钢生产线上，实现对产品质量的智能化、精细化管控？总而言之，我认为这本书是一本集理论与实践于一体的宝贵财富，它有望为我提供深刻的洞见和实用的指导。
评分这本书的书名，我第一眼看到就觉得它非常有分量，因为它触及了两个非常关键且前沿的工业应用领域：“机器视觉检测”和“板带钢质量评价”。我个人一直对如何让机器“拥有”智能的眼睛充满好奇，而机器视觉正是实现这一目标的核心技术。我非常想知道，书中是如何解释机器视觉从最初的图像采集，到特征提取，再到最终的决策判断的整个过程的。我尤其关注那些能够提高检测鲁棒性和精度的技术，比如在光照变化、表面反光等复杂环境下，机器视觉系统如何才能保持稳定的检测性能？书中是否会介绍一些先进的图像增强算法，或者是能够自适应光照变化的算法？另外，“板带钢质量评价”这部分，对我来说，是一个极具挑战性的应用场景。板带钢作为工业的基础材料，其质量的优劣直接影响到后续产品的性能。那么，机器视觉技术是如何被应用到如此精细化的质量控制中的？我希望书中能够详细阐述如何针对不同类型的板带钢，以及它们可能出现的各种表面缺陷，设计出有效的检测方案。比如，针对板带钢表面的划痕、气孔、夹杂物等，机器视觉系统是如何通过分析图像的纹理、形状、颜色等特征来识别和分类的？而且，我一直对“量化评估”这个概念很感兴趣，如何将机器视觉的检测结果，转化为一套科学、客观的质量评价体系？书中是否会提供一些具体的评价模型或指标，能够帮助用户对板带钢的质量进行精准的评估？我设想，这本书不仅会教我技术，更会给我带来一种关于如何用智能技术改造传统工业的启发。
评分拿到这本书，我的第一感觉就是它充满了实践指导意义。书名“机器视觉检测与板带钢质量评价”直接点明了其核心内容，但我总觉得，它所蕴含的知识远不止于此。我一直对那些能够让机器“看见”并“理解”世界的技术深感着迷，而机器视觉恰恰是其中的佼佼者。我特别想知道，书中是如何将理论性的算法，转化为实际可操作的工业检测方案的。比如，在检测板带钢这样的大型、连续生产线上，如何才能做到高效、准确地捕捉到那些微小的、甚至是难以察觉的表面缺陷？书中是否会详细介绍各种图像采集技术，包括不同类型的相机、镜头以及照明系统，以及它们如何协同工作以获取高质量的图像数据？另外，“板带钢质量评价”这个部分，对我来说，更像是一个将技术落地到实际生产的关键。板带钢的质量直接影响到下游产品的性能，因此，精确的质量评价至关重要。我希望书中能够深入探讨如何利用机器视觉技术，对板带钢的各种质量指标进行量化评估。例如，如何通过图像分析来检测和量化表面缺陷的大小、形状、位置以及密度？书中是否会介绍一些常用的缺陷识别算法，如边缘检测、阈值分割、形态学处理，甚至是基于深度学习的物体检测和语义分割技术？而且，我非常关心如何将这些检测结果转化为符合行业标准的质量等级。本书是否会提供一套系统的质量评价框架，能够帮助用户建立起一套科学、客观的板带钢质量评价体系？总而言之，我认为这本书是一个将前沿科技与传统工业需求相结合的绝佳范例，它有望为我提供宝贵的洞察和实用的方法。
评分这本书名《机器视觉检测与板带钢质量评价》，让我感觉它就像一把钥匙，能够打开通往智能制造大门的一角。我一直对“机器视觉”这个概念充满好奇，它仿佛是赋予机器“眼睛”，让它们能够“看懂”并“理解”世界。我非常期待书中能够深入解析机器视觉的工作原理，从最基础的图像采集，到复杂的特征提取，再到最终的模式识别和决策，整个过程是如何实现的？书中是否会介绍一些在工业检测领域被广泛应用的图像处理算法，比如 Canny 边缘检测，或者是一些基于深度学习的图像分割技术？而“板带钢质量评价”这部分，则让我看到了机器视觉技术在实际工业场景中的巨大价值。板带钢作为重要的工业原材料，其质量的优劣直接影响到下游产品的性能。我非常想知道，书中是如何利用机器视觉技术，对板带钢的各种表面缺陷进行检测和评价的。是否会详细阐述如何识别和量化不同类型的缺陷，例如划痕、气孔、夹杂物、压痕等？书中是否会提供一套科学、客观的质量评价体系，能够将机器视觉的检测结果转化为具有实际指导意义的质量等级？我尤其对那些能够实现高速、高精度、在线检测的解决方案感到兴趣。这本书是否会分享一些在实际应用中，如何优化算法、设计硬件系统，以应对复杂工业环境的挑战？总而言之，我认为这本书不仅仅是一本技术手册，更是一份关于如何利用前沿科技赋能传统工业，提升产品质量和生产效率的宝贵指南，它为我提供了一个深入了解这个领域的绝佳机会。
