机器视觉测量技术：图像识别与标定解析

"图像识别分析-linux内核设计与实现 原书第3版 完整版带书签目录" 本文主要讨论的是机器视觉测量技术，这是计算机科学和工程领域的一个重要分支，它涉及到图像采集、处理、分析以及测量等多个方面。机器视觉的目标是通过图像处理来理解和模拟人类视觉功能，以解决实际问题。 第一章介绍了机器视觉的基本概念和应用背景。机器视觉源于人类对环境感知的需求，它利用各种输入设备如摄像机、CCD等获取图像，并通过数字化设备将这些图像转化为可处理的数据。预处理是机器视觉的第一步，包括滤波、边缘检测等，旨在提取图像中的关键特征。 第二章深入到图像的采集和量化过程，讲解了采集装置的关键性能指标，如CCD摄像器件的工作原理和不同类型的相机，包括彩色数码相机。此外，还提到了常用的图像文件格式和照明系统设计的重要性，因为良好的照明能够显著提高图像质量。 第三章探讨了光学图样的测量技术，包括全息技术、散斑测量、莫尔条纹测量和微图像测量，这些都是实现精确测量的重要手段。 第四章讲述了标定方法，这是机器视觉中不可或缺的一环，用于校正相机的几何失真，确保测量结果的准确性。章节中提到了干涉条纹图的处理和图像预处理技术，如条纹倍增法和旋滤波算法。 第五章涉及立体视觉，这是机器视觉中用于恢复三维信息的关键部分。立体成像通过匹配不同视角下的图像来计算距离和深度，其中基本约束、边缘匹配和匹域相关性是关键步骤。从x恢复形状的方法和测距成像是立体视觉的实际应用。 第六章详细介绍了标定技术，包括传统的标定方法和特定的算法，如Tsais的万能摄像机标定法和Weng’s标定法，以及几何映射变换和重采样算法。 第七章和第八章涉及目标图像亚像素定位技术和图像测量软件，这些技术有助于提高测量精度，而多媒体介绍可能包含实践操作演示。 第九章分析了典型测量系统的设计，涵盖了光源设计、图像传感器的选择、图像处理分析和图像识别分析，这些都是构建一个完整机器视觉系统的必要组成部分。 附录中列举的教学实验进一步强化了理论知识，包括视觉坐标的测量标定实验、标定方法的实际操作以及典型零件的测量方法，提供了一个实践学习的平台。 总结来说，这本书涵盖了机器视觉从图像采集到测量分析的全过程，对于理解并应用机器视觉技术具有很高的参考价值，尤其在工业自动化、产品质量检测和精密测量等领域。