机器视觉自动检测技术

　　《机器视觉自动检测技术》提出了网络化多目视觉在线快速检测理论与系统，系统地介绍了机器视觉自动检测领域的知识和技术。本书共分为六章。第1章讲述数字图像与机器视觉技术的发展历程、发展趋势和前景。第2章讲述机器视觉系统的硬件构成，包括相机的分类及主要特性参数、光学镜头的原理与选型、图像采集卡的原理及种类、图像数据的传输方式等。第3章讲述机器视觉成像技术，内容包括工业环境下的灰度照明技术和彩色照明技术，以及LED照明设计技术和三维视觉成像技术。第4章重点讲述机器视觉核心算法。第5章介绍机器视觉软件的开发与实现，包括常用机器视觉工具和软件设计方法。第6章着重讲述视觉测量与检测的工程应用和案例分析。《机器视觉自动检测技术》可供从事检测技术、智能设备应用、研究的专业人员参考，也可供高等院校相关专业教学使用。

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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