评分读到这本书的书名，我 immediately 联想到那些高度自动化的生产线，尤其是板带钢这样的大宗原材料的生产过程。我觉得这本书不仅仅是关于技术本身，更是一种解决实际问题的思路和方法论。我一直在思考，机器视觉是如何从最初的“模仿”人眼，逐渐发展到“超越”人眼，尤其是在检测那些微小、细微甚至肉眼难以察觉的缺陷方面。书中对于“机器视觉检测”这部分的阐述，我希望能够详细地解析其背后的原理，比如，是否会涉及到各种图像传感器的工作原理，以及它们如何将物理世界的信号转化为数字信号？然后，在图像处理方面，我非常期待书中能够介绍一些在工业检测领域被广泛应用的算法，例如边缘检测、角点检测、纹理分析等，以及它们是如何被用来提取关键特征的。而且，我一直对“特征匹配”和“模式识别”这两个概念很感兴趣，在板带钢的质量评价中，这些技术是如何被应用的？例如，如何通过比对标准模板来识别出特定的缺陷类型？另一方面，“板带钢质量评价”这个部分，对我来说，更像是一个应用落地的问题。板带钢的质量直接关系到下游产品的性能，那么，机器视觉系统如何才能做到准确、可靠的评价？书中是否会涉及到一些在行业内被认可的质量评价标准，以及机器视觉系统如何根据这些标准来判定产品等级？我尤其关注那些自动化程度非常高的检测场景，比如在线检测，就是在生产过程中实时进行的检测。这种检测要求极高的实时性和稳定性，我希望书中能够分享一些关于如何设计和实现这样系统的经验。总的来说，这本书在我看来，是一个将前沿技术与传统制造业深度结合的典范，它有望为我揭示工业智能化的冰山一角。
评分这本书名《机器视觉检测与板带钢质量评价》让我立刻联想到一个高度自动化的工业场景。我一直对如何让机器拥有“智慧之眼”充满好奇，而机器视觉正是实现这一目标的关键技术。我非常期待书中能够深入剖析机器视觉系统是如何从捕捉到的图像信息中，提取出有用的特征，并最终做出判断的。具体来说，我希望能了解到在板带钢这样的大规模生产环境中，如何克服各种不利因素，如光照变化、表面反光、材料本身的不规则性等，来保证检测的稳定性和准确性。书中是否会介绍一些鲁棒的图像预处理技术，例如自适应阈值、图像去噪、以及如何有效地处理高光区域？另外，“板带钢质量评价”这个方向，对我来说，更是这项技术能否产生实际价值的关键。板带钢作为国民经济的基础材料，其质量的微小波动都可能对下游产品产生重大影响。因此，我非常想知道，书中是如何将机器视觉的检测结果，转化为一套科学、客观的质量评价体系的。是否会介绍一些针对不同类型缺陷（如划痕、凹坑、夹杂物、涂层不均等）的特征提取方法，以及如何根据这些特征来量化缺陷的严重程度，并最终给出相应的质量等级？我尤其关注那些能够实现实时在线检测的解决方案，因为这对于提高生产效率、降低成本至关重要。这本书是否会分享一些在实际应用中，如何优化算法、设计系统架构，以实现高速、高精度的板带钢质量评价的经验？总之，我认为这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一份关于如何用科技赋能传统工业，提升产品质量和生产效率的宝贵指南。
评分我拿到这本书的时候，首先就被它的书名吸引了。“机器视觉检测与板带钢质量评价”，这两者结合在一起，总让我联想到一个充满智慧的工业场景。我一直对“看不见”的细节如何被“看见”感到着迷，而机器视觉正是实现这一目标的利器。我特别想知道，书中是如何将抽象的算法转化为具体可执行的检测流程的。比如说，在板带钢的生产线上，可能每天都需要检测数以万计的平方米的材料，如何在如此巨大的数据量下，实现毫秒级的检测速度，并且保持极高的准确率？这背后一定涉及到非常精妙的算法设计和硬件优化。我个人对图像的预处理环节非常好奇，包括如何有效地去除噪声、增强对比度，以及如何进行图像分割，将待检测的区域从背景中分离出来。这些基础性的步骤，往往是决定最终检测效果的关键。其次，对于“板带钢质量评价”这个部分，我非常期待书中能够深入探讨不同类型的缺陷，比如气孔、夹杂物、划痕、压痕等等，它们是如何在图像上呈现出不同的特征的？而机器视觉系统又是如何学习和识别这些特征的？书中是否会介绍一些主流的缺陷分类算法，例如支持向量机、决策树，或者更先进的深度学习模型，如残差网络、生成对抗网络？而且，我对量化评价标准也很有兴趣。仅仅识别出缺陷是不够的，最终还需要对缺陷的严重程度进行量化，并给出相应的质量等级。这本书是否会提供一套科学、合理的评价体系，能够将机器视觉的检测结果转化为具有实际指导意义的质量评价？比如，如何根据缺陷的大小、形状、位置，甚至是数量，来判断板带钢是否合格，或者是否属于某个特定的质量等级？我设想，这本书或许能为我解答这些疑问，帮助我更深入地理解机器视觉技术在工业质量控制中的强大潜能。
